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在华盛顿州柯克兰的 5K 屏幕上，四个终端因人工智能生成数千行代码而忙碌地闪烁着。曾在谷歌和 AWS 工作过的资深软件工程师史蒂夫·耶格（Steve Yegge）坐下来观看。他说：“这一个正在运行一些测试，那一个正在制定计划。我现在同时在四个不同的项目上编码，不过实际上我只是在消耗代币。”这里的代币指的是使用大型语言模型（LLM）生成文本块的成本。
长期以来，学习编程一直被视为在科技领域获得高薪、稳定职业的敲门砖。如今，OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司发布的先进编码模型，却有可能彻底颠覆这一观念。X 和 Bluesky 上充斥着关于公司裁减或甚至完全取消开发者团队的讨论。
2022 年底 ChatGPT 首次亮相时，AI 模型能够自动完成小部分代码，这是一个有帮助但相对较小的进步，有助于加快软件开发速度。随着模型的进步和获得“智能体”技能，使它们能够使用软件程序、操作文件和访问在线服务，工程师和非工程师都开始使用这些工具来构建整个应用程序和网站。
著名的 AI 研究员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在 2 月创造了“氛围编码”一词，来描述通过用文本提示 AI 模型来开发软件的过程。这种快速进展在开发者中引发了猜测甚至恐慌，他们担心大多数开发工作很快就会被自动化，这对工程师来说将是一场就业灾难。
Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在 3 月的外交关系委员会活动中表示：“我们离一个世界不远了——我认为在三到六个月内就会到达——在这个世界里，AI 将编写 90%的代码。然后在 12 个月内，我们可能会进入一个 AI 基本上编写所有代码的世界。”
但许多专家警告说，即使是最好的模型也还有很长的路要走，才能可靠地自动化大量的编码工作。虽然未来的进步可能会释放出能像人类一样编码的 AI，但在那之前，过度依赖 AI 可能会导致大量有缺陷和可被黑客攻击的代码，以及缺乏具备编写优质软件所需知识和技能的开发者。
麻省理工学院研究 AI 如何影响就业的经济学家大卫·奥特尔（David Autor）表示，软件开发工作有可能被自动化，就像转录和翻译工作正迅速被 AI 取代一样。然而，他指出，高级软件工程要复杂得多，比常规编码更难自动化。奥特尔补充说，软件工程需求的“弹性”——市场可能容纳额外工程工作的程度——可能会使情况变得复杂。
耶格的经历表明，人们的观点正在发生变化。作为一名多产的博主和程序员，耶格之前曾怀疑 AI 是否能帮助生成大量代码。如今，他被“氛围编码”所影响，与另一位经验丰富的开发者吉恩·金（Gene Kim）合著了一本名为《氛围编码》的书，阐述了这种方法的潜力和陷阱。去年 12 月，耶格确信 AI 将彻底改变软件开发，他在自己的公司 Sourcegraph 推动开发 AI 编码工具。他预测：“到今年年底，所有的编程都将以这种方式进行。如果你不这样做，你就只是在参加一场比赛。”如今，编码留言板上充满了移动应用、商业网站甚至多人游戏显然都是通过氛围编码创建的例子。