AI自动化编程,即利用人工智能技术来辅助或完全进行编程活动,虽然近年来取得了显著的进步,但并非适用于所有人。在讨论AI自动化编程时,人们往往忽略了一个关键因素:调试。实际上,调试可能比编写代码本身更为重要。
当AI生成的代码出现问题时,调试可能会变得复杂。由于AI的决策过程通常是黑箱操作,理解和修正错误可能需要额外的努力。与手动编写的代码相比,AI生成的代码可能包含更多难以预见的错误,特别是在复杂的项目中。
正如Brian Kernighan说的一句话:“每个人都知道,调试的难度是编写程序的两倍。因此,如果你在编写程序时将其设计得足够复杂,那你要如何调试呢?”
从这个角度推论,如果你让一个大型语言模型(LLM)为你编写代码,而它的代码质量达到了或超出了你目前的水平,那么一旦出现bug,你会面临巨大的挑战。
所以,比较赞同一篇名为《The Braindead Senior Developer Hypothesis》的文章中的一个评论:
“高级开发者喜欢LLM,因为他们通常可以相对轻松地阅读代码。当你能快速理解代码的作用时,可以在不花费大量思考的情况下修复一些细微的问题。反之,如果阅读代码对你来说是个挑战,那么LLM并不适合,因为你需要亲手编写代码才能理解它的功能。”
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