update post by adding more points.

Author: ramsayleung

content/zh/post/2025/杂谈AI取代程序员.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 +++
 title = "杂谈AI取代程序员"
 date = 2025-02-14T21:15:00-08:00
-lastmod = 2025-02-15T01:28:56-08:00
+lastmod = 2025-03-01T13:56:35-08:00
 tags = ["ai", "programmer"]
 draft = false
 toc = true
@@ -54,7 +54,34 @@ toc = true
 虽然我写的代码生成工具远不如大模型加持的AI强大，但看起来都只局限于解决编码问题，研发流程的其他问题并没有解决。
 
 
-### <span class="section-num">2.2</span> 功能性与非功能性需求 {#功能性与非功能性需求}
+### <span class="section-num">2.2</span> 冰山之下 {#冰山之下}
+
+> 冰山运动之所以雄伟壮观，是因为它只有八分之一在水面上
+>
+> 《午后之死》 海明威
+
+{{< figure src="/ox-hugo/iceberg.jpg" >}}
+
+如同只有只有八分之一在水面上的冰山一样, 很多程序员都可能没有意识到，写代码只是工作的一小部分，甚至可能是其中最轻松的部分, 维护才是工作中最繁琐且具有挑战性的部分。
+
+维护工作包含测试，debug, 修bug, 性能优化, 更新以适应其它改变，代码重构，客户支持，写文档并随时间修改文档.
+
+以我自己的经历为例，之前组里面有不少近10年的历史服务，但是还在发光发热，作为核心组件给客户提供服务.
+
+这些服务基本都是用Java写的, Java 以「Write once, run everywhere」且优秀的向后兼容能力而闻名, 因此还有不少公司还在使用JDK8, 仿佛被封印在 Java8 一样了。
+
+不久前, 在公司内部推行了一个要求将JDK升级到JDK17的全公司范围的项目:
+
+而升级JDK的动机，一方面是因为可以使用最新的语言特性，此外JDK8也马上要被停止支持了，另外一方面是性能优化, 各种评测都显示，从JDK8升级到JDK17，升级后JVM的系统资源使用量平均下降约10%~15%, 对于公司而言，更少的系统资源，就可以使用更少的服务器，通过升级JDK 就可实现无痛「降本增效」。
+
+但即使兼容能力优秀如Java，我也花费了近3周才把组里使用 JDK8/JDK11 的老服务切换到 JDK17，
+
+期间还出现了各种奇怪的问题，比如JVM参数名或者选项在升级之后被废弃了, 新版本JVM 无法识别，又或者是出于安全的考虑，部分JDK内部的 class 无法通过反射访问，会导致运行时异常，服务需要回滚.
+
+AI 也没法帮我们一键升级或维护, 而这些枯燥且繁琐的工作才是那未被人所见的「八分之七」.
+
+
+### <span class="section-num">2.3</span> 功能性与非功能性需求 {#功能性与非功能性需求}
 
 在程序开发中，除了有功能性需求，还需要非功能性需求.
 
@@ -64,26 +91,36 @@ toc = true
 
 而所谓的非功能性需求，比较常见的是可扩展性(scalability)，可维护性(maintainability) 和性能(performance).
 
+
+#### <span class="section-num">2.3.1</span> 非功能性需求 {#非功能性需求}
+
 还是以加法为例, 我可能需要后面扩展到乘法和除法, 或者扩展到复数或者矩阵加法，要怎么易于扩展呢？
 
 这些都是AI生成代码是没有考虑到的因素，AI比较擅长的可能是给它一个需求，它生成一段代码给我们。
 
-但是在软件研发的生命周期中，有大概80%的时间，都是维护已有的系统，谁家没有个已经在跑的系统呢。
+但是在软件研发的生命周期中，有大概80%的时间，都是维护已有的系统。
 
 而给已有的系统上增加功能，就需要考虑各种奇怪的兼容性，相当于带着锁链来跳舞，并不能像从无到有，什么都不用考虑的那般洒脱。
 
-而这样的限制，又是AI生成代码时未曾考虑的。所以从零开始的日抛型，不需要考虑维护成本的项目，很适合由AI来生成.
+而这样的限制，又是AI生成代码时未曾考虑的。
+
+所以从零开始的日抛型，不需要考虑维护成本的项目，很适合由AI来生成.
+
+
+#### <span class="section-num">2.3.2</span> 已解问题 {#已解问题}
 
 但即使功能性的需求，有时候AI也会做不好。
 
 我之前在工作中需要根据已有的Schema, 使用Rust 写入Parquet数据，Rust本来就新，加之操作Parquet的库就更少了, 所以ChatGPT, Claude或者Gemini 都没有给出我满意能跑的结果，最后还是靠自己去读 Parquet库的源码找出的解决办法。
 
 无论模型怎么变，AI现阶段还需要预训练数据的投喂，所以没有相关的预处理数据，AI也只能胡扯。
 
+换而言之，所限于当前的AI模型，AI是只 **善于处理已经被解决过的问题**
+
 所以总结下来，在真实项目中，AI还没有办法取代程序员。
 
 
-### <span class="section-num">2.3</span> AI取代论背后的动机 {#ai取代论背后的动机}
+### <span class="section-num">2.4</span> AI取代论背后的动机 {#ai取代论背后的动机}
 
 既然你说AI现阶段还没有办法取代程序员，为什么我看到各种各样程序员要被AI取代的新闻，甚至有公司用AI来替代员工了？
 
@@ -97,6 +134,11 @@ toc = true
 
 神智清明的你可能在心平气和下很难做出这样的决定嘛。
 
+制造焦虑才能更好地贩卖自己的产品，毕竟到现在为止，靠AI盈利主要有两种方式:
+
+1.  AI 公司靠产品融资，拉风投
+2.  制造AI焦虑，借机卖课卖书卖文档
+
 另外一种就是要用AI来取代程序的公司，说要通过AI来增效，裁撤工程师，比如国外的 [Workday 裁员说要再招人做 AI 的新闻](https://apnews.com/article/workday-layoffs-job-cuts-ai-investments-437581ad79d6e1cef2de7b300015dfbb?utm_source=t.me/mtfront)&nbsp;[^fn:2], 还有2023年 [Google 因为AI裁员而30000 名员工的新闻 ](https://www.bwpeople.in/article/google-contemplates-30000-layoffs-due-to-ai-job-impact-503670)[^fn:3]
 
 怎么说呢，AI这块牌子太好用了, 什么都可以往里面套，裁撤工程师降本是真，AI增效大概是假。
@@ -133,7 +175,7 @@ toc = true
 
 我觉得都可以把这个内容扩展写成 [测试技能进阶系列](https://ramsayleung.github.io/zh/post/2024/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%8A%80%E8%83%BD%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B8%80_%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AE%A4%E7%9F%A5/) 的第四篇了
 
-假设我需要测试一个计算字符串中元音数量的函数 `count_vowels(s: str) -> int`, 我的指示是:
+假设我需要测试一个计算字符串中元音数量的函数 `count_vowels(s: str) -> int`, 我的指令是:
 
 > 请为以下函数 \`count_vowels(s: str) -&gt; int\` 生成pytest测试用例：
 >