2025年，还需要学习编程吗？
这将是一个敏感、微妙且复杂的话题：2025年你还应该学习编程吗？
这将是一个敏感、微妙且复杂的话题：
在2025年你应该学习编程吗？
见鬼，不 - NVIDIA首席执行官Jensen Huang
特别是考虑到两个市场变化：
- 增加对AI编写代码的采用。
- 难以找到编程工作。
这两者之间有联系吗？也许有一点，但我觉得它们是两个独立事件，只是由叙述交织在一起。
以下是我的想法……
1、首先……什么是编码，什么是编程？
编码（coding）是为程序编写指令的过程，而编程（programming）是设计和开发程序的过程。
你找一个足够有经验的程序员，他们可以在骨子里感受到这两者的区别。
初级程序员通常不知道这是两件不同的事情。编码和编程对于坐在电脑前写代码（这些代码可能有用也可能没用）来说是互换的术语。
一位真正资深的程序员能够审视通过感官传递的所有上下文，并开始形式化和优化解决方案。
随着他们提取上下文并将其添加到需求和约束中，这个解决方案会不断被重新加工和改进。
一旦这种流程开始，资深程序员的大脑中会有那么一刻，一切都“击中”了。他们会感到满足，并且“知道”自己的直觉告诉他们这个系统是“正确的”。
所写的代码行数可能是零，但他们仍然觉得自己达成了目标，因为他们明白编码部分将是一个确定性过程。
虽然规划和编码之间会有来回，但总体上它遵循一个宏大的蓝图。
2、大型语言模型擅长什么？
目前，大型语言模型在受限制的环境中生成代码非常出色。你仍然需要引导它们朝正确的方向发展，有时它们会幻觉，但如果有一个足够清晰的愿景来构建它们，它们是非常有用的副驾驶。
上下文越精确，任务越通用可解，它们生成的代码就越稳固。
3、它们不擅长什么？
大语言模型不会为你决定应该构建什么。
它们不会自行理解对企业至关重要的隐形上下文并将其添加到需求中。
它们不会明白哪些上下文突然变得无关紧要。
它们不会以符合你业务特定利益相关者的方式规划和正式化解决方案。
4、这些都需要程序员来做
编程是一种形式化的解决问题的方法。
有一整套艺术应用于此，确保我们人类需要解决的任何信息问题都能被计算机以确定性方式实现。
这里复杂的地方在于理解问题及其所有约束和要求。
能够清晰简洁地表达这一点正是优秀程序员（programmer）所做的。
你还记得LLM生成准确代码需要什么吗？
上下文。
所以逻辑上，你应该100%精通编程。在开发编程技能的同时，可以使用LLM作为副驾驶进行编码。
但请把你的大脑集中在用户需求上，并与其他人类保持出色的沟通能力。
这就是优秀的程序员已经做的事情。
原文链接：Learning to program? In 2025? Why??
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