GitHub 首席执行官警告开发者：要么拥抱人工智能，要么离开

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导读：GitHub 首席执行官在 X 上引用一项新研究，警告开发者要么拥抱人工智能，要么离开或退出。

关于托马斯·多姆克

GitHub 现任首席执行官是托马斯·多姆克（Thomas Dohmke）。

他在2022年3月被任命为代理首席执行官，并自2022年11月15日起正式接任该职位。

托马斯·多姆克此前担任GitHub的首席产品官（CPO）。他带领团队主导了 GitHub Copilot 等AI工具的开发与推广，并强调未来开发者将与智能体协作，而非被取代。

他也向软件开发人员发出了直截了当的警告：要适应人工智能，否则就会面临职业过时的风险。

多姆克在 X 平台上如此写道：“证据很明显：要么拥抱人工智能，要么放弃这个职业”，并引用了他的新博客文章“ 开发人员，重塑” 。

他在博客中表示说，最先进的开发人员“已经从编写代码转向架构和验证由 AI 代理执行的实施工作”。

这篇文章是在2025年3月份发表的，当时他重申了 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）的断言：“在短时间内，90% 到 100% 的代码都将由人工智能编写。”

警告背后的原因

多姆克的警告来自 GitHub 对 22 位已经在工作中大量使用 AI 工具的开发人员的采访。

数据研究表明，对于这些开发人员来说，“ 让 AI 成为其工作的核心部分并不是一个遥远而长远的未来，而是当下正在发生的变化。 ”

许多开发者一开始都持怀疑态度。研究表明， “很酷，但很花哨”是人们对人工智能工具的普遍第一反应。但那些克服挫折坚持下来的人，最终迎来了多姆克所说的“关键的‘顿悟时刻’ ”。

人工智能应用的四个阶段

该研究确定了开发人员经历的四个明确阶段：

第一阶段：人工智能怀疑论者——“尝试用人工智能解决一些小任务和问题。开发人员主要从事代码补全工作，对迭代和错误的容忍度较低。”

第二阶段：AI 探索者——“使用 AI 进行调试、样板和代码片段，开发人员开始了解 AI 的局限性。”

第三阶段：AI 合作者——“积极与 AI 共同创造，并建立情境工程直觉。”

第四阶段：AI战略家——“将AI视为功能开发、复杂任务和大规模重构的强大合作伙伴。”

在最后一个阶段，开发者将不再编写代码，而是将这项任务委托给 AI 代理，专注于完善提示，并审查和验证生成的实现。

工作已经改变

最重要的发现涉及第四阶段的开发人员。

“第四阶段的开发人员一致宣称他们的角色已经转变，”多姆克写道。“他们现在专注于任务的委托和验证。”这些开发人员不再编写代码，而是管理AI代理。

研究解释说：“授权是通过丰富的背景和指令为代理的成功做好准备，设计和改进提示，审查人工智能的计划和权衡，并在继续之前进行调整。”

“验证就是拆解代理的工作——他们审查并验证人工智能生成的实现是否满足其需要的目标和约定。 ”

一位开发人员捕捉到了这种转变：“也许我们不再是代码生产者，而是代码推动者。我的下一个头衔可能是代码创意总监。 ”

90% 的 AI 编写的代码即将推出

当 GitHub 询问 AI 编写 90% 的代码时，时间线令人震惊：

一半的开发人员相信这将在 5 年内实现
一半人预计两年内

但至关重要的是，多姆克指出：“对他们来说，这种未来情景并不意味着他们的价值或身份被削弱，而是被重塑了。”

在 X 上，他强调：“开发人员并不担心。他们对未来的变化持乐观和现实的态度。”

这并非节省时间的问题

调查还揭示了一些意想不到的事情。“开发者很少提到‘节省时间’是这种与代理商合作的新方式的核心优势。他们更关心的是提升目标。”

多姆克在 X 上所说：“节省时间？没错。但真正的转变是雄心。开发者在提高上限，而不仅仅是降低成本。”

这一发现与他之前的观察一致。在7月份的一次播客节目中，Dohmke指出，人工智能并没有解决公司积压的工作：“我还没看到哪家公司说，‘多亏了人工智能，我们把积压的工作都完成了。’ 更确切地说，人工智能正在创造更多的可能性，也带来了更多的工作。”

当前的研究解释了为什么“我们采访的许多开发人员都在为顶级订阅付费。当你从考虑减少工作量转向扩大范围时，只有最先进的代理功能才能发挥作用。”

需要的新技能

多姆克指出人工智能时代的七项基本技能：

1）人工智能流畅性——了解不同的人工智能工具和模型

2）授权和代理协调——为人工智能的成功奠定基础

3）人机协作——实时与人工智能协作

4）基础知识——仍然需要深厚的编程知识

5）验证和质量控制——严格检查人工智能的工作

6）产品理解 ——超越代码的系统思维

7）架构和系统设计——指导人工智能集成

关于最重要的，他指出：“模糊或单行指令永远不足以帮助人类同事成功达成目标，对人工智能代理也同样如此。 ” 这与他之前的警告相符，即虽然人工智能工具可以帮助初学者入门，但“在某些时候，你会遇到限制。单凭提示是不够的。你需要理解代码，进行调试，并使其可扩展。”

教育必须改变

多姆克认为现今计算机科学教育已经过时了。“ 学生们将越来越依赖人工智能来编写大量的代码。那种依靠死记硬背语法或死记硬背API的教学方式已经过时了。 ”

关于X，他的观点更加直接：“仅仅教授语法已经过时了。学生现在必须学会引导人工智能，批判其工作，并跨学科思考。 ” 学校不应该教“编写这个循环”，而应该教“理解这段代码的作用，以及如果修改它会导致什么问题”。

就业前景：不断增长但有所不同

尽管有很多人预测人工智能将取代开发人员，但多姆克指出了积极的就业数据：“美国劳工统计局预测，未来十年软件开发人员的就业岗位预计将增长 18%——几乎是全国各职业平均水平的五倍。 ”

然而，他补充道：“这些工作将不再是我们今天所熟知的软件开发工作。 ” 这也维持了他此前对招聘的乐观态度。今年7月，他指出，明智的公司会“雇佣更多开发人员”，因为“如果你把一个开发人员的工作效率提高10倍，那么10个开发人员就能把工作效率提高100倍。” 但他的最新研究表明，这些开发人员将是成功驾驭人工智能转型的开发人员。