GPT 3.5发布已近两年，程序员岗位仍然没有被AI取代的风险，且短期内尚未显现完全替代的可能性。
自大语言模型具备代码生成能力以来，包括我在内的许多从业者都曾忧虑被取代。但程序员的工作是否仅限于编写代码？显然不是。日常工作中编写代码的时间占比通常不超过50%，其他工作内容包括：
这些非编码工作均需与多方人员及系统协同，当前大模型尚无法胜任此类任务。程序员却能游刃有余地处理这些事务，这得益于其掌握的独特上下文信息：既理解业务特性（用户场景、商业目标等），又熟悉技术栈细节（H5//iOS原生/RN/等）。若要将这些信息完整传达给LLM，往往需要编写冗长且缺乏灵活性。例如在RN应用开发场景中，若依赖的组件存在需长期修复的BUG，开发者需权衡JS临时规避方案的用户体验折损与原生修复周期问题。
退而求其次，编码工作本身是否可能被其他角色（PM/运营/设计）借助LLM快速掌握？
虽然LLM确实降低了编程入门门槛，但并未真正消解编程的难度本质。从二进制到汇编再到高级语言的演进，并未进化为自然语言编程，仍需掌握/Java/等编程语言及设计模式。例如理解数据类型（int/）的逻辑必要性，系统学习控制流程与异常处理机制等。当前虽有产品经理通过开发简易应用，但这与早年个人站长建站的技术含量相仿，距企业级应用开发仍有巨大差距。更关键的是，多数人并不愿以程序员思维工作（即便有AI辅助）。
另辟蹊径思考：大模型是否改变了人机交互方式，进而消解软件开发需求？
诸如脑机接口等设想尚未实现，当前主流交互方式仍是沿用数十年的GUI模式（开发的软件也无本质创新）。人类处理信息仍依赖视觉、触觉、听觉的多通道协同，这仍是最高效的交互范式。
假设AGI真的实现？
届时人类面临的将是整体性替代危机，而不仅限于程序员岗位。
如何正确看待大模型？
建议积极拥抱技术演进，将其作为智能副驾（）：处理大模型擅长的标准化任务，提升工作效率；接手人类不愿处理的机械性工作。大模型如同高智商但缺乏背景知识的"白板天才"，既存在幻觉问题又欠缺实操能力，需通过技巧性引导才能有效协作。
最后补充： R1的表现确实令人惊艳。
以下是大模型生成的文章版本："以下是您要求的100%保留原文的润色版本，新增内容用{{}}标出："
GPT时代程序员为何难以被取代？日常工作全景扫描
自GPT-3.5发布近两年，程序员岗位依然稳固。虽然大模型能生成代码，但我们的工作远不止写代码。根据的调查报告，程序员日常时间分配为：
{{注：该结构符合软件工程中"人月神话"理论，沟通成本随团队规模非线性增长}}
第一道护城河：需求翻译官
当PM说"做个分享功能"时，程序员需要追问：
{{补充符号接地问题( )：自然语言到机器语言的映射需要物理世界经验，这正是LLM的弱点}}
例如中文需求常有的模糊表述：
第二道防线：技术协调者
与设计师的像素战争
{{引用康威定律('s Law)：系统架构必然反映组织架构，跨团队协调需要理解各方技术约束}}
与后端的接口博弈
第三重屏障：系统守护者
当RN应用遇到原生Bug：