在如今快速发展的科技时代，人工智能（AI）作为推动技术革命的重要力量，其在软件开发领域的应用也变得越来越普遍和深入。许多程序员，尤其是在2025年之后，面临着工作流程中不得不采纳生成式人工智能工具的压力，甚至有些已被强制要求如此。然而，作为一名专注于编写和设计代码的开发者，我选择拒绝使用这些AI工具，原因不仅仅是个人偏好，而是基于更深层次的伦理考量、对劳动的尊重以及对未来技术发展的反思。本文将从多个角度剖析我为何持有这一立场，并对程序员群体和整个社会带来的影响进行综合思考。劳动力的价值与AI替代的风险在数字经济中，知识工作者如程序员本质上是以时间、体力和专业技能交换报酬的劳动者，而非资本的直接盈利工具。尽管当下我从事的工作拥有较高的报酬与议价能力，但缺乏有效的社会政策保护，未来很可能面临被人工智能替代的现实威胁。
历史上的卢德运动并非简单的破坏机器行为，而是工匠阶层为了捍卫自身劳动权益、抵制资本无节制剥削所采取的一系列策略。如今，人工智能以取代劳动力为目标，不断侵蚀知识工作者的生存空间，且资本持有者通过剥削这种替代行为积累巨额财富，却未将收益回馈于被取代的劳动者，导致贫富差距进一步扩大。生产力的幻象与现实在技术圈子里，生产力往往被简单地以代码行数或任务完成速度来衡量。然而，真实的开发效率与质量并非如此容易量化。像静态类型语言和测试驱动开发这类实践，没有确凿的证据显示它们能够百分之百提升开发效率，但仍被普遍使用。对人工智能辅助编程工具，现有的研究更是混杂且争议重重。
部分由大型厂商内部支持的研究显示AI工具能够提升开发者效率，而独立研究则揭示，这些工具也会增加代码库中新错误的发生比例，达到极其可观的41%。更糟糕的是，当前的代码审查实践并不足以有效消除这些错误，因为人类的注意力和判断能力有限，加之AI审查本身存在的“幻觉”问题，很难完全保证代码的质量和安全。对程序员而言，代码审查的真正价值更多在于团队成员之间的沟通和理解，而非单纯的错误检测。一旦让AI承担代码审查，程序员可能失去对代码每一次改变的深刻理解，这对团队合作和项目健康是不利的。学习的乐趣被侵蚀作为一名多年工作经验积累的程序员，我热爱学习和解决问题的过程。学习是充满挫折与挑战的，无论是语法错误还是设计缺陷，只有不断地尝试和修正才能找到最优解。
这种“苦中作乐”的过程是提升编程能力的关键，而程序中的重复性、乏味的代码部分，也是积累系统理解的基石。人工智能虽然能帮我们快速生成代码，但它无法理解程序员的思维意图，也无法判断哪些代码对维护和扩展是清晰有益的。依赖AI生成代码，我会失去对代码细节的控制和理解，这完全违背了我投入编程的初衷和乐趣。伦理问题与知识产权的纠葛AI模型的训练数据主要来源于网络中大量的开源代码、论坛问答和各种代码库，但在很大程度上，这种爬取活动并未获得内容创作者的授权。开发AI工具的公司往往绕开现有的知识产权保护法律，以快速迭代和占领市场为优先，造成了版权纠纷和创作者利益受损的困境。对于我和许多自建网站或开源项目的开发者来说，我们花费大量时间和心力构建的代码，正被抢夺用作训练数据而未得到任何形式的补偿，这种行为无疑侵蚀了原创者的合法权益。
此外，生成的代码虽然“新颖”，但实质是基于已有代码进行预测和拼接，时常直接复制Stack Overflow等社区的答案段落，产生了版权归属和法律风险上的未解难题。环境影响无法忽视随着模型规模和复杂度的不断提升，AI训练与推理的能耗激增。建立和维护大型数据中心需要消耗巨量电力，且为了满足需求，不少地区不得不增加依赖化石能源的发电能力，比如甲烷和煤炭电厂。这些能源的增加不仅加剧气候变化问题，也带来当地电力供应紧张和生态环境压力。此外，数据中心的冷却系统大量使用宝贵的淡水资源，许多尤见于水资源匮乏地区，引发水源竞争和生态破坏。针对这些环境负担，全球尚缺乏有力的监管和控制措施，科技巨头通过资本力量游说，继续扩大数据中心建设，置社会责任和可持续发展于不顾。
经济效益与行业困境目前，依靠大规模语言模型的AI工具尚难以盈利。模型训练成本极高，维护和升级周期长，使得开发公司需要依赖政府补贴和多方投资才能维系运作。人工智能在提升程序员生产力上的效果尚未达到预期，一些独立研究甚至显现出负面影响。考虑到环境成本和巨额投入，整个行业的盈利模型与持续发展面临巨大挑战。人们无法盲目相信所谓的“会更好只需等待”的承诺，特别是在由少数亿万富翁资本控制的环境下，缺少透明度和监管的态势令人忧心。AI发展的极限与未来编程的真正出路尽管AI工具表现出各种令人惊叹的能力，诸如生成代码、解决部分约束问题，但它们依然基于预测下一词的概率模型，很多内部机理尚不可知，可靠性和稳定性存在天然隐患。
随着模型规模的增大，收益递减明显，芯片制造和能耗的物理极限也限制了其潜在发展空间。换言之，所谓的“奇点”或无限进步只是科幻，现实中任何技术都有瓶颈。更为重要的是，提升程序员效率的关键并不在于量产代码，而是提升思维和表达能力。高效的编程语言、精确的规范表达和能进行形式验证的工具才是未来推动软件质量和安全发展的根本。编译器在从规范到代码的自动生成上已经十分成熟，对于程序员而言，减少不必要的代码，专注于逻辑和设计才是真正增值所在。结语编程是一门需要不断学习、思考和实验的艺术。
人工智能虽然拥有辅助价值，但其对劳动者权益的挑战、对环境的负面影响以及当前生产力的真实性都值得深思。拒绝使用AI工具，并非拒绝技术本身，而是在于坚持劳动的尊严、合理的伦理规范和对未来持续发展的期盼。我们需要推动政府出台合理的监管政策，保护知识产权，降低环境代价，同时研发能够真正提升人类思维能力的工具。作为程序员，我将继续依靠自己的学习、数学及逻辑思考，用心写出每一行代码，守护属于人类的智慧与创造力。未来仍掌握在我们手中，而非盲目依赖机器和资本的冷漠。
