1、AI 只是辅助工具，而不是完美替代

AI 可以写代码，但它并不总是正确的，AI 可能会生成错误的代码、低效的算法或安全性不佳的代码。

AI 不能完全理解业务逻辑，它只能根据已有数据进行预测，不能像人类那样深入理解特定的业务需求。

调试和优化仍然需要人来完成，AI 可能会生成代码，但如果出错，仍然需要开发者去修复和优化。

2、需要人来设计、监督和优化 AI 代码

AI 生成的代码往往需要人工审核，防止逻辑错误、性能问题、安全漏洞等问题。

例如，在高精度要求的场景（医疗、金融、自动驾驶），错误的代码可能导致严重后果，不能完全依赖 AI。

AI 需要人来微调，比如使用 AI 编写 Python 代码，你仍然需要知道 Python 语法和最佳实践，以确保 AI 生成的代码正确且高效。

3、AI 需要程序员来训练和维护

AI 也是用编程语言开发的，比如 Python、C++、Rust。

AI 需要程序员进行训练、调优、部署，而这些过程本身也需要编写代码，比如数据处理、模型训练、API 部署等。

4、学习编程培养逻辑思维能力

编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的方式。

计算思维（Computational Thinking） 能帮助你理解如何把复杂问题拆解成可实现的算法，而这是一种通用的技能，在各种领域都适用。

5、 AI 不能独立创造新的编程语言、框架和工具

新的编程语言、新的软件架构、新的算法仍然需要人类创造。

如像 Python、JavaScript、Rust 这样的语言，都是人类发明的，AI 只是使用这些工具，而不是自己创造它们。

6、AI 时代的编程方式

虽然 AI 无法完全取代编程，但它确实改变了编程的方式：

尽管如此，AI 生成的代码仍然需要程序员检查、优化和维护，所以学编程仍然是必不可少的。

7、未来，程序员的角色的变化

AI 时代的程序员不会消失，但他们的角色会发生变化：

未来的程序员可能更像“代码指挥官”，用 AI 生成代码，但自己进行检查和优化。更多关注架构设计，而非写大量重复代码。需要更深入地理解 AI 的运作方式，以便高效利用它。