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：
传统编程 | AI 时代的编程 |
人工编写代码 | AI 辅助生成代码 |
人工调试 | AI 进行代码自动修正和优化 |
代码搜索（Google、Stack Overflow） | 直接向 AI 询问 |
需要手动编写所有代码 | 只需描述需求，AI 生成代码 |
需要写重复性代码 | AI 自动生成模板、重复性代码 |
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：
传统程序员 | AI 时代的程序员 |
主要写代码 | 主要是设计逻辑，让 AI 生成代码 |
解决 bug | 审核 AI 生成的代码，并进行优化 |
需要记住大量 API | 通过 AI 快速获取 API 参考 |
需要写测试代码 | AI 自动生成单元测试，程序员只需检查 |
代码从零开始写 | 主要关注 架构设计和业务逻辑 |
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。