AI编程的现状与局限性 - AI编程工具如ChatGPT、Claude、Copilot和Cursor在实际应用中表现不佳，生成代码的接受率极低（6万行中仅接受不到5000行）[3] - AI生成的代码存在方向偏离、逻辑重复、错误修改反复出现等问题，甚至会将已修正的部分再次改错[3] - AI在小型函数编写上也表现不稳定，需多次纠正才能达到预期效果，且可能后续再次出错[3] AI与程序员的能力对比 - AI无法写出高质量代码，因其训练数据主要来自平庸程序员的面条代码，缺乏精辟逻辑[5] - 计算机科学家的代码与普通程序员代码差异显著，AI难以达到计算机科学家的水平[5] - AI只能作为计算机科学家的工具，无法取代其角色，但可提升工作效率[5][6] AI在行业中的应用与挑战 - AI编程工具在实际项目中可能导致代码复杂化，甚至需要完全推翻重来，浪费大量时间[3] - 行业中存在大量平庸代码，AI难以突破这一局限，无法生成高质量代码[5] - AI的使用需要使用者具备较高能力，否则无法发挥其作用，能力为0时AI也无能为力[6] 相关行业观点 - 其他行业大佬如Java之父和Redis之父也对AI编程持批判态度，认为其无法取代人类程序员[8][9] - AI在编程中的最大作用可能是生成文档，而非核心代码[8] - 行业中对AI的过度宣传与实际表现存在巨大差距[3][5]