最近几年，像 GitHub 的 Copilot 这样的由大模型驱动的 AI 编程工具非常火，看样子有改变整个编程行业的趋势。通过利用深度学习技术，这些工具能自动编写代码、给出解决方案，甚至能实时帮你找出 bug，大大节省程序员的时间。不过，虽然这些工具在提高工作效率上确实给力，但大家也开始担心，它们会不会悄悄地影响程序员的技能，影响程序员的成长。

削弱核心编程技能
依赖像 Copilot 这样的工具，带来的一个风险是可能会让我们的编程基本功慢慢退化。以前，学习编程需要动手解决问题、调试代码，还得深入理解代码的工作原理 —— 从算法到底层实现的每一个细节。

现在有了 AI 助手，虽然它们帮了大忙，但有时候也会让开发者跳过这些重要的步骤。比如，程序员可能就不再需要去深入理解算法的内部结构，或者学习怎么写出高效的循环和递归了，因为这些工具能直接给出代码片段。长期这样下去，开发者可能会失去独立解决问题的能力，因为他们可能从未完全掌握编程所需的解决问题和批判性思维技能。

过度依赖自动生成的代码
现在有了像 Copilot 这样的工具，开发者们可以不费吹灰之力就快速搞出能用的代码，哪怕他们并不完全明白这些代码是怎么工作的。这就引出了一个叫做‘代码依赖’的问题，就是说开发者们可能会太依赖 AI 给出的解决方案，而忽略了检查代码是不是对的、效率高不高或者好不好维护。

自动生成的代码还有个大问题，就是它可能并不是解决某个问题的最好办法。如果开发者们不仔细检查，他们可能会接受一些效率低下、有漏洞或者不安全的代码。这些代码虽然看起来能应付眼前的需求，但长期来看可能会带来大麻烦。这种依赖性还会减少开发者重构或者审查代码的积极性，这可能会影响整个代码库的质量和团队的工作效率。

缺乏所有权和责任感
AI 辅助代码生成有时候也会让开发者和他们写的代码之间产生距离感。想想看，当开发者亲手一行行敲代码的时候，他们对代码的方方面面都得负责，不管是功能、安全还是效率。但是，如果大部分代码都是 AI 帮忙生成的，开发者很容易就把这个责任推给 AI 助手。

这种缺乏主人翁意识的心态可能会让开发者变得有点自满，心想‘既然是 AI 写的，那代码肯定没问题’。但别忘了，AI 写的代码也不是完美无缺的，也会有错误、漏洞或者安全问题。到头来，开发者还是得去审查、理解并优化这些代码。只是，因为 Copilot 这样的工具太方便了，那种认真审查的习惯可能会慢慢被忽视。

减少学习机会
要想成为一名优秀的程序员，必须得不断学习。遇到 bug、做设计决策、研究算法，这些都是学习新知识的好机会。但是，有了像 Copilot 这样的工具，它们能快速给出解决方案，开发者可能就不再花时间去深挖为什么某个解决方案能行或者不行，这无形中就减少了学习的机会。

当这些工具一秒钟就给出答案时，开发者可能就懒得去找其他方法，不再尝试新思路，也不再深究不同实现方式的利弊。虽然这种快速解决问题的方式短期内看起来很方便，但它实际上减少了长期技能提升的机会。

创意思维的局限
编程不只是逻辑的堆砌，它也是一种创意的组合。一个真正优秀的程序员能从不同角度看问题，想出各种各样的解决方案，然后比较它们的优缺点。但是，像 Copilot 这样的 AI 工具虽然能给出‘有效’的建议，但它们通常都是基于现有的代码或者模式，这可能会让开发者在探索新方法或者创新解决方案时受到限制。

虽然 Copilot 能提供‘可行’的方案，但它往往会推荐那些更常见或者更受欢迎的模式，而不是鼓励开发者去打破常规，进行创新思考。有人担心，这样下去，编程可能会变得越来越机械化，程序员可能只需要接受 AI 的建议，而不去追求那些能突破界限的创造性探索。

对专有工具的依赖
AI 驱动的工具，比如 GitHub Copilot，有个小缺点，那就是它们得依赖特定的平台。想象一下，程序员们一旦用上了这些工具，可能就会越来越离不开它们，不管是写代码、找 bug 还是优化代码都得靠它们。这样一来，问题就来了：要是这些工具突然不灵了，或者它们的使用条款变了，或者费用涨得让人受不了，那程序员们该怎么办呢？

再说了，太依赖这些 AI 工具可能会让程序员们和那些鼓励大家一起合作、分享知识的开源社区渐行渐远。这样反而阻碍了程序员技能提升。

虚假的专家感
AI 代码生成器可能会给程序员带来一种错觉，让他们觉得自己就像是技术专家。比如，用了 Copilot 这样的工具，他们能迅速得到一段能用的代码，可能会误以为自己已经精通编程，但实际上他们可能并没有真正理解这些代码。

这种错觉在程序员尝试处理更复杂的编程问题时尤其危险，比如优化性能、处理并发问题或者保证软件安全。在这些领域，对代码的深刻理解是必不可少的。如果基础不牢，程序员很容易就会犯下一些代价高昂的错误，这不仅会浪费时间和金钱，还可能带来更严重的后果。

总结
如果你作为开发者，对代码的理解不够深入，不清楚自己是如何一步步解决问题的，也不知道如何独立解决问题，那么仅仅从 LLM 中复制粘贴代码或者依赖它们给出答案，并不能真正提升你的能力。

长期这样，你可能会变得越来越依赖这些工具，从而忽视了自己解决问题的能力。这样，你就无法做到那些机器做不到的事情，比如创造性地解决问题、进行深入的代码优化或者在没有现成答案的情况下进行创新。记住，成为一个优秀的程序员，需要的不仅仅是复制粘贴，更重要的是理解、学习和实践。