最近AI挺火的，ChatGPT，deepseek能帮忙写代码，搞得不少人开始担心："程序员是不是要失业了？" 

我觉得，这事儿没那么简单。 

因为程序员干的活儿，远不止是写代码那么简单，写代码可能是最容易的部分，真正难的是跟人打交道。 

1. 客户的需求，像极了女朋友的"随便"

客户说："我想要个电商网站，简单点就行。" 

菜鸟程序员一听："好嘞！直接上Shopify模板！" 

老油条程序员会问："简单是多简单？要支持秒杀吗？会员积分怎么算？退货流程咋走？支付对接哪家？要不要搞分销？数据分析要看到什么程度？……" 

客户（突然沉默）："呃……我还没想好。" 

你看，真正的需求往往藏在没说出来的地方。AI能根据已有数据生成代码，但它没法像人一样，在聊天的过程中慢慢挖出客户真正想要的东西。 

2. "这个需求很简单，怎么实现我不管"

世界上最可怕的一句话，不是"你代码有bug"，而是"这个需求很简单"。 

客户觉得"加个登录功能"就是几行代码的事，但实际上： 
- 手机号登录还是邮箱登录？ 
- 要不要短信验证？对接哪家运营商？ 
- 忘记密码怎么处理？ 
- 需不需要风控防刷？ 
- 用户协议和隐私政策怎么搞？ 

AI能写登录功能的代码，但它没法判断哪些细节是客户真正关心的，哪些是可以妥协的。程序员得在技术、成本、用户体验之间来回权衡，这事儿AI真干不了。 

3. 程序员其实是"情绪稳定型客服"

系统崩了，客户急得要死："我们的订单全卡住了！快看看怎么回事！" 

AI可以甩出一堆日志和解决方案，但客户这时候需要的不仅是技术修复，还有情绪安抚： 
- "别急，我们正在处理，数据不会丢的。" 
- "这个问题我们遇到过，半小时内能恢复。" 
- "以后我们可以加个监控，避免再出现类似情况。" 

技术问题好解决，但人的焦虑和信任，得靠人来维护。

4. 运维就像当医生，经验比教科书管用

AI能按照标准流程处理已知错误，但现实世界的问题往往不按套路出牌： 
- "服务器CPU飙高，但日志里啥都没有？"（可能是某个外包团队偷偷跑了个脚本） 
- "用户投诉页面加载慢，但监控显示一切正常？"（可能是某个地区的CDN抽风了） 
- "数据库突然挂了，但没人动过？"（可能是磁盘写满了，或者隔壁团队误操作） 

真正的运维高手，靠的是经验和直觉，就像老中医把脉一样，AI再强，也没法替代这种"玄学"般的排查故障的能力。 

5. 程序员还得当"翻译官"，在技术和业务之间传话

产品经理说："我们要做一个智能推荐系统，提升用户粘性！" 

老板理解："就是像抖音那样，越刷越上瘾对吧？" 

技术团队理解："得搞机器学习、用户画像、AB测试……" 

然后财务问："这得花多少钱？" 

程序员得在老板的期望、产品的可行性、技术的成本和业务的价值之间找到平衡，这事儿AI可搞不定，因为它不懂什么叫"预算不够，先凑合着用"。 

AI是工具，程序员才是用工具的人

所以，别怕AI抢饭碗，真正优秀的程序员，永远在和人打交道，而不仅仅是和代码打交道。