吸收：这项研究终于解释了为什么初级开发者不再学习

“一个初级工程师有什么能比得上每月 10 万韩元的 Claude 订阅？”这个问题来自一位有十二年从业经验的韩国创业公司创始人。首尔国立大学的两位研究人员采访了他。10 万韩元，大约是每月 60 欧元。就这样。一个有文凭还要付房租的人，刚刚被拿来和一个比停车位还便宜的订阅相比。他们的文章于 7 月 19 日发表在 arXiv 上，随后被 AIES 2026 接收。没有基准测试，也没有生产力曲线。只有十四次访谈，以及一个让人好几天都记得的词。

人们很常谈到初级开发者招聘量的下降。人们却很少解释它是如何发生的。这正是 Sumin Yu 和 Taesup Moon 想要理解的机制。

他们找到的那个词

吸收。生成式 AI，也就是按需生成文本或代码的工具，比如 Claude 或 ChatGPT，不会一下子把初级开发者的岗位抹掉。它会把岗位里的内容吸走。那些简单的任务，也就是过去交给新人的那些任务，会往上挪一级。资深开发者用自己的助手，三十秒就能完成它们。这个岗位在组织架构图里依然存在，但赋予它意义的工作已经换了楼层。

任务本身并没有消失。而且没有人会为手写的验证表格消失而哭泣。消失的是理解它并学会完成它所必需经历的那段折腾。

楼梯还在那里。只是少了那一级原本用来学习。

有用的折腾

研究人员把这叫作“productive struggle”，换句话说，就是有用的折腾。我们会在一个相当简单的问题上栽跟头。一个经验更丰富的人会纠正我们。然后我们会记住这个教训，因为我们不得不和这个问题死磕。这就是我们培养资深开发者的方式。不只是给他看漂亮的代码，而是让他先写出一堆漏洞百出的代码，再向他解释为什么漏洞百出。

左边，浪费了三个小时，却得到了一堂能受用十年的课。右边，省下了三秒，却什么也没得到。

接受采访的学生中有一个比任何报告都更好地总结了这个问题：“我不知道自己不知道什么。”另一个人把话说得更绝。老实说，他这句话把我说愣了：“我不知道哪些事千万不能做，我只见过好的例子。”一切都在这里了。当你的助手总是生成干净利落的答案时，你永远不会建立起自己的错误避坑目录。这就像在一个模拟器里学开车，等你一头冲向墙时，墙会自己躲开。

一位资深开发者正是这样定义自己的职业的：“如果我们把一个人叫作资深开发者，那是因为他知道不该怎样工作。”资深开发者，就是一个栽过足够多次跟头，能在火灾发生前发现问题的初级开发者。如果你拿走了这些失败，你就再也培养不出资深开发者了。你培养出来的是一群写代码速度非常快的人，而房间里没有任何人知道该怎么审查这些代码。

在大学里，事情早就定型了

问题还要更早开始，在教室里。研究人员表明，同样的机制会在那里自行重现。一个学生说：“除了我以外所有人都在用 GPT，所以除了我以外所有人都几乎拿到了最高分。”

中间那个学生是自己做的练习。新手的错误。

到了这个阶段，道德选择已经不再有多大分量。你可以老老实实做自己的练习，接受困难。作为交换，你会面对整整一届把问题丢进聊天窗口的学生，收获一个糟糕的分数。系统评估的是结果，而不是走过的路。因此它奖励捷径，惩罚那个真正努力学习的学生。真是个漂亮的教学方案。

第三个后果是最阴险的。研究作者称之为感知不对称。资深开发者认为初级开发者已经丢掉了基础。初级开发者发现自己交付得比以往任何时候都快。从各自的角度看，他们都没错，但没人看得到全貌。结果，什么都没有改变。两个人看着同一条船。一个人觉得它航行得不错。另一个人注意到它已经没有船底了。

摆在旁边的数据

这项研究是定性的。它基于访谈，并不声称测量了整个市场。不过，研究人员把他们的观察与现有数据放在一起比较。大环境相当严峻。

三项不同的指标，两个国家，只有一个方向。

在韩国，IT职位空缺数量在2023年至2024年间下降了43%。面向初级人才的职位如今只占总数的4.4%。在美国，程序员就业人数在2023年至2025年间下降了27.5%。与此同时，面向初级人才的职位空缺在2023年至2024年间减少了25%。最后一个数据解释了研究为什么在那里开展。根据韩国银行的数据，51.8%的韩国人在工作中使用人工智能，几乎是美国这一比例的两倍。因此，韩国充当了一个先进实验室。我们在他们身上看到了悬在我们头顶的未来。

对于那些对研究流程感兴趣的人来说，研究人员访谈了8名初级开发者，他们是学生或刚毕业不久、进入这个行业还不到两年的人，以及6名拥有6年至12年经验的资深开发者。参与者在大型集团、中型企业或初创公司工作。每次访谈持续了大约50分钟。访谈于2025年12月至2026年2月间以韩语进行。研究人员采用了反思性主题分析。通过这种方法，他们承认自己的解读也参与了分析，而不是装作完全中立的机器。

他们提出的建议

研究人员提出了三个方向。它们针对的不是开发者，而是各类机构。在大学里，应该强制开设一些教学目标无法由人工智能完成的课程。降低对人工智能的依赖也会成为衡量教学质量的标准。在招聘时，应该停止只根据初级开发者产出代码的能力来评估他们。人们应该测试的，是他们发现自身不足和机器错误的能力。在企业里，应该在入职融入期间保留学习空间。初级开发者可以在那里完成一些具体的小任务，难度逐步增加。

就我个人而言，我觉得第一个方向还没开始就已经死了。很难想象一整个大教室会接受一门被宣传为“人工智能对你毫无用处的课程”。第二个方向是唯一有机会的，因为它直接服务于企业的利益。第三个方向需要资深开发者投入时间，而似乎没人愿意为此买单。但至少，问题被正确地提出来了。

我最主要的感受是，我们已经不再问人工智能是否会取代开发者。真正的问题在别处：如果2026年已经没人再培养初级开发者，那么2032年的资深开发者会从哪里来？目前，答案只是集体耸耸肩。我们决定吃掉留给下一季收成的种子，因为这样做本季度非常赚钱。Help Net Security昨天发表了这项研究的摘要。如果你想在原文中阅读访谈，完整文章也可以在arXiv上免费获取。