AI 会不会取代程序员？

# 普通程序员
请写一个模糊人脸的 Python 脚本。

# 高级程序员
请编写一个 Python 脚本，对输入视频中的人脸区域进行模糊处理，输出处理后的视频。具体要求如下：
- 使用 OpenCV 的 DNN 模块，调用 YuNet 模型进行人脸检测；
- 仅模糊画面中的人脸区域，模糊区域应为圆角矩形，圆角半径可在代码中固定；
- 支持可调节的模糊强度参数；
- 实现去抖动机制，尽量减少人脸框在连续帧中的跳动，提升观看体验；
- 支持 OpenCL、OpenVINO 等硬件加速，但应保证在普通环境下也能正常运行；
- 输出视频需优先保证画质，其次考虑文件体积；
- 提供进度条反馈当前处理进度。

# 普通程序员
请写一个模糊人脸的 Python 脚本。

# 高级程序员
请编写一个 Python 脚本，对输入视频中的人脸区域进行模糊处理，输出处理后的视频。具体要求如下：
- 使用 OpenCV 的 DNN 模块，调用 YuNet 模型进行人脸检测；
- 仅模糊画面中的人脸区域，模糊区域应为圆角矩形，圆角半径可在代码中固定；
- 支持可调节的模糊强度参数；
- 实现去抖动机制，尽量减少人脸框在连续帧中的跳动，提升观看体验；
- 支持 OpenCL、OpenVINO 等硬件加速，但应保证在普通环境下也能正常运行；
- 输出视频需优先保证画质，其次考虑文件体积；
- 提供进度条反馈当前处理进度。

对于“请写一个模糊人脸脚本”的请求，当前的大语言模型完全可以给出一份可运行的代码。它会使用现成的人脸检测模型，加载视频帧，应用高斯模糊，导出处理结果——流程正确，结果高效。

但它并不理解：为什么模糊？要模糊到什么程度？需不需要考虑设备环境？如何平衡效率与画质？谁来承担模糊失败的后果？也就是说，它“执行”得很好，但不“判断”为什么这样执行。它给出答案，却不参与提问。

AI 已经能够生成结构清晰、逻辑严密的代码，甚至具备一定的错误自我修复能力。这一变化不可逆。但它仍然不具备判断的能力，不懂责任，不懂选择，也无法真正理解需求背后的复杂性。

所以问题从来不是“AI 会不会取代程序员”，而是：当 AI 能写代码时，我们还需要什么样的程序员？答案或许可以简化为一句话：程序员的未来，不在于写得多快，而在于想得多深。AI 能给出答案，但无法承担思考的重量。

你的见解是什么？毋须克制，欢迎在评论区留下真实的想法。😚