摘要：Django的联合创始人Willison发布了他对未来 1 年、3 年和 6 年技术趋势的预测，本文是Simon 对 2026 年及未来 AI 发展的深度推演。
在 2026 年年初，Web 工具与 AI界的资深人物 Simon Willison 发布了他对未来 1 年、3 年和 6 年技术趋势的预测，Willison之所以值得关注，是因为他曾联合创建 Django Web 框架，并开发开源数据工具 Datasette，具备长期关注编程与 AI 应用的视角和经验。 当这样一位见证了互联网技术更迭的教父级人物，在 2026 年初抛出他的最新预测时，引发了技术圈的热烈讨论。 以下是Willison 对 2026 年及未来 AI 发展的深度推演。
一、2026：LLM 写出“好代码”将变得无可辩驳
Willison 预测：到 2026 年底，仍然认为大语言模型（LLM）所生成的代码都是垃圾，将变得不再站得住脚。
他指出，在 2023 和 2024 年，大多数 LLM 生成的代码质量确实不足以用于生产项目；但随着 2025 年“推理模型”（reasoning models）引入强化学习（Reinforcement Learning）训练，并在代码挑战任务上显著提升性能，到了 2026 年，人类程序员手写代码的比例已经下降到个位数。
因此，在未来一年内，LLM 在代码生成质量方面的进步将变得不可忽视 —— 即便在严苛的生产环境下也具备实用性。
二、安全性问题将成为核心议题
✔ 沙箱隔离（Sandboxing）解决在望
Willison 认为，2026 有望彻底解决代码执行隔离问题 —— 即运行他人代码时不破坏宿主系统的安全隔离机制。这对于 AI 生成代码安全至关重要。 他警告，目前许多开发者实际上让代码代理拥有过高权限，没有采取足够的安全防护，这种行为长期未出现严重事故不代表没有风险。 沙箱隔离的成熟不仅关系到开发者本地安全，更是防止 提示注入（prompt injection） 等 AI 安全漏洞的基石。
三、三年预测：Jevons 悖论与 AI 协同开发时代
Willison 引用了经济学中的 Jevons 悖论：技术效率提升不一定减少需求，而可能放大总体需求。 对于软件工程而言，如果使用 AI 让软件开发更便宜、更快，那过去因为成本无法实现的项目有可能被大量启动。 这样一来，开发工作未必会减少，只是 技能结构发生转变。
他认为：三年之后，我们将清楚看到这一悖论到底是推动开发者价值提升，还是让部分岗位边缘化。
四、三年内，AI 助手将构建复杂软件
Willison 预测：在未来三年内，将有人利用 AI 协助开发工具几乎独立构建一个全功能浏览器，这将不再是噱头，而成为现实。 浏览器是最复杂的软件之一，涉及成千上万的兼容性测试与规则验证。AI 在这种场景下如果能胜任，就真正标志着协作式开发进入新的阶段。
五、六年展望：手写代码或成历史
在更远的未来（六年后），Willison 预计：人类不再被支付去在编辑器里敲代码 。这并不意味着软件工程消失，而是程序员的工作角色将进一步转向：
高层意图设计与逻辑抽象
复杂系统架构与策略规划
AI 代理监督与结果评估
人不再是键盘语法搬运工，而是AI 协作者和系统设计师。
总结与启发 ：AI 是工具，不是终点
虽然预测听起来激进，但 Willison 的观点基于他在 AI 编程实践中的亲身体验。他认为：LLM 写出合理代码已经是现在进行时，而不是未来想象。然而，这场变革不仅是技术，更是对开发者认知方式的挑战 —— 程序员不灭，只是角色将被重塑。
Simon Willison 的预测揭示了一个残酷但令人兴奋的现实：编程的门槛正在消失，但工程的门槛正在提高。
如果你还在纠结某个语法的写法，你可能已经被时代抛弃；如果你正在思考如何将 AI 编织进更复杂的系统，那么属于你的黄金时代才刚刚开始。
