Karpathy去年在X上扔了个预测：2025年底，AI将生成90%的代码。当时评论区分两派——一派骂这是典型AI hype，另一派默默记笔记。

一年过去，Claude Code和Cursor这类工具确实改变了开发者的日常。但Karpathy最近更新了说法：「现在看，我当时的措辞太草率了。」他承认"90%"这个数字更像是为了引发讨论，而非严谨预测。

真正有趣的是他的修正逻辑。Karpathy解释，问题在于"生成"和"审查"的边界模糊了——AI写的代码仍需人类阅读、调试、决策，这部分工作量很难量化。换句话说，他低估了"人机协作"中间地带的复杂性。

这有点像自动驾驶的分级困境。L2到L4之间，司机的手在方向盘上放多久才算"自动驾驶"？代码领域同样如此：Copilot补全一行算AI生成，还是只有完全无人值守的部署才算？

目前GitHub数据显示，AI辅助编码的采纳率确实在飙升，但"纯AI生成"的占比仍是个黑箱。Karpathy的改口或许说明：预测技术渗透容易，定义"谁写的"这件事，比想象中麻烦得多。