如果你是一名軟件開發(fā)人員，想知道目前行業(yè)中最受歡迎或收入最高的編程語(yǔ)言是什么，那么總會(huì)有源源不斷的調(diào)查和報(bào)告告訴你。而針對(duì)開發(fā)人員的職業(yè)建議通常會(huì)建議在工作中不斷學(xué)習(xí)是必不可少的。

但是，如果人工智能能夠根據(jù)一些簡(jiǎn)單的提示生成代碼，那么學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言是否就變得多余了？

當(dāng)然，Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛相信，未來(lái)幾代人根本不需要學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言。“我們的工作是創(chuàng)造計(jì)算技術(shù)，這樣就不需要任何人編程，編程語(yǔ)言就是人類的語(yǔ)言。現(xiàn)在世界上的每個(gè)人都是程序員，”他在迪拜舉行的世界政府峰會(huì)上說(shuō)道。“這是第一次，你可以想象公司里的每個(gè)人都是技術(shù)專家。”

除了人工智能之外，低代碼和無(wú)代碼工具的普及也推動(dòng)了黃仁勛所設(shè)想的未來(lái)，這些工具的使用范圍不僅僅局限于非開發(fā)人員。Forrester的研究發(fā)現(xiàn)，87% 的企業(yè)開發(fā)人員正在使用低代碼開發(fā)平臺(tái)，這將推動(dòng)該市場(chǎng)大幅增長(zhǎng)。

但黃仁勛對(duì)未來(lái)無(wú)編程的預(yù)測(cè)應(yīng)該持保留態(tài)度。讓人工智能炒作機(jī)器全速運(yùn)轉(zhuǎn)對(duì) Nvidia 有利，但編程在自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展數(shù)十年后依然存在。事實(shí)上，代碼生成器的發(fā)展歷史與計(jì)算機(jī)科學(xué)本身一樣悠久。

為生成式人工智能鋪平道路

使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型的工具在 90 年代開始流行，通常用于通過(guò)模式識(shí)別來(lái)檢測(cè)代碼中的問(wèn)題。這為我們今天擁有的生成式 AI 工具鋪平了道路，從 ChatGPT 到 GitHub 的 Copilot，以及介于兩者之間的一切。

隨著生成式人工智能工具開始進(jìn)入軟件開發(fā)流程，開發(fā)人員必須跟上這些新趨勢(shì)和技術(shù)。但如果人工智能旨在成為助手，那么開發(fā)人員應(yīng)該是這一組合中更有資格的人。要想在未來(lái)的軟件開發(fā)中脫穎而出，你需要了解的不僅僅是機(jī)器人。

新興研究正在關(guān)注人工智能對(duì)教育的影響。哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)課程的教師嘗試為學(xué)生提供虛擬人工智能編碼助手，他們小心翼翼地確保聊天機(jī)器人不會(huì)簡(jiǎn)單地說(shuō)出問(wèn)題的答案，而是像導(dǎo)師一樣指導(dǎo)學(xué)生如何自己找到解決方案。因?yàn)?，如果你只是求助于人工智能?lái)尋找答案，你將無(wú)法學(xué)習(xí)這個(gè)過(guò)程并對(duì)編碼形成基本的理解。

GitHub對(duì)開發(fā)人員如何使用其 Copilot 工具進(jìn)行了進(jìn)一步研究，發(fā)現(xiàn)在 AI 的幫助下，任務(wù)完成速度平均可提高 55%。有人認(rèn)為，節(jié)省下來(lái)的時(shí)間可以讓開發(fā)人員有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)更多語(yǔ)言和框架的來(lái)龍去脈，從而擴(kuò)展他們對(duì)編程語(yǔ)言的了解，而不是限制它。

人工智能輔助開發(fā)還需要學(xué)習(xí)新技能。例如，及時(shí)工程可以提高開發(fā)人員更廣泛的溝通技能。如果你能為你的人工智能助手制定清晰直接的指令，你反過(guò)來(lái)也會(huì)學(xué)會(huì)與同事清晰地溝通。

一些雇主甚至在招聘全職提示工程師，比如戴爾的這個(gè)職位，它負(fù)責(zé)開發(fā)和優(yōu)化各種生成式人工智能應(yīng)用程序的有效提示——而且它仍然需要熟練掌握 Python。

開發(fā)人員仍需進(jìn)行代碼審查，這與審查同事的代碼不同。人工智能生成的代碼可能存在更少的可預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，因此需要更徹底的方法。

簡(jiǎn)而言之，開發(fā)人員不必?fù)?dān)心非程序員，他們實(shí)際上可以從這些技術(shù)提供的捷徑中受益。多年來(lái)，編碼已經(jīng)變得越來(lái)越容易理解——例如，只要看看Python等更用戶友好的語(yǔ)言的流行程度就知道了。有了人工智能助手，開發(fā)人員可能不再需要記住語(yǔ)法和結(jié)構(gòu)，但在監(jiān)督時(shí)他們?nèi)匀恍枰斫馑?/p>

想象一下修補(bǔ)匠與專家之間的較量。你可以找一個(gè)能手修理洗衣機(jī)的人，甚至可以從 YouTube 上學(xué)習(xí)自己修理，但你也可以聘請(qǐng)專業(yè)人士來(lái)保證工作順利完成，而且許多人繼續(xù)這樣做。

然而，一些企業(yè)將利用人工智能帶來(lái)的機(jī)會(huì)，用更少的資源做更多的事情，無(wú)論是更少的時(shí)間還是更少的開發(fā)人員。就業(yè)市場(chǎng)上的開發(fā)人員職位數(shù)量可能會(huì)減少，尤其是那些只會(huì)編程的人。初級(jí)職位的需求可能會(huì)減少。

如果你現(xiàn)在是該行業(yè)的初級(jí)開發(fā)人員，那么現(xiàn)在可能是時(shí)候提升自己的職位并適應(yīng)未來(lái)了。法國(guó) IT 跨國(guó)公司 Atos目前正在尋找能夠使用低代碼技術(shù)的技術(shù)主管，而Dataport 的高級(jí)軟件架構(gòu)師職位則是將創(chuàng)造性解決問(wèn)題和溝通技巧付諸實(shí)踐的機(jī)會(huì)。

如果事實(shí)證明提倡在軟件開發(fā)中繼續(xù)學(xué)習(xí)是錯(cuò)誤的，并且該行業(yè)確實(shí)將語(yǔ)言留給了機(jī)器人，那么這些對(duì)于任何未來(lái)的角色來(lái)說(shuō)都將是寶貴的、可轉(zhuǎn)移的技能。