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重新编程未来：人工智能如何重新定义开发人员和语言
2024-02-01
人工智能编程的时代已经来临，它不仅仅是一种配角，更是一种辅助手段。人工智能已经在改写代码创建的规则，然而，这只是其潜力的冰山一角。在不远的将来，算法有望消除语言障碍并从根本上改变人类开发人员的角色。那么，我们是否正在见证人类程序员的终结呢？让我们来看看吧。
人工智能的影响：进展与挑战
Stability AI 的首席执行官为程序员描绘了一幅黑暗的图景，大胆声称人工智能将在短短五年内取代他们。OpenAI 正在全力以赴，组建一支由外部承包商组成的“大军”来加强他们的模型训练，这可能会消除入门级编码工作。彭博社不祥地宣称，印度 500 万程序员的庞大群体正处于人工智能就业灾难的边缘。尽管有这些可怕的预测，Reddit 上的讨论表明许多程序员对自己的工作保障漠不关心。但面对如此彻底的转变，我们还能承受如此自以为是的后果吗？
如果你认为人工智能只是一个配角，也许你应该重新考虑一下。确实，目前，尽管人工智能可以模仿人类书写输出的语法和结构，但它常常难以理解“内容”背后的“原因”。换句话说，它缺乏对底层逻辑和意图的深刻理解。
尽管如此，令人震惊的是，92% 的美国开发者在工作和空闲时间都在使用人工智能编码工具。这些智能算法可以生成40% 的代码，从简单的脚本到复杂的脚本。人为错误正在成为过去。开发速度得到大幅提升，人工智能将代码文档时间缩短了 45-50%，将代码编写时间缩短了 35-45%。
人工智能的影响力并不局限于单一语言；它涵盖了所有这些。我们自己的数据显示，Java、Python 和 C++ 开发人员同样受益于 Machinet 的 AI 聊天功能，该功能可以通过使用特定项目的上下文和提供的描述来生成代码。这种包容性使用户参与度提高了 25%。
但我们还不止于此——人工智能已经暴露了应用程序中的错误，确保产品坚如磐石、可靠且稳健。神经网络可以不知疲倦地扫描人类可能错过的漏洞。人工智能正在磨练其识别软件弱点并增强其防御能力的技能，使我们离人类监督可能被淘汰的未来又近了一步。
人工智能的算法甚至掌握了代码翻译的艺术。人工智能就像一个多语言程序员，分析用一种语言编写的代码，然后用另一种语言创建等效版本。例子已经存在了——IBM 最近推出了它的助手，它使用人工智能模型将 COBOL 翻译成 Java。问题是，当人工智能最终能够完成这一切时，谁还需要人类专家或多种编程语言？
语言多样性的终结
我相信，像 GPT-4 这样的大型语言模型的崛起是无法阻止的。他们既理解自然语言又理解代码，从而前所未有地模糊了界限。
人工智能的接管引发了人们对编程领域未来的疑问。如今，存在数百种编程语言，并且定期开发新的语言。有几种已在业界积极使用。根据PYPL 指数，Python 是全球最流行的语言，其次是 Java、JavaScript、C# 和 C/C++。其他数据显示，截至 2022 年，JavaScript 是软件开发人员中最常用的语言。有些语言适合类似的目的和应用，Java 和 GO 就是一个例子。
那么，随着人工智能越来越精通编码，这些都有自己的利基和用途的语言会变得毫无用处吗？我相信人工智能即将淘汰旧的、速度较慢且安全性较差的技术。这可能会导致语言的集中化，只有最快、最有效的语言才能持久。开发人员将不再根据个人喜好或历史代码库来选择它们。相反，他们将根据他们的表现被选中。人工智能驱动的工具将对它们进行仔细分析和基准测试，以确定特定任务的最佳选择。这些分析将考虑执行速度、内存使用和可扩展性等因素。
甚至可能会出现一种用于一般编码任务的、人工智能友好的中央语言。尽管如此，一些专门的技术仍将在科学计算等利基领域占有一席之地。当特定问题需要使用人工智能时，人工智能可以促进它们的集成。这种混合方法将集中化的效率与专业化的力量结合起来，为开发过程提供灵活性和多样性。
十字准线中的遗留系统
人工智能的影响力不仅仅局限于创建新代码。它也是一个潜在的遗产杀手。从过时的语言迁移到更新、更高效的语言可能是一个繁琐且成本高昂的过程。然而，保留遗留系统也是一种财务负担。通常，技术团队将大约 75% 的开发预算分配给维护任务。如果组织继续依赖旧解决方案，他们预计年度预算将增加约 15%。
这就是人工智能驱动的迁移工具的用武之地。它们将使组织更轻松地将现有软件更新为新时代的最佳语言。人工智能驱动的产品将自动分析和理解过时代码库的复杂性。他们将识别遗留代码中的核心功能、依赖关系和潜在问题，从而使规划和执行迁移过程变得更加容易。
我什至期望人工智能能够识别给定项目最合适的语言，并自动转换代码库，重写部分以遵循最佳实践，消除冗余或弃用的功能，并优化结果以提高性能和安全性。像这样，人工智能驱动的迁移工具将逐渐使遗留代码成为过去。
人类程序员能在革命中幸存下来吗？
最终，在这个人工智能主导的领域，人类程序员的角色将会发生转变。他们将弥合业务需求和人工智能功能之间的差距，而不是手动编写代码。他们将定义目标、提供反馈并确保代码符合他们的愿景。本质上，开发人员将成为具有基本编程知识的“连接器”。与此同时，我可以看到人工智能编码助手演变成具有用户友好界面的整体解决方案，使人们能够有效地将他们的需求传达给算法。
这些变化将使编程领域民主化。目前，全球有超过2600 万软件开发人员。人工智能的进步正在为数十亿人成为软件创建者铺平道路。他们将能够请求算法来制作定制的应用程序，无论是游戏还是企业程序。考虑制作以猫为主角的新版《愤怒的小鸟》吗？只需向人工智能系统解释您的想法并立即获得结果，无需了解这个黑匣子到底是如何工作的。
在这种背景下，出现了一个紧迫的问题：在这个新兴范式中，初级和中级开发人员面临着什么？在我看来，不多。人工智能有望在各个方面显着超越他们。他们可能会发现自己成为人工智能主管或独立磨练自己的技能，也许通过参与经济回报较低的项目来达到高素质和高薪程序员的熟练水平。
后者在错误成本高昂的领域仍将受到需求，准确率提高 5% 可以转化为数百万甚至数十亿的节省。例如，高频交易（仅 10 毫秒的差异就可以决定利润或损失）、银行业和军事技术编程。
这种转变将在程序员之间引发真正的全球竞争。“足够好”已经不够了。程序员需要追求卓越，才能与全球同行和人工智能竞争。
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