AI 会取代程序员吗？

AI 会取代程序员吗？这是一个热门话题，在本文中将尝试回答这个问题。为此，本文将探讨人工智能对编程日益增长的影响、人工智能如何帮助我们作为程序员、人工智能的主要局限性以及人工智能编程的未来，以及讨论人工智能对编程工作的影响。

人工智能对编程的影响越来越大

2024 年对于 ChatGPT 等人工智能驱动的工具来说是标志性的一年。

但人工智能技术如何影响编程呢？77% 的开发人员支持人工智能工具，大约 44% 的开发人员每天都在使用它们，我们都意识到人工智能可以生成代码、修复错误并加速软件开发过程。它还在新程序员的个性化学习中发挥了重要作用，更不用说人工智能编码助手等协作工具的出现了。

但人工智能对于人类程序员来说有多大的风险呢？我们都会被人工智能取代吗？我们是否应该费心学习编程？好吧，我们可能会发现关于这个主题的一系列观点，但尽管取得了巨大进步，但有一件事是肯定的：任何人工智能仍然迫切需要人类监督。在道德决策和创造性解决问题方面尤其如此。考虑到我们现在可以创建自己的 GPT模型，但我们作为人类监督它们以确保它们按预期工作仍然至关重要。 也就是说，人工智能和人类专业知识的协同作用正在实时重塑编程格局。

人工智能如何帮助程序员

是的，人工智能可以成为我们的朋友，而不是我们的敌人！

1.代码生成

人工智能对编程最明显的影响是根据人类语言提示生成代码。无论我们谈论的是人工智能编码助手还是像 ChatGPT 这样的大型语言模型，都可以根据自然语言输入获得实时建议或整个代码块。

老实说，很多人仍然对此感到惊讶，因为很多人在自己的编程生涯中花了很多时间阅读书籍并在互联网上搜索编码帮助。 但它会一直存在，而且这种功能显着减少了花在样板代码上的时间。这很棒，这意味着编码人员可以专注于项目的复杂和创新方面。

换言之，这里有一个很大的免责声明：每当使用任何类型的人工智能来帮助编码时，都不要盲目地假设代码是功能性的、准确的或高性能的。总的来说，不应该假设人工智能已经生成了好的代码。它可能看起来很棒并且完全令人信服，但作为程序员，签署生成的任何代码始终是您自己的工作。

2.代码优化

人工智能仅次于生成代码，它在帮助优化代码以提高性能和效率方面也非常出色。

这些人工智能工具经过了坦率地说巨大的数据集的训练，可以提出优化建议，而这些优化对于人类程序员来说可能不会立即显现出来。 它们还有助于重构代码以获得更好的性能、减少内存使用并提高整体计算效率。

3.代码翻译

如果进行过实时编程，那么可能会遇到需要将代码库翻译成另一种语言的情况。如果了解另一种语言或团队中的某个人了解另一种语言，那很好，但如果情况并非如此怎么办？

这又是人工智能有用的地方，因为它可以帮助我们将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。 这也是学习另一种语言的好方法，因为可使用人工智能来翻译代码的各个部分并解释正在发生的事情。当然，这个过程并非没有问题，但总的来说，手动完成代码翻译一直是一个耗时且容易出错的过程。因此，至少，使用人工智能可以节省大量时间。

4.任务自动化和测试

编写程序的主要原因之一是让计算机为我们完成平凡的任务。好吧，我们可以更进一步，让人工智能自动执行软件开发中的重复任务，包括软件测试。

不过真的很喜欢这个想法，因为可以使用人工智能来编写、运行和评估测试，从而加快开发周期。 与往常一样，不应该盲目相信人工智能可以创建适当甚至准确的测试，但如果知道自己想要什么并且了解它应该是什么样子，这可以节省大量时间。

5.错误修复和错误检测

人工智能的另一个常见用例是帮助修复错误和检测错误。 因为很多人一直很享受找出错误并修复它的过程。这也是真正学习编程的最佳方法之一，打破它、修复它、理解它。

换言之，与时俱进很重要，人工智能非常擅长扫描代码中的模式、异常和错误。这对于人类可能忽视的细微错误特别有帮助。 一旦发现错误，人工智能还可以建议纠正和修复，从而增强代码的可靠性和安全性。现在，尽管这一切都是事实，但仍然大力提倡在刚开始时尝试自己解决问题，因为这是一个很棒的学习工具。但如果你有更多的经验，人工智能可以帮助加快开发过程，应该能够从人工智能为你发现的错误中学习。

6.估计项目时间表

到目前为止，预测软件项目需要多长时间通常非常具有挑战性。但在人工智能的帮助下，我们可以分析过去的项目时间表，同时考虑项目范围、复杂性、团队规模和开发人员绩效等因素。 这样就可以使用人工智能为项目完成情况提供更准确的估计，从而使其成为人工智能在编程中更微妙但又非常有益的角色之一。这在灵活性和适应性至关重要的敏捷开发环境中特别有用。

7.人工智能在编程中的局限性

现在花了一些时间来赞扬人工智能的优点以及它如何帮助我们进行编程。但了解人工智能的局限性也非常重要。没错，这并不全是节省时间和提高性能！ 让我们看一下需要牢记的一些最常见的限制。

8.错误代码生成

人工智能在编程中的主要限制之一是生成缺乏准确性的不良或低效代码的风险。当然，人工智能工具可以快速编写代码，但它们有时会产生未优化或过于复杂的解决方案。 当人工智能缺乏足够的训练数据或遇到训练范围之外的场景时尤其如此。

GitHub copilot 就是一个很好的例子，虽然它接受过大量公共存储库的训练，但它在流行语言上的表现往往比较晦涩的语言更好。最终结果是开发人员总是需要审查和完善人工智能生成的代码。

9.安全风险

这是一个大问题，因为进入人工智能编程世界时最大的考虑因素之一是潜在的安全风险。例如，人工智能生成的代码可能会无意中包含漏洞或漏洞，特别是如果人工智能是在包含不安全编码实践的数据集上进行训练的。 它还存在人工智能以您不认可的方式使用您的专有代码的风险，尤其是在没有阅读细则或检查设置的情况下。因此，关键的一点是，需要格外警惕，以确保对人工智能的使用不会损害应用程序的安全性。

10.缺乏创新解决方案

人工智能系统本质上仅限于它们在训练过程中所接触到的创新水平。 这种限制可能导致编程中缺乏创新的解决方案，并且人工智能也可能会重复使用已知的模式和解决方案。当然，这可能没问题，但另一方面，它也可能导致我们作为人类程序员可以设想的创造力或新颖方法的缺乏。

11.缺乏对背景和细微差别的理解

现在可以肯定的是，像 ChatGPT 和Google Bard 这样的人工智能工具听起来可能很逼真，但它们只是机器。因此，他们往往很难理解项目的更广泛背景和细微差别。 特别是，当需要了解用户需求、业务目标或实施独特的问题解决时，人工智能的局限性就非常明显。 因此，虽然他们擅长处理具有明确规则和目标的任务，但他们不太擅长解释模糊或复杂的要求。

未来：与人工智能结对编程

对于人工智能世界中的高贵程序员来说，不久的将来会发生什么？很好的问题，未来将以结对编程的形式与人工智能建立密切的关系。是的，我们将成为人工智能的队友和伙伴！现在，结对编程的概念并不是一个新概念。如果这对您来说是新鲜事，那么这只是两个程序员在一个工作站上一起工作的情况。

但是，随着人工智能编码助手的出现，似乎很清楚，未来将是人类创造力与人工智能计算能力的融合。简而言之，人工智能将不仅仅是一个工具，而是一个合作伙伴。

它可以是多么好的合作伙伴啊！凭借强大的数据处理能力，人工智能可以立即筛选庞大的代码库，调用相关函数，并提出最佳的编码实践建议。这对于我们程序员来说是一个巨大的收获，因为它将减轻我们习惯承受的一些认知负担。

反过来，这意味着我们可以专注于编码的战略和创意方面。或者，更简单地说，有趣的东西！这个现实比想象的更接近，越来越多的人尝试使用 GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer等流行的 AI 编码助手。如果还没有使用过这些工具，可能会对即时反馈、潜在错误标记和代码改进感到惊讶。

将人工智能想象成人类结对程序员，但具有全面的、数据驱动的视角的额外优势。 人工智能参与结对编程也将是人们学习和提高编程技能方式的巨大飞跃。 特别是，新手程序员将受益于量身定制的指导和个性化的学习体验，从而加速他们的技能发展。

使用这些人工智能工具的最大风险是过度依赖的滑坡。是的，它们确实很有用，并且可以极大地提高我们的效率。但继续培养自己的批判性思维和解决问题的能力也很重要。请记住，在进行结对编程时，我们与人工智能处于一个团队中。当一个人完成所有工作时，谁愿意加入一个团队呢？

但是，如果能深思熟虑地驾驭这种伙伴关系，还是认为它有可能彻底改变我们在人工智能驱动的世界中编码和学习的方式。

为什么人工智能不会取代程序员？

创造性思维的必要性

人工智能擅长涉及数据处理和模式识别的任务，但缺乏人类与生俱来的创造性思维和解决复杂问题的能力。 事实上，编程往往需要创造力和创新来应对独特的挑战，而这是人工智能由于其训练和算法的限制而无法复制的。

也就是说，我们作为人类程序员，可以为开发过程带来一定程度的创造力和直觉，这对于突破性的软件解决方案至关重要。

AI 无法理解开发原理或概念

同样，虽然人工智能可以协助编码，但它并不具备对创建有效程序所必需的软件开发原则或概念的深入理解。 但是，我们作为人类程序员，确实具备理解抽象概念、理解上下文并将理论知识应用于实际场景的能力。 这对于在软件开发生命周期中做出战略决策至关重要。

适应能力和持续学习的需要

毫不夸张地说，科技行业正在不断发展。保持相关性的唯一方法是跟上新的语言、框架和方法。 那么，我们人类可以通过不断更新我们的技能来学习和适应这些变化。 另一方面，人工智能只能使用经过训练的数据进行编程。 这意味着它缺乏在没有人工干预的情况下独立适应新技术进步的能力。

同理心和以用户为中心的焦点

编程不仅仅是编写代码；而是编写代码。它是以对用户有利的方式解决问题。 我们人类程序员可以同情用户，了解他们的需求，并相应地定制软件解决方案。 这种以用户为中心的方法是人工智能无法完全复制的，因为它需要理解人类的情感、文化和行为。

人工智能需要监督

这是显而易见的一点，但人工智能系统本身需要维护和监督。这些任务只能由熟练的人类程序员来执行。 无论是更新算法还是确保人工智能的道德使用，人类监督对于有效管理和指导人工智能系统至关重要。 这也是一个热门话题，因为我们人类也可以在人工智能中引入我们自己的偏见，但可将把这个讨论留到另一天！

人工智能将如何影响编程工作？

无论你是刚刚起步还是经验丰富的程序员，可能想知道，我会被人工智能取代吗？

首先，这些形式的人工智能并不是真正意义上的人工智能。如果您曾经看过任何涉及人工智能的科幻电影，您需要知道我们现在离这个目标还很远。这种类型的人工智能更准确地称为 AGI，即通用人工智能。

当然，有很多非常聪明的人正在学习人工智能课程或攻读博士学位来从事这方面的工作，但这距离现在还有很长的路要走。也就是说，人工智能法学硕士非常擅长他们所做的事情，他们处理自然语言处理的能力几乎令人毛骨悚然。但我们不必担心它们会取代我们，而是需要学习如何利用它们。

是的，保持竞争力和必要性的秘诀不是将人工智能视为对手，而是你需要专注于允许你利用人工智能为自己谋取利益的策略。

同样重要的是要知道，随着许多行业和部门对人工智能工具的需求不断增长，对能够使用人工智能的开发人员的需求也大幅增长。无论是使用 API 创建人工智能工具，还是新兴且蓬勃发展的即时工程领域，需求都存在；只需要寻找它。

所以，再说一次，不需要担心工作机会减少，而是需要考虑如何定位自己以驾驭人工智能浪潮，而不是担心海浪拍打到你的头上！很多知道做出重大改变可能会令人恐惧，特别是如果您已经编码很长时间并且喜欢自己所做的事情。

但这是科技世界，没有什么是长期静止的。因此，我的建议是要兴奋起来，努力提高你的编程技能，以便与人工智能一起工作。甚至可以使用人工智能来帮助你了解人工智能，这有点奇怪，但也很酷。

这里的主要要点是，如果愿意学习如何使用人工智能让自己成为更有价值的程序员，就不应该担心人工智能会取代你。

总结：人工智能会取代程序员吗

我认为最重要的一点是，我们都需要利用人工智能来让我们成为更好的程序员，而不是与之竞争。因此，我们不要将人工智能视为一种威胁，而是提倡学习如何有效地使用它，因为我们都致力于成为更好、更有生产力的程序员，我们都准备好提升我们的技能。当然，没有人知道未来会怎样，但在科技领域，总是需要不断学习并准备好发展。