根據(jù)預(yù)測(cè)，受人工智能影響最大的工作之一是應(yīng)用程序（APP）開(kāi)發(fā)人員。畢竟，像ChatGPT這樣的人工智能模型都是語(yǔ)言操縱專(zhuān)家，因此基于語(yǔ)言的職業(yè)——包括計(jì)算機(jī)語(yǔ)言——會(huì)受到影響。但應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員角色的變化方式可能與你想象的不同。

關(guān)于人工智能對(duì)編程行業(yè)影響的預(yù)測(cè)大相徑庭。一方面，一些人預(yù)測(cè)開(kāi)發(fā)人員將被徹底淘汰，而另一些人則確信人工智能將把現(xiàn)有的程序員變成“超級(jí)大腦”。

如果擔(dān)心人工智能會(huì)取代你的編程工作，很可能已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。然而，今天的人工智能有一個(gè)主要的限制，那就是需要人類(lèi)開(kāi)發(fā)人員在一段時(shí)間內(nèi)（也許永遠(yuǎn)參與其中），因?yàn)閯?chuàng)造力，機(jī)器人還沒(méi)有。

“我們還沒(méi)有像人們通常想象的那樣開(kāi)發(fā)出真正的人工智能?！比斯ぶ悄茏詣?dòng)化公司ABBYY的高級(jí)軟件開(kāi)發(fā)人員Vaso Peras Likodri?說(shuō)?！拔覀冇型ㄟ^(guò)輸出模擬推理的預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但準(zhǔn)確（人類(lèi)）智能的本質(zhì)應(yīng)該包含更多?！?/span>

數(shù)據(jù)表明，我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄茌o助編程的早期階段。ChatGPT只推出了六個(gè)月，而GitHub Copilot只推出了大約18個(gè)月。使用這些工具提高效率可不僅僅需要注冊(cè)一個(gè)賬戶。

另一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)是，這些人工智能工具對(duì)初級(jí)還是高級(jí)程序員更有利。調(diào)查數(shù)據(jù)沒(méi)有絕對(duì)定論：13%的人說(shuō)它們對(duì)高級(jí)程序員有用，11%的人說(shuō)對(duì)初級(jí)程序員有用，還有11%的人表示它們對(duì)任何人都沒(méi)有用處，根本沒(méi)有提高生產(chǎn)力。

普遍的觀點(diǎn)是，Copilot對(duì)高級(jí)程序員來(lái)說(shuō)更具優(yōu)勢(shì)，高級(jí)開(kāi)發(fā)人員正在用它來(lái)幫助設(shè)計(jì)和構(gòu)建系統(tǒng)，甚至創(chuàng)建生產(chǎn)代碼。他們能夠更好地在一組復(fù)雜的提示中描述他們需要解決的問(wèn)題，并迅速注意到生成的代碼中的錯(cuò)誤。而初級(jí)開(kāi)發(fā)人員正在使用它來(lái)學(xué)習(xí)，并通過(guò)在Stack Overflow上查找解決方案或搜索在線文檔來(lái)減少解決問(wèn)題的時(shí)間。

今天的人工智能模型能夠根據(jù)大量人工生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞或動(dòng)作。問(wèn)題就在這里：人工智能模型無(wú)法知道任何尚未發(fā)生的事情。因此，人工智能的結(jié)果中不太可能出現(xiàn)以前沒(méi)有想到的原創(chuàng)想法或創(chuàng)意。簡(jiǎn)單地說(shuō)，人類(lèi)的創(chuàng)造力有很大的空間，而這些工具無(wú)法完全封裝這些空間。

Peras Likodri?還指出，雖然人工智能模型“主要產(chǎn)生了令人滿意的結(jié)果”，但它們產(chǎn)生錯(cuò)亂的傾向是另一個(gè)可能會(huì)讓人類(lèi)的手在鍵盤(pán)上停留一段時(shí)間的因素。

Peras Likodri?說(shuō)：“即使使用最先進(jìn)的系統(tǒng)，也可能出現(xiàn)人工智能‘錯(cuò)亂’或輸出不準(zhǔn)確的情況?！边@就是為什么人工驗(yàn)證對(duì)于準(zhǔn)確性不可或缺的所有關(guān)鍵任務(wù)仍然至關(guān)重要。例如，ABBYY產(chǎn)品的驗(yàn)證環(huán)節(jié)強(qiáng)調(diào)了人工因素的重要性。雖然人工智能工具可以加快這一過(guò)程，但在目前的狀態(tài)下，還只能部分依賴(lài)它們。

那么，人工智能將何去何從？ABBYY平臺(tái)處理小組負(fù)責(zé)人Vladimir Khil表示，當(dāng)前的人工智能可以在許多其他應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)活動(dòng)中脫穎而出。

他說(shuō)：“想象一下，有一個(gè)私人版本的人工智能引擎，可以分析我們的代碼，提供關(guān)于編碼風(fēng)格和高效算法的建議，甚至可以發(fā)現(xiàn)不可讀的代碼，而不會(huì)有任何與第三方技術(shù)相關(guān)的隱私擔(dān)憂。這將改變游戲規(guī)則！”

人工智能還可以幫助編寫(xiě)測(cè)試腳本。Khil說(shuō)：“編寫(xiě)測(cè)試對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)可能很無(wú)聊。但有了人工智能的力量，我們可以描述界面和場(chǎng)景，它可以毫不費(fèi)力地生成測(cè)試代碼?！?/span>

O’Reilly關(guān)于低代碼和無(wú)代碼應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)趨勢(shì)的一份新報(bào)告揭示了ChatGPT和GitHub Copilot等工具的使用情況，這些工具在程序員中越來(lái)越受歡迎。

也許對(duì)739家組織的調(diào)查中最大的發(fā)現(xiàn)是，只有33%的組織報(bào)告使用了此類(lèi)工具，而67%的組織報(bào)告沒(méi)有使用這些工具。但O’Reilly的人對(duì)結(jié)果表示懷疑。O'Reilly的Mike Loukides在報(bào)告中寫(xiě)道：“我們懷疑低估了Copilot的實(shí)際使用量?！?/p>

這一數(shù)字可能要高得多，正如開(kāi)放源代碼軟件的使用率遠(yuǎn)高于20年前O'Reilly調(diào)查首席信息官時(shí)的數(shù)據(jù)一樣。“他們知之甚少！”Loukides寫(xiě)道。“Copilot、ChatGPT和類(lèi)似工具的實(shí)際使用率可能遠(yuǎn)高于33%。我們確信，即使他們?cè)诠ぷ髦袥](méi)有使用Copilot或ChatGPT，許多程序員也在試驗(yàn)這些工具或在個(gè)人項(xiàng)目中使用它們?！?/span>

有趣的是，這些工具并不像預(yù)期的那樣容易使用。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練是最大的困難，34%的人表示訓(xùn)練是他們最大的困難。其次是易用性，12%的人選擇了這一點(diǎn)。

Loukides寫(xiě)道：“這是一個(gè)驚喜，因?yàn)檫@些工具中的許多都應(yīng)該是低代碼的，或者沒(méi)有代碼?！薄拔覀兲貏e考慮GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer和其他代碼生成器等工具，但幾乎所有的生產(chǎn)力工具都聲稱(chēng)可以讓生活變得更簡(jiǎn)單。至少一開(kāi)始，這顯然不是真的。這是一條學(xué)習(xí)曲線，而且它似乎比我們想象的更陡。”