我对人工智能将如何改变编程做出了很多预测。破解代码将不如理解问题重要,我们将拥有更好的工具来生成代码,更高级别的技能将更有价值,等等。所有这些在某种程度上都是联系在一起的。如果程序员花更少的时间编写代码,他们将有更多的时间花在真正的问题上:理解他们正在编写的代码需要做什么。多年来,我们的行业在这方面做得很差。他们将能够花更多时间设计运行其代码的更大系统。我们在这方面做得更好,但我们需要设计能够扩展到越来越多用户的服务,同时提供更好的安全性。这些系统必须是可观察的,以便在问题演变为危机之前能够发现并解决问题。毫无疑问,我们会获得更好的工具,其中一些工具甚至可能有助于解决软件架构的这些问题。但我们还没有到那一步。
硬币的另一面是什么?更好的工具、更少的时间编写代码以及更多的时间来设计有用的系统,这些听起来都很棒。但承诺背后潜藏着怎样的阴影?
第一个是显而易见的。我从未见过一个软件开发团队认为自己工作不足。我怀疑他们中的大多数(如果不是全部)确实工作过度,并且没有进行例行公事的抱怨。人工智能的礼物“现在你编写代码的速度可以提高 30%,那么到 50 年还要编写 2024% 的代码”的可能性有多大?你为这个项目花了六个月的时间,但如果你的速度快了 30%,你显然可以在三个月内完成它”?当然,有些管理不善的群体将因人工智能而面临更重的工作量和不太现实的日程安排——或者更准确地说,因为管理层误解了人工智能真正带来的机会。更多考虑不周、设计糟糕、有缺陷的软件:这不是我们需要的。
第二:说起来容易,人工智能会奖励高水平的技能。如果您拥有高水平的技能,那就太好了,但如果您不具备高水平的技能,那就不太好了。它真正意味着初级程序员和高级程序员之间的差距将会拉大。这是一个多么严重的问题?请记住,几十年来,对程序员的需求一直非常高,作为回应,许多人以最低限度的技能进入市场:速成课程训练营的毕业生,他们不了解程序员之间的区别React 和 JavaScript(可能根本不明白为什么其他编程语言存在),拥有四年制学位的毕业生,学过算法和操作系统课程,但不了解如何为云编写软件。下一代工作将需要更多的工作。公司会提供他们所需的培训来跨越晋升高级职位的差距吗?
最后:调试与高级技能纠缠在一起——但这是不对的。调试是最底层的事情,是程序员在写完第一个“hello,world”之后学到的第二件事。我见过估计 生成式人工智能 编写代码时准确率可以高达 90%——这听起来相当不错,直到您意识到 90% 的准确率可能是针对每行代码。对于 10 行函数,结果正确的概率下降到大约三分之一。因此,需要进行大量调试——我们必须考虑到这一点。让我惊讶的是,更多的人没有注意到“现在我们不必担心理解编程语言和库的细节”(嘿,我什至可能已经说过了)和“但是我们将有能够调试我们尚未编写且可能无法理解的代码中的错误。”我不确定您如何获得进行调试所需的思维流畅性,而无需手动编写大量代码。普通的“无法编译”语法错误可能会减少,但以微妙的方式改变行为或引入安全漏洞的错误会增加。当我被要求改进我编写的程序时,我发现 GPT 改变了行的顺序,从而引入了微妙的错误。我并不是说人工智能不会让程序员变得更快、更高效——但我想知道我们是否也会把初级程序员扔进没有救生衣的泳池深处。
我是在说“让火车停下来,我们需要下车吗?”不,我是说程序员不会因为人工智能而变得更有效率吗?不会。但人工智能会带来变化,而变化总是有好的一面,也有坏的一面。在接下来的一年里,我们将不得不与双方打交道。
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