Python 是生成式 AI 的首选编程语言,随着生成式 AI 领域的大热,相关的 Python 框架和库自然也受到了极大关注。“而这对 Java 开发人员又意味着什么呢”?The New Stack 带着这一疑问询问了 Java 开发人员对于 GenAI 以及 Python 采用率增长的看法。
“这个问题很重要,因为世界上很多大型 IT 系统都是由 Java 支持的。Java 已经证明自己是系统可扩展性和稳健性方面的首选语言。
随着 Java 6 个月一次的发布周期以及新功能的推出,我们可以预见 Java 将变得更加强大。Java 开发人员历来被认为是企业应用程序开发人员,他们往往是负责设计和实施企业后台生产系统的专家。随着 ChatGPT 风靡全球,Java 开发人员是否已经开始关注 ChatGPT 呢?”
研究人员在三个不同的社交媒体平台上进行了为期一周的调查:LinkedIn、X(以前称为 Twitter)和 Mastodon。提出的具体问题为 “GenAI 高度关注 Python 库和框架。这让你感觉如何? ” 结果表明,有 48% 的受访者认为 Java 将赶上 Python。
相比之下,18% 的人表示 Python 的 GenAI 优势意味着他们更有可能 “转向 Python”。在其余受访者中,21% 的人不确定自己的想法,13% 的人计划开始研究这一问题。就平台而言,LinkedIn 上的投票者更倾向于认为 Java 将迎头赶上,而不太可能计划进行额外的研究。
调查得出了以下几个结论:
调查显示,相当多的开发者对 Python 在生成式 AI 领域的主导地位感到惊讶、担忧或威胁。有一种 Python 已经 “接管” 了这个新兴领域的感觉。
与此同时,一些 Java 开发人员看到了利用 Java 的优势(性能、静态类型、企业功能)来补充 Python 在 AI/ML 领域的吸引力的机会。人们有兴趣弥合两种语言之间的差距。
对于 Java 能否在 AI 领域 “赶上” Python,或者 Python 目前的势头是否太过强劲,众说纷纭。一些人认为 Java 需要快速发展才能具有竞争力,另一些人则认为为时已晚。
有人呼吁 Oracle 和 Java 社区更加积极主动地支持 AI、机器学习和数据科学用例。许多人认为 Python 的 ML/AI 生态系统和库遥遥领先。
研究认为,简短调查的结果表明 Java 开发人员已经做好了开始学习 GenAI 的准备。由于 GenAI 最初是使用 Python 开发的,因此它目前拥有更好的 Python 支持和集成也是合情合理的。然而展望未来,扩大语言支持可能是一个优先事项。
尽管偶尔会有人声称 "Java 已死",但事实是 Java 仍然非常流行(尤其是在大型企业中)。因此,GenAI 绝对有动力扩展其 Java 功能,以开辟更多用例。Java 和 Python 有着不同的优势,适合不同的任务;它们在计算领域都有自己的一席之地。
Python 的易用性和更快的开发周期仍将是其优势所在。 Java 以性能、可扩展性和并发支持等著称。即将推出的 Java 21 将把虚拟线程作为 Project Loom 的一部分集成到该版本中;这将把并发计算提升到一个新的水平。在易用性方面,Java 也并没有止步不前;团队一直在努力使语言更加简洁,对开发人员更加友好。
目前,PyTorch 和 TensorFlow 等库现在都有用于 AI/ML 开发的 Java API。 The New Stack 认为 GenAI 将为 Java 和 Python 开发人员提供良好的体验。支持开发人员自由选择语言和框架非常重要,灵活性对于任何技术进步浪潮总是有利的。
GenAI 扩展 Java 支持的速度取决于需求和技术考虑,预计这种情况会随着时间的推移而改善。 总的来说,虽然 GenAI 如今更侧重于 Python,但 Java 仍然非常重要,为其提供良好的支持应该是未来的首要任务。这两种语言可以利用各自的优势相互补充。
审核编辑:刘清
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