“程序员将消失”，李彦宏/黄仁勋都赞同，三大方向可“自救”

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）日前，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在央视《对话》•开年说的访谈中表示，以后其实不会存在“程序员”这种职业了，因为只要会说话，人人都会具备程序员的能力。“未来的编程语言只会剩下两种，一种叫做英文，一种叫做中文。”

值得注意的是，在此之前，英伟达CEO黄仁勋也发表过相同的观点。他认为，随着人工智能在各个领域的快速发展和采用，对于年轻一代来说，编程不再是一个可行的职业。编程作为一种职业可能会消失。
 
不过，针对这一观点，也有企业家发表反对意见。360创始人周鸿祎针对李彦宏观点就回应称，AI时代更需要程序员，程序员热十年内不会减弱。他讲到：“大模型将替代程序员？未来不用学编程了吗？我认为，程序员热十年内不会减弱。尽管未来人人都会用电脑，所谓人人都是程序员，但不同的人用电脑创造的产品完全不一样，AI时代更需要计算机专家和程序员，他们可能是各行各业最有发言权的。”
 
那么，程序员到底会不会消失呢？受影响的程序员该如何展开自救呢？
 

AI大模型对程序员的影响

Fixie联合创始人兼CEO、前谷歌Chrome移动团队工程总监Matt Welsh实际上也持和李彦宏等人相同的观点，他曾在线上演讲中对GPT-4大模型和Github Copilot大加称赞，认为这些工具完全替代程序员只是时间问题，未来程序员这一职业将消失。
 
2023年3月15日，Open AI团队正式发布GPT-4大模型。作为当时全球最领先的多模态大模型，GPT-4在各种专业和学术基准上的表现达到“人类水平”。例如，它通过了模拟的律师考试，分数约为应试者的前10%。确实，GPT-4将AIGC推向了一个全新的高度。
 
随后有程序员测试了GPT-4的编程能力，测试人员是搜狐汽车产品技术中心高级开发工程师吴奕蒙。根据他的描述，GPT-4的图像处理能力让人印象非常深刻，通过一张网页草图在10秒内生成了网站的代码，并且可运行。“按照原来的理解，首先需要做图像的文字识别，我们叫做OCR的任务，提取图片中的文字内容，但GPT4或许没有通过这样的方式去进行。”
 
由此可见，GPT-4确实能够胜任一些编程的工作。
 
当前，AI辅助编程已经成为大势所趋。换句话说，AI大模型对现阶段的软件开发模式和程序员的工作模式已经造成了很大的冲击。再看Github Copilot，这款工具基于微软GPT 4。统计数据显示，用过Github Copilot后愿意付费的达到了惊人的 69.2%，可见这款工具对程序员的帮助有多大。
 
汇总程序员的使用体验可以发现，Github Copilot不仅可以理解上下文的语义，而且可以从整个项目的角度跨文件获取上下文进行代码生成，成熟功能的代码实现大部分已经不需要程序员了。有程序员团队管理人员称，Github Copilot等工具出现，重塑了工作流程——Github Copilot可以胜任部分相对固定的物料生成，在这些工作上，人类编程人员只需要负责prompt的录入和产出物的审核。
 
实际上，人工智能技术早就在编程领域开始应用，比如NLP、知识图谱、自动推理等技术皆是如此。不过，AI大模型将这些能力提升到更高的水平，且具备了功能性代码的生成能力。在这种情况下，传统初级程序员的工作确实是大受影响，这些人员的工作主要是功能实现和重复场景实现。
 
国内工具在这方面也有进展，比如阿里千亿级参数大模型通义千问2.0。通义千问2.0的智能代码在解决Python问题——“返回所给字符串中最后一个单词的长度”时，输出结果在权威测试平台击败了83.17%的Python3用户。
 
再举一个例子，我们看Apache SeaTunnel 在数据源连接方面的实现，Apache SeaTunnel 核心团队构建了下面的模型。在数据平台上，人类无法对接上千个SaaS平台接口，但是AI大模型工具是可以的。不过，随着任务复杂性、差异性提升，人类程序员的价值会逐步体现。
 

图源：Apache SeaTunnel

 
综合上述内容可以发现，未来几年，只会基础功能编程，以及重复场景编程的程序员将逐渐消失，这些工作将由AI工具来承担。主要体现在两个方面，其一是从指令到代码，数据可视化、前端游戏开发、游戏开发、LATEX语言编写等工作，尤其是重复性功能实现，或者相似功能实现，基本可以用AI工具；其次是理解现有代码，包括逆向工程汇编和代码扩展等，工具更加擅长处理这些工作。
 
此外，由于大模型拥有海量的编程实例，和出色的可扩展性，初级工程师成长不再依赖老师傅带，可以快速入门，并快速和工具绑定。有编程人士称，未来5年，能否熟练使用AI大模型将成为程序员的必要技能之一。
 

程序员如何提升自身价值

虽然GPT-4等先进大模型对程序员职业有冲击，不过现阶段依然还不能完全替代程序员，比如吴奕蒙就提到，GPT-4实际上和GPT-3.5一样，依然只是对复制过去的程序做错误可能性的罗列，“对开发工作而言应用场景的差别不大，它仍然不能够直接解决复杂的问题。”
 
要想不被AI大模型替代，那么有三条路径是非常明确的：善用工具的人，不可被工具替代的人，以及和工具成长绑定的人。
 
首先说说善用工具的人。这是一个人类程序员和AI大模型融合的新工种。通过AI大模型，人类可以及时获取正确的代码、优化建议，以及每行代码正在执行操作的说明，大幅提升开发的效率。GitHub Copilot研发团队表示，在工具的“Scale it”阶段，他们已经基本确保 AI 模型结果的一致性、管理用户反馈，并定义了关键性能指标，以实现应用程序的普遍可用性（GA)。因此，人类把控质量，给出方向，实现差异性场景，结合工具实现的基础功能和重复场景，这会是一种新的工作流程。
 
然后说一下不可被工具替代的人。实际上第一点就已经提到了，然后在Apache SeaTunnel案例上也有提到，差异化场景，以及核心功能开发，工具实际上并不擅长。比如，很多程序员遇到不能实现的功能，都会去GitHub请教，在2294个GitHub真实问题面前，GPT-4解决随机GitHub问题的通过率，竟然是0%，即便是Claude 2，也只有1.96%的通过率。那么也就是说，难度较高、复杂度较高，以及创新价值大的编程问题，工具都不能胜任，这一类人才就具有不可替代性。
 
最后当然就是和工具成长绑定的人，这些程序员要不然就是促进AI大模型的发展，要不然就是根据场景将大模型切分为小模型。虽然GPT-4等工具有时候也可以创建小模型，不过根据测试，在落地过程中，工具很难解决实际问题，除非粗暴地给足数据和算力，但这样往往失去了性价比。所以，跟随AI技术创新成长的人才也有很稳定的岗位。
 

结语

AI大模型会让程序员消失吗？基于现有的发展来看，这很难实现。不过，AI大模型重塑程序员岗位职能和工作流，这是毋庸置疑的，善用工具将成为程序员必备的技能。如果不想被淘汰，就要成为工具不好替代的新式人才。