AI“碼農(nóng)”要來了，程序員真的要不存在了嗎？

李彥宏此前表示，未來人人都是程序員，而真正的計(jì)算機(jī)程序員這個(gè)職業(yè)會(huì)不復(fù)存在，因?yàn)?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/AI/">AI就可以替代他們。有意思的是，周鴻祎卻持相反的觀點(diǎn)，他認(rèn)為雖然AI的發(fā)展很快，但是對(duì)程序員的需求會(huì)更加強(qiáng)烈，當(dāng)然這時(shí)候的程序員和以前的簡(jiǎn)單的“碼農(nóng)”或許已經(jīng)有了很大的區(qū)別。

值得關(guān)注的是，如今AI“碼農(nóng)”要來了。據(jù)悉，初創(chuàng)公司 Cognition AI已經(jīng)推出了第一位 AI 軟件工程師 Devin。媒體介紹稱，Cognition AI的團(tuán)隊(duì)基本都是國際信息學(xué)奧林匹克競(jìng)賽金牌選手，也就是說這是一批專業(yè)人士推出來的AI程序員。

曾幾何時(shí)，程序員也意味著高收入的代名詞，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期更是如此，后來隨著從業(yè)者的增多，程序員也發(fā)生了很大的變化，一般的基礎(chǔ)程序員都被稱之為技術(shù)藍(lán)領(lǐng)，或者人們習(xí)以為常的“碼農(nóng)”，因?yàn)樗麄冏龅幕A(chǔ)性工作更多。而如今，隨著AI的快速進(jìn)步，這部分工作已經(jīng)可以用AI來替代了。

第一代AI程序員可以實(shí)現(xiàn)，測(cè)試大語言模型 Llama 在三個(gè) API 提供商上的性能。通過一系列的操作，其可以實(shí)現(xiàn)“構(gòu)建和部署一個(gè)可視化的網(wǎng)站，既完成了任務(wù)?！贝送猓珼evin 還能完成更加復(fù)雜的任務(wù)，并且有超強(qiáng)的學(xué)習(xí)和調(diào)整能力。甚至，Devin還可以根據(jù)用戶的需求制作一個(gè)互動(dòng)網(wǎng)站。

Cognition AI介紹稱，Devin可以設(shè)置代碼倉庫，解決版本沖突，從互聯(lián)網(wǎng)下載圖片供模型使用，采樣結(jié)果數(shù)據(jù)，還可以編寫報(bào)告。不可思議的是，Devin 已經(jīng)通過了一家行業(yè)領(lǐng)先 AI 公司的工程面試。有測(cè)試人士表示，Devin 擅長項(xiàng)目原型設(shè)計(jì)、修復(fù)錯(cuò)誤以及以圖形形式顯示復(fù)雜數(shù)據(jù)。

很顯然，這已經(jīng)不再是一個(gè)簡(jiǎn)單地輔助助手能夠?qū)崿F(xiàn)的了，其更像一位獨(dú)立工作的助理軟件工程師，自主自發(fā)自治地幫人完成任務(wù)。對(duì)于廣大程序員來說，如果有這樣的一個(gè)“助手”，那么在自己工作的時(shí)候，一方面不僅可以解放自己，而且在很多方面完全可以把工作交給它去完成，最多在一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)或者主要“部位”做一些調(diào)整或者建議修改即可。

或許未來的技術(shù)人員就是在背后管理AI程序員的人員，讓AI發(fā)揮出自己應(yīng)用的能力和特質(zhì)，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的提升。其創(chuàng)始人表示，將編程技能教給 AI，本質(zhì)上是一個(gè)復(fù)雜的算法挑戰(zhàn)，讓系統(tǒng)做出復(fù)雜的決策，預(yù)測(cè)未來的最佳路徑，類似他們?cè)诟?jìng)賽中解決的問題。

AI的發(fā)展讓其在推理和長期規(guī)劃方面取得了突破，可以規(guī)劃和執(zhí)行需要數(shù)千個(gè)決策的復(fù)雜工程任務(wù)，并記憶每一步的上下文，還能不斷學(xué)習(xí)和修復(fù)錯(cuò)誤。經(jīng)過長期的訓(xùn)練之后，AI具備推理能力之后，就更加接近人類思考和解決問題的方式。

AI程序員的出現(xiàn)，可以讓一個(gè)對(duì)代碼一竅不通但有腦洞的小白，輕松構(gòu)建自己的網(wǎng)站、服務(wù)和應(yīng)用程序。這是非常高級(jí)的AI應(yīng)用了，而且這種發(fā)展的思路一旦成為現(xiàn)實(shí)，那么對(duì)于現(xiàn)有的框架和格局也會(huì)帶來巨大的應(yīng)用改變。

對(duì)于基礎(chǔ)的程序員工作或許AI可以做得很好。不過，在用戶界面和體驗(yàn)部分，還有很多工作需要人工來完成。而且人類如何監(jiān)督，如何調(diào)試錯(cuò)誤，如何引導(dǎo) AI，如何用自然語言提出高級(jí)的命令，都是留給人類來思考的問題。畢竟軟件開發(fā)是解決方案，很多時(shí)候，還需要人工來完成。但是在基礎(chǔ)應(yīng)用和代碼編制方面，AI確實(shí)已經(jīng)做得足夠驚艷了。