人工智能时代，软件工程师们将会被取代？

作者：明明如月学长， CSDN 博客专家，蚂蚁集团高级 Java 工程师，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。

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一、背景

几年前，天猫精灵、小度等智能助手不断出现，当时作为一个程序员来说，觉得这些所谓的人工智能不过如此，不足为惧。
然而随着 2022年 11月 30 日由 OpenAI 研发的 ChatGPT 发布，一切都变了。从 GPT -3 到 GPT 3.5 到 GPT 4 ，很多方面已经超过很多专业人士，功能越发强大， 基于 GPT 研发的工具不断涌现。

微软 Turing NLG 、百度 Ernie 、谷歌 Switch Transformer 等和 GPT 相似的大模型，也不断涌现和应用。
这些大模型在不同的领域相结合，提升各个领域的生产力，软件工程师和其他行业员工的部分工作已经可以被取代。一些相对简单和重复性的编码任务，甚至越来越多的复杂任务，人工智能可以轻松快速完成。

那么是否软件工程师群体将会被取代？软件工程师这个群体该何去何从？
本文会先介绍最近比较流行的，尤其是和软件开发相关性较大的 AI 工具，然后分享一下自己对人工智能发展的畅享，最后探讨我们应该如何应对。

二、大模型时代

2.1 GPT 系列

2.1.1 ChatGPT

ChatGPT可以回答用户的问题。不论问题涉及历史、科技、文化等领域，只要用户提出，ChatGPT会尽力提供准确的答案，帮助用户更快地获取所需信息。
ChatGPT 还能进行对话。用户可以向其提出问题或者表达想法，ChatGPT会根据输入内容做出回复。这种对话交互可让用户感到更加舒适自在。
ChatGPT还可以生成文本。用户可提供关键词或句子，让 ChatGPT 创作出有趣的文本，如诗歌、小说、文章等。这对于那些需要灵感或想要创作的人来说非常有用。
ChatGPT还能进行语言翻译，将一种语言翻译成另一种。同时，它也能帮助用户润色文章或提供写作建议。这些功能都可帮助用户更高效地完成各种任务。

GPT 还提供了 API 调用的功能，可以让众多第三方应用可以基于该 API 提供自己的服务，成为 GPT 在各领域应用的加速器。

2.1.2 搜索引擎：New Bing、YouChat、Perplexity

作为软件工程师而言， 这些基于大模型的搜索引擎帮助挺大：

可以通过它们来学习。让它给你介绍一些自己不理解的概念，不断追问的方式学的更深入和系统。可以通过它们辅助编码。可以把一些编程任务交给它。让它帮你写一个 DEMO，然后不通过对话让它不断改进、甚至帮你编写单测。可以通过它们解决问题。日常开发中遇到问题时，可以描述给新必应，让它给你解决问题的思路。有时候自己解决可能需要几个小时的时间，问它们可以很快锁定问题的关键，快速解决问题。可以让它们辅助做计划、解答日常困惑。日常开发的技术提升、工作中的同事关系、旅游的计划的制定、周报编写等。…

（1）New Bing

New Bing 是基于 GPT 4 的智能搜索引擎。

通过新必应，用户可以提出复杂问题让它来实现；可以对它提问，获得想要的答案；让它给你创作灵感。

（2） perplexity.ai

Perplexity.ai 是一个基于人工智能的搜索引擎，可以用自然语言回答用户的问题。它有一些特色，比如：

提供个性化的推荐，根据用户的兴趣和历史搜索给出相关的建议自动扩展查询，根据用户的输入添加更多的关键词或短语来提高搜索效果。理解自然语言，可以处理复杂和模糊的问题，并给出准确和简洁的答案。提供即时结果，可以快速地获取最新和最准确的信息。提供一键摘要，可以将长篇网页缩减为主要内容，并分享给其他人。

2.1.3 编程领域：Cursor 、GitHub Copilot

当然前面的 ChatGPT 、New Bing 等也可以写代码，但有些工具更侧重于编码，如 Cursor 和 GitHub Copilot 等。

（1）cursor

Cursor 非常强大而且免费，可以描述你想要的功能，它直接帮你写好。你还可以“和代码对话”，选中一些代码片段对它提问。你还可以选中一部分内容，说出自己的诉求，让它进一步优化。
官网界面：
和 Github copilot 的区别：

使用示例：


还可以选中某个函数或者某部分，让它讲解相关用法。还可以选中某个区域告诉它修改方向，让它根据你的需要进行优化，非常强大。

更详细的内容参考：《什么？ 你还没用过 Cursor？ 智能 AI 代码生成工具 Cursor 安装和使用介绍》

（2）Github Copilot

Copilot 是非常强大的 AI 编程助手，并提供了 IDE 插件，使用起来非常方便。
官网界面：
提供的功能：

2.1.4 笔记领域：Notion AI、印象 AI

笔记软件也在基于 GPT 大模型提供越来越智能的功能。
如 Notion AI, 目前就可以提供以下功能：

总结笔记内容头脑风暴帮你写草稿修改拼写和语法错误将你写的文本轻松翻译成其他语言

https://www.notion.so/help/guides/using-notion-ai

2.1.5 办公领域：Microsoft 365 Copilot

借助大模型，Office 的办公效率有质的飞跃。

在 Word 里，你可以让 Copilot 给你写文章、改文字、做总结。

在PPT中，你跟它说说你的想法，它就自动给你做出一整套 PPT，美观的页面自动给你设计好。

在 Excel 中，Copilot 几秒内就帮你生成清晰的表格，并且搞定任何数据处理。

在 Outlook 中，Copilot 可以帮你写邮件，你起个头，打个底，它就自动给你补完整，顺便大大润色你的文字。

2.1.6 阅读领域： ChatPDF

https://www.chatpdf.com/
可以上传 PDF ，然后和 PDF 进行“对话”，对学习效率有极大提升，可以快速找到想要的内容。

2.2 bard

http://bard.google.com/
bard 是谷歌研发的大语言模型，近期开始试用申请，目前仅支持美国和英国，仅支持英文，未来会加入更多语言和地区。


Google Bard 和 ChatGPT 的区别;

2.3 文心一言

文心一言是百度研发的大预言模型，发布会已经发布，目前可以预约，感兴趣的同可以申请试用。

2.4 其他

2.4.1 YouChat

已知第一个将聊天助手集成到其搜索结果中的搜索引擎。

YouChat 和 New Bing 的区别：

YouChat 2.0 使用最新的自然语言技术，包括 ChatGPT 和 LaMDA 等模型，而 New Bing 则是基于最新的 GPT 4 模型。YouChat 2.0 更注重用户的上下文和偏好，以提供更个性化和相关的答案。New Bing 则更倾向于提供客观和权威的答案，引用可靠的来源。YouChat 2.0 集成了 AIERNIE Bot 和 CAL 等功能，可以提供很多高级功能，如翻译和计算等。

2.4.2 其他

最近还出现了很多厉害的 AI 工具，比如可以根据描述自动作画；可以根据上传的几段音频自动模仿人的声音；可以根据你的视频自动生成 AI 仿真人去直播；可以跟文章自动制作视频等，感兴趣的同学自行了解学习。

https://www.ainav.cn/

https://www.aihub.cn/#term-427

https://allthingsai.com/

基于 GPT 3 和 GPT 4 的应用不断涌现，大家可以根据自己的需求去选用：
https://gpt3demo.com/

https://gpt4demo.com/

2.5 国内免费可用的人工智能工具推荐

【1】国内镜像
（1）ai edu （有网页版也有APP）
网站：https://aigcfun.com/
app： https://aigcfun.com/app-download

（2）chatbot
https://chatbot.theb.ai/

（3）chat35
https://chat35.com/chat

【2】chatgpt-sidebar （谷歌浏览器侧边栏，用起来挺方便）
https://www.chatgpt-sidebar.com/

三、畅想

3.1 应用

随着 GPT 不断迭代，越发强大，和各行各更好地融合，必然给各行各业带来革命性的效率提升。
近期更多地是通过自然语言和工具交互，让它自动实现一些重复的任务，极大提升工作效率。
对我们的要求是思考如何更好地提问题，表达清楚我们想要什么。

3.2 发展阶段

下面是个人不成熟的想法，仅供参考：
我认为随着 GPT 大模型的出现，人类开始迈入人工智能的半自动化阶段，后面会发展的到全自动化阶段。在半自动阶段，人工智能的应用更多是扮演则辅助的工具的角色，而全自动化阶段则极少需要人的参与就可以自动完成工作。

就像你是一个裁缝，以前你要手工用针去缝制衣服，后来出现了缝纫机，进入半自动化阶段，此时缝纫机是你的辅助工具，你缝制衣服的效率大大提高。后面出现全自动化的制衣流水线，那么很多裁缝就要失业了。
就像你是一个司机，以前都要手动挡，现在有了自动挡，又出现了辅助驾驶，开车的门槛和效率大大提高，现在无人驾驶也已经出现（只是尚未普及），未来无人驾驶普及之后大量的司机要失业了。

四、我们该怎么办

4.1 学习方式和解决问题的途径已经改变 -> 需要利用好工具

正如 YJango《【渐构】万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流；为何你要关注微软Copilot、文心一言等大模型》中说：人工智能的出现，很多人会将它和最高标准进行对比等，进而否定它，这是人的本能反应，因为人们害怕被取代。“然而，工具不会取代人，只会是会用工具的人取代不会用工具的人。”

以前学习技术，需要报培训机构、需要买书，拿来一本书需要看很久才能找到自己想要的内容；以前解决问题，需要去各种技术群里，去大牛请教，问题往往得不到及时的回应。
然而，随着 AI 的运用，一切都变了。

以前需要搜索很多资料，看很多书才能将某个知识理解地不错。现在想学习一个知识，直接让 AI 给你解答，可以通过不断追问，可以让它给你举例等方式，帮助你快速系统掌握一个知识点。
以前写技术文章，需要一些配套的代码示例，需要自己在 IDEA 里面写半天，现在借助 AI 几秒钟就可以写出符合要求的高质量的代码。
以前花几个小时甚至一两天才能排查出的问题，现在遇到一些棘手的问题，可以向 AI 请教，可以快速给你非常靠谱的解决思路。
从 New Bing 到 GitHub Copilot 再到 Microsoft 365 Copilot , 微软目前将这些人工智能工具定位为 “Copilot” (副驾驶员)，即定位在帮助你写代码、帮助你办公。

虽然 AI 非常强大，GPT 等大模型的出现让我们和计算机的交互更直接，更像是人与人之间的对话，但依然需要我们能够正确地提出问题，引导它给出我们想要的答案。
使用这些工具和不用这些工具的学习、生活和工作效率的差异将是非常巨大的。推荐大家改变学习方法，利用好工具，更好地学习、生活和工作等。

4.2 新的工具、技术快速涌现 -> 需要终身学习

随着深度学习模型参数规模的不断增长，大模型和不同的领域结合产出新的效率工具越来越多。无论是机器翻译、聊天机器人、搜索引擎、自动客服还是知识图谱，大模型都在提升认知智能水平。

在这样一个快速变化的时代，新的技术不断涌现，我们需要保持好奇心和探索精神，持续学习、终身学习，学习新工具的使用，学习新的知识，学习新的技术，学习如何更好地利用人工智能解决问题，以适应未来的挑战和机遇。

4.3 换个赛道

所谓换个赛道有多重含义：从普通的软件开发工程师转型做 AI 开发、调试、维护等计算机的其他领域，甚至可以考虑转行；增强人更擅长的能力，而不是和机器去比拼机器更擅长的事情等。

正如阿里巴巴的王坚博士所说：“容易被机器取代的事情，本来就不该让人来做”。
古代有马车夫，工业革命以后，随着汽车而出现，马车夫逐渐被取代，马车夫可以转型做司机、做汽车维修等；就像 BB 机被手机取代了，接线员可以转行做手机相关业务；完全也可以去从事其他行业，做更多更有价值的事情

我们没有必要和机器比，就像人不服输，想要和汽车赛跑一样可笑。我们应该让机器做机器更擅长的事情，比如利用人工智能来自动化一些常规和重复的任务，如编写一些基础代码，进行代码重构，进行 bug 修复和帮我们测试，从而节省时间和精力，提高效率和质量。

在我看来，目前的人工智能的水平，处于初级的半自动化阶段。可以类比于缝纫机的发明对服装行业的影响，它可以替代传统的手工缝制方式，生产效率大大提高，但依然需要人来操作。
目前人工智能更多地是扮演助手的角色，虽然很强大，但依赖我们去定义问题，去描述清楚问题，正确地提问，才能得到希望的答案，进而帮助我们创造价值。

这就像随着汽车、火车、高铁、飞机不断出现给我们的出行带来的效率提升一样。
软件工程师将部分编程精力解放出来，可以更专注于高层次和更有价值的认为，比如需求分析、架构设计、产品设计和提升用户体验等。
我们应该重点发展软件工程师除了基础的编码之外的其他能力，如需求分析、架构设计、高效沟通等。
我们还可以参考软件公司底层开发人员晋升后写的代码越来越少，甚至不写代码，他们在做什么，着重发展这些能力。比如更关注与人的沟通，更关注业务价值，思考如何做好、做大业务；更关注如何设计更强大而稳定额架构；更关注如何提升用户体验等。
我们需要做的是思考工具效率普遍提高的时候，我们和其他人的竞争力究竟在哪里？能否超越大多数人。

五、总结

人工智能的时代已经来临，比想象中来的更快，不可逆转，人工智能的广泛应用将为各行各业带来巨大的冲击。
我相信人工智能将产生类似工业革命这种效果，人类的生产力得到极大解放。

短期来看，人工智能只是辅助我们工作的工具，作为软件工程师需要利用好工具，需要做好持续学习甚至终身学习的准备，需要从繁琐重复的工作中脱离出来，提高自己与机器，与人打交道的能力，将更多的精力投入到需求的分析、架构的设计等，做更多更有价值的事情。
现在大厂都在研究大模型，都希望“降本增效”，如果大家不能及时掌握并运用好工具，不能及时转变自己的能力重心，很可能被优先替代掉。

如果你有补充或者不同意见，欢迎留言交流。

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