電子發燒友網報道（文/吳子鵬）日前，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在央視《對話》?開年說的訪談中表示，以后其實不會存在“程序員”這種職業了，因為只要會說話，人人都會具備程序員的能力?！拔磥淼?a target="_blank">編程語言只會剩下兩種，一種叫做英文，一種叫做中文?！?/p>

值得注意的是，在此之前，英偉達CEO黃仁勛也發表過相同的觀點。他認為，隨著人工智能在各個領域的快速發展和采用，對于年輕一代來說，編程不再是一個可行的職業。編程作為一種職業可能會消失。

不過，針對這一觀點，也有企業家發表反對意見。360創始人周鴻祎針對李彥宏觀點就回應稱，AI時代更需要程序員，程序員熱十年內不會減弱。他講到：“大模型將替代程序員？未來不用學編程了嗎？我認為，程序員熱十年內不會減弱。盡管未來人人都會用電腦，所謂人人都是程序員，但不同的人用電腦創造的產品完全不一樣，AI時代更需要計算機專家和程序員，他們可能是各行各業最有發言權的。”

那么，程序員到底會不會消失呢？受影響的程序員該如何展開自救呢？

AI大模型對程序員的影響

Fixie聯合創始人兼CEO、前谷歌Chrome移動團隊工程總監Matt Welsh實際上也持和李彥宏等人相同的觀點，他曾在線上演講中對GPT-4大模型和Github Copilot大加稱贊，認為這些工具完全替代程序員只是時間問題，未來程序員這一職業將消失。

2023年3月15日，Open AI團隊正式發布GPT-4大模型。作為當時全球最領先的多模態大模型，GPT-4在各種專業和學術基準上的表現達到“人類水平”。例如，它通過了模擬的律師考試，分數約為應試者的前10%。確實，GPT-4將AIGC推向了一個全新的高度。

隨后有程序員測試了GPT-4的編程能力，測試人員是搜狐汽車產品技術中心高級開發工程師吳奕蒙。根據他的描述，GPT-4的圖像處理能力讓人印象非常深刻，通過一張網頁草圖在10秒內生成了網站的代碼，并且可運行?！鞍凑赵瓉淼睦斫?，首先需要做圖像的文字識別，我們叫做OCR的任務，提取圖片中的文字內容，但GPT4或許沒有通過這樣的方式去進行?！?br />
由此可見，GPT-4確實能夠勝任一些編程的工作。

當前，AI輔助編程已經成為大勢所趨。換句話說，AI大模型對現階段的軟件開發模式和程序員的工作模式已經造成了很大的沖擊。再看Github Copilot，這款工具基于微軟GPT 4。統計數據顯示，用過Github Copilot后愿意付費的達到了驚人的 69.2%，可見這款工具對程序員的幫助有多大。

匯總程序員的使用體驗可以發現，Github Copilot不僅可以理解上下文的語義，而且可以從整個項目的角度跨文件獲取上下文進行代碼生成，成熟功能的代碼實現大部分已經不需要程序員了。有程序員團隊管理人員稱，Github Copilot等工具出現，重塑了工作流程——Github Copilot可以勝任部分相對固定的物料生成，在這些工作上，人類編程人員只需要負責prompt的錄入和產出物的審核。

實際上，人工智能技術早就在編程領域開始應用，比如NLP、知識圖譜、自動推理等技術皆是如此。不過，AI大模型將這些能力提升到更高的水平，且具備了功能性代碼的生成能力。在這種情況下，傳統初級程序員的工作確實是大受影響，這些人員的工作主要是功能實現和重復場景實現。

國內工具在這方面也有進展，比如阿里千億級參數大模型通義千問2.0。通義千問2.0的智能代碼在解決Python問題——“返回所給字符串中最后一個單詞的長度”時，輸出結果在權威測試平臺擊敗了83.17%的Python3用戶。

再舉一個例子，我們看Apache SeaTunnel 在數據源連接方面的實現，Apache SeaTunnel 核心團隊構建了下面的模型。在數據平臺上，人類無法對接上千個SaaS平臺接口，但是AI大模型工具是可以的。不過，隨著任務復雜性、差異性提升，人類程序員的價值會逐步體現。

圖源：Apache SeaTunnel

綜合上述內容可以發現，未來幾年，只會基礎功能編程，以及重復場景編程的程序員將逐漸消失，這些工作將由AI工具來承擔。主要體現在兩個方面，其一是從指令到代碼，數據可視化、前端游戲開發、游戲開發、LATEX語言編寫等工作，尤其是重復性功能實現，或者相似功能實現，基本可以用AI工具；其次是理解現有代碼，包括逆向工程匯編和代碼擴展等，工具更加擅長處理這些工作。

此外，由于大模型擁有海量的編程實例，和出色的可擴展性，初級工程師成長不再依賴老師傅帶，可以快速入門，并快速和工具綁定。有編程人士稱，未來5年，能否熟練使用AI大模型將成為程序員的必要技能之一。

程序員如何提升自身價值

雖然GPT-4等先進大模型對程序員職業有沖擊，不過現階段依然還不能完全替代程序員，比如吳奕蒙就提到，GPT-4實際上和GPT-3.5一樣，依然只是對復制過去的程序做錯誤可能性的羅列，“對開發工作而言應用場景的差別不大，它仍然不能夠直接解決復雜的問題?！?br />
要想不被AI大模型替代，那么有三條路徑是非常明確的：善用工具的人，不可被工具替代的人，以及和工具成長綁定的人。

首先說說善用工具的人。這是一個人類程序員和AI大模型融合的新工種。通過AI大模型，人類可以及時獲取正確的代碼、優化建議，以及每行代碼正在執行操作的說明，大幅提升開發的效率。GitHub Copilot研發團隊表示，在工具的“Scale it”階段，他們已經基本確保 AI 模型結果的一致性、管理用戶反饋，并定義了關鍵性能指標，以實現應用程序的普遍可用性（GA)。因此，人類把控質量，給出方向，實現差異性場景，結合工具實現的基礎功能和重復場景，這會是一種新的工作流程。

然后說一下不可被工具替代的人。實際上第一點就已經提到了，然后在Apache SeaTunnel案例上也有提到，差異化場景，以及核心功能開發，工具實際上并不擅長。比如，很多程序員遇到不能實現的功能，都會去GitHub請教，在2294個GitHub真實問題面前，GPT-4解決隨機GitHub問題的通過率，竟然是0%，即便是Claude 2，也只有1.96%的通過率。那么也就是說，難度較高、復雜度較高，以及創新價值大的編程問題，工具都不能勝任，這一類人才就具有不可替代性。

最后當然就是和工具成長綁定的人，這些程序員要不然就是促進AI大模型的發展，要不然就是根據場景將大模型切分為小模型。雖然GPT-4等工具有時候也可以創建小模型，不過根據測試，在落地過程中，工具很難解決實際問題，除非粗暴地給足數據和算力，但這樣往往失去了性價比。所以，跟隨AI技術創新成長的人才也有很穩定的崗位。

結語

AI大模型會讓程序員消失嗎？基于現有的發展來看，這很難實現。不過，AI大模型重塑程序員崗位職能和工作流，這是毋庸置疑的，善用工具將成為程序員必備的技能。如果不想被淘汰，就要成為工具不好替代的新式人才。