作者简介: 辭七七,目前大一,正在学习C/C++,Java,Python等
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ChatGPT 横空出世后,"AI 即将取代程序员" 的观点一度引发热议,至今尚未完全冷却。作为一名服务端开发工程师,同时也是ChatGPT 的"忠实"用户,经过将近一年的使用,今天抽空写一篇文章,谈谈自己对"AI 时代,程序员何去何从?"这一问题的看法。
文章目录
- 一、前言
- [二、程序员会被 AI 取代么?](#二、程序员会被 AI 取代么?)
- [三、服务端开发尚难被 AI 取代](#三、服务端开发尚难被 AI 取代)
- 四、服务端开发何去何从?
- 五、业界首部体系化、全景式解读服务端开发的著作
- 读者对象
一、前言
2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布了一款名为 ChatGPT的聊天机器人程序,旋即引爆网络,在全球范围内引起巨大反响。紧随其后,各种大语言模型如雨后春笋不断出现。国外如 Google 的
Bard、Anthropic
的 Claude,国内如百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型、昆仑万维天工大模型等。
相较于之前的模型,以 ChatGPT 为代表的大语言模型在代码生成、代码解释能力方面有了质的飞跃,很多程序员已经开始借助大语言模型编写、优化代码,因此很多人认为 "程序员即将被 AI 所取代"。
二、程序员会被 AI 取代么?
"AI 取代程序员" 并不是什么新鲜的话题,事实上,早在"低代码"概念出现时,人们就已经开始讨论程序员是否会被淘汰的话题了。在
ChatGPT
横空出世后,该话题被人们连夜从地里挖出,重新装扮后,紧急上线,再度推上了热搜。
目前,一些有条件的人已经开始借助 AI 来学习技术、编写代码和辅助解决问题等。AI 技术极大地缩短了掌握知识的路径,一些原本需要读很多书、看很多专栏才能搞懂的知识点,让 AI 工具给你举例子,并用通俗易懂的语言来解释,就可以快速地掌握。一些看似并不复杂的代码,如果你自己去写可能要写半小时, AI 则可能只需一两分钟就能产出,而且质量往往更高。有了 AI 的加持,那些编程经验并不丰富的初级工程师,也可以 "写出" 相对优秀的代码。
AI 给很多行业带来无限可能,在部分场景下,AI 可以大幅提高开发效率。在不久的将来,AI 有望取代一些低水平(比如仅会 CRUD)的程序员
。不过,就笔者使用 ChatGPT 辅助编程的经验来看,AI 目前生成代码的水平,要全面取代程序员还有很长的一段路要走。
三、服务端开发尚难被 AI 取代
大型软件系统,本身往往具有较高的复杂度。我们可以简单地将复杂度分为两个维度:业务与技术。 高业务复杂度的系统,必须进行科学、有效的需求分析与领域建模,方可在满足当前功能性需求的同时获得可持续演进的应用架构;高技术复杂度的分布式系统,则需要充分考虑诸如高并发、高可用、高性能、数据一致性等非功能性问题,才能在设计权衡中寻求技术架构最优解。纵观全球,AI 的水平尚无法应对上述两种复杂度。
此外,大模型虽然具备生成代码、解释代码甚至优化代码的能力,但是还多停留在 "函数/方法" 维度,不能很好地生成类维度、模块维度、项目维度的代码。同时,生成的代码仍然需要人工审阅、优化、部署、验证。对于复杂的任务,还需要人工拆解为大模型能够 "理解" 的粒度。
再者,即便不考虑数据安全、自研模型成本等因素,单就服务端研发流程来看。编码只是整个软件生命周期的一环 ,软件开发还包括需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计、非功能性设计、测试、运维等环节。很多时候,编写代码作为解决问题的最终手段,并不困难,而困难在于对问题的识别、理解、定义和抽象,这些都依赖人工反复推演。当一个问题被明确并拆解到软件项目维度的时候,面对确定的任务、清晰的目标、合理的架构,可以解决问题的人就非常多了,AI 自然也才有用武之地。
四、服务端开发何去何从?
AI 时代必将对人类社会的生产、生活带来深刻的变革。虽然目前大模型还存在很多缺点,如幻觉、推理能力弱等问题,但是,其潜力不可小觑。某种意义上,正是因为大模型还不完美,我们才没那么容易被淘汰。
AI 时代,简单、重复的任务被 AI 取代是不可避免的
。新的时代,我们需要重新审视核心竞争力的内涵, 持续学习,不断夯实自身的能力护城河。只有技术积累有足够的深度,才能提高对 AI 生成信息的辨识能力,才能在享受 AI 带来便利的同时,控制、降低其负面影响。
以服务端开发岗位为例,领域知识是最基础却又最重要的能力,但是,只有当领域知识形成体系时,才可以称之为真正的核心竞争力。那么,如何才能使自己的领域知识体系化呢?
想象一下,为什么你对家所在的小区周边特别了解,随便把你放在一个角落,你都能慢慢摸索出来?究其原因,是因为你脑海中已经形成了小区周边的整体大图,并对关键节点了然于胸。如果把你放到陌生的小区,你可能就懵了,关键节点、整体大图都没有,胡乱摸索,即便你把摸索路上所见到的每一个下水道井盖的情况都搞清楚了,也没什么意义,再过几条街你就忘了。
回到上面抛出的问题,高效学习、知识体系化的关键在于:构建宏观层面的整体大图,并深入理解关键知识点。这些关键点就是这个领域的骨架、支点。缺少骨架和支点自然难以体系化,缺了宏观大图则容易误入歧途。
五、业界首部体系化、全景式解读服务端开发的著作
**《服务端开发:技术、方法与实用解决方案》**一书取材自阿里和蚂蚁集团的精品内训课程,由资深服务端技术专家、技术讲师、阿里第二届技术讲师课程大赛年度冠军得主、CSDN 博客专家撰写。该书理论与实践结合,全景式、体系化地阐述了服务端开发,内容包括以下两个部分。
- 第一部分:服务端开发的技术和方法
首先介绍服务端开发的职责、技术栈、核心流程和进阶路径;然后从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展开,结合案例深入讲解了服务端开发的实操方法和重难点,为读者呈现服务端开发的全景图,帮助读者快速、体系化地掌握服务端开发的知识和方法。
- 第二部分:服务端典型问题的解决方案
针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端开发实践中的典型问题,给出了对应的解决方案和开发规范,同时还结合案例深入分析了不同方案的优缺点。此外,还总结了接口设计、日志打印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
读者对象
IT 从业人员:服务端开发工程师、客户端开发工程师、产品经理、测试开发工程师等。
高校学生:计算机、软件、自动化、电气、通信等专业有志于进入 IT 行业的在校学生。
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