人工智能时代，软件工程师们将会被取代？_软件工程会被人工智能取代吗

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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。
在这里插入图片描述

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/
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述
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/
在这里插入图片描述

https://gpt4demo.com/
在这里插入图片描述

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/

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。
增强人的能力 (1).png
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。

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。

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近日，美国 人工智能 研究公司OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT火爆全网。它能通过学习和理解人类语言进行自然语言对话，跟人类聊天时遇到敏感问题会 “打太极”，还能替打工人生成颇具幽默感的辞职信…… 可以说，ChatGPT打开了自然语言处理技术商业化落地且成为消费端爆款的大门，具有划时代的意义。中国目前还没有可媲美的类似应用，会在本轮AI竞争中因慢一步而落于人后吗？不必过虑！ AI发展的三大要素是数据、算法、算力，中国在这三方面都有良好基础。 AI的进步迭代需大量数据进行学习训练，ChatGPT也不例外。ChatGPT的训练使用了约45TB数据，其中包含多达近1万亿个单词的文本内容。从大数据资源看，中国拥有全世界最大规模的网民数量，有丰富的应用场景，在数据积累方面优势明显。在算法方面，ChatGPT的技术底座是大型语言模型。GPT属于自然语言处理NLP的范畴，本质上仍是以深度学习为代表的 人工智能 技术长期发展和积累的结果，并未出现算法的革命性突破，发布于2020年的GPT-3是有1750亿个参数的大模型，ChatGPT正是基于它的改进版本创建的。国内也有NLP领域的大模型，并有智能客服的工作不仅仅是写代码。人类在面对复杂的非线性问题时能够深入思考，而 AI 这方面的能力很欠缺。此外，准确地预测用户需求需要一定程度的直觉和适应能力，在没有人类协助的情况下，AI 尚未能掌握这些能力。原因在于，当前用于评估大型语言模型和自主代理的基准并未完全捕捉到 软件工程师 每天处理的任务的复杂性。话虽如此，大型语言模型和自主代理的发展正在迅速推进，AI 承担的任务越来越多，越来越高效，而且能力越来越强。此外，准确地预测用户需求需要一定程度的直觉和适应能力，在没有人类协助的情况下，AI 尚未能掌握这些能力。纵观古今，很少有计算机技术能有较长的发展寿命，大部分昙花一现，比如：昔日的DOS、windows3.2、foxpro、delphi、80x86汇编，还有很多技术也在艰难地挣扎，比如：VB、PB、Sqlserver，甚至连微软的.NET也被来自全球强大的开源力量逼到了死角，以至于不得不开放源码，向LINUX投... 你现在就好比是 人工智能 的老板，它是你的下手。这几天我产生了一个念头——或许，ChatGPT产生在今天，而不是10年前，真的是命中注定——今天我们有了非常丰富的适合各种场景的编程语言，有了丰富的编程框架，有了类似于k8s这样的平台， 人工智能 在编程领域才有用武之地啊。我在过去的几个月中，可以轻松上手不同的前端框架（基于typescript），使用go语言和python语言，了解机器学习算法，了解云原始基础设施，学习各种组件和框架的使用，似乎它们并不比我已经使用了十几年的C语、Java语言有啥区别。随着AI技术的不断发展，它正在改变我们的生活方式、商业模式和工作方式。 人工智能 技术的发展一直处于快速变化和持续创新的状态，以下是当前和未来几年内 人工智能 技术的发展趋势。以下是AI技术发展的一些趋势： AI由机器语言的机器组成，但是 人工智能 并不会在编写程序方面超过人类，不会很快变得独立于人类，并且能够创建跨越几行的有用且实用的代码，这需要一定程度的智能，所以AI短时间并不能取代程序员。AI 由机器语言的机器组成，它们在编写程序方面不会比人类更能胜任，最终会使程序员过时吗？答案很简单：没有。相反，将要发生的是“计算机程序员”将成为“ AI 程序员”。没有人怀疑 人工智能 在每天编程方面变得更好。事实上... 文/美美妈妈高考结束之后，可能很多的学生还不能彻底的放松下来，因为高考的成绩还没有下发、可能有很多同学已经预估完了分数，也有一些同学会因为预估的分数不理想而感到沮丧。但是毕竟高考的真实分数还没有出来，自己预估的分数难免会有偏差。所以希望考生们不要沮丧，要到最后录取，都不算是最后一刻。高考成绩出来之后，考生们又会迎来更加重要的事情，那就是填报高考志愿。填报志愿几乎是全家都会重点的事情，一般来说会根据... 这个IT行业里，大部分人能找到自己适合的岗位，适合自己的工资，但部分人还是很迷茫，不知道自己适不适合这个行业，所以很害怕，当你看完下面这组数据，你就不会这么担心了一目了然，我们所看见的扇形图，IT居然占了百分之35.而且每年的IT人才需求几乎达到2000万人数，这不仅是一个数字，更是说明了人才的稀缺，由此可以看出薪资也必定是“水涨船高”。说完这个行业外的占比之外，咱们再来看看这个行业技术要求的占比需求。就程序员开发来说，有前端/交互/美工，后台开发，算法工程师，移动端开发，产品经理，云计算/大数据等等。原创公众号:软件设计活跃区 2019-11-23 全球知名管理咨询公司麦肯锡发布了最新报告《The future of work in America》。报告称，未来十年，美国 1470 万年龄在 18 岁到 34 岁之间的年轻工人会因自动化而失业，比例达到 40%。自动化时代，软件行业一样会受到影响。你还在埋头苦干地写代码吗？代码也是可以批量生产的，程序员的活，很大一部分是会被自动化所替代的。生于忧患，死于安乐；要是没有未雨... 在本文中，我们将探讨AI 当前和未来的一些趋势、它们对 软件工程师 以及该领域一些领先专家的影响。随着 人工智能 的不断发展和演变， 软件工程师 将需要跟上最新的趋势和技术，以保持在就业市场上的竞争力。Andrew Ng： Ng 是一位计算机科学家和 人工智能 专家，以其在深度学习和在线教育方面的工作而闻名。他是 Coursera 的创始人，这是一个提供 人工智能 和其他领域课程的在线学习平台。自然语言处理 (NLP)：NLP 是 AI 的一个子领域，处理计算机和人类语言之间的交互。 人工智能 的发展对 软件工程师 具有重大意义。多亏了 人工智能 （AI），软件将在未来自行编写。至少，这就是谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）对软件开发未来的看法。他是对的！这并不能使软件开发人员变得多余 - 恰恰相反。 人工智能 会在不久的将来取代计算机程序员吗？是否有可能完全取代程序员？可能只有当我们能够创造所谓的强 人工智能 （人工通用智能）时，也就是说，它满足了某些形式的 人工智能 具有人类思维可用的所有属性的假设。答案很简单：不。相反，“计算机程序员”将成为“AI程序员”。没有人怀疑 人工智能 每天都在编程方面做得更好。事实上， 人工智能 驱

二、大模型时代

2.1 GPT 系列

2.1.1 ChatGPT