如果你是一名软件开发者，想了解目前行业中哪些编程语言最受欢迎或报酬最高，总有源源不断的调查和报告供你参考。职业建议通常也会强调，对开发者而言，工作中持续学习是极为关键的。
然而，当人工智能能够根据简单的指令产生代码时，学习编程语言是否就变得多余了呢？
Nvidia的CEO，黄仁勋认为，未来的人们完全不需要学习编程语言。“创造出让任何人都不需要编程，而编程语言直接是人类语言的计算技术，是我们的工作。如今，全世界的每个人都可以成为程序员，”他在迪拜的世界政府峰会上表示。“这是第一次，你可以想象你公司里的每个人都成为技术人员。”
黄仁勋设想的未来不仅有人工智能的推动，还有低代码和无代码工具的普及助力，而这些工具的使用者并不限于非开发者。Forrester的研究发现，有87%的企业开发者使用低代码开发平台，预示着这个市场将有大幅增长。
但是，对黄仁勋关于无编程未来的预测应持谨慎态度。Nvidia无疑是想保持人工智能热潮的全速前进，但编程已在数十年的自动化技术中持续存在。实际上，自计算机科学存在以来，代码生成器的开发就未曾停止。
自90年代起，基于神经网络的预测模型工具被引入，通常用于通过模式识别来检测代码问题。这为今天我们使用的生成性AI工具，如ChatGPT、GitHub的Copilot等，铺平了道路。
随着生成性AI工具开始融入软件开发过程，开发者跟上这些新趋势和技术的步伐仍然很重要。但若人工智能仅作为助手，意味着开发者应是这对组合中的主导。要在软件开发的未来中脱颖而出，你需要掌握的知识要超出机器人所能提供的。
最新研究正在探讨人工智能对教育的影响。哈佛大学的计算机科学课程教师试验使用虚拟人工智能编码助手指导学生时，特别注意确保聊天机器人不仅仅是简单提供答案，而是像导师一样指导学生自己发现解决方案。因为，如果只是依赖人工智能寻求答案，你将无法学习到过程，也无法建立对编程的基础理解。
GitHub关于开发者如何使用其Copilot工具的进一步研究发现，借助人工智能的帮助，任务完成速度平均可提高高达55%。这表明，节省下来的时间可以让开发者有机会深入学习更多的语言和框架——拓宽而非限制他们的编程知识。
AI辅助开发也带来了新的学习技能需求。例如，掌握编写有效指令的技巧不仅有助于改善与人工智能助手的交流，同时也能提升与人类同事之间的沟通。
有些公司甚至开始招聘全职的编写指令工程师，比如Dell，这个职位涉及为不同的生成性AI应用开发和优化指令——这仍然要求精通Python。
开发者还需要执行代码审查，这与审查同事的代码有所不同。由人工智能生成的代码可能包含不太可预见的错误，需要更加细致的审查方法。
总之，开发者不应感到受到无代码工具的威胁，实际上，这些技术的简化可以带来好处。多年来，编程已变得更加易于接近——看看Python等更加用户友好的语言的流行就知道了。有了人工智能助手，开发者可能不需要记忆语法和结构，但他们仍需在进行监督时理解它们。
可以将其视为能手与专家的区别。你可以找一个手巧的人修理洗衣机，或者通过YouTube学习自己修理，但你也可以聘请专业人士来确保工作得到完美执行，许多人仍会选择这样做。
然而，一些企业会利用人工智能提供的机会，用更少的时间或更少的开发者做更多的工作。特别是那些工具箱里只有编程技能的开发者，职场上的开发者角色可能会减少。初级职位特别可能会见证需求的减少。
如果你目前是行业中的初级开发者，现在可能是提升并为未来角色做准备的时候了。例如，法国IT跨国公司Atos目前正在寻找一位能够与低代码技术合作的技术领袖，而在Dataport的这个高级软件架构师职位是一个将创造性问题解决和沟通技巧付诸实践的机会。
如果持续在软件开发中学习的倡导最终被证明是错误的，并且行业真的将编程任务留给了机器人，这些技能将会是任何未来角色的宝贵的、可转移的技能。
– END –
报告下载
大佬观点
