如果讓你來考慮一下，這個問題似乎有點諷刺。新的創(chuàng)造者-(人工智能)是否會在將來替換或替代其創(chuàng)作者(程序員)?聽起來像是科幻電影的情節(jié)，不是嗎?不過，更重要的問題是：這是真的嗎?

[[286176]]

近期的就業(yè)研究報告預測，到2030年，美國將有近50%的工作崗位實現(xiàn)自動化。如果我們將這一發(fā)現(xiàn)作為事實，那么不久的將來的確有些黯淡。但是，在考慮“厄運與失敗”場景之前(機器人負責我們的所有工作)，讓我們首先了解一下AI如何使程序員受益。

AI如何幫助程序員

甚至在傳統(tǒng)的軟件開發(fā)周期開始之前，程序員就已經(jīng)需要確定他們要創(chuàng)建的產(chǎn)品的技術規(guī)格或功能特性。只有這樣，他們才能開始實際的設計和開發(fā)，然后進行測試，部署和維護。

當然，從一個步驟過渡到另一個步驟，會發(fā)現(xiàn)需要修復的錯誤和需要解決的漏洞。任何軟件在發(fā)布之前都需要經(jīng)過幾輪測試和增強。軟件開發(fā)過程可能很繁瑣，昂貴且耗時。對于人類來說，這可能令人沮喪。程序員需要幫助，請輸入AI。

1.程序編寫協(xié)助

AI技術允許程序員在編寫代碼時確定其錯誤。法國軟件開發(fā)商Ubisoft是該領域的先驅。它創(chuàng)建了AI工具Commit Assistant，以使用以前項目中遇到的常見編碼錯誤的軟件庫來檢查錯誤代碼。因此，Commit Assistant可以防止程序員犯下曾經(jīng)犯過的同樣的錯誤，從而節(jié)省了他們在稍后的過程中糾正錯誤所花費的時間和精力。

簡化程序員生活的AI工具的其他示例包括智能編程助手，該助手可在程序員編寫代碼時為他們提供自動完成的建議。程序員為什么不使用它們呢?面對現(xiàn)實吧，閱讀數(shù)百頁的文檔可能很累。

2.錯誤修復

軟件中的許多弱點只有在已經(jīng)被使用時才會出現(xiàn)。這很正常，因為制造商通常需要趕緊進入市場以擊敗競爭對手。因此，幾乎沒有任何程序沒有可利用的漏洞。

AI和機器學習(ML)算法可以解決這個問題。他們可以配置計算機以分析程序中的錯誤，并在上市之前進行相應的修復。

3.準確的項目交付估算

軟件開發(fā)項目甚至在開始之前就幾乎沒有達到為其設置的時間表和預算。

但是，在AI的幫助下，使用以前項目的歷史數(shù)據(jù)可以使程序員(或更準確地說，其項目經(jīng)理)在考慮所有可能的情況和潛在挑戰(zhàn)的同時，為管理人員提供更準確的進度表和資金需求。

AI系統(tǒng)能否取代程序員的位置?

軟件開發(fā)人員現(xiàn)在可以輕松呼吸，因為對更重要問題的答案是(我們最初問的問題)：不一定。盡管已經(jīng)存在可以編寫簡單代碼的AI工具，但是它們無法確定要優(yōu)先考慮的功能或開發(fā)中的軟件要解決的問題。

目前只有精明的程序員才能基于對精確規(guī)范和要求的理解來編寫代碼。程序員仍然需要幫助AI系統(tǒng)理解他們需要集成到開發(fā)中的軟件中的復雜應用程序編程接口(API)。

實際上，研究人員認為，隨著AI系統(tǒng)的進一步改進，程序員的角色可能只會發(fā)生變化。他們將不負責編寫實際代碼，而是負責分析和整理數(shù)據(jù)，以用作AI算法的輸入，然后AI軟件將創(chuàng)建軟件。

程序員應該畫出AI提供的好處，而不是描繪出令人沮喪的場景。各個行業(yè)已經(jīng)在采用該技術來提高生產(chǎn)率和降低成本。這種趨勢是不可避免的，因此與其害怕它，不如更好地增強他們的技能以適應不斷變化的形勢。