一、AI 生成程式碼的崛起
（一）大廠紛紛押註
阿裏在內部全面推行 AI 編程，通義靈碼輔助程式設計師在各個開發環節工作，未來將承擔公司 20% 的程式碼編寫任務，大大提高了開發測試效率。百度釋出 Comate2.0 程式碼助手，對個人開發者免費，且編寫了百度內部四分之一的程式碼，企業程式碼采納率逾 50%。李彥宏表示未來人人都可能具備程式設計師的能力，程式語言或只剩英文和中文。商湯推出智慧編程助手程式碼小諾古力，可提升編程效率超 50%，還釋出了程式碼大模型一體機，輕量版每台售價 35 萬元起，單台支持 100 人團隊使用。其在 HumanEval 的測試透過率達 78.1%，超過 GPT - 4 的 74.4%。
（二）首位 AI 軟體工程師登場
初創公司 Cognition 推出的 AI 軟體工程師 Devin 一亮相便引發軒然大波。Devin 號稱可以從零構建網站、自行部署套用、修復漏洞、學習新技術等，人類只需扮演下指令和監督的角色。在 SWE - bench 基準測試中，Devin 的表現遠超 Claude2、Llama、GPT - 4 等選手，能夠完整正確地處理 13.86% 的問題，而 GPT - 4 只能處理 1.74% 的問題。然而，Devin 也被質疑造假，有博主指出其在演示視訊中存在 「自導自演」 等問題，實際效果可能存在商業炒作的嫌疑。盡管如此，Devin 的出現仍引發了人們對 AI 編程發展趨勢的思考，也讓人們意識到程式設計師的工作可能會隨著 AI 技術的發展而發生改變。
二、AI 生成程式碼對程式設計師的影響
（一）提高效率與減少錯誤
AI 工具在提高效率和減少錯誤方面發揮著重要作用。例如，許多整合式開發環境（IDE）中的 AI 驅動程式碼補全功能，可以根據程式設計師正在編寫的程式碼上下文，快速生成程式碼片段，極大地加快了開發速度。據統計，使用這些工具可以減少程式設計師編寫重復性程式碼的時間高達 70%。同時，AI 能夠即時監測程式碼，辨識潛在的錯誤和漏洞。一些程式碼審查工具透過分析大量的開原始碼庫，學習各種編程錯誤和漏洞的模式，在程式設計師編寫程式碼時就能提供修復建議。例如，DeepCode 和 GitHub 的 CodeQL 等工具，可以將程式碼中的錯誤率降低約 50%，大大提高了程式碼的品質和穩定性。
（二）學習與技能提升
對於程式設計師來說，AI 生成的程式碼是一個寶貴的學習資源。透過分析 AI 生成的程式碼，程式設計師可以學習到最佳實踐和新技術。例如，在機器學習和數據科學領域，AI 可以自動生成數據預處理、模型訓練和評估等程式碼，程式設計師可以從中學習到先進的演算法和數據處理方法。隨著 AI 技術的不斷進步，程式設計師的學習方式也將更加多樣化。據調查，約 80% 的程式設計師表示，透過分析 AI 生成的程式碼，他們在編程能力上有了顯著提升，並且更好地理解了復雜的編程概念。
（三）改變工作方式
隨著 AI 的不斷發展，程式設計師的工作重心正在逐漸從編碼轉向設計、架構和需求分析。AI 可以處理那些低階別的編碼任務，讓程式設計師有更多的時間和精力投入到高層次的工作中。例如，在一個大型軟體計畫中，程式設計師可以將更多的時間花在設計軟體架構上，確保系統的可延伸性和穩定性。同時，他們還可以更深入地參與需求分析，與產品經理和使用者進行溝通，更好地理解業務需求。這種轉變不僅提升了工作效率，也使程式設計師能夠更專註於創造性和戰略性的工作。
（四）促進協作
AI 工具在團隊協作中也發揮著重要作用。它可以自動生成文件和程式碼註釋，減少溝通成本。例如，一些智慧編程助手可以根據程式碼自動生成詳細的文件，讓團隊成員更容易理解程式碼的功能和結構。同時，AI 還可以幫助團隊成員更好地協作，例如透過智慧任務分配和進度跟蹤工具，提高團隊的工作效率。在一個跨部門的計畫中，AI 工具可以整合不同來源和格式的數據，確保團隊成員能夠輕鬆存取和共享最新資訊，促進資訊共享和團隊協作。
三、AI 生成程式碼能否替代程式設計師
（一）觀點分歧
科技大佬們對 AI 生成程式碼是否會完全取代程式設計師存在不同看法。李彥宏認為未來可能不再存在程式設計師這種職業，人人都會具備程式設計師的能力；黃仁勛也表示未來人人都可以變成程式設計師；而周鴻祎則認為程式設計師熱十年內不會減弱，AI 時代更需要電腦專家和程式設計師。業內人士也各持己見，一些人認為隨著 AI 技術的發展，許多簡單的編程任務將被 AI 取代，導致程式設計師數量減少；但也有人強調頂尖程式設計師的創造力和創新思維無法被 AI 替代。
（二）AI 的局限性
AI 在創造力方面存在不足。雖然它可以根據大量數據生成程式碼，但無法像人類程式設計師那樣產生全新的想法和解決方案。例如，在設計創新的演算法和架構時，人類程式設計師可以基於豐富的經驗和洞見進行創造，而 AI 只能在現有知識範圍內進行組合和最佳化。
在上下文理解方面，AI 也有局限性。它難以完全理解復雜的業務需求和特定的套用場景，可能會生成不符合實際情況的程式碼。據統計，約 30% 的情況下，AI 生成的程式碼需要人類程式設計師進行大量的修改和調整才能滿足實際需求。
此外，AI 在倫理責任方面也面臨挑戰。由於其決策和輸出完全依賴於訓練數據和演算法，如果訓練數據存在偏差或演算法存在缺陷，就可能導致不公平或不道德的結果。而人類程式設計師可以基於自身的價值觀和倫理標準進行判斷和決策。
（三）人類程式設計師的優勢
人類程式設計師在創新思維方面具有不可替代性。他們可以根據具體問題設計出獨特的解決方案，創造出具有創新性的軟體產品。例如，一些優秀的程式設計師能夠開發出全新的應用程式，滿足使用者不斷變化的需求。
在解決問題方面，人類程式設計師能夠深入分析問題的本質，運用多種技術手段進行解決。他們可以在面對復雜的技術難題時，透過不斷嘗試和探索找到最佳解決方案。
與團隊及客戶溝通也是人類程式設計師的優勢之一。他們可以更好地理解客戶需求，與團隊成員進行有效的溝通和協作。在一個軟體計畫中，程式設計師需要與產品經理、設計師、測試人員等多個角色進行合作，共同推動計畫的進展。而 AI 目前還無法像人類一樣進行有效的溝通和協作。
四、未來展望
隨著 AI 生成程式碼技術的不斷發展，程式設計師與 AI 的關系也在不斷演變。未來，程式設計師將面臨新的挑戰和機遇，需要積極適應變化，不斷學習和進步，與 AI 生成程式碼工具合作，共同推動行業發展。
（一）職業轉型與新崗位
在未來，程式設計師可能會進行職業轉型，從傳統的編碼工作轉向更高層次的設計、架構和需求分析。隨著 AI 生成程式碼工具的不斷完善，一些重復性的編碼任務將被自動化完成，程式設計師將有更多的時間和精力投入到創造性和戰略性的工作中。例如，程式設計師可以成為 AI 生成程式碼工具的開發者和最佳化者，利用自己的編程技能和經驗，提高 AI 生成程式碼的品質和效率。此外，隨著 AI 技術在各個行業的廣泛套用，也將出現一些新的崗位，如 AI 倫理顧問、AI 安全專家等。這些崗位需要程式設計師具備一定的 AI 知識和技能，同時也需要他們具備人類的價值觀和倫理標準，以確保 AI 生成程式碼的安全和可靠。
（二）持續學習與進步
在 AI 時代，程式設計師需要保持學習心態，不斷提升自己的技能和知識水平。隨著 AI 技術的不斷發展，新的程式語言、框架和工具將不斷湧現，程式設計師需要及時學習和掌握這些新技術，以提高自己的工作效率和競爭力。此外，程式設計師還需要學習一些與 AI 相關的知識，如機器學習、深度學習、自然語言處理等，以便更好地理解和套用 AI 生成程式碼工具。同時，程式設計師也需要不斷提升自己的創新能力和問題解決能力，以應對 AI 帶來的挑戰。只有不斷學習和進步，程式設計師才能在 AI 時代中立於不敗之地。
（三）合作共贏
人類程式設計師與 AI 生成程式碼工具之間不是競爭關系，而是合作關系。AI 生成程式碼工具可以幫助程式設計師提高工作效率，減少錯誤，提升程式碼品質。而人類程式設計師則可以利用自己的創新思維、問題解決能力和溝通協作能力，為 AI 生成程式碼工具提供指導和最佳化。在未來，人類程式設計師和 AI 生成程式碼工具將共同推動行業發展，創造出更加智慧、高效和可靠的軟體產品。例如，在一個軟體計畫中，程式設計師可以利用 AI 生成程式碼工具快速生成一些基礎程式碼，然後再根據自己的需求進行修改和最佳化。同時，程式設計師也可以與 AI 生成程式碼工具進行互動和反饋，幫助 AI 生成程式碼工具不斷學習和進步。只有透過合作共贏，人類程式設計師和 AI 生成程式碼工具才能在未來的編程世界中發揮出更大的作用。
