生成式人工智能不会使编码停滞不前，但到2027年，80%的软件工程师必须提升技能以跟上革命的步伐：“构建由AI赋能的软件将需要一种新型的软件专业人员，即AI工程师”

乌拉圭开发者塔玛拉·莱特斯的影子站在数字西蒙利用人工智能生成的文字前，这发生在2022年7月14日阿维尼翁边缘艺术节上dSimon表演之前。 (图片版权：Getty Images | CLEMENT MAHOUDEAU)

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一项新的研究建议，80%的软件开发人员需要提升技能以跟上其领域中人工智能的发展。
gartner认为AI不会抢走软件工程师的工作，因为“人类的专业知识和创造力始终是交付复杂、创新软件所必需的。”
下一代人工智能工具，如OpenAI的GPT-4和OpenAI-o1基准测试表明，该技术正在迅速发展并重新定义整个概念，因为它们可以在几秒钟内编写和检测代码中的错误。

随着编程普及，下一代将编程作为可行的职业选择的未来会是怎样的？生成式AI“如果你从现在开始向前推两年，或者一段时间——我不能确切预测具体是多久——有可能大多数开发者不再写代码了，”他指出。亚马逊网络服务首席执行官马特·加曼.

有趣的是，NVIDIA 首席执行官黄仁之也表达了相同的观点，表明编码工作可能陷入停滞状态随着人工智能的普及，他建议寻求生物、教育、制造或农业等领域的替代职业路径。

如您所知，AI模型在处理诸如复杂任务之类的任务方面正变得越来越好。生成复杂的结构设计以及编写和检测代码中的错误。OpenAI的GPT-4和OpenAI的o1配备了顶级的编码能力。根据ChatGPT制造商共享的基准测试，后者通过了OpenAI的研究工程师编程面试以90%-100%的比率。

AI是昙花一现吗，或者世界是否正处于临界点上最大的技术突破其广泛采用而言？虽然这些方面仍存在争议，gartner的一项新研究分享了关于软件工程未来的更多洞察，尤其是在人工智能普及的情况下（通过ITPro).

根据该研究，据报道80%的软件工程师到2027年将需要提升技能，以明显地跟上人工智能领域快速发展的步伐。研究进一步将专业人士所需提升技能的需求分为三个类别：短期、中期和长期。

从短期来看，人工智能工具将通过自动化繁琐和重复性任务来帮助提升软件开发人员的生产力。这一过程已经开始，资深开发人员据说将是首批受益者。

下一阶段将不可避免地出现能够完全自动执行特定软件工程任务的AI代理。革命将在这一点上发生，必然导致原生AI软件工程的出现。这一转变意味着大多数编写的代码将是AI生成的。

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最终，从长远来看，更多的组织将接受AI编码，从而需要高技能的开发者来满足对AI软件的需求。在AI时代，招聘软件开发人员时，自然语言提示工程和检索增强生成（RAG）将是备受追捧的技能。

根据Gartner资深首席分析师Philip Walsh的说法：

在人工智能原生时代，软件工程师将采用“以AI为先”的思维方式，他们主要专注于引导AI代理针对给定任务聚焦于最相关的上下文和约束条件。

该机构建议投资于人工智能开发平台以使组织具备未来竞争力，最终使它们能够建立人工智能能力。沃尔什表示，这需要在数据工程方面进行技能提升。

与普遍认为的不同，人工智能不会接管编码工作，使软件开发人员失业。然而，这项技术将通过自动化特定任务来重塑编码，并且随着其功能的增强，开发者需要提升他们的技能以跟上技术的发展。

根据沃尔什的说法

人类的专业知识和创造力始终是交付复杂、创新软件不可或缺的要素。

有趣的是，该研究的推断直接与微软最新的工作趋势指数报告显示，与普遍认为的不同，人工智能创造了就业机会。然而，高管不会聘用没有人工智能能力的人提示“LinkedIn成员在其个人资料中增加AI技能（如Copilot和ChatGPT）的数量增加了142倍。”