AI横出，程序员就不存在了……吗？

　　近期，谈及人工智能的发展速度，马斯克预测，按照当前的技术进步速度，到2030年人工智能的智力可能超越人类，甚至可能终结人类。那么，人工智能的强大究竟对人类将带来更多机遇还是危机呢？我们邀请了《深入理解FFmpeg》的作者，他将为我们深入剖析当AI越来越强大时，我们该如何面对。

　　从2016年AlphaGo击败李世石开始，关注AI技术发展的人越来越多。其实，AI技术已经在数十年前开始发展和沉淀，且最近几年内，AI技术发展的速度变得越来越快，在发展的速度和质量上也有了非常显著的提升。这让我看到了希望，并期待未来AI技术的发展。今年年初，一篇关于“AI工程师会砸程序员饭碗”的文章刷屏全网，引起了广泛讨论。

　　实际上，这种戏谑的标题党文章并非首次出现，也绝不会是最后一次。而该文贯穿其中的AI大模型将取代“程序员”的论调甚嚣尘上，但伴随AI程序员被爆造假更是令人唏嘘。尽管事情出现惊天反转，但对于AI技术的发展，我相信未来是一路向好的。

　　俗话说“实践是检验真理的唯一标准”，对于AI大模型的效果强大与否，更多需要我们自己体验，只有尝试验证后才能辅以佐证。例如，我曾用GPT-4帮我写一个调用ImageMagick的函数接口为FFmpeg实现一个为图像添加盲水印的模块。虽然它生成的代码逻辑是对的，但代码运行还需要大量时间查阅ImageMagick的文档、API实现、官方例子，并不断修改。最后整体下来，我手动写代码投入的时间是90%，调试代码只需要10%；但使用AI写代码，自己需要花费95%时间去调试。这显而易见不如自己认真学一学官方文档和代码，然后亲自写一个，无疑效率会更高。

　　我们在用大模型问一些非自己专业内的问题时，或许能获得看似专业的回答，但也要认真判断其靠谱与否。在我看来，AI的快速发展无疑是一把双刃剑，在为我们带来新机遇的同时，也将对我们产生强大的冲击。那么，我们该如何面对呢？

　　尽管AI对人类的冲击很大，但是要说大到砸程序员饭碗我完全不认同。主要有以下几点原因：首先，毋庸置疑，程序员是最容易接受AI等新技术的群体，因为程序员离AI技术的落地最近。AI既然能砸程序员的饭碗，那么爱折腾的程序员应该更擅长调整AI的参数来做更多的事情，例如帮助自己分析市场环境、分析哪些公司更适合自己、在职场中如何向上管理、如何帮助自己完善其他技能等。

　　其次，程序员能胜任这一工作，不仅仅只是敲键盘写代码，更多的是思考，包括对业务场景的思考，甚至对别人提出的以及不断变更的需求做深度思考，然后抽象出更容易扩展的框架来适配当下日新月异、千奇百怪的需求。这些当前AI都是不能够完成的。尽管AI发展迅速，我们也需要把外界吹得天花乱坠的AI项目都亲自试一试。只有试过之后，才会发现不同AI项目各自的优缺点及适用场景。

　　有人把AI技术比作一场工业革命，如若跟不上时代潮流则会被淘汰。但在我看来，AI技术和工业革命一样都有着循序渐进的发展过程，而非一蹴而就。因此，我们可以在AI发展的过程中抓紧尝试、尽快上手，而不是一直焦虑。行动远远比焦虑更有效。所以笔者认为：GPT或许会导致一小部分程序员失业，但量不多。因为真要使用GPT-4做程序还是需要程序员，也只有程序员才能将它更好地完成。GPT-4可以显著提高程序员写程序代码的效率。只要有创意，一个程序员可以很快通过GPT-4生成程序、网站的代码。以前需要3个月的任务现在可能一个星期就能搞定，腾出的时间就能思考更多创意和解决方案。

　　前端的世界总是在不断变化。作为开发者我们需要保持好奇心和学习热情不断探索新的技术只有这样我们才能在这个快速发展的时代中立于不败之地。比如低代码就可以帮助程序员解决很多事情。如果我们仔细观察会发现大多数程序员只会埋头写代码不善于业务沟通在工作的时候这些技能的缺失是非常吃亏的。低代码工具类人工智能也是程序员开发应用的提效利器仅需少量代码或无需代码就可以开发出各类应用管理系统由于多数采用组件和封装的接口进行开发使得开发效率大幅提升。以JNPF为代表的企业级低代码平台为了支撑更高技术要求的应用开发从数据库建模、Web API构建到页面设计与传统软件开发几乎没有差异只是通过低代码可视化模式减少了构建“增删改查”功能的重复劳动。平台网址：https://www.jnpfsoft.com/

1. 　　提升开发价值：众所周知低代码通过降低软件开发的技术门槛减少重复的编码劳动让程序员可以大幅提升应用开发的效率从而也能把时间专注在更有价值的领域最终让他们更有能力交付一个能够给客户产生巨大影响致其业务成功的应用程序。在这个过程中程序员可以投入更多时间思考不仅可以更合理地优化业务逻辑的合理性也可以将新技术与用户需求深度融合并且将价值以最快的速度传递到客户手中而不是仅仅专注于技术任务和编码。

2. 　　利于团队升级：开发人员对技术的更新迭代更敏感更容易发现将技术应用于业务问题的机会。正是由于认识到这一点越来越多的企业正在建立创新型的团队或实验室将程序员作为产出商业解决方案的主干。这意味着开发团队不能再考虑“一切需要从头开始”的开发方式程序员也不能被大量投入到造轮子等简单、重复的编码工作中。事实上在低代码技术的帮助下开发团队可以将程序员提升为团队的核心致力于研究如何将AI等新技术集成到软件中以及面对大数据量、大并发请求的极致优化再配合一些初级技术人员甚至业务人员通过拖拉拽的方式快速而有效地完成之前需要程序员大量编码的“增删改查”等软件基础功能。可以简单地说低代码的出现让程序员能更好地发挥教育背景和开发经验的优势在开发团队中轻松实现“升级”。

　　最后经过这几年的发展包括JNPF在内的许多低代码平台都在不断的完善和升级低代码对行业的帮助也在不断被市场验证。最后不管是AI还是低代码新技术的创造和应用就是个不断博弈、谈判的过程。善于发现问题并解决问题将会越来越强大。