如果你是一名软件开发人员，想知道目前行业中最受欢迎或收入最高的编程语言是什么，那么总会有源源不断的调查和报告告诉你。而针对开发人员的职业建议通常会建议在工作中不断学习是必不可少的。
但是，如果人工智能能够根据一些简单的提示生成代码，那么学习编程语言是否就变得多余了？
当然，Nvidia 首席执行官黄仁勋相信，未来几代人根本不需要学习编程语言。“我们的工作是创造计算技术，这样就不需要任何人编程，编程语言就是人类的语言。现在世界上的每个人都是程序员，”他在迪拜举行的世界政府峰会上说道。“这是第一次，你可以想象公司里的每个人都是技术专家。”
除了人工智能之外，低代码和无代码工具的普及也推动了黄仁勋所设想的未来，这些工具的使用范围不仅仅局限于非开发人员。Forrester的研究发现，87% 的企业开发人员正在使用低代码开发平台，这将推动该市场大幅增长。
但黄仁勋对未来无编程的预测应该持保留态度。让人工智能炒作机器全速运转对 Nvidia 有利，但编程在自动化技术发展数十年后依然存在。事实上，代码生成器的发展历史与计算机科学本身一样悠久。
为生成式人工智能铺平道路
使用基于神经网络的预测模型的工具在 90 年代开始流行，通常用于通过模式识别来检测代码中的问题。这为我们今天拥有的生成式 AI 工具铺平了道路，从 ChatGPT 到 GitHub 的 Copilot，以及介于两者之间的一切。
随着生成式人工智能工具开始进入软件开发流程，开发人员必须跟上这些新趋势和技术。但如果人工智能旨在成为助手，那么开发人员应该是这一组合中更有资格的人。要想在未来的软件开发中脱颖而出，你需要了解的不仅仅是机器人。
新兴研究正在关注人工智能对教育的影响。哈佛大学计算机科学课程的教师尝试为学生提供虚拟人工智能编码助手，他们小心翼翼地确保聊天机器人不会简单地说出问题的答案，而是像导师一样指导学生如何自己找到解决方案。因为，如果你只是求助于人工智能来寻找答案，你将无法学习这个过程并对编码形成基本的理解。
GitHub对开发人员如何使用其 Copilot 工具进行了进一步研究，发现在 AI 的帮助下，任务完成速度平均可提高 55%。有人认为，节省下来的时间可以让开发人员有机会学习更多语言和框架的来龙去脉，从而扩展他们对编程语言的了解，而不是限制它。
人工智能辅助开发还需要学习新技能。例如，及时工程可以提高开发人员更广泛的沟通技能。如果你能为你的人工智能助手制定清晰直接的指令，你反过来也会学会与同事清晰地沟通。
一些雇主甚至在招聘全职提示工程师，比如戴尔的这个职位，它负责开发和优化各种生成式人工智能应用程序的有效提示——而且它仍然需要熟练掌握 Python。
开发人员仍需进行代码审查，这与审查同事的代码不同。人工智能生成的代码可能存在更少的可预测错误，因此需要更彻底的方法。
简而言之，开发人员不必担心非程序员，他们实际上可以从这些技术提供的捷径中受益。多年来，编码已经变得越来越容易理解——例如，只要看看Python等更用户友好的语言的流行程度就知道了。有了人工智能助手，开发人员可能不再需要记住语法和结构，但在监督时他们仍然需要理解它。
想象一下修补匠与专家之间的较量。你可以找一个能手修理洗衣机的人，甚至可以从 YouTube 上学习自己修理，但你也可以聘请专业人士来保证工作顺利完成，而且许多人继续这样做。
然而，一些企业将利用人工智能带来的机会，用更少的资源做更多的事情，无论是更少的时间还是更少的开发人员。就业市场上的开发人员职位数量可能会减少，尤其是那些只会编程的人。初级职位的需求可能会减少。
如果你现在是该行业的初级开发人员，那么现在可能是时候提升自己的职位并适应未来了。法国 IT 跨国公司 Atos目前正在寻找能够使用低代码技术的技术主管，而Dataport 的高级软件架构师职位则是将创造性解决问题和沟通技巧付诸实践的机会。
如果事实证明提倡在软件开发中继续学习是错误的，并且该行业确实将语言留给了机器人，那么这些对于任何未来的角色来说都将是宝贵的、可转移的技能。