人工智能程序员招聘（人工智能时代，软件工程师们将会被取代？）
一 、背景
几年前 ，天猫精灵 、小度等智能助手不断出现 ，当时作为一个程序员来说 ，觉得这些所谓的人工智能不过如此 ，不足为惧 。
然而随着 2022年 11月 30 日由 OpenAI 研发的 ChatGPT 发布 ，一切都变了 。从 GPT -3 到 GPT 3.5 到 GPT 4 ，很多方面已经超过很多专业人士 ，功能越发强大 ， 基于 GPT 研发的工具不断涌现 。微软 Turing NLG 、百度 Ernie 、谷歌 Switch Transformer 等和 GPT 相似的大模型 ，也不断涌现和应用 。
这些大模型在不同的领域相结合 ，提升各个领域的生产力 ，软件工程师和其他行业员工的部分工作已经可以被取代 。一些相对简单和重复性的编码任务 ，甚至越来越多的复杂任务 ，人工智能可以轻松快速完成 。那么是否软件工程师群体将会被取代？软件工程师这个群体该何去何从？
本文会先介绍最近比较流行的 ，尤其是和软件开发相关性较大的 AI 工具 ，然后分享一下自己对人工智能发展的畅享 ，最后探讨我们应该如何应对 。二 、大模型时代
2.1 GPT 系列
2.1.1 ChatGPT
ChatGPT可以回答用户的问题 。不论问题涉及历史 、科技 、文化等领域 ，只要用户提出 ，ChatGPT会尽力提供准确的答案 ，帮助用户更快地获取所需信息 。
ChatGPT 还能进行对话 。用户可以向其提出问题或者表达想法 ，ChatGPT会根据输入内容做出回复 。这种对话交互可让用户感到更加舒适自在 。
ChatGPT还可以生成文本 。用户可提供关键词或句子 ，让 ChatGPT 创作出有趣的文本 ，如诗歌 、小说 、文章等 。这对于那些需要灵感或想要创作的人来说非常有用 。
ChatGPT还能进行语言翻译 ，将一种语言翻译成另一种 。同时 ，它也能帮助用户润色文章或提供写作建议 。这些功能都可帮助用户更高效地完成各种任务 。
GPT 还提供了 API 调用的功能 ，可以让众多第三方应用可以基于该 API 提供自己的服务 ，成为 GPT 在各领域应用的加速器 。2.1.2 搜索引擎：New Bing 、YouChat 、Perplexity
作为软件工程师而言 ， 这些基于大模型的搜索引擎帮助挺大：
可以通过它们来学习 。让它给你介绍一些自己不理解的概念 ，不断追问的方式学的更深入和系统 。 可以通过它们辅助编码 。可以把一些编程任务交给它 。让它帮你写一个 DEMO ，然后不通过对话让它不断改进 、甚至帮你编写单测 。 可以通过它们解决问题 。日常开发中遇到问题时 ，可以描述给新必应 ，让它给你解决问题的思路 。有时候自己解决可能需要几个小时的时间 ，问它们可以很快锁定问题的关键 ，快速解决问题 。 可以让它们辅助做计划 、解答日常困惑 。日常开发的技术提升 、工作中的同事关系 、旅游的计划的制定 、周报编写等 。 … （1）New Bing
New Bing 是基于 GPT 4 的智能搜索引擎 。
通过新必应 ，用户可以提出复杂问题让它来实现；可以对它提问 ，获得想要的答案；让它给你创作灵感 。
（2） perplexity.ai
Perplexity.ai 是一个基于人工智能的搜索引擎 ，可以用自然语言回答用户的问题 。它有一些特色 ，比如：
提供个性化的推荐 ，根据用户的兴趣和历史搜索给出相关的建议 自动扩展查询 ，根据用户的输入添加更多的关键词或短语来提高搜索效果 。 理解自然语言 ，可以处理复杂和模糊的问题 ，并给出准确和简洁的答案 。 提供即时结果 ，可以快速地获取最新和最准确的信息 。 提供一键摘要 ，可以将长篇网页缩减为主要内容 ，并分享给其他人 。2.1.3 编程领域：Cursor 、GitHub Copilot
当然前面的 ChatGPT 、New Bing 等也可以写代码 ，但有些工具更侧重于编码 ，如 Cursor 和 GitHub Copilot 等 。
（1）cursor
Cursor 非常强大而且免费 ，可以描述你想要的功能 ，它直接帮你写好 。你还可以“和代码对话 ” ，选中一些代码片段对它提问 。你还可以选中一部分内容 ，说出自己的诉求 ，让它进一步优化 。
官网界面：
和 Github copilot 的区别：
使用示例：
还可以选中某个函数或者某部分 ，让它讲解相关用法 。还可以选中某个区域告诉它修改方向 ，让它根据你的需要进行优化 ，非常强大 。更详细的内容参考：《什么？ 你还没用过 Cursor？ 智能 AI 代码生成工具 Cursor 安装和使用介绍》
（2）Github Copilot
Copilot 是非常强大的 AI 编程助手 ，并提供了 IDE 插件 ，使用起来非常方便 。
官网界面：
提供的功能：
2.1.4 笔记领域：Notion AI 、印象 AI
笔记软件也在基于 GPT 大模型提供越来越智能的功能 。
如 Notion AI, 目前就可以提供以下功能： 总结笔记内容 头脑风暴 帮你写草稿 修改拼写和语法错误 将你写的文本轻松翻译成其他语言https://www.notion.so/help/guides/using-notion-ai
2.1.5 办公领域：Microsoft 365 Copilot
借助大模型 ，Office 的办公效率有质的飞跃 。
在 Word 里 ，你可以让 Copilot 给你写文章 、改文字 、做总结 。
在PPT中 ，你跟它说说你的想法 ，它就自动给你做出一整套 PPT ，美观的页面自动给你设计好 。
在 Excel 中 ，Copilot 几秒内就帮你生成清晰的表格 ，并且搞定任何数据处理 。
在 Outlook 中 ，Copilot 可以帮你写邮件 ，你起个头 ，打个底 ，它就自动给你补完整 ，顺便大大润色你的文字 。
2.1.6 阅读领域： ChatPDF
https://www.chatpdf.com/
可以上传 PDF ，然后和 PDF 进行“对话 ” ，对学习效率有极大提升 ，可以快速找到想要的内容 。
2.2 文心一言
文心一言是百度研发的大预言模型 ，发布会已经发布 ，目前可以预约 ，感兴趣的同可以申请试用 。
2.3 其他
2.3.1 YouChat
已知第一个将聊天助手集成到其搜索结果中的搜索引擎 。
YouChat 和 New Bing 的区别：
YouChat 2.0 使用最新的自然语言技术 ，包括 ChatGPT 和 LaMDA 等模型 ，而 New Bing 则是基于最新的 GPT 4 模型 。 YouChat 2.0 更注重用户的上下文和偏好 ，以提供更个性化和相关的答案 。New Bing 则更倾向于提供客观和权威的答案 ，引用可靠的来源 。 YouChat 2.0 集成了 AIERNIE Bot 和 CAL 等功能 ，可以提供很多高级功能 ，如翻译和计算等 。2.3.2 其他
最近还出现了很多厉害的 AI 工具 ，比如可以根据描述自动作画；可以根据上传的几段音频自动模仿人的声音；可以根据你的视频自动生成 AI 仿真人去直播；可以跟文章自动制作视频等 ，感兴趣的同学自行了解学习 。
基于 GPT 3 和 GPT 4 的应用不断涌现 ，大家可以根据自己的需求去选用：
https://gpt3demo.com/
https://gpt4demo.com/
三 、畅想
3.1 应用
随着 GPT 不断迭代 ，越发强大 ，和各行各更好地融合 ，必然给各行各业带来革命性的效率提升 。
近期更多地是通过自然语言和工具交互 ，让它自动实现一些重复的任务 ，极大提升工作效率 。
对我们的要求是思考如何更好地提问题 ，表达清楚我们想要什么 。3.2 发展阶段
下面是个人不成熟的想法 ，仅供参考：
我认为随着 GPT 大模型的出现 ，人类开始迈入人工智能的半自动化阶段 ，后面会发展的到全自动化阶段。在半自动阶段 ，人工智能的应用更多是扮演则辅助的工具的角色 ，而全自动化阶段则极少需要人的参与就可以自动完成工作 。
就像你是一个裁缝 ，以前你要手工用针去缝制衣服 ，后来出现了缝纫机 ，进入半自动化阶段 ，此时缝纫机是你的辅助工具 ，你缝制衣服的效率大大提高 。后面出现全自动化的制衣流水线 ，那么很多裁缝就要失业了 。
就像你是一个司机 ，以前都要手动挡 ，现在有了自动挡 ，又出现了辅助驾驶 ，开车的门槛和效率大大提高 ，现在无人驾驶也已经出现（只是尚未普及） ，未来无人驾驶普及之后大量的司机要失业了 。四 、我们该怎么办
4.1 学习方式和解决问题的途径已经改变 -> 需要利用好工具
正如 YJango《【渐构】万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流；为何你要关注微软Copilot 、文心一言等大模型》中说：人工智能的出现 ，很多人会将它和最高标准进行对比等 ，进而否定它 ，这是人的本能反应 ，因为人们害怕被取代 。“然而 ，工具不会取代人 ，只会是会用工具的人取代不会用工具的人 。 ”
以前学习技术 ，需要报培训机构 、需要买书 ，拿来一本书需要看很久才能找到自己想要的内容；以前解决问题 ，需要去各种技术群里 ，去大牛请教 ，问题往往得不到及时的回应 。
然而 ，随着 AI 的运用 ，一切都变了 。以前需要搜索很多资料 ，看很多书才能将某个知识理解地不错 。现在想学习一个知识 ，直接让 AI 给你解答 ，可以通过不断追问 ，可以让它给你举例等方式 ，帮助你快速系统掌握一个知识点 。
以前写技术文章 ，需要一些配套的代码示例 ，需要自己在 IDEA 里面写半天 ，现在借助 AI 几秒钟就可以写出符合要求的高质量的代码 。
以前花几个小时甚至一两天才能排查出的问题 ，现在遇到一些棘手的问题 ，可以向 AI 请教 ，可以快速给你非常靠谱的解决思路 。
从 New Bing 到 GitHub Copilot 再到 Microsoft 365 Copilot , 微软目前将这些人工智能工具定位为 “Copilot ” (副驾驶员) ，即定位在帮助你写代码 、帮助你办公 。
虽然 AI 非常强大 ，GPT 等大模型的出现让我们和计算机的交互更直接 ，更像是人与人之间的对话 ，但依然需要我们能够正确地提出问题 ，引导它给出我们想要的答案 。
使用这些工具和不用这些工具的学习 、生活和工作效率的差异将是非常巨大的 。推荐大家改变学习方法 ，利用好工具 ，更好地学习 、生活和工作等 。4.2 新的工具 、技术快速涌现 -> 需要终身学习
随着深度学习模型参数规模的不断增长 ，大模型和不同的领域结合产出新的效率工具越来越多 。无论是机器翻译 、聊天机器人 、搜索引擎 、自动客服还是知识图谱 ，大模型都在提升认知智能水平 。
在这样一个快速变化的时代 ，新的技术不断涌现 ，我们需要保持好奇心和探索精神 ，持续学习 、终身学习 ，学习新工具的使用 ，学习新的知识 ，学习新的技术 ，学习如何更好地利用人工智能解决问题 ，以适应未来的挑战和机遇 。
4.3 换个赛道
所谓换个赛道有多重含义：从普通的软件开发工程师转型做 AI 开发 、调试 、维护等计算机的其他领域 ，甚至可以考虑转行；增强人更擅长的能力 ，而不是和机器去比拼机器更擅长的事情等 。
正如阿里巴巴的王坚博士所说：“容易被机器取代的事情 ，本来就不该让人来做 ” 。
古代有马车夫 ，工业革命以后 ，随着汽车而出现 ，马车夫逐渐被取代 ，马车夫可以转型做司机 、做汽车维修等；就像 BB 机被手机取代了 ，接线员可以转行做手机相关业务；完全也可以去从事其他行业 ，做更多更有价值的事情我们没有必要和机器比 ，就像人不服输 ，想要和汽车赛跑一样可笑 。我们应该让机器做机器更擅长的事情 ，比如利用人工智能来自动化一些常规和重复的任务 ，如编写一些基础代码 ，进行代码重构 ，进行 bug 修复和帮我们测试 ，从而节省时间和精力 ，提高效率和质量 。
在我看来 ，目前的人工智能的水平 ，处于初级的半自动化阶段 。可以类比于缝纫机的发明对服装行业的影响 ，它可以替代传统的手工缝制方式 ，生产效率大大提高 ，但依然需要人来操作 。
目前人工智能更多地是扮演助手的角色 ，虽然很强大 ，但依赖我们去定义问题 ，去描述清楚问题 ，正确地提问 ，才能得到希望的答案 ，进而帮助我们创造价值 。
这就像随着汽车 、火车 、高铁 、飞机不断出现给我们的出行带来的效率提升一样 。
软件工程师将部分编程精力解放出来 ，可以更专注于高层次和更有价值的认为 ，比如需求分析 、架构设计 、产品设计和提升用户体验等 。
我们应该重点发展软件工程师除了基础的编码之外的其他能力 ，如需求分析 、架构设计 、高效沟通等 。
我们还可以参考软件公司底层开发人员晋升后写的代码越来越少 ，甚至不写代码 ，他们在做什么 ，着重发展这些能力 。比如更关注与人的沟通 ，更关注业务价值 ，思考如何做好 、做大业务；更关注如何设计更强大而稳定额架构；更关注如何提升用户体验等 。
我们需要做的是思考工具效率普遍提高的时候 ，我们和其他人的竞争力究竟在哪里？能否超越大多数人 。五 、总结
人工智能的时代已经来临 ，比想象中来的更快 ，不可逆转 ，人工智能的广泛应用将为各行各业带来巨大的冲击 。
我相信人工智能将产生类似工业革命这种效果 ，人类的生产力得到极大解放 。
短期来看 ，人工智能只是辅助我们工作的工具 ，作为软件工程师需要利用好工具 ，需要做好持续学习甚至终身学习的准备 ，需要从繁琐重复的工作中脱离出来 ，提高自己与机器 ，与人打交道的能力 ，将更多的精力投入到需求的分析 、架构的设计等 ，做更多更有价值的事情 。
现在大厂都在研究大模型 ，都希望“降本增效 ” ，如果大家不能及时掌握并运用好工具 ，不能及时转变自己的能力重心 ，很可能被优先替代掉 。如果你有补充或者不同意见 ，欢迎留言交流 。
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