AI

说到 AI 是否会取代程序员，我的答案是会，但又不完全会。 在我看来，所谓的取代，其实是要求程序员提升自身能力，向更高层次发展，将比如某个通用函数的封装、代码漏洞检查这类已熟练掌握的工作交给 AI，自己则转变为发布和验收的角色，也就是按照自己的想法下达任务，然后验收任务，形成一个闭环。 AI 在实际应用中确实面临一些问题，以下是我想到的几点： 怎样确保 AI 能完全依照你的想法，实现你想要的效果？ 如何判断 AI 生成的内容是否正确？ 何时该使用 AI，何时不该用？ 就第一个问题而言，未来很可能会演变成面向 AI 编程。你看，现在都已经有 “Prompt 工程师” 这个职位了，他们的职责就是做好与 AI 的沟通工作，思考如何用精准的描述告诉 AI 该做什么。 回顾人与计算器的交互历史，从最初使用 0 和 1 二进制进行沟通，到后来发展出 C/C++/Java 等高级语言，这些都是对 0 和 1 的上层封装。如今与 AI 交互也是同理，只不过现在我们是用现实中的自然语言与它交流。 至于第二个问题，关键在于你自己得懂，也就是说不可能完全依赖 AI 而不学习新知识。不然，你怎么判断 AI 生成的内容是否正确呢？ 对于第三个问题，何时使用 AI 就需要进行评估判断了。有些事情看似用 AI 能很快完成，但实际使用时，因输入指令不够具体准确，产出结果可能天差地别，常需多次调整才能满意，自己动手做或许更快，还免得在与 AI 的磨合中浪费时间、徒增郁闷。 除此之外，很多人都提到，既然 AI 能生成一整个项目的代码，那还要程序员干什么呢？ 其实，AI 生成的只是项目第一版需求的代码，可项目又不是一锤子买卖，后续还需要不断迭代和更新。这时候该怎么办？全都交给 AI 处理吗？ 理论上似乎是可行的，但就我使用 dev0、豆包和阿里云 AI 等工具开发网页的体验来看，效率实在不高。每次修改一点点内容，AI 都要重新生成全部代码，这个过程极其漫长，项目越大，等待的时间就越久。而且，如果输入的指令不够详细具体，得到的结果相差甚远，还得不断调整到满意为止。有这时间，我自己早就把代码改好了。所以在这种情况下，除非你的 prompt 能力特别强，否则真的是对 AI 又爱又恨。不过话说回来，人与人之间沟通都可能出现信息失真，更何况是与机器沟通呢？面对全是 AI 生成的代码，你真的有足够的信心直接部署到生产环境吗？ ...