API經濟 – 什么是API經濟？
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人工智能編程的時代已經來臨，它不僅僅是一種配角，更是一種輔助手段。人工智能已經在改寫代碼創建的規則，然而，這只是其潛力的冰山一角。在不遠的將來，算法有望消除語言障礙并從根本上改變人類開發人員的角色。那么，我們是否正在見證人類程序員的終結呢？讓我們來看看吧。
Stability AI 的首席執行官為程序員描繪了一幅黑暗的圖景，大膽聲稱人工智能將在短短五年內取代他們。OpenAI 正在全力以赴，組建一支由外部承包商組成的“大軍”來加強他們的模型訓練，這可能會消除入門級編碼工作。彭博社不祥地宣稱，印度 500 萬程序員的龐大群體正處于人工智能就業災難的邊緣。盡管有這些可怕的預測，Reddit 上的討論表明許多程序員對自己的工作保障漠不關心。但面對如此徹底的轉變，我們還能承受如此自以為是的后果嗎？
如果你認為人工智能只是一個配角，也許你應該重新考慮一下。確實，目前，盡管人工智能可以模仿人類書寫輸出的語法和結構，但它常常難以理解“內容”背后的“原因”。換句話說，它缺乏對底層邏輯和意圖的深刻理解。
盡管如此，令人震驚的是，92% 的美國開發者在工作和空閑時間都在使用人工智能編碼工具。這些智能算法可以生成40% 的代碼，從簡單的腳本到復雜的腳本。人為錯誤正在成為過去。開發速度得到大幅提升，人工智能將代碼文檔時間縮短了 45-50%，將代碼編寫時間縮短了 35-45%。
人工智能的影響力并不局限于單一語言；它涵蓋了所有這些。我們自己的數據顯示，Java、Python 和 C++ 開發人員同樣受益于 Machinet 的 AI 聊天功能，該功能可以通過使用特定項目的上下文和提供的描述來生成代碼。這種包容性使用戶參與度提高了 25%。?
但我們還不止于此——人工智能已經暴露了應用程序中的錯誤，確保產品堅如磐石、可靠且穩健。神經網絡可以不知疲倦地掃描人類可能錯過的漏洞。人工智能正在磨練其識別軟件弱點并增強其防御能力的技能，使我們離人類監督可能被淘汰的未來又近了一步。
人工智能的算法甚至掌握了代碼翻譯的藝術。人工智能就像一個多語言程序員，分析用一種語言編寫的代碼，然后用另一種語言創建等效版本。例子已經存在了——IBM 最近推出了它的助手，它使用人工智能模型將 COBOL 翻譯成 Java。問題是，當人工智能最終能夠完成這一切時，誰還需要人類專家或多種編程語言？
我相信，像 GPT-4 這樣的大型語言模型的崛起是無法阻止的。他們既理解自然語言又理解代碼，從而前所未有地模糊了界限。?
人工智能的接管引發了人們對編程領域未來的疑問。如今，存在數百種編程語言，并且定期開發新的語言。有幾種已在業界積極使用。根據PYPL 指數，Python 是全球最流行的語言，其次是 Java、JavaScript、C# 和 C/C++。其他數據顯示，截至 2022 年，JavaScript 是軟件開發人員中最常用的語言。有些語言適合類似的目的和應用，Java 和 GO 就是一個例子。
那么，隨著人工智能越來越精通編碼，這些都有自己的利基和用途的語言會變得毫無用處嗎？我相信人工智能即將淘汰舊的、速度較慢且安全性較差的技術。這可能會導致語言的集中化，只有最快、最有效的語言才能持久。開發人員將不再根據個人喜好或歷史代碼庫來選擇它們。相反，他們將根據他們的表現被選中。人工智能驅動的工具將對它們進行仔細分析和基準測試，以確定特定任務的最佳選擇。這些分析將考慮執行速度、內存使用和可擴展性等因素。
甚至可能會出現一種用于一般編碼任務的、人工智能友好的中央語言。盡管如此，一些專門的技術仍將在科學計算等利基領域占有一席之地。當特定問題需要使用人工智能時，人工智能可以促進它們的集成。這種混合方法將集中化的效率與專業化的力量結合起來，為開發過程提供靈活性和多樣性。
人工智能的影響力不僅僅局限于創建新代碼。它也是一個潛在的遺產殺手。從過時的語言遷移到更新、更高效的語言可能是一個繁瑣且成本高昂的過程。然而，保留遺留系統也是一種財務負擔。通常，技術團隊將大約 75% 的開發預算分配給維護任務。如果組織繼續依賴舊解決方案，他們預計年度預算將增加約 15%。
這就是人工智能驅動的遷移工具的用武之地。它們將使組織更輕松地將現有軟件更新為新時代的最佳語言。人工智能驅動的產品將自動分析和理解過時代碼庫的復雜性。他們將識別遺留代碼中的核心功能、依賴關系和潛在問題，從而使規劃和執行遷移過程變得更加容易。
我什至期望人工智能能夠識別給定項目最合適的語言，并自動轉換代碼庫，重寫部分以遵循最佳實踐，消除冗余或棄用的功能，并優化結果以提高性能和安全性。像這樣，人工智能驅動的遷移工具將逐漸使遺留代碼成為過去。
最終，在這個人工智能主導的領域，人類程序員的角色將會發生轉變。他們將彌合業務需求和人工智能功能之間的差距，而不是手動編寫代碼。他們將定義目標、提供反饋并確保代碼符合他們的愿景。本質上，開發人員將成為具有基本編程知識的“連接器”。與此同時，我可以看到人工智能編碼助手演變成具有用戶友好界面的整體解決方案，使人們能夠有效地將他們的需求傳達給算法。
這些變化將使編程領域民主化。目前，全球有超過2600 萬軟件開發人員。人工智能的進步正在為數十億人成為軟件創建者鋪平道路。他們將能夠請求算法來制作定制的應用程序，無論是游戲還是企業程序。考慮制作以貓為主角的新版《憤怒的小鳥》嗎？只需向人工智能系統解釋您的想法并立即獲得結果，無需了解這個黑匣子到底是如何工作的。?
在這種背景下，出現了一個緊迫的問題：在這個新興范式中，初級和中級開發人員面臨著什么？在我看來，不多。人工智能有望在各個方面顯著超越他們。他們可能會發現自己成為人工智能主管或獨立磨練自己的技能，也許通過參與經濟回報較低的項目來達到高素質和高薪程序員的熟練水平。
后者在錯誤成本高昂的領域仍將受到需求，準確率提高 5% 可以轉化為數百萬甚至數十億的節省。例如，高頻交易（僅 10 毫秒的差異就可以決定利潤或損失）、銀行業和軍事技術編程。
這種轉變將在程序員之間引發真正的全球競爭。“足夠好”已經不夠了。程序員需要追求卓越，才能與全球同行和人工智能競爭。
轉自: www.unite.ai，閱讀原文，作者:烏拉吉斯勞·延昌卡，?2024 年 1 月 18 日
