导读：人工智能时代，我们开发者们还需要学习新编程语言吗？
背景
作为开发者，我们原来都想知道业界最流行或收入最高的编程语言是什么，也总有源源不断的调查与文章让我们知道。
对于开发者的职业发展，我建议在工作中不断学习，这点特别重要。
但是现在，如果人工智能可以根据一些简单的提示就能生成代码，那么学习编程语言是不是就变得多余了呢？
英伟达的首席执行官黄仁勋说，人类幼崽再也不需要学习编程语言。
“我们的工作是创造计算技术，让任何人都不需要学习编程，并且编程语言是人类的自然语言。现在世界上每个人都是程序员”。
黄仁勋在前不久迪拜举行的世界政府峰会上还说：“我们将第一次可以想像，在公司里的每个人都是技术专家。”
除了人工智能之外，黄仁勋所设想的未来也受益于低代码和无代码工具的传播，这些工具不仅仅被非开发人员使用。Forrester 的研究发现，87% 的企业开发者正在使用低代码开发平台，预计将推动该市场的大幅增长。
但黄仁勋关于无编程的未来预测，他自己也持保留态度。
人工智能炒作机器全速运行，这当然对英伟达有利，但编程在自动化技术数十年中一直存在。
事实上，代码生成技术的发展历史与计算机科学本身的历史一样悠久。
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上世纪 90 年代就进入了市场，通常用于使用模式识别来检测代码中的问题。
这些为我们今天拥有的生成式人工智能工具铺平了道路，从 ChatGPT 到 GitHub 的 Copilot，以及介于两者之间的一切产品。
随着生成式人工智能工具开始进入软件开发过程，开发者跟上这些新趋势和技术仍然很重要。但如果人工智能的目的是成为一个助手，那么这意味着开发者应该是这对组合中更合格的。
为了在未来的软件开发中脱颖而出，我们需要比机器人了解更多。
相关机构正在研究人工智能对教育的影响。哈佛大学计算机科学与技术课程的讲师为学生试验了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，而是指导学生如何自己发现解决方案，就像导师那样。因为，如果你只是向人工智能寻求答案，你将无法学习这个过程，并形成对编码的基本理解。
GitHub 对开发者如何使用其 Copilot 工具的进一步研究发现，在 AI 的协助下，任务完成速度平均可提高 55%。有人建议，节省的时间可以让开发者有机会学习更多语言和框架的细节。
AI 是扩展，而不是限制开发者们对编程语言的了解。
人们还需要学习人工智能辅助开发的新技能。例如，及时的提示工程设计可以有利于开发者更广泛的沟通技巧。如果你能为人工智能助手制定清晰、直接的指令，你就会学会了与同事进行清晰的沟通。
一些企业甚至正在招聘全职提示语工程师，比如戴尔的职位，涉及为各种生成式人工智能应用程序开发和优化有效的提示——而且仍然需要熟练掌握Python。
开发者仍然需要进行代码审查，这与审查同事的代码不同。人工智能生成的代码可能会出现不可预测的错误，因此需要更彻底的方法。
简而言之，开发人员不必受到无代码的威胁，并且实际上可以从这些技术允许的捷径中受益。多年来，编码一直在变得更加易于访问。例如，看看更用户友好的语言（例如Python）的流行就知道了。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，但在监督方面他们仍然需要理解它。
我们可将其视为修补匠与专家的对决。你可以找一个能帮你修理洗衣机的人，甚至可以从 YouTube 上学习自己修理洗衣机，但你也可以聘请专业人士来保证工作更顺利完成，而且许多人仍在选择后面的帮助。
然而，一些企业将利用人工智能带来的机会，用更少的时间或更少的开发人员，做更多的事情。就业市场上的软件工程师角色数量可能会减少，特别是对于那些工具箱里只有编码的人来说。特别是初级职位的需求可能会减少。
结语
如果您现在是该行业的初级开发人员，那么可能是时候升级并确保自己的角色，以面向美好未来～。
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作者：校长
