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??萬物從心起，心動則萬物動🏄?♂?

??ChatGPT 橫空出世后，“AI 即將取代程序員” 的觀點一度引發(fā)熱議，至今尚未完全冷卻。作為一名服務(wù)端開發(fā)工程師，同時也是 ChatGPT的“忠實”用戶，經(jīng)過將近一年的使用，今天抽空寫一篇文章，談?wù)勛约簩Α癆I 時代，程序員何去何從？”這一問題的看法。

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前言

??2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發(fā)布了一款名為 ChatGPT 的聊天機器人程序，旋即引爆網(wǎng)絡(luò)，在全球范圍內(nèi)引起巨大反響。緊隨其后，各種大語言模型如雨后春筍不斷出現(xiàn)。國外如 Google 的 Bard、Anthropic 的 Claude，國內(nèi)如百度文心一言、阿里通義千問、訊飛星火認(rèn)知大模型、昆侖萬維天工大模型等。

??相較于之前的模型，以 ChatGPT 為代表的大語言模型在代碼生成、代碼解釋能力方面有了質(zhì)的飛躍，很多程序員已經(jīng)開始借助大語言模型編寫、優(yōu)化代碼，因此很多人認(rèn)為 “程序員即將被 AI 所取代”。

二、程序員會被 AI 取代么？

??“AI 取代程序員” 并不是什么新鮮的話題，事實上，早在“低代碼”概念出現(xiàn)時，人們就已經(jīng)開始討論程序員是否會被淘汰的話題了。在 ChatGPT 橫空出世后，該話題被人們連夜從地里挖出，重新裝扮后，緊急上線，再度推上了熱搜。

??目前，一些有條件的人已經(jīng)開始借助 AI 來學(xué)習(xí)技術(shù)、編寫代碼和輔助解決問題等。AI 技術(shù)極大地縮短了掌握知識的路徑，一些原本需要讀很多書、看很多專欄才能搞懂的知識點，讓 AI 工具給你舉例子，并用通俗易懂的語言來解釋，就可以快速地掌握。一些看似并不復(fù)雜的代碼，如果你自己去寫可能要寫半小時， AI 則可能只需一兩分鐘就能產(chǎn)出，而且質(zhì)量往往更高。有了 AI 的加持，那些編程經(jīng)驗并不豐富的初級工程師，也可以 “寫出” 相對優(yōu)秀的代碼。

??AI 給很多行業(yè)帶來無限可能，在部分場景下，AI 可以大幅提高開發(fā)效率。在不久的將來，AI 有望取代一些低水平（比如僅會 CRUD）的程序員 。不過，就筆者使用 ChatGPT 輔助編程的經(jīng)驗來看，AI 目前生成代碼的水平，要全面取代程序員還有很長的一段路要走。

三、服務(wù)端開發(fā)尚難被 AI 取代

??大型軟件系統(tǒng)，本身往往具有較高的復(fù)雜度。我們可以簡單地將復(fù)雜度分為兩個維度：業(yè)務(wù)與技術(shù)。高業(yè)務(wù)復(fù)雜度的系統(tǒng)，必須進行科學(xué)、有效的需求分析與領(lǐng)域建模，方可在滿足當(dāng)前功能性需求的同時獲得可持續(xù)演進的應(yīng)用架構(gòu)；高技術(shù)復(fù)雜度的分布式系統(tǒng)，則需要充分考慮諸如高并發(fā)、高可用、高性能、數(shù)據(jù)一致性等非功能性問題，才能在設(shè)計權(quán)衡中尋求技術(shù)架構(gòu)最優(yōu)解。 縱觀全球，AI 的水平尚無法應(yīng)對上述兩種復(fù)雜度。

??此外，大模型雖然具備生成代碼、解釋代碼甚至優(yōu)化代碼的能力，但是還多停留在 “函數(shù)/方法” 維度，不能很好地生成類維度、模塊維度、項目維度的代碼。同時，生成的代碼仍然需要人工審閱、優(yōu)化、部署、驗證。對于復(fù)雜的任務(wù)，還需要人工拆解為大模型能夠 “理解” 的粒度。

??再者，即便不考慮數(shù)據(jù)安全、自研模型成本等因素，單就服務(wù)端研發(fā)流程來看。編碼只是整個軟件生命周期的一環(huán) ，軟件開發(fā)還包括需求分析、抽象建模、系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)設(shè)計、非功能性設(shè)計、測試、運維等環(huán)節(jié)。很多時候，編寫代碼作為解決問題的最終手段，并不困難，而困難在于對問題的識別、理解、定義和抽象，這些都依賴人工反復(fù)推演。當(dāng)一個問題被明確并拆解到軟件項目維度的時候，面對確定的任務(wù)、清晰的目標(biāo)、合理的架構(gòu)，可以解決問題的人就非常多了，AI 自然也才有用武之地。

四、服務(wù)端開發(fā)何去何從？

??AI 時代必將對人類社會的生產(chǎn)、生活帶來深刻的變革。雖然目前大模型還存在很多缺點，如幻覺、推理能力弱等問題，但是，其潛力不可小覷。某種意義上，正是因為大模型還不完美，我們才沒那么容易被淘汰。

??AI 時代，簡單、重復(fù)的任務(wù)被 AI 取代是不可避免的。新的時代，我們需要重新審視核心競爭力的內(nèi)涵， 持續(xù)學(xué)習(xí)，不斷夯實自身的能力護城河。只有技術(shù)積累有足夠的深度，才能提高對 AI 生成信息的辨識能力，才能在享受 AI 帶來便利的同時，控制、降低其負面影響。

??以服務(wù)端開發(fā)崗位為例，領(lǐng)域知識是最基礎(chǔ)卻又最重要的能力，但是，只有當(dāng)領(lǐng)域知識形成體系時，才可以稱之為真正的核心競爭力。那么，如何才能使自己的領(lǐng)域知識體系化呢？

??想象一下，為什么你對家所在的小區(qū)周邊特別了解，隨便把你放在一個角落，你都能慢慢摸索出來？究其原因，是因為你腦海中已經(jīng)形成了小區(qū)周邊的整體大圖，并對關(guān)鍵節(jié)點了然于胸。如果把你放到陌生的小區(qū)，你可能就懵了，關(guān)鍵節(jié)點、整體大圖都沒有，胡亂摸索，即便你把摸索路上所見到的每一個下水道井蓋的情況都搞清楚了，也沒什么意義，再過幾條街你就忘了。

??回到上面拋出的問題，高效學(xué)習(xí)、知識體系化的關(guān)鍵在于：構(gòu)建宏觀層面的整體大圖，并深入理解關(guān)鍵知識點。這些關(guān)鍵點就是這個領(lǐng)域的骨架、支點。缺少骨架和支點自然難以體系化，缺了宏觀大圖則容易誤入歧途。

五、業(yè)界首部體系化、全景式解讀服務(wù)端開發(fā)的著作

《服務(wù)端開發(fā)：技術(shù)、方法與實用解決方案》一書取材自阿里和螞蟻集團的精品內(nèi)訓(xùn)課程，由資深服務(wù)端技術(shù)專家、技術(shù)講師、阿里第二屆技術(shù)講師課程大賽年度冠軍得主、CSDN 博客專家撰寫。該書理論與實踐結(jié)合，全景式、體系化地闡述了服務(wù)端開發(fā)，內(nèi)容包括以下兩個部分。

• 第一部分：服務(wù)端開發(fā)的技術(shù)和方法
  首先介紹服務(wù)端開發(fā)的職責(zé)、技術(shù)棧、核心流程和進階路徑；然后從需求分析、抽象建模、系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)設(shè)計和非功能性設(shè)計5個方面展開，結(jié)合案例深入講解了服務(wù)端開發(fā)的實操方法和重難點，為讀者呈現(xiàn)服務(wù)端開發(fā)的全景圖，幫助讀者快速、體系化地掌握服務(wù)端開發(fā)的知識和方法。

• 第二部分：服務(wù)端典型問題的解決方案
  針對高并發(fā)、高性能、高可用、緩存、數(shù)據(jù)一致性、冪等、秒殺等服務(wù)端開發(fā)實踐中的典型問題，給出了對應(yīng)的解決方案和開發(fā)規(guī)范，同時還結(jié)合案例深入分析了不同方案的優(yōu)缺點。此外，還總結(jié)了接口設(shè)計、日志打印、異常處理、代碼編寫、代碼注釋等落地層面的行業(yè)案例和規(guī)范。

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讀者對象

• IT 從業(yè)人員：服務(wù)端開發(fā)工程師、客戶端開發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、測試開發(fā)工程師等。

• 高校學(xué)生：計算機、軟件、自動化、電氣、通信等專業(yè)有志于進入 IT 行業(yè)的在校學(xué)生。

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