为什么软件工程正处于重大变革的边缘？

软件工程正处于重大变革的边缘，这由作为生成式AI部署的大型语言模型（LLMs）的出现所驱动。尽管关于这是否构成真正人工智能的争论仍在继续，但ChatGPT和Google Bard等LLMs令人印象深刻的功能已得到广泛认可，不容否认。

在软件工程中拥抱AI已不再是可选项。任何拒绝采用AI的IT部门或软件工程公司无疑将落后并变得无关紧要。同样，抵制这一变革技术的开发人员也将很快变得可被替代。

汲取过往教训

回顾Dreamweaver等网站开发工具的演变，我们可以看到与当前AI革命的相似之处。虽然Dreamweaver等工具实现了网站创建的自动化，但它们并未使人类网站开发人员过时。同样，现代网站构建器和平台的可用性并未消除对熟练开发人员的需求。相反，这些工具加速了常规任务的开发，使人类开发人员能够专注于更复杂的挑战和自定义功能。

LLMs和生成式AI的发展已达到临界点。GPT-3、GPT-4、ChatGPT和Google Bard等模型吸引了文化关注并激发了创新。鉴于其潜在益处，一家软件工程公司最近为其工程师购买了GitHub Copilot许可证。利用OpenAI Codex技术，GitHub Copilot简化了繁琐的任务，提供智能自动补全建议，甚至生成错误处理代码，从而提高了工程师的生产力。

人性化关怀

虽然GitHub Copilot和类似工具提供了显著优势，但必须认识到其局限性。生成的代码经常包含错误；某些样本可能难以维护或扩展。这强调了一点：人类开发人员远未过时；他们的专业知识仍然不可或缺。

生成式AI工具将放大开发人员优先考虑的事项。那些只关注速度而忽视质量的人可能会以更快的速度生产劣质软件，给未来的清理和维护工作带来负担。同样，将代码视为商品并将工程师视为单纯的代码生成齿轮将导致停滞。然而，那些重视创新、质量和批判性思维的人，可以与人类工程师合作，利用LLMs的潜力。

释放潜力

要释放大语言模型（LLM）的真正潜力，必须对其进行质量训练，并有效引导其与人类工程师的协作。训练模型生成安全、可扩展、可维护且风格规范的代码至关重要。此外，强调测试驱动开发（TDD）并培养人工智能与人类工程师之间的共生关系，将带来解决复杂挑战的强大方案。

在人工智能革命的早期阶段，LLM 等商品代表着原始潜力。正如生铁锭必须锻造成有用的工具一样，软件工程师必须塑造 LLM，使其符合人类的需求和价值观。构建一个完全自动化的“商品化”软件开发代码组装机将是悲剧性的，会导致衍生且经常存在缺陷的系统。相反，我们应该通过负责任地应用人工智能来推动人类抱负的进步。

负责任的前行之路

十年后，软件工程师应致力于避免由人工智能不负责任使用导致的反乌托邦未来。软件行业不应被清理自动化愚蠢行为后果的负担所累，而应利用人工智能追求崇高目标。通过训练生成式人工智能与人类工程师有效协作，我们可以将优秀的工程师转变为能力卓越的“赛博格”混合工程师，结合人类和人工智能的优势，创造非凡的解决方案。

机器人协作者并非为了取代软件工程师，而是为了增强他们的能力。通过负责任地训练和应用，它们将造就更优秀的工程师。人工智能不会使他们过时，而是使他们能够应对挑战，创造出超越人类或人工智能独立完成的解决方案。

人工智能代码生成的时代势不可挡，软件工程师必须适应以保持竞争力。ChatGPT 和 Google Bard 等大语言模型为增强开发人员的能力提供了巨大潜力。然而，他们必须谨慎行事，训练这些模型以确保质量，同时保留人类工程师的独特贡献。通过这样做，他们可以开辟一条通往未来的道路，在那里人机协作将在软件工程领域解锁非凡的成就。