90%代码由AI编写，程序员角色从编码转向编辑审核
近来办了桩致使编程圈轰动的事，其家中百分之九十的代码竟然是由AI助手所撰写，此情况还是CEO达里奥・阿莫迪与马克・贝尼奥夫交谈之际透露出来的。
本来我刚开始听闻这个数的时候是并不相信的，毕竟就在半年之前，阿莫迪讲出“AI在短时间之内能够编写百分之九十的代码”这话之际，好多人都认定他是在描绘不切实际的空想，可不是吗，结果到如今，不只是他自己达成了，就连与之合作的不少公司也都达成了，可是这速度着实是有点超出了预先的估计，这是事实啊。
原本心里寻思着，程序员会不会由于这桩事儿而失去工作，随后却发觉并非如此这般，他们所从事的工作反倒发生了改变，变为了另外一种模样。
曾经，时常坐在那里敲代码的程序员天天皆是如此，如今，他们更似“编辑”，先是有人跟他们讲“要做个啥功能”，待写完之后，他们再去瞧瞧代码是否正确，或者找别的模型来协助进行优化 。
我认为这种转变挺不错，起码不用每日与重复代码较劲儿了，能够腾出时间想更为重要之事呀。
就讲那次训练最新版本的时候呀，系统集群竟然出现了特别奇怪的错误，那些工程师弄弄这儿，捣鼓捣鼓那儿，折腾了好多天，居然一点儿问题线索都搞寻觅不到 。
没办法只能让去尝试一下，于是AI很快就发现了一个“极为复杂难辨的错误”，随后才晓得是在分布式训练框架之中，数据分片的时间同步出现了差错，这个漏洞以前就连公开错误库里都未曾有过，是人类工程师由于没留意到跨节点的时间戳偏差才没发现的。
从这事儿就能看出来，AI在找复杂问题上，有时候比人还敏锐。
更有意思之处在于，还被要求帮忙改进自身，比如说借助开发上层产品，又或者训练下一个版本的事物，如此这般便形成了一种“循环”，即AI助力AI变得更为优秀，。
这样的操作在以往仅仅是在科幻影片当中才见识过，而如今实实在在地达成了，让人觉得人工智能距离“能够自行进化”又迈进了一步。
的程序员不咋写代码了？角色全变了
内部存在着一个数据，这个数据是颇为有意思的，在今年的一季度期间，针对他们的调研工程师展开了相关调研，调研的结果显示，大家每周用于撰写代码的时间，从过去的40小时降低到了如今的15小时。
省下的时间做什么了呢，多数被用于拆解需求、优化架构了，进而产品迭代的速度变快了许多 。
有个资深工程师，在接受采访的时候讲，以往老是由于重复进行编码，而感觉疲惫，如今情况不一样了，更加专心致力于“做这个功能的缘由是什么”，职业倦怠的状况都变少了。
这种角色转变其实是个信号，以后程序员光会敲代码可能不够了。
得具备与AI协同合作的能力，要能够清晰明了地将业务需求表述出来，并且还必须会对AI所编写的代码进行审查 。
以前厨师要自己动手切菜，现在有机器来帮着切了，于是厨师就得更多地去琢磨菜谱以及味道，这是同样的道理。
然而呢，也存在着一些人，他们产生了这样的忧虑，即倘若长时间不去编写代码的话，对于底层技术所形成的理解，其程度会不会出现变差的情况呢？举例来说，要是在往后遇到了靠人工智能无法解决的问题时，自己还能不能够亲自上手去处理呢？这种担忧并非毫无缘由可言，毕竟某些底层的逻辑，终究还是需要依靠人一步一步地去通过思考彻底弄明白的。
能先实现90%AI代码生成，我觉得有两个原因。
一，他们所拥有的模型，对于代码上下文，具备特别出色的理解能力，能够妥善处理好几种编程语言混合使用的状况；二，他们在很早的时候，就搭建好了AI代码审查流程，以此保障生成的代码匹配公司规范。
不像有些公司，光让AI写代码，不审查就用，很容易出问题。
说起这个，难免要提及，此并非个例，当下整个科技领域，都朝着人工智能编程的方向靠拢 。
现下，差不多占比三分之一的用户所使用的代码，是听从人工智能的，并且使用这类代码的人数正日益增多；谷歌、Meta、微软等这些行业巨头也并未处于闲置状态，它们均已将人工智能编码工具，融入到自身原有的开发流程当中。
不止，巨头们都在抢AI编程这块蛋糕
使用者中，微软里内置的AI助手利用率超过七成之多，它提供对多达十八种主流编程语言的支持；谷歌的Codey在特性方面要更偏向于云原生开发领域，并且与自身的特定服务紧密捆绑结合；Meta的产品选择踏上开通源头并免费使用的路线，这种情况适宜于中小型企业以及以个体身份从事研发事务的开发者群体。
各家都有自己的方向，看得出来是想在AI编程这块分杯羹。
然而要依照我的看法来讲，那百分之九十以及三分之一，看上去二者皆是借助人工智能来编写代码，可实际上它们还是存在差别的，是不一样的呀。
大概三分之一的程度最多只能算得上是“帮把手”，而达到90%那可就是“主力”的角色了，这样情况就等同于编程所要遵循的逻辑已然发生了改变，在以往的时候乃是人占据主导地位去编写代码，现如今却是人占据主导地位去提出需求、审核代码，改成由AI来负责执行 。
先前曾有预测，到二零二六年的时候，全球超过一半的大企业，其百分之七十以上的代码将会由人工智能生成，而在二零二三年的时候，这个比例才仅仅只有百分之十二，这样的增长速度着实是挺令人惧怕的。
为啥AI编程能发展这么快，核心还是大语言模型进步了。
比如说，今年推出的GPT - 代码专项模型，它在重构代码方面，准确率相当之高，能够将老版本代码自动化地转变为新版本；字节跳动所拥有的相关技术，还具备跨语言翻译代码的能力，像是可以把Java代码转换成为Go代码，其准确率亦是颇为可观。
这些技术实现突破，使得AI不但能够编写代码，而且还可以修改代码，并且还能够翻译代码，其具备的能力变得越来越全面了。
这种变化对于行业而言影响程度是颇为巨大的，举例来说，亚马逊在今年第二季度运用AI编程工具，将“黑五”促销系统的开发周期由3个月缩短至1个月，并且线上故障数量还减少了六成；摩根大通借助AI审查代码，使得漏洞检测率由75%提升到了98%。
当效率得以提升，安全性也随之提高，这必然会致使更多公司倾向于采用AI编程，然而挑战同样众多。
之前存在一家互联网公司，让AI去编写支付模块的代码，编写完成后没有进行审查就直接投入使用，最终产生了一个计算方面的漏洞，为此赔付了100多万。
还有一部分调查，将近四成的开发者表示，在长期使用人工智能之后，他们自己编写复杂算法的能力出现了下降的情况。
故而讲，即便AI极其厉害，可也绝不能完全依赖它，人依旧需要切实把控好关键环节，当然与此同时机遇也是颇为繁多的。
此刻，“低代码/无代码 +AI”的平台，其用户数量超过了5000万，但其中接近一半并非专业开发者，像是产品经理、运营人员等，也能够借助AI进行简单开发 。
有一家起初创办的公司，其人员仅仅只有三人，依靠人工智能编程工具，达成了其他人由十人所组成团队才能完成的工作，成本降低了百分之六十。
这表明，AI编程具备降低开发门槛的能力，使得更多人能够参与其中，说不定往后会有更多全新的商业模式涌现出来。
AI主导编程的时代是真的来了，不是遥不可及的未来。
以后，程序员的核心能力，会发生变化，从单纯的“写代码”，转变成“跟AI协作”，以及“弄明白需求”，还有“掌控好质量”。
对于个人来讲呀，尽早去适应这般变化，才能够不被淘汰掉；对于公司而言呢，搭建好AI代码的管控体系，才可以既使 AI 用好，又不会出现问题 。
如此看来，软件开发行业的这场变革，才刚刚开始。
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