隨著 AI 技術的飛速發展，特別是大模型的出現，傳統的程序員角色正在經歷深刻的變革，我們不得不重新對自己進行審視和思考。

通用領域大模型的“泛化能力”

在過去的二十年內，AI 領域的大部分研究和應用都集中在完成一項特定的任務中，例如：分類圖片、總結文章、多語言翻譯等，然而隨著模型參數的增加， ChatGPT 的出現體現了“大模型”在通用領域內令人驚嘆的能力，一些不存在于模型內的泛化能力突然出現了，AI 突然從大型的復讀機變成了真正的人工智能。

上圖是給 ChatGPT 一張梗所做出的回答，我們可以發現，ChatGPT 不僅正確識別出了圖片表象的炸雞和隱藏的世界地圖，更推測了炸雞所在的“食品”和世界地圖的“地理”之間的結合想表達的“輕松和有趣的氛圍”，這一刻 AI 仿佛不再是冰冷的，而是擁有了某種靈魂。

具有想象力的多模態的輸入和輸出能力

“模態”本身是一種生物學概念，從人類的角度出發，主要代指觸覺、聽覺、視覺、嗅覺和味覺，而從現在最常見的用戶交互形式上，圖片、聲音和文字承載了主要角色，現在的 AI 能力也已經完全具備了這三者之間的理解與轉換，并且這已經不是以往基于 OCR 等擬合技術的轉換。

現在目前大部分相關的 AI 產品集中在以文字輸入為統一的輸入格式，以 User Chat 代替 User Interface 的方式生成各類其他模態的數據如：大段文字、圖片、音頻視頻、JSON 數據等，我們已經在將開發的核心關注點從以往的實現一個功能進行數據傳遞，轉向為更為核心的用戶需求上，如各類模態內容數據的生成，跨系統模態數據間的聯想、傳遞、轉換。

目前，GPT-4 已經對部分用戶開放了 All Tools 模式，在這個模式下以往需要單獨選擇的聯網能力、圖片生成能力、最多 3 個的插件能力已經被完全整合，GPT-4 會自動根據要求自動使用適當的能力使用適應的模態進行輸出。

結合 AI 的泛化能力，多模態的用戶輸入和輸出具有更大有想象空間。除了 AR、自動駕駛、智能硬件等服務于人的應用場景也得以飛速發展，我們與機器的交互方式也可能會不僅僅局限在視覺、聽覺，在觸覺、視覺、嗅覺、味覺等以往難以被抽象化的模態輸入也可以被進一步的發掘和應用。

AI 對程序員工作模式的沖擊

隨著 AI 能力的涌現，AI 已經對現有的軟件開發模式和程序員的工作模式造成了沖擊，并且大語言模型在某些特定語言內的表現甚至超過了大部分的程序員。

1、使用自然語言生成代碼
編程語言的進化歷程就是從低級語言逐漸向高級語言的轉變，從匯編語言=>C=>JAVA，最終必然會經歷演變為自然語言的階段，而 AI 使得自然語言向相對低級語言的轉變成為了可能，而且在現階段下，只要單個任務足夠清晰和簡單，AI 已經可以超越很大一部分的程序員，并且不得不承認的是，編程語言在一定程度上只是人類和計算機系統間傳遞信息的一種模態，程序員在其中扮演的角色只是翻譯官。

上述是一個基于匯編語言 8086 指令集實現階乘函數的問答，我甚至因為手機尾號是 8084 打錯了指令集名稱，Chat GPT 4 給出了相應的匯編代碼和對應的注釋，雖然因為沒有匯編環境沒有進行執行，但捫心自問，我們在沒有編譯環境和代碼提示時面對自己的常用語言手寫代碼，真的可以做到無調試成功運行么？

2、使用 AI 輔助編程
目前微軟已基于 GPT 4 發布了 Github Copilot，在不對現有開發進行沖擊的前提下為程序員提供了可靠的輔助編程工具，Github Copilot 不僅可以理解上下文的語義，而且可以從整個項目的角度跨文件獲取上下文進行代碼生成。

隨著 AI 能力的提高，AI 已經可以作為 Asstent 或 Copilot 的角色輔助程序員進行開發，程序員的職責已經逐漸演變為負責規劃任務和驗收結果，其中具體的編碼工作已經逐漸在被 AI 替代。

3、模擬人類協同

我們心中完美的軟件開發團隊是各類人員各盡其職，擁有匹配自身的完美技能，且人員之間可以高效的進行溝通，但是假設其中的某類人員可以完全用 AI 進行替代的話會怎樣呢？

就現有技術而言，AI 已經完全已經可以勝任部分相對固定的物料生成，人工的工作主要集中在 prompt 的錄入和產出物的審核上，相信大家在各個視頻平臺上，從很久以前就已經開始聽過無數小帥和小美的故事了。而且在我身邊已經有某些游戲游戲公司完全裁掉了自己的原畫部門和內容部門，將內容生成的職責直接合并到了原產品部門。

人類行為的交互模擬
目前已經有大量的 AI 社會模擬項目涌現，可以對一個特定環境進行設定，給于各個 AI 一個特定的“人設”成為單獨的智能體，各個智能體不停模擬相互關系進行迭代。
我們完全可以將環境設定為一個完美的軟件開發團隊，給于各個角色賦予特殊的職能，并使用特化的小模型進行賦能，當我們對模擬的環境按下了加速鍵，在算力足夠的情況下又會發生什么，西部世界仿佛已經開始照進了現實。

AI 給我帶來的焦慮感

本次 AI 浪潮經常被稱為 AI 的 iPhone 時刻，但是 iPhone 只是優化了一部分的人機交互形式，讓 PC 互聯網進化到了移動互聯網，而此次的 AI 浪潮更多的意義在于生產力的提升與替代，仿佛隱約代表著新一代的工業革命。

英國工業革命時，紡車的出現令生產效率大幅提高，手工紡織工人的就業機會急劇減少。曾幾何時程序員仿佛帶有著某種神秘的光環，而此次 AI 能力的涌現最讓我焦慮的是，讓我深刻認識到了程序員的“研發技能”不再具有壁壘，已經隱隱有了被 AI 替代的可能性，我以前自以為的高技術的能力的一部分已經成為了可以被替代的普通工作。而且 GPT-5 已經在路上，我已經不得不重新思考我的自我定位和工作方式。

程序員角色的轉變

本次 AI 革命沖擊的主體不是體力工作者，反而是很大一部分的智力工作者，程序員作為智力工作者的一大群體，在企業中同時也消耗了極大的成本。可以預見的是，程序員的部分崗位和職能必然會被 AI 所沖擊。

首先，我們要認識到自己可以被替代的能力和不可以被替代的能力，從程序員的本身職能出發，我們要脫離將需求翻譯成代碼的基礎能力，而更加關注更高階的邏輯規劃能力、架構設計能力、創新能力。

其次，大部分程序員往往是相對內向且不善于表達的，雖然 AI 具有了很強的理解和聯想能力，但準確的需求描述和 prompt 描寫能力，也會影響了你驅動 AI 產出內容的效率和質量。產品經理往往在表達能力上優于絕大多數的程序員，是很值得我們進行學習和借鑒的。

最后，我們不得不重新定義自己的工作流程，將工作進一步的進行細化并將部分工作交于 AI 進行實現，如：

更加關注軟件工程本身，將更加“簡單純粹”的函數交于 AI 實現

使用 ChatGPT 解決通用領域問題

使用 Github Copilot 提高編碼效率

在 Hugging Face 選擇合理小模型解決領域問題

使用 DALL-E 和 Midjourney 生成圖片

用 Notion AI 做日常記錄和文檔生成

不僅局限于末端 Skill / Tool / 個人能力，將自己的思想和思維方式賦能 AI Agent

我相信，隨著的 AI 從現有的“人工智能”向著細分領域“智能體”進行轉變，程序員本身的角色也會隨著現在的“碼農”向著更高階的“創新者”進行升階，我們要深刻的認識到，使用 AI 工具并不是為了減輕工作的“負擔”，而是為了調整工作的“重點”。

未來我們可能會和 AI 同臺競技

在《圣經》中，亞當和夏娃因為偷吃了“智慧之果”就被趕出了伊甸園成為了人。而面對擁有永生的 AI，人只能使用拔網線和拔電源的方式限制 AI 成為神。

科幻已經映照進了現實，AI 此刻離我們仿佛很近但又很遠，仿佛離我們很遠但又很近

電影《流浪地球》2019～2023

劇《疑犯追蹤》2011～2016

書《失控》《科技想要什么》《必然》《5000 天后的世界》1994～2023

隨著通用 AI 能力的發展和 Token 問題的解決，領域 AI 必然會以“智能體”的形式代替特定崗位的工作職能和人類同臺競技，但淘汰我們的不是 AI，而是會使用 AI 的人，此時此刻，各位還覺得 Chat GPT 那 20 $/月的價格還很高么？