2024年底，AI程式設計領域的領頭羊Cursor完成了1億美元的融資，並以26億美元的估值穩居行業第一，短短四個月內估值暴漲6.5倍。
不久前，創業公司Devin以“AI程式設計師”為宣傳點，在沒有任何產品正式釋出的情況下，就以20億美元的估值籌集了1.75億美元。
更早之前，谷歌在第三季度財報中披露，目前公司25%的程式碼已由AI生成。
AI的快速發展，讓許多傳統程式設計師感到擔憂。那麼，在2025年，AI真的會讓程式設計師這個職業消失嗎？
IT之家 4 月 5 日訊息，據外媒 TechSpot 當地時間週四報道，微軟首席技術官 Kevin Scott 預測，到 2030 年，95% 的程式設計程式碼將由 AI 生成。不過，他迅速澄清，這並不意味著軟體工程的工作將完全由 AI 接管。
他同時澄清說，這並不意味著 AI 將取代軟體工程師 —— 人類依然會寫程式碼，但這一變化會讓我們從程式語言的輸入大師，轉變為 AI 指令的引導者。
他認為，AI 並不會取代開發人員，而是將從根本上改變他們的工作方式。工程師們將不再像以前那樣逐行編寫程式碼，而是更多依賴 AI 工具，透過提示和指令生成程式碼。在這種新的工作模式下，開發人員將專注於引導 AI 而非手動程式設計。
據IT之家瞭解，其觀點提出，工程師們透過明確提出需求，能夠讓 AI 處理大部分重複性工作，從而騰出更多時間專注於設計和解決問題等更高層次的任務。
Scott 也承認目前的 AI 系統仍有很多侷限，尤其是在記憶保持方面。他指出，現有的 AI 助手“過於事務化”，無法記住過去的互動，也難以隨著時間推移適應使用者的需求。
不過他也認為這只是暫時的，他預測未來的 AI 工具將在個性化和上下文感知方面做得更好，並且能夠透過學習過去的互動來提升效能。未來一年，AI 的記憶能力將大幅提升。
計算機專業還有必要讀嗎？
最近段永平在浙江大學的採訪發人深省，其中一段話的大意是：“學習的重點不是學習知識本身，而是學習學習的能力”。計算機專業要學習的永遠不只是程式語言，而是學習方法論，培養學習能力，以及學習如何在工作中做到“需求明確、指令明確、方案明確”。
很多人都聽說過Prompt工程中的一項技術——思維鏈（ChainofThought,CoT）。我們也知道，要用好思維鏈，需要很好地拆解任務，將一個複雜的任務分解成一系列可執行的步驟，然後一步一步地引導AI執行。
培養自己拆解問題的能力
拆解任務本身就不是一項簡單的能力。拆解之前，不但要對整個任務有清晰和全面的認識，而且要確保拆解後的每一個步驟都具有可操作性。
有人可能會問，AI發展到一定程度後，是不是就不需要人工拆解任務了，AI就能夠直接從頭到尾地完成任務？
人工智慧在未來的發展潛力無限，我們難以準確預測。但是，要AI在沒有任何輸入的情況下就完全理解人類的需求是不可能的，除非AI擁有讀心術，可以透過掃描大腦就得知你需要開發什麼樣的軟體，需要什麼功能、面向哪些使用者、具體需求是什麼、最終呈現形式是什麼？
即使有一天AI發展到如此程度，你會把自己的一切都交給AI管理嗎？讓AI替你做所有的決定，從而使自己喪失控制權？顯然不會。正因如此，很多人更傾向於掌握控制權。AI只是工具，而不是替我們做決定的主人。
