说实话，许多开发者正感到焦虑。他们担心人工智能，尤其是能够编写代码的聊天机器人，会让他们的工作变得多余。

对软件开发感兴趣的年轻人开始犹豫，思考自己是否还应该进入这个行业。而经验丰富的开发者则担心被淘汰，被自动化取而代之。

但让我们冷静下来，深呼吸，仔细想想。几十年来，每当新技术出现时，人们总会感到恐慌。当汽车行业开始引入机器人时，工人们担心失业；当办公室普及个人电脑时，人们害怕不再需要文员；甚至早在工业革命时期，许多人也认为蒸汽和煤炭驱动的机器将取代熟练的工匠。

然而，事实证明，技术并非单纯取代人类，而是增强和辅助我们的工作。关键在于，我们必须适应并学习如何与新技术共存。例如，汽车制造业的工人学会了控制和维护机器人，而办公室职员掌握了文字处理和电子表格技能。

软件开发行业的人工智能也是如此。作为开发者，我们需要积极拥抱AI，深入了解它，并思考如何让它成为我们职业生涯的一部分。

拒绝AI，才是真正的风险

现实一点：如果我们拒绝接受AI，才真的可能面临失业风险。但这与软件开发行业的一贯规律并无不同。在20世纪80、90年代，COBOL程序员不得不学习C++，否则就会被淘汰。十年前，jQuery开发者不得不掌握React或Angular，才能继续在前端开发领域立足。这种技术变革并不新鲜，只要我们想继续从事软件开发，就必须保持技术的前沿性。

那么，我们应该如何拥抱AI，并继续在软件开发领域前进呢？

学习AI：软件开发者的未来

对于软件开发人员而言，AI集成主要涉及两个方面：

1. 将AI作为助手，提高编写代码的效率。
2. 在应用程序中集成AI功能，提升产品竞争力。

让我们分别探讨如何学习这两种方法。

AI作为编码助手

如今，科技生态系统正迅速涌现大量AI工具，旨在帮助开发者以更快的速度编写代码。虽然目前还无法预测哪款工具会最终占据主导地位，但它们通常具备以下几种功能：

• IDE代码补全（如 GitHub Copilot）
• 智能问答聊天机器人（如ChatGPT、Amazon Q）
• AI自动化调试工具
• 测试用例生成器
• 文档生成器

在深入讨论这些工具之前，需要澄清一点：AI被吹捧的一大优势是“加快开发速度”，但如果我们仅仅将其视为提高效率的工具，就会严重低估它的价值。更明智的做法是将AI视为一位全天候的助手——它可以提供帮助，但仍然需要经验丰富的开发者来引导和监督。

借助强大的AI模型，这些工具不仅能帮助开发者更快地编写代码，还能提升代码质量，使其更加健壮、可扩展。例如，在开发新功能时，可以向AI描述用例，并让它检查是否有遗漏的情况，甚至建议额外的单元测试。从某种程度上说，这类似于与一位知识渊博的虚拟搭档进行结对编程。

IDE内的代码建议

• 可回答问题的聊天机器人
• AI 自动化调试工具
• 测试用例生成器
• 文档生成器

在深入讨论这些工具之前，先明确一点：这些 AI 工具的一个主要宣传点是“提高开发速度”。但如果我们仅仅把它们视为加快编程的手段，就可能大大低估了它们的真正价值。相反，我们应该把这些 AI 工具当作随时待命的智能助手，它们能极大地提高我们的效率，但仍然需要开发者的专业指导。

拥有合适的 AI 模型，这些工具不仅能帮助你更快地生成代码，还能确保代码更加正确、优化、可扩展且健壮。例如，在开发新功能时，你可以向 AI 聊天机器人提供一组用例，并询问它是否能补充你可能遗漏的情况——它或许会给出一些额外的单元测试用例。这就像是在进行“AI 版的结对编程”，和一个经验丰富的虚拟伙伴一起合作。

AI编码功能解析

在 IDE 内的代码建议方面，目前最流行的工具是 GitHub Copilot。它可以看作是一种高级自动补全工具，能够读取你的代码和注释，分析函数名称，并给出完整的代码建议——不仅仅是变量名，而是多行甚至几十行代码。尽管它并不总是100%正确，但无疑能极大提高生产力。

当然，任何AI生成的代码都需要仔细审查和调整。然而，在精心优化之后，你很可能会比单独编写代码更快地得到高质量的、可维护的代码。

Copilot 并不是免费的，但目前订阅费用每月仅 10 美元，性价比极高。（而且请记住，你的同行和竞争对手很可能已经在使用它。如果你还在犹豫，不妨思考一下这一点。）

另一个值得关注的工具是 Amazon Q。虽然它的知名度暂时不及 Copilot，但很多使用过这两款工具的开发者更喜欢Q。建议你亲自尝试，看看哪款更适合你的工作流。

聊天机器人：不仅仅是问答助手

另一个值得讨论的 AI 工具是 聊天机器人，比如 ChatGPT。尽管一些开发者仍然对它们持怀疑态度，但它们几乎能回答任何软件开发相关的问题。

假设你在项目规划阶段，还不确定应该选择 SQL 还是 NoSQL 数据库。你可以登录 ChatGPT（建议升级到更高级的模型以获得最佳体验），然后提出问题。例如：

“我正在 SQL（MySQL）和 NoSQL（MongoDB）之间做选择。基于我的项目需求，哪种数据库更合适？它们的优缺点分别是什么？”无论你对这两种数据库的了解有多深入，AI 可能仍然会提供一些你未曾考虑的视角。（再次强调，你的同行和竞争对手已经在利用聊天机器人来辅助决策。）

人工智能调试器

接下来是 AI 调试器。目前，这些工具仍处于早期阶段。最简单的调试方式之一是直接将代码片段复制并粘贴到 ChatGPT 中，并询问它能发现哪些潜在问题。只要使用的是最新版本的 AI 模型，它通常能胜任这项任务。

但更高级的AI调试工具也在不断涌现。例如，Amazon CodeGuru 是一款专门用于代码审查和分析的工具，在这些方面表现出色（截至撰写本文时，它支持 Java 和 Python）。此外，它还能与 GitHub、Bitbucket 等代码库平台集成，进一步提升开发效率。

测试生成器

AI还可以用于自动生成测试用例。例如，ChatGPT 在提供单元测试建议方面非常强大，但正确的使用方式至关重要。

错误的方式：直接将代码粘贴到ChatGPT 中，让它自动生成单元测试。这种情况下，ChatGPT 默认假设代码是正确的，因此它可能会生成一系列代码轻松通过的测试用例，而这些测试实际上并不能验证代码的可靠性。

正确的方式： 详细描述函数的预期行为，包括参数、返回类型，以及预期输出等信息。在真正编写代码之前，先让 ChatGPT 生成测试用例，这样能确保测试覆盖了所有可能的情况。这种方法符合测试驱动开发（TDD）的原则。

目前，AI 生成测试的领域仍在快速发展。虽然我们暂不推荐具体的其他工具，但可以通过 ChatGPT 或 Google 搜索“AI 测试生成器”来关注最新进展。

文档生成器

AI 还可以用于文档生成，自动分析代码并生成相应的文档。然而，与其他 AI 工具一样，目前的文档生成工具仍不够完善，远不能替代专业技术写作者。不过，它们可以提高开发效率，减少手动编写文档的工作量。

在应用程序中集成AI功能

由于 AI 在各行业的广泛应用，许多人认为所有软件都应该内置 AI 功能，通常是通过聊天机器人实现。然而，软件开发人员知道，并非所有应用都需要 AI。例如，计算器应用是否需要 AI 聊天机器人？虽然可以设想一些有趣的用例，但大多数情况下并非必要。

这种对 AI 的盲目追求最终会降温，用户将逐渐理解 AI 在何种情况下真正有价值。因此，开发者的重点应该放在如何有效地将 AI 与应用结合，而不是单纯为了迎合市场趋势。

这意味着我们需要了解 AI 的不同分支，并找到它们在软件开发中的最佳应用场景。例如：

• 医疗领域：计算机视觉可用于医学影像分析，例如牙科诊断。结合 AI 成像技术，牙医可以在疾病肉眼可见之前提前发现问题。
• 金融行业：AI 在欺诈检测方面的表现远胜于传统统计分析方法，能够识别更加复杂的欺诈模式。

AI领域概览

为了有效利用 AI，开发者需要掌握 AI 的多个领域，包括但不限于：

• 机器学习与深度学习：用于欺诈检测、个性化推荐等。
• 计算机视觉：用于医疗影像分析、安全监控、自动驾驶等。
• 生成式 AI：ChatGPT 等 AI 聊天机器人属于此类，此外，它还可用于创建企业知识库，实现自然语言交互。
• 自然语言处理（NLP）：广泛应用于聊天机器人、法律文档分析、文本摘要等场景。
• 语音识别：用于语音助手（如 Siri）、语音转文字等，现代 AI 技术使其在口音适应和复杂语音环境中的表现大幅提升。

结论

本篇文章并未深入探讨AI研究与开发领域，但值得一提的是，这是一个极具前景的领域，未来仍将创造大量就业机会。不过，AI 研究需要扎实的数学、计算机科学和机器学习背景，并通常需要高等学位。

尽管AI仍有很长的路要走，但它不会“取代我们的工作”，而是成为开发者的得力助手。面对新技术，我们应当积极拥抱并持续学习，以充分利用AI赋予我们的强大能力。

作者：Jeffrey Cogswell