对于计算机程序员或软件工程师来说，看到当下火热的所展示的能力可能会让他们感到惊慌失措。
在圣诞节之前的公开测试阶段推出。它是一款使用生成式人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的GPT-3大型语言模型（LLM）等技术的聊天机器人，它写的文本几乎难以与人类写的文本区分。由于其强大的能力，它很快就在网上走红，如今已累计数百万用户。
如果你让它用莎士比亚的风格写一首关于树的诗歌，或者是一篇关于AI在行业中的应用的文章，它便会满足你的要求。
然而，令依赖写软件谋生的许多人感到震惊的是，它也能够创建计算机代码。如果你这么要求它，它会很乐意使用各种编程语言创建网页、应用程序，甚至是基本的游戏。这些语言包括、C语言和，这些是软件开发最常用的语言之一。
尽管它产生的效果令人印象深刻，但小说家、撰稿人和记者都有信心说，还没有到让他们立即担心他们的工作的地步。它写的散文文本缺乏个性，有时会存在事实性的错误，只会加入一切必要的信息。这意味着它不考虑它的文章是否有趣、搞笑、可怕或者能够激发作家可能打算传达的任何其他情感。如果你的写作需要吸引读者，这些因素都很重要。
然而，当涉及到编写代码时，所有这些都不重要，重要的是所创建的程序能够完成预期任务。要么有用，要么没有。解释器会读取人类（或机器）生成的代码，并将其作为应用程序运行，但不会因为它不够有趣而中途放弃。
和NLP是程序员的威胁吗?
尽管如此，和其他当前可用的NLP技术应该不会立即使所有程序员、程序开发者和软件工程师都变得多余。
首先，它只能创建相对简单的程序。要求它做太过复杂的事情，比如写一个复杂的游戏或商业应用程序，它会承认自己不行，并告诉你这项任务目前超出了它的能力范围。
电脑还不能告诉我们需要什么样的代码或应用程序来实现我们正在尝试做的事情。即使它通过我们的说明知道如何做，但（目前）无法为一个用户写一款让其拥有比其他人更具竞争优势的软件。
例如，我们无法让它“给我制作一个比亚马逊更有效销售的电子商务平台”。如果我们想要这样的平台，我们仍然必须花费时间和精力来先弄清楚是什么使亚马逊的平台如此出色，然后找到一种更新的方法。
因此，（以及其他当前基于NLP的工具）在为我们提供在商业上占据优势，或者说与人类的创造力和智慧相抗衡时，仍然有局限性。
但需要警惕的是，尽管我们可以尽力推断未来可能发生的事情，但实际上没有人拥有水晶球。可以说，很多习惯了Alexa或Siri级别的人工智能对话的人都对的出色表现感到震惊。
未来的发展确实可能会加快我们朝着一个不再需要人类程序员（或其他许多类型的专业人员）的时间点前进的速度。然而，就目前而言，我们可以确信，开发软件仍然需要广泛的技能，计算机似乎不太可能在短时间内复制这些技能。
如今的程序员如何使用?
和我聊过以及这项技术未来的潜在发展的程序员们告诉我，目前它不是一种威胁，而是一个非常有价值的工具。它可以用来快速生成框架，并概述应用程序的构建，提供有关数据如何结构化以及所需的用户界面功能等问题的意见。
因此，它可以很好地帮助“打勾”——换句话说，就是确保代码结构涵盖了应用程序完成工作所需的所有基础。
人们经常说，很快就让许多工作变得多余，但也会创造新的工作岗位。似乎具有加快许多例行性任务的能力，无论是编码还是其他工作。但这样做需要新的技能。要给提示，让它完成需要做的事情，就要发展新的技能。
如上所述，告诉它写一个复杂的软件，它会耸耸肩。但是告诉它把需要做的任务分解成块，然后一个一个地完成，你就更有可能得到一些成果。
因此，你花在学习编码和软件工程上的多年时间不太可能付之东流。你仍然需要这些知识和经验来帮助你选择正确的提示，并确保的输出是正确的。
就像我和一个程序员谈到这种情况时告诉我的那样，“我觉得我的角色更有可能成为管理者——我将监督机器人程序员团队，做它们仍然不能做的事情。例如，对需要的应用类型提出最初的想法。”
的另一个有用功能是调试现有代码（甚至它自己创建的代码）。任何程序员都会说，找出和纠正错误的过程，即调试通常是费力的，需要检查大量代码才能弄清出什么出了问题。根据那些已经使用它来帮助编程的人们所说，不仅可以让此过程自动化，还可以解释为什么代码不起作用。
过去五年左右的时间里，我花了大量时间与人们谈论人工智能如何影响他们的工作或行业，几乎每次对话中都会提到一个词，那就是“增强”。
这意味着那些能够弄清楚如何利用新兴技术来增强自己技能的人很可能会突飞猛进。以前占用大量时间的低价值重复任务将被自动化。与此同时，我们必须弄清楚如何最好地利用释放的时间，以更有效地使用计算机尚不具备技能，即创造性思维、战略规划、解决问题和情商等。无论你是一个计算机程序员还是一个医生，用这种方法来应对行业中出现的颠覆性AI工具和应用程序，是确保我们在人工智能时代继续发光发热的最佳方式。
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