Omprogrammering af fremtiden: Hvordan AI omdefinerer udviklere og sprog

Tiden med AI-drevet programmering er over os, og det er ikke kun en støttehandling; det stjæler rampelyset. AI er allerede ved at omskrive reglerne for kodeoprettelse. Dette er dog kun toppen af ​​isbjerget, når det kommer til dets potentiale. I en ikke så fjern fremtid er algoritmer klar til at fjerne sprogbarrierer og radikalt transformere rollen som menneskelige udviklere. Så er vi vidne til slutningen af ​​den menneskelige programmør, som vi kender den? Lad os finde ud af det.

AI's indvirkning: fremskridt og udfordringer

CEO for Stability AI maling et mørkt billede for programmører, der frimodigt hævder, at kunstig intelligens vil erstatte dem inden for blot fem år. OpenAI går all-in, montage en "hær" af eksterne entreprenører til at overlade deres modeltræning, hvilket potentielt udsletter entry-level kodning jobs. Bloomberg ildevarslende erklærer at Indiens enorme pulje på 5 millioner kodere er på randen af ​​en AI-jobpocalypse. På trods af disse dystre prognoser tyder diskussioner om Reddit på, at mange programmører er nonchalante omkring deres jobsikkerhed. Men har vi råd til at forblive så formastelige over for et så radikalt skifte?

Hvis du tror, ​​at AI blot er et sideshow, bør du måske genoverveje. Det er rigtigt, at selvom AI lige nu kan efterligne syntaksen og strukturen af ​​menneskeskrevne output, så kæmper den ofte med at forstå "hvorfor" bag "hvad". Med andre ord mangler den en dyb forståelse af den bagvedliggende logik og hensigt. 

Alligevel er det allerede svimlende 92% af USA-baserede udviklere omfavne AI-kodningsværktøjer, både på arbejdet og i deres fritid. Disse intelligente algoritmer kan pisk op 40 % af din kode, fra simple scripts til komplekse. Menneskelige fejl er ved at blive en saga blot. Udviklingshastigheden er turboladet, med AI skåret ned kodedokumentationstid med 45-50% og reducerer kodeskrivetid med 35-45%.

AI's rækkevidde er ikke begrænset til et enkelt sprog; det spænder over dem alle. Vores egne data viser, at Java-, Python- og C++-udviklere har lige stor fordel af Machinets AI-chatfunktion, som kan generere kode ved at bruge konteksten af ​​et bestemt projekt og en beskrivelse. Denne inklusivitet fører til et løft på 25 % i brugerengagement. 

Men lad os ikke stoppe der — AI afslører allerede fejl i applikationer, hvilket sikrer, at produkterne er bundsolide, pålidelige og robuste. Neurale netværk kan utrætteligt scanne for sårbarheder, som mennesker kan gå glip af. AI finpudser sine evner til at identificere softwarens bløde punkter og øge dets forsvar, hvilket bringer os et skridt tættere på en fremtid, hvor menneskeligt tilsyn kan blive forældet.

AI's algoritmer mestrer endda kunsten at oversætte kode. AI er som en polyglot-programmør, der analyserer kode skrevet på ét sprog og derefter opretter en tilsvarende version på et andet. Eksempler er der allerede - IBM har for nylig afsløret sin assistent, som bruger en AI-model til at oversætte COBOL til Java. Spørgsmålet er, hvem har brug for menneskelige eksperter eller flere programmeringssprog, når AI endelig vil være i stand til det hele?

Slutningen på sproglig mangfoldighed

Jeg er overbevist om, at der ikke er nogen stopper for fremkomsten af ​​store sprogmodeller som GPT-4. De forstår både naturligt sprog og kode, og udvisker grænserne som aldrig før. 

AI-overtagelse rejser spørgsmål om fremtiden for programmeringslandskabet. I dag findes der hundredvis af programmeringssprog, og nye udvikles jævnligt. Flere er aktivt brugt i branchen. Ifølge PYPL-indeks, Python er det mest populære sprog på verdensplan, efterfulgt af Java, JavaScript, C# og C/C++. Andre data viser at fra 2022 var JavaScript det mest almindelige blandt softwareudviklere. Nogle sprog er velegnede til lignende formål og applikationer, Java og GO er et eksempel.

Så vil disse sprog, hver med deres egen niche og formål, blive ubrugelige, efterhånden som AI bliver mere og mere dygtig til at kode? Jeg tror, ​​at AI er på grænsen til at gøre ældre, langsommere og mindre sikre teknologier forældede. Dette kan potentielt føre til en centralisering af sprog, hvor kun de hurtigste og mest effektive varer ved. Udviklere vil ikke længere vælge dem baseret på personlige præferencer eller historiske kodebaser. I stedet vil de blive udvalgt til deres præstation. AI-drevne værktøjer vil omhyggeligt analysere og benchmarke dem for at identificere de optimale valg til specifikke opgaver. Disse analyser vil tage højde for faktorer såsom eksekveringshastighed, hukommelsesforbrug og skalerbarhed.

Et centralt, AI-venligt sprog til generelle kodningsopgaver kan endda dukke op. Alligevel vil nogle få specialiserede have deres plads i nichedomæner, såsom videnskabelig databehandling. AI kan lette deres integration, når specifikke problemer kræver deres brug. Denne hybride tilgang vil kombinere effektiviteten af ​​centralisering med styrken af ​​specialisering, der tilbyder fleksibilitet og mangfoldighed i udviklingsprocessen.

Ældre systemer i trådkorset

AI's indflydelse strækker sig ud over skabelsen af ​​ny kode; det er også en potentiel arvemorder. Migration fra forældede sprog til nyere, mere effektive kan være en besværlig og omkostningsfuld proces. Alligevel er det også en økonomisk byrde at holde fast i gamle systemer. Typisk teknologihold tildele omkring 75 % af deres udviklingsbudget til vedligeholdelsesopgaver. Og hvis en organisation fortsætter med at stole på ældre løsninger, kan de forvente en årlig budgetstigning på cirka 15 %.

Det er her AI-drevne migrationsværktøjer træder ind. De vil gøre det nemmere for organisationer at opdatere deres eksisterende software til de optimale sprog i denne nye æra. AI-drevne produkter vil automatisk analysere og forstå forviklingerne ved forældede kodebaser. De vil identificere kernefunktionaliteten, afhængighederne og potentielle problemer i den ældre kode, hvilket gør det langt nemmere at planlægge og udføre migreringsprocessen. 

Jeg forventer endda, at AI identificerer det bedst egnede sprog til et givet projekt og automatisk konverterer kodebasen, omskriver sektioner for at overholde bedste praksis, eliminerer overflødige eller forældede funktioner og optimerer resultatet for forbedret ydeevne og sikkerhed. Som dette vil AI-drevne migreringsværktøjer gradvist gøre legacy kode til et levn fra fortiden.

Vil menneskelige programmører overleve revolutionen?

Til sidst, i dette AI-dominerede landskab, vil rollen som menneskelige programmører ændre sig. I stedet for at skrive kode manuelt, vil de bygge bro mellem forretningsbehov og AI-kapaciteter. De vil definere mål, give feedback og sikre, at koden stemmer overens med deres vision. I det væsentlige vil udviklere blive "forbindelser" med grundlæggende programmeringsviden. Samtidig kan jeg se AI-kodningsassistenter udvikle sig til holistiske løsninger med brugervenlige grænseflader, der giver folk mulighed for effektivt at kommunikere deres behov til algoritmer.

Disse ændringer kommer til at demokratisere programmeringsområdet. I øjeblikket er der over 26 millioner softwareudviklere over hele verden. Fremskridtene inden for kunstig intelligens baner vejen for milliarder af mennesker til at træde ind i rollen som softwareskabere. De vil være i stand til at anmode om algoritmer til at lave skræddersyede applikationer, hvad enten det er spil eller virksomhedsprogrammer. Tænk på at skabe en ny version af Angry Birds med katte? Du skal blot forklare dine ideer til AI-systemer og opnå øjeblikkelige resultater, uden at du behøver at forstå, hvordan præcis denne sorte boks fungerer. 

I denne sammenhæng opstår et presserende spørgsmål: hvad er der i vente for udviklere på junior- og mellemniveau inden for dette nye paradigme? Efter min mening ikke meget. AI er klar til at overgå dem betydeligt i alle aspekter. De kan finde på at blive AI-supervisorer eller uafhængigt finpudse deres færdigheder, måske ved at engagere sig i mindre økonomisk givende projekter, for at opnå færdighedsniveauet hos velkvalificerede og højtlønnede programmører. 

Sidstnævnte gruppe vil fortsat være efterspurgt i sektorer, hvor fejl er dyre, og en forbedring på 5 % i nøjagtighed kan udmønte sig i millioner eller endda milliarder af besparelser. Disse er for eksempel højfrekvent handel, hvor blot en varians på 10 millisekunder kan bestemme overskud eller tab, bank- og militærteknologiprogrammering.

Dette skift vil skabe en ægte global konkurrence blandt programmører. I øjeblikket opererer det inden for en noget pseudo-global ramme. I modsætning til musikere, der konkurrerer på platforme som Spotify med jævnaldrende fra hele kloden, kan udviklere stadig primært fokusere på lokale markeder og specifikke opgaver. Markedet, hvor kunstig intelligens kan håndtere en betydelig del af programmeringsopgaverne, vil dog blive hardcore. At være "god nok" vil ikke længere være tilstrækkeligt. Programmører bliver nødt til at stræbe efter ekspertise for at konkurrere med både peers verden over og AI.