AI时代，软件工程仍然重要

抖音推荐 2025年08月04日 21:49 1 admin

2001年，一位教授断言编程是所有工作的基础，而软件工程师拥有确保职业安全的独特优势。像GitHub Copilot和ChatGPT这样的人工智能助手才刚刚诞生25年，就能根据自然语言指令编写代码、调试甚至创建应用程序。那么，这是否意味着传统的软件工程已经过时了呢？

答案是否定的。学习软件工程仍然至关重要；然而，该领域正在不断发展。本文将探讨人工智能在编程方面的能力和局限性、软件工程师工作正在发生的变化，以及在这个人工智能增强的世界中，你必须具备哪些能力才能取得成功。

1、人工智能的优势以及不足之处

如今的人工智能系统可以：

快速创建数千行代码。
翻译编程语言。
设计用户界面并消除重复错误。
使用简单的语言提示在短时间内生成项目演示。

例如，你可以让 ChatGPT 生成一个完整的 Python 驱动的约会应用程序，其中包含用户个人资料、滑动逻辑和示例数据库，并在几秒钟内完成所有操作。

然而，人工智能存在一些重要的局限性：

它无法真正理解做事的动机。
它对现实和业务可持续性存在问题。
人工智能通过其生成的代码做出的决策可能不够有力，并且容易产生幻觉。
它无法像人类同事一样与他人交谈和互动。

你可以将人工智能想象成一位非常聪明的年轻程序员：反应敏捷、智力超群，需要人类在愿景、道德和结果方面给出指导。

2、人工智能时代软件工程师角色的演变

代码编写者不再是唯一的软件工程师。最优秀的工程师：

充分了解用户的需求。
能够独立工作。
在做出艰难决策时，要有同理心和责任感。
针对具体情况，处理模糊不清的问题。
开发有意义的、经过设计的方案。

他们是问题解决者和系统架构师，将人工智能作为强大的工具，构建更智能、可扩展且符合道德规范的技术。

3、为什么软件工程师仍然至关重要

随着人工智能使各种技术工作变得民主化，设计师和营销人员无需编写代码即可构建或分析应用程序或数据集，它重新划定了个人可及性的界限。但它也扩大了工程师的上限：

工程师了解人工智能的底层工作原理——不令人满意且不完整的表达方式、数据工作流、威胁和缺陷。
他们开发可投入生产、可靠且可扩展的软件系统，并有效地集成人工智能。
他们通过模型微调、性能优化和更长生命周期的管理来优化人工智能。

接下来的人工智能奇迹也将依赖于人类工程师的技能和指导。

4、如何让你的软件工程职业生涯面向未来

掌握基础知识

良好的数据结构、算法和基础编程知识仍然是解决问题能力的基础。这些基础知识赋予你出色处理人工智能和复杂系统的能力。

像系统架构师一样思考

目标要远高于书面描述。学习开发简单、可扩展且不会崩溃的系统，并在早期阶段达到或超越高级工程师的期望。

成为一名全栈工程师和多学科工程师

专业化的时代正在消亡。未来的工程师应该：

熟练掌握前端、后端和数据库。
了解更多关于设计、分析和项目管理产品的信息。
接受可以转换多个角色的事实。

提升沟通与协作能力

除了团队合作能力外，清晰地表达概念的能力也至关重要。培训：接受团队合作、黑客马拉松和开源项目方面的培训。

将人工智能作为创意伙伴

学习如何：

语言人工智能：人工智能与大型语言模型沟通。
提升人工智能模型的能力，并理想化提示。
作为人类，你可以将人工智能变成你的同事——委派部分工作并进行生产评审。

当你接受人工智能时，它会提升你的生产力和创造力。

保持适应能力，持续学习

工具发展迅速，但基础始终不变。学会以任何方式学习，这样当新技术和方法出现时，你就能快速掌握它们。

5、结束语

软件工程师不再被视为代码编写者，而是被视为远见卓识者、桥梁搭建者和领导者。他们是解决好问题的主体，用不同的工具将不同的群体聚集在一起，使人类和人工智能系统共同努力创造更美好的未来。

人工智能时代并非关注速度最快的程序员，而是关注那些思维创新、快速应变、善于合作的人。这样的工程师不仅谈论他们正在创造的未来。

原文链接：AI时代，软件工程仍然重要 - 汇智网

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