有人说：生成式 AI 将在3年内终结编程。到那时，软件开发团队中还会留下哪些角色？

Matt Welsh  现在是AI 应用程序构建平台 Fixie 的联合创始人。

Fixie 是一个云托管的即服务平台（Platform-as-a-Service），它允许任何人构建并集成智能代理，这些代理利用大型语言模型（LLMs）的力量，基于自然语言来解决问题。

Matt Welsh 之前也曾担任 Google 和苹果的首席工程师，并且也是哈佛大学计算机科学的教授。

上面这段话来自来2023年10月份，他在哈佛大学极受欢迎的(并且对所有人开放的)计算机科学入门课程 CS50 的内容。他用一种全新的视角面对学生们——或者与他们分享了一些残酷的事实。

如果“计算机科学”意味着将想法转化为机器可以运行的东西——那么，最薄弱的环节就是人类。正如一张幻灯片中所说……

他说，50 年来，编程语言在疯狂尝试新的数据类型和方法论，构建了大量复杂的工具生态系统，但我们人类在编程方面依然很糟糕。

他认为，即使再花 50 年，我们人类也解决不了在编程方面的麻烦。

但是 Welsh 的演讲不仅止于通常的悲观，而是问了一个更有趣的问题：

接下来会发生什么？

我们如何规范与大型语言模型一起工作的方式？

我们的工程团队会变成什么样子？

是否存在某种必须保留的人类本质——或者我们是否应该欢迎程序设计能力更广泛可及的时代的到来？

2023年初，Welsh 预测了“编程的终结”，警告说人类在未来最好的状况也只能处于监督者的角色。在他的个人博客上，Welsh 写了一篇文章，试图推演这个世界最终应该变成什么样子。

“我们需要弄清楚后 AI 时代的软件行业会变成什么样，以及现在我们可以做些什么来为此做准备。”因此在哈佛，Welsh 分享了他在利用 AI 进行编程的新前沿所获得的见解。

Welsh 有些语带嘲讽地说：将“工程”这一词加到“提示工程”这个词组，现在有点儿滑稽。这现在还不是一门真正的学科。但是如果我们做得对，它在未来很可能会成为一门学科。”

他说，我们现在用的魔术提示语（即“让我们一步一步地思考”）是一位工程师在大约在2023年初发现的。如果你对 LLM 说了这句话，它就会切换到计算模式。它不再只是复述某些答案。它会说，‘好的，我需要逐步阐述每一个指令。’” 

这里有一个关键点。即，这个魔术提示语是通过试验发现的。没有在任何模型中被针对性地训练过。没人知道它怎么就能产生作用。这是这些模型的一个潜在能力。

他说，提示工程可以算是一门试验性工程，因为，我们是通过一次一次的试验，才得到了所谓的这些提示要点，我们必须通过实验来得出提示工程手册。

所以，让大型语言模型出错并不难。困难的部分在于理解为什么会出错，为什么没有按我们人类的意图出现我们想要的答案——并且足以知道下一步该做什么。

当谈到 AI 取代人类程序员时，Welsh 说:“我认为这是我们真正需要认真对待的事情......”

“我认为这个行业将会改变。所以自然而然的问题是，当我们把人类排除在外时会发生什么？我们如何开发软件？我们如何交付产品？”

他认为，未来的软件开发团队中，只有充满激情的产品经理和代码评审员是人类。

那么，好消息是什么呢？未来将为更广泛的人口可以释放计算能力。

“这具有极大的力量。我认为，作为一个领域，我们所有人都应该渴望获得这种程度的计算能力。它不应该只属于某种专职人员的技能。”

当然，他也并没有盲目乐观。他说，“并不是说所有问题都已经解决，远没有那么容易。”

可以肯定的是，软件开发并非只是写出代码。在写出代码之前，还有很多工作要做。

正如《没有银弹》的作者 Frederick P. Brooks.所说：

GPT这类 LLM 并不会带来编程的终结，而是会复兴软件工程领域的一些根本性的技术，如需求分析、精确的规格说明以及软件验证。