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根据Gartner公司的研究，到2027年，生成式AI（GenAI）将在软件工程和运营领域催生新角色，要求80%的工程人员提升技能。文章探讨了AI，特别是生成式AI如何随时间改变软件工程师的角色。AI工具虽能提高开发者效率，但人类技能仍至关重要。到2027年，多数工程岗位将因AI需求新技能。短期內，AI工具略微提升生产力；中期，AI代理将改变开发者工作方式，多数代码将由AI生成；长期，需更多熟练软件工程师，AI工程师将成关键角色。

讨论总结

讨论主要围绕Gartner预测生成式AI将要求80%的工程人员提升技能这一观点展开。评论者对此观点持不同态度，有人认为这是AI泡沫，有人认为AI将极大地改变工作流程和技能需求。讨论中提到了AI的局限性和人类在系统设计和需求理解方面的不可替代性，以及AI对软件工程领域的深远影响。

主要观点

  1. 👍 生成式AI将改变软件工程师的角色，要求大部分工程人员进行技能提升。

    • 支持理由：AI技术的发展将导致工程人员需要学习新的技能，如提示工程和RAG。
    • 反对声音：有人认为这是AI泡沫，AI的应用场景远不会达到80%。

  2. 🔥 与AI生成的代码合作本质上是维护性编码，即修复他人代码的工作，并不需要新的技能。

    • 正方观点：现有的技能足以应对AI生成代码的维护工作。
    • 反方观点：AI的发展将导致工程人员需要学习新的技能，如提示工程和RAG。

  3. 💡 “提升技能”的含义广泛，可能包括工作性质的根本变化。

    • AI的影响将波及到几乎所有人类，而不仅仅是工程人员。
    • 提升技能可能意味着工作角色的彻底转变。

  4. 🤔 AI的发展将导致工程人员需要学习新的技能，如提示工程和RAG。

    • AI将极大地改变工作流程和技能需求。
    • AI的应用场景远不会达到80%。

  5. 😂 “前AI高级软件工程师”将成为高薪角色，负责修复AI导致的复杂代码问题。

    • 修复AI导致的代码问题的时薪将非常高。
    • AI无法完全替代人类工程师，特别是在处理复杂和老旧系统时。

金句与有趣评论

  1. “😂 我以为AI的理念是自动化工作到极致，以至于我可以早上看老婆，中午去钓鱼，下午在湖边见朋友，而一些AI在后台搞定一切。”

    • 亮点：讽刺AI发展带来的实际影响与预期相差甚远。

  2. “🤔 AI和ML是基于概率理论的预测工具，不可能达到100%准确。”

    • 亮点：指出AI的局限性，以及管理层对AI准确性的误解。

  3. “👀 这些工具已经让我在重构方面更加无所畏惧，更愿意去做那些枯燥但有价值的事情。”

    • 亮点：反映AI工具对开发者工作效率的积极影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向是质疑和担忧，主要分歧点在于AI对工程人员技能需求的影响程度以及AI的长期发展前景。部分评论者对AI的潜力和影响持乐观态度，而另一部分则认为AI的应用场景有限，当前的AI热潮可能是暂时的。

趋势与预测

  • 新兴话题：AI对工程人员技能需求的影响，以及AI的长期发展前景。
  • 潜在影响：AI可能改变工程人员的工作流程和技能需求，但AI的应用场景和发展可持续性仍存在争议。

详细内容：

标题：Generative AI 或将促使 80% 工程人员在 2027 年前提升技能

在 Reddit 上，一则关于“到 2027 年，生成式人工智能（Generative AI）将促使 80%的工程人员提升技能”的讨论引起了广泛关注。该话题源自 Gartner 的一份报告，其链接为：https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-10-03-gartner-says-generative-ai-will-require-80-percent-of-engineering-workforce-to-upskill-through-2027 。讨论中，有人对这一观点表示怀疑，有人则分享了自己在使用生成式人工智能工具时的亲身经历。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，提升技能并非难事，甚至可以通过让人工智能来教导自己完成。但也有人指出，实际操作起来并非如此简单，不同的语言模型有其特点和局限性，需要不断摸索和适应。例如，有用户分享道：“我以一名经验丰富的程序员身份，在自己擅长的编程语言领域使用语言模型进行提升，但过程充满挑战。现在工作流程中设计部分占比大幅增加，这让我感到十分疲惫。”

对于生成式人工智能在软件开发中的作用，观点不一。有人表示，它能帮助没有编程技能的人构建小型应用原型，甚至让人在使用过程中学习到一些编程知识。但也有人认为，其与构建可靠的大型系统之间存在巨大差距，人类的专业知识在此仍不可或缺。

关于是否需要提升技能，存在不同看法。有人觉得现有经验丰富的软件工程师无需精通高级文本生成技术，工具的发展会使其更易于使用。但也有人担忧，如果开发者长期不接触相关工具，未来可能会面临困境。

有趣的是，有人将语言模型编码助手比作充满活力但经验不足的实习生。还有人认为，使用生成式人工智能获取良好结果与编程所需的技能不同，前者更像是管理角色，而程序员不应只是接受指令，而应在问题解决过程中发挥更多的协作和创造作用。

总之，这场讨论展现了人们对生成式人工智能对软件工程领域影响的多样观点和深入思考。是生成式人工智能带来了新的机遇，还是仅仅是一时的泡沫？未来仍有待观察。