自媒体瞎忽悠,软件工程师能被AI替代跟鸡毛
最近跟人聊天，有些朋友犟。这些朋友一行代码没写过，但信誓旦旦的认为Cloudopus chatgpt这些AI会让软件工程师失业。他们将来不会让孩子学软件工程学软件开发了。
99.99%都是受了短视频，抖音啊这些忽悠。AI在当下替代不了软件工程师，未来也替代不了。软件工程师的饭碗至少还有5~10年。目前学计算机仍然是挣钱最多的行业选择。
本质的原因是这些没有写过代码的朋友，也没有做过软件相关工作的朋友都认为敲几行代码就是软件开发了。
实际上敲代码这个工作在软件开发的整个端到端流程中能占到10%的工作量就不错了。
一个软件从构想到最后发布，维护乃至最终退出全生命周期。其中涵盖了很多很多工作要做。包括但不限于需求的调研，需求的分析，架构的设计，模块儿的设计乃至函数的设计，然后才是编码，编码完了以后是测试，测试又分为函数测试，单元测试模块测试，系统测试，压力测试，边界值测试，安全性测试等等等。
接着是上市，上市你要给他定价，要部署，还有配套的服务，还要给客户导入。运行的过程中你要去维护。解决问题，解决bug。接着要开发下一个版本，开发下一个版本的时候，要考虑和上一个版本的业务兼容性，如何升级。升级过程中对客户的业务影响。等等等，这一系列的屁事儿太TM多了，在这个里面只有编码那个环节AI能给你帮点忙。
而很多人自嗨的说，我用AI让他帮我生成一个图书馆管理系统，AI噼里啪啦，前端后端乃至数据库表设计全部给你搞定的这种东西，没错这是目前市场上最多的系统，也是能给AI用于训练提供数据最多的系统，所以它也是最不值钱的系统，在市场上能卖的可能性几乎为零。
因为这种东西在市场上太多了，所以AI能获取到大量的训练数据，通过源代码到业务需求模块儿的定义的对应的映射关系，它就能训练出你想要的东西。
而真正的行业软件，定制软件，嵌入式软件大规模的集成设备软件复杂度是令人发指。甚至于这些软件用来给AI训练的数据都非常少，你怎么可能让AI能生成一套能用的软件呢。
即使AI侥幸生成了这套软件的代码。几百万行，几十万行，谁也看不懂。一旦出了问题怎么去debug，让AI重新生成一套，解决了这一个问题，可能给你引入另外10个问题。你在后期运维的过程中再去理解整套软件的代码逻辑。花费的时间不亚于自己重写。
所以AI目前最大的价值还是在于函数设计完成以后，给AI一个明确的任务，明确的函数输入输出性能等的条件要求，让它进行函数级的代码写作，函数之间的调用，还是要人来设计完成。
也就是AI把砖头造好，软件工程师进行整个大厦的构建。在这个逻辑下，一个完全不懂，软件代码不懂。软件开发的人怎么可能把这个大厦建设好呢。至少这几年这碗意儿饭还有的吃，从业人员不要灰心。
声明：转载请联系我并注明出处和作者，严禁将本号文章内容用作任何书籍等商业用途，违者本人将用法律武器用余生小部分时间和你周旋到底。
夜雨聆风
