Nvidia CEO 建议不要学习编程：编程仍然是一项值得学习的技能吗？

50 年前出现的许多技术都遵循两种轨迹之一：它们要么不断发展以跟上现代时代的步伐，要么消失得无影无踪。一个典型的例子是 1938 年推出的第一台可编程机械计算机。由于内存限制和沉重的重量，其操作能力有限，很难想象今天我们会在家里或工作场所放置这样的设备。

事实上，有许多科技先驱对计算的未来及其与人类的互动进行了思考。这种做法并不新鲜——它有着悠久的历史，一直延续到现在，并且有望持续到未来。塑造未来的前景总是让我们着迷，引发支持者和反对者之间无休止的辩论。最终，这些猜测归结为阿瑟·克拉克（Arthur C. Clarke）所描述的“令人沮丧和危险的职业”。

以下是 NVIDIA 首席执行官黄仁勋在题为“谁将塑造AI的未来？”的活动中的发言。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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“这听起来与人们的感受完全相反。你可能还记得在过去 10-15 年中，几乎每个坐在这样的舞台上的人都会告诉你，你的孩子学习计算机科学至关重要……每个人都应该学习如何编程。事实上，情况几乎完全相反。我们的工作是创造计算技术，使得没有人需要编程，并且编程是人类的语言。现在世界上每个人都是程序员。这就是AI的奇迹”

我并不完全同意 Jensen 的观点（至少最初不同意），因为研究编程本身就是发现基本解决方案的一种方法，直到我们能够开发专注于解决实际业务场景的代码行。我的意思是，编程就像研究任何其他学科或学科一样，培养我们对决策的判断力。尝试仅通过指示 ChatGPT 来构建整个移动应用程序是具有挑战性的。它可能会设法做到这一点，但是在不知道其应遵循的逻辑顺序的情况下理解整个代码将是困难的。此外，该过程可能会存在偏差并在此过程中遇到错误。

与其他科学、技术或学科一样，编程将不可避免地受到AI的影响，但开发人员仍然需要继续构建更多、更高级的模型或软件，例如 NVIDIA 销售的模型或软件。

对于 90% 的人来说，提示将变得越来越用户友好，这要归功于AI工程师和提示工程师团队，他们在所有这些代码行背后工作，最终优化我们交互的聊天界面，无论我们使用的是 ChatGPT、Gemini 、Claude 3、Copilot 等。重点是，虽然看起来主角（AI）显然做了所有事情，但现实是，开发人员在幕后通过代码不断投入时间和知识。

Jensen 的言论指出了一个基本概念：AI在编程中的作用将从各个角度进行转变，从学习过程到实施（可能只需要提示）。Sam Altman在多次采访中强调，编程在未来仍将保持其重要性，但其形式与我们今天所习惯的不同。这种变化很大程度上是由于AI成为这一领域进步的催化剂。

另一方面，Stability AI 首席执行官兼联合创始人 Emad Mostaque 等人认为，在大约 5 年内，我们所熟知的程序员可能将不复存在。

对于那些渴望钻研编程的人来说，这可能是一个令人畏惧和不确定的情况。然而，现实情况是，未来代码的开发很大一部分可能由AI而不是人类编写的代码提供支持。这让我想到以下问题：

编程语言的目标之一难道不是以一种使它们更易于访问和理解的方式发展，从而使更广泛的人能够通过编码来制定解决方案吗？

回顾历史，尤其是 20 世纪 50 年代，我们发现编程语言非常复杂，需要广泛的专业化才能掌握。然而，随着时间的推移，这种进入壁垒逐渐变得更容易被未来的程序员所接受，从而使编码行为变得更具包容性和吸引力。

如今我们通过AI助手获取代码。因此，许多非程序员或初学者现在创建第一行代码的方式可能与过去的方式不同。然而，就功能而言，它们有可能实现相同的解决方案或目标。

我们知道，编程不太可能在未来 3 到 5 年内消失，但我们中的一些人可能想知道 20 年后会发生什么。我们还会继续编码吗？作为回应，我怀疑到那时我们是否还会使用计算机。

下一层抽象

在标准计算机中，我们通常会遇到软件层和硬件层。这些层之间的通信是通过所谓的机器语言来促进的，机器语言通常以二进制系统表示，这种格式对于人类来说可能很难掌握。通过对架构的详细检查，很明显抽象和复杂性的元素在不同程度上与每个抽象层相关联。随着时间的推移，这些层不断积累，为我们提供了现代计算机，它显着提高了人与机器之间通信的便利性，使我们能够使用更简单的指令执行各种任务。

AI助手的概念将是一个附加层，将添加到图表之上。这为人类提供了一个更轻松地与计算机进行交流的机会。毫不奇怪，目前多模态在捕获我们想要提供的尽可能多的信息（音频、图像、文本）方面发挥着重要作用，AI将这些信息作为提示，开始生成接近我们期望的响应。

从这个意义上说，现在我们正在经历一波代码AI助手的浪潮，例如 GitHub Copilot、CodiumAI、AWS Code Whisperer、Tabnine，它们无疑正在引领人们编写代码方式转变的趋势。

然而，尽管AI看起来会让程序员黯然失色，但现实是，当前的许多模型仍然容易出错。此外，还缺乏对聊天机器人响应的控制。一个例子是Google Gemini的最新病毒事件，该事件拒绝生成白人图像并过分强调包容性。这适得其反，因为它开始对人们形成刻板印象，导致了许多与种族话题相关的争议。

如果你经常使用AI生成代码，你可能已经注意到，由于其复杂性或项目所需的代码量，第一次尝试生成高质量代码自然是一个挑战。

现在，事实是AI是一个出色的编码助手，它将帮助我们更快地编写和调试代码，但如果我们期望它自己从头开始构建软件，它的能力仍然有限。不可避免的是，它将来会这样做，也许比我们预期的要早，但这是否意味着我们应该停止学习编程？

当然不是。

AI艺术并没有阻止该领域的爱好者进行绘画、绘画或创作。同样，AI不会让程序员过时，而是代表编码的下一个抽象层，使人与机器之间的交互更加顺畅。

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原文作者：pycoach
翻译作者：诗彤
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/artificial-corner/nvidia-ceo-advises-against-learning-to-code-is-coding-still-a-worthwhile-skill-to-learn-704f091a8078