前Google主管：人類寫程式時代已經結束 - 工程師

前Google工程師主管：人類「寫程式」時代已經結束，讓Chatgpt或Copilot這類的AI去做吧
！

https://www.google.com/amp/s/www.techbang.com/posts/105261

曾是Google以及Apple的工程師主管、哈佛大學電腦科學的前教授麥特·威爾許 (Matt Welsh
)在芝加哥電腦協會（ACM）上發表演講，認為ChatGPI和GitHub Copilot代表了「寫程式」
這件事的終結。

麥特認為，寫程式即將由機器人所取代，包括ChatGPT和Copilot等技術。他認為，程式設計
師將需要進化成為AI應用程式的「老師」——或許是產品經理或程式碼審查員，這兩種人類
角色相對來說比較安全。但他說，未來的程式設計師，不要指望繼續從事實際的寫程式工作
，因為機器正在接管這個角色。不過人類也不用太難過「反正寫程式這件事本身就很無聊」
。

麥特曾在Google和蘋果擔任程式設計主管職位，他在ACM雜誌的2023年1月版上發表了一篇關
於這個主題的文章。然而，直到這次ACM的演講之前，人們才明確地意識到，麥特創立了一
家初創企業來證明他的理論。

他現在是Fixie.ai的CEO，這是一個自稱為「大型語言模型自動化平台」的企業。它旨在使
用ChatGPT和類似的機器學習程序幫助企業編寫客製化軟體。

「電腦科學已經完了」
麥特在演講開始時聲稱，「電腦科學已經完了」。

「我認為這個領域將發生徹底的變革，」他解釋說，「如果你想想什麼是電腦科學這門學科
呢？它一直以來都只是關於一件事情，那就是將想法轉化為程式。」

他接著說，寫程式在過去60多年中已經發展成為一種讓人類更容易理解程式碼的方式。他將
1957年的Fortran與1964年的Basic以及2010年的Rust作了比較，但他說，就人類程式設計工
程師來說，這三者在易用性方面沒有太大差別。

「人們今天正在開發的程式和以往一樣複雜，同樣難以維護，同樣難以理解，同樣充滿了錯
誤，」他聲稱。

GitHub Copilot讓麥特徹底重新評估了電腦科學的意義。「Copilot徹底改變了我們編寫程
式的方式，」他說，「至少在我的個人經驗中，它是一種非常非常好的方式，可以加速我的
發展。」

他認為，Copilot已經是一個令人難以置信的產品。他說，「當我打字時，Copilot很好地完
成了我的思維，它讀取我的思維比我想象的更多。」他補充說，Copilot「是一種極好的生
產力提升，因為它讓我免於上下文切換。」

儘管如此，認為Copilot的當前版本「只是開始」。他說，只有兩件事情缺乏會阻礙Copilot
變得更好：更多的數據和更多的運算。由於這兩者資源目前都很豐富，他認為，「Copilot
在一年、兩年或三年內可能就會達到這樣的程度：未來很有可能你在文件的頂部輸入幾行，
它就寫了剩下的內容」。

未來的軟體團隊成員結構改變
對未來軟體開發團隊結構的變化做出了一些有趣的預測。他認為，一旦程式設計師被淘汰，
人類只能擔任幾種角色：產品經理和程式碼審查員。

他說，產品經理的角色不會有太大的變化。

「想象一下，一個人類產品經理仍然需要編寫 PRDs（產品需求文件），如果你願意的話—
—這就是產品經理已經在做的事情，對吧？」

但在不久的將來，他說產品經理不再需要將PRD交給工程團隊，等待他們六周左右把東西生
出來。「你只需要把PRD交給AI，AI在幾秒鐘內就能產生程式碼。」

當然，生成AI的早期教訓之一是，這些AI的輸出不一定是正確的。因此，他認為在一個沒有
程式設計師員的未來，將會出現人類程式審查員的角色。

「我們如何知道程式碼是否有效？我們如何知道它是好的？它是否正確？當然，我們需要進
行徹底的測試，測試非常重要——這不會消失。所有的CI/CD都是有用的。」

他認為，具有程式設計能力的人類將被賦予「審查和閱讀AI生成的程式碼，確保它有效，並
且正在做正確的事情」的任務。

對於程式設計師和即將加入這個領域的人來說，他們需要成為AI的教師，而不是寫程式的那
個人。「一切都是關於教AI，而不是編寫電腦程式，」他說。

別難過！寫程式這件事，本來就很無聊
在這次演講中，很明顯麥特有動機讓傳統程式設計師變得過時，因為他新創的公司Fixie就
是建立在利用AI寫程式的這個基礎上。不過，這也說明了他對自己的想法多有信心，才會決
定要跳下來做。

尤其考慮到他本身就是前哈佛電腦科學的教授，以及長期在業界的程式設計生涯，你也必須
認真對待他的預測，畢竟他本身就是一位對程式設計有著深刻理解的專家，他認為AI已經接
近掌握這一技能，那麼就有相當的參考價值。

「使用Fixie，你可以提供你想要做的事情的描述，Fixie會使用一組大型語言模型加上可以
連接到外部系統的代理，為你產生一個結果——無論是對問題的回答，還是呼叫API，或調
用工具，或在資料庫中進行更改。這些都是這些模型可以做的事情。關鍵是，我們不是通過
編寫大量程式碼來做到這一點，而是通過教AI模型如何做到這一點。」

此外，身為一個幾乎大半輩子都在寫程式的專家，他表示「寫程式這件事本身無聊」所以讓
機器人去做吧。

「花時間做其他對你而言更有用的事情，」他建議，「對每個人來說，自己動手寫電腦程式
並不是最好的利用時間的方式。」

對於當前還從事程式設計工作的人來說，他的這番話還有待商榷。但是這至少也是一部份未
來將會發生的情形，因為ChatGPT的程式理解能力真的很強，因此我們人類可能必須要適應
這個未來。

以下是他在芝加哥ACM上的完整演講內容：
https://youtu.be/qmJ4xLC1ObU


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