作者：明明如月学长， CSDN 博客专家，蚂蚁集团高级 Java 工程师，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。
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那么是否软件工程师群体将会被取代？软件工程师这个群体该何去何从？
本文会先介绍最近比较流行的，尤其是和软件开发相关性较大的 AI 工具，然后分享一下自己对人工智能发展的畅享，最后探讨我们应该如何应对。
2.1.1 ChatGPT
2.1.2 搜索引擎：New Bing、YouChat、Perplexity
作为软件工程师而言， 这些基于大模型的搜索引擎帮助挺大：
- 可以通过它们来学习。让它给你介绍一些自己不理解的概念，不断追问的方式学的更深入和系统。
- 可以通过它们辅助编码。可以把一些编程任务交给它。让它帮你写一个 DEMO，然后不通过对话让它不断改进、甚至帮你编写单测。
- 可以通过它们解决问题。日常开发中遇到问题时，可以描述给新必应，让它给你解决问题的思路。有时候自己解决可能需要几个小时的时间，问它们可以很快锁定问题的关键，快速解决问题。
- 可以让它们辅助做计划、解答日常困惑。日常开发的技术提升、工作中的同事关系、旅游的计划的制定、周报编写等。
- …
（1）New Bing
（2） perplexity.ai
Perplexity.ai 是一个基于人工智能的搜索引擎，可以用自然语言回答用户的问题。它有一些特色，比如：
- 提供个性化的推荐，根据用户的兴趣和历史搜索给出相关的建议
- 自动扩展查询，根据用户的输入添加更多的关键词或短语来提高搜索效果。
- 理解自然语言，可以处理复杂和模糊的问题，并给出准确和简洁的答案。
- 提供即时结果，可以快速地获取最新和最准确的信息。
- 提供一键摘要，可以将长篇网页缩减为主要内容，并分享给其他人。
2.1.3 编程领域：Cursor 、GitHub Copilot
当然前面的 ChatGPT 、New Bing 等也可以写代码，但有些工具更侧重于编码，如 Cursor 和 GitHub Copilot 等。
（1）cursor
更详细的内容参考：《什么？ 你还没用过 Cursor？ 智能 AI 代码生成工具 Cursor 安装和使用介绍》
（2）Github Copilot
2.1.4 笔记领域：Notion AI、印象 AI
笔记软件也在基于 GPT 大模型提供越来越智能的功能。
如 Notion AI, 目前就可以提供以下功能：
- 总结笔记内容
- 头脑风暴
- 帮你写草稿
- 修改拼写和语法错误
- 将你写的文本轻松翻译成其他语言
2.1.5 办公领域：Microsoft 365 Copilot
2.1.6 阅读领域： ChatPDF
2.4.1 YouChat
YouChat 和 New Bing 的区别：
- YouChat 2.0 使用最新的自然语言技术，包括 ChatGPT 和 LaMDA 等模型，而 New Bing 则是基于最新的 GPT 4 模型。
- YouChat 2.0 更注重用户的上下文和偏好，以提供更个性化和相关的答案。New Bing 则更倾向于提供客观和权威的答案，引用可靠的来源。
- YouChat 2.0 集成了 AIERNIE Bot 和 CAL 等功能，可以提供很多高级功能，如翻译和计算等。
2.4.2 其他
最近还出现了很多厉害的 AI 工具，比如可以根据描述自动作画；可以根据上传的几段音频自动模仿人的声音；可以根据你的视频自动生成 AI 仿真人去直播；可以跟文章自动制作视频等，感兴趣的同学自行了解学习。
https://www.aihub.cn/#term-427
【1】国内镜像
（1）ai edu （有网页版也有APP）
网站：https://aigcfun.com/
app： https://aigcfun.com/app-download
（2）chatbot
https://chatbot.theb.ai/
（3）chat35
https://chat35.com/chat
【2】chatgpt-sidebar （谷歌浏览器侧边栏，用起来挺方便）
https://www.chatgpt-sidebar.com/
随着 GPT 不断迭代，越发强大，和各行各更好地融合，必然给各行各业带来革命性的效率提升。
近期更多地是通过自然语言和工具交互，让它自动实现一些重复的任务，极大提升工作效率。
对我们的要求是思考如何更好地提问题，表达清楚我们想要什么。
以前学习技术，需要报培训机构、需要买书，拿来一本书需要看很久才能找到自己想要的内容；以前解决问题，需要去各种技术群里，去大牛请教，问题往往得不到及时的回应。
然而，随着 AI 的运用，一切都变了。
在这样一个快速变化的时代，新的技术不断涌现，我们需要保持好奇心和探索精神，持续学习、终身学习，学习新工具的使用，学习新的知识，学习新的技术，学习如何更好地利用人工智能解决问题，以适应未来的挑战和机遇。
我们没有必要和机器比，就像人不服输，想要和汽车赛跑一样可笑。我们应该让机器做机器更擅长的事情，比如利用人工智能来自动化一些常规和重复的任务，如编写一些基础代码，进行代码重构，进行 bug 修复和帮我们测试，从而节省时间和精力，提高效率和质量。
这就像随着汽车、火车、高铁、飞机不断出现给我们的出行带来的效率提升一样。
软件工程师将部分编程精力解放出来，可以更专注于高层次和更有价值的认为，比如需求分析、架构设计、产品设计和提升用户体验等。
我们应该重点发展软件工程师除了基础的编码之外的其他能力，如需求分析、架构设计、高效沟通等。
我们还可以参考软件公司底层开发人员晋升后写的代码越来越少，甚至不写代码，他们在做什么，着重发展这些能力。比如更关注与人的沟通，更关注业务价值，思考如何做好、做大业务；更关注如何设计更强大而稳定额架构；更关注如何提升用户体验等。
我们需要做的是思考工具效率普遍提高的时候，我们和其他人的竞争力究竟在哪里？能否超越大多数人。
如果你有补充或者不同意见，欢迎留言交流。
