前Google工程师主管：人类“写程式”时代已经结束，让Chatgpt或Copilot这类的AI去做吧
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https://www.google.com/amp/s/www.techbang.com/posts/105261
曾是Google以及Apple的工程师主管、哈佛大学电脑科学的前教授麦特·威尔许 (Matt Welsh
)在芝加哥电脑协会（ACM）上发表演讲，认为ChatGPI和GitHub Copilot代表了“写程式”
这件事的终结。
麦特认为，写程式即将由机器人所取代，包括ChatGPT和Copilot等技术。他认为，程式设计
师将需要进化成为AI应用程式的“老师”——或许是产品经理或程式码审查员，这两种人类
角色相对来说比较安全。但他说，未来的程式设计师，不要指望继续从事实际的写程式工作
，因为机器正在接管这个角色。不过人类也不用太难过“反正写程式这件事本身就很无聊”
。
麦特曾在Google和苹果担任程式设计主管职位，他在ACM杂志的2023年1月版上发表了一篇关
于这个主题的文章。然而，直到这次ACM的演讲之前，人们才明确地意识到，麦特创立了一
家初创企业来证明他的理论。
他现在是Fixie.ai的CEO，这是一个自称为“大型语言模型自动化平台”的企业。它旨在使
用ChatGPT和类似的机器学习程序帮助企业编写客制化软件。
“电脑科学已经完了”
麦特在演讲开始时声称，“电脑科学已经完了”。
“我认为这个领域将发生彻底的变革，”他解释说，“如果你想想什么是电脑科学这门学科
呢？它一直以来都只是关于一件事情，那就是将想法转化为程式。”
他接着说，写程式在过去60多年中已经发展成为一种让人类更容易理解程式码的方式。他将
1957年的Fortran与1964年的Basic以及2010年的Rust作了比较，但他说，就人类程式设计工
程师来说，这三者在易用性方面没有太大差别。
“人们今天正在开发的程式和以往一样复杂，同样难以维护，同样难以理解，同样充满了错
误，”他声称。
GitHub Copilot让麦特彻底重新评估了电脑科学的意义。“Copilot彻底改变了我们编写程
式的方式，”他说，“至少在我的个人经验中，它是一种非常非常好的方式，可以加速我的
发展。”
他认为，Copilot已经是一个令人难以置信的产品。他说，“当我打字时，Copilot很好地完
成了我的思维，它读取我的思维比我想象的更多。”他补充说，Copilot“是一种极好的生
产力提升，因为它让我免于上下文切换。”
尽管如此，认为Copilot的当前版本“只是开始”。他说，只有两件事情缺乏会阻碍Copilot
变得更好：更多的数据和更多的运算。由于这两者资源目前都很丰富，他认为，“Copilot
在一年、两年或三年内可能就会达到这样的程度：未来很有可能你在文件的顶部输入几行，
它就写了剩下的内容”。
未来的软件团队成员结构改变
对未来软件开发团队结构的变化做出了一些有趣的预测。他认为，一旦程式设计师被淘汰，
人类只能担任几种角色：产品经理和程式码审查员。
他说，产品经理的角色不会有太大的变化。
“想象一下，一个人类产品经理仍然需要编写 PRDs（产品需求文件），如果你愿意的话—
—这就是产品经理已经在做的事情，对吧？”
但在不久的将来，他说产品经理不再需要将PRD交给工程团队，等待他们六周左右把东西生
出来。“你只需要把PRD交给AI，AI在几秒钟内就能产生程式码。”
当然，生成AI的早期教训之一是，这些AI的输出不一定是正确的。因此，他认为在一个没有
程式设计师员的未来，将会出现人类程式审查员的角色。
“我们如何知道程式码是否有效？我们如何知道它是好的？它是否正确？当然，我们需要进
行彻底的测试，测试非常重要——这不会消失。所有的CI/CD都是有用的。”
他认为，具有程式设计能力的人类将被赋予“审查和阅读AI生成的程式码，确保它有效，并
且正在做正确的事情”的任务。
对于程式设计师和即将加入这个领域的人来说，他们需要成为AI的教师，而不是写程式的那
个人。“一切都是关于教AI，而不是编写电脑程式，”他说。
别难过！写程式这件事，本来就很无聊
在这次演讲中，很明显麦特有动机让传统程式设计师变得过时，因为他新创的公司Fixie就
是建立在利用AI写程式的这个基础上。不过，这也说明了他对自己的想法多有信心，才会决
定要跳下来做。
尤其考虑到他本身就是前哈佛电脑科学的教授，以及长期在业界的程式设计生涯，你也必须
认真对待他的预测，毕竟他本身就是一位对程式设计有着深刻理解的专家，他认为AI已经接
近掌握这一技能，那么就有相当的参考价值。
“使用Fixie，你可以提供你想要做的事情的描述，Fixie会使用一组大型语言模型加上可以
连接到外部系统的代理，为你产生一个结果——无论是对问题的回答，还是呼叫API，或调
用工具，或在数据库中进行更改。这些都是这些模型可以做的事情。关键是，我们不是通过
编写大量程式码来做到这一点，而是通过教AI模型如何做到这一点。”
此外，身为一个几乎大半辈子都在写程式的专家，他表示“写程式这件事本身无聊”所以让
机器人去做吧。
“花时间做其他对你而言更有用的事情，”他建议，“对每个人来说，自己动手写电脑程式
并不是最好的利用时间的方式。”
对于当前还从事程式设计工作的人来说，他的这番话还有待商榷。但是这至少也是一部份未
来将会发生的情形，因为ChatGPT的程式理解能力真的很强，因此我们人类可能必须要适应
这个未来。
以下是他在芝加哥ACM上的完整演讲内容：
https://youtu.be/qmJ4xLC1ObU