原標(biāo)題：AI助手重塑開發(fā)者生產(chǎn)力，亞馬遜云科技助力生成式AI造福大眾
縱觀歷史，人類已經(jīng)開發(fā)出各種工具和系統(tǒng)來增強(qiáng)自身能力。無論是印刷機(jī)還是裝配線，這些創(chuàng)新拓寬了我們的能力范圍，造就新的工作和職業(yè)，我們也不斷適應(yīng)著新生活。但不知你有沒有發(fā)現(xiàn)，這種變化速度在過去的一年中變得更加面明顯，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、生成式AI等技術(shù)接踵而來，從方方面面改變了我們的日常生活。
AI助手重塑開發(fā)者生產(chǎn)力
AI助手不再局限于基礎(chǔ)代碼的生成，它們正在演變?yōu)橹笇?dǎo)性的導(dǎo)師和不知疲倦的合作伙伴。在軟件開發(fā)的整個生命周期中，AI助手能夠提供支持，用通俗易懂的方式闡釋復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并提供定制化的優(yōu)化建議，同時自動處理繁雜的重復(fù)任務(wù)。這使得開發(fā)者能夠?qū)⒆⒁饬性? 創(chuàng)新性和影響力的工作上。
2021年，亞馬遜云科技CTO Werner Vogels曾預(yù)測生成式AI將在編碼實踐中起到關(guān)鍵作用，并將拓展開發(fā)者的能力，協(xié)助他們寫出更安全、更穩(wěn)定的代碼。目前，這一預(yù)測正在變?yōu)楝F(xiàn)實�？梢钥吹搅耸袌錾嫌楷F(xiàn)出眾多基于自然語言提示，能夠生成函數(shù)、類和測試的工具與系統(tǒng)。實際上，在2023年Stack Overflow的開發(fā)者調(diào)查中，有70%的受訪者表示他們已經(jīng)在使用或打算使用AI輔助的工具來進(jìn)行軟件開發(fā)。
未來的AI助手不僅能夠理解和編寫代碼，還將作為一位永不厭倦的合作伙伴和導(dǎo)師。無論提出多少次問題，它們都能不知疲倦地執(zhí)行任務(wù)，并且始終耐心解釋概念或重復(fù)工作。AI助手能夠提供無限的時間和耐心支持，協(xié)助團(tuán)隊成員應(yīng)對從代碼審查到產(chǎn)品策略的各項挑戰(zhàn)。
產(chǎn)品經(jīng)理、前后端工程師、數(shù)據(jù)庫管理員、UI/UX設(shè)計師、DevOps工程師和架構(gòu)師之間的界限將逐漸模糊。AI助手將憑借對整體系統(tǒng)，而非單一模塊的深刻理解，為提升人類創(chuàng)造力提供建議，比如將草圖轉(zhuǎn)化為框架代碼、根據(jù)需求文檔自動生成模板，或為您的任務(wù)推薦最適合的基礎(chǔ)設(shè)施，如無服務(wù)器架構(gòu)或容器技術(shù)。
這些助手將高度可定制，能在個人、團(tuán)隊或整個企業(yè)級別進(jìn)行個性化設(shè)置。它們能用簡單的術(shù)語來解釋像Amazon S3這樣的復(fù)雜分布式系統(tǒng)的內(nèi)部機(jī)制，使之成為極具價值的教學(xué)工具。初級開發(fā)者可以借助這些工具快速熟悉不了解的基礎(chǔ)架構(gòu)，而經(jīng)驗豐富的工程師則可以使用它們迅速理解新的項目或代碼庫，并開始做出實際貢獻(xiàn)。在過去，可能需要花費數(shù)周的時間來完全理解代碼更改的下游影響，而AI助手可以即刻進(jìn)行評估，概述這些更改對系統(tǒng)其他部分可能產(chǎn)生的影響，并根據(jù)需要提供改進(jìn)建議。
我們已經(jīng)看到，在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，許多以前被認(rèn)為是乏味的工作——如撰寫單元測試、編寫樣板代碼以及調(diào)試錯誤——正逐漸從開發(fā)者的日常工作中消失。那些通常被視為“額外”的任務(wù)，往往會被忽視。AI助手即將有能力重構(gòu)和遷移整個遺留應(yīng)用程序，例如將應(yīng)用從Java 8升級到Java 17，或是將單體應(yīng)用拆分為微服務(wù)。
毫無疑問，開發(fā)者們?nèi)匀恍枰邉澓驮u估最終產(chǎn)出，但AI助手將協(xié)助他們篩選學(xué)術(shù)研究，為分布式系統(tǒng)選擇合適的算法，并決定如何從主備模式遷移到雙活模式，并且能夠深入了解單個資源如何影響效率，并據(jù)此制定定價模型。這將使得更多的工作自動化，開發(fā)者將不再需要手動執(zhí)行升級Java版本等繁重的任務(wù)，而可以專注于那些能推動創(chuàng)新的創(chuàng)意性工作。
在未來幾年內(nèi)，隨著AI助手在整個軟件行業(yè)從嘗鮮變成必需品，工程團(tuán)隊將變得更加高效，開發(fā)出更高質(zhì)量的系統(tǒng)，并縮短軟件的發(fā)布周期。
教育變革緊跟科技創(chuàng)新步伐
僅靠高等教育無法跟上技術(shù)變革的速度，以行業(yè)為主導(dǎo)的技能培訓(xùn)項目將會興起。這些項目會更接近于技術(shù)工人的職業(yè)道路，而持續(xù)學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變將讓個人和企業(yè)雙贏。
過去的軟件開發(fā)周期時間較長，一個產(chǎn)品可能開發(fā)5年以上才能交到客戶手中。在90年代末，這是公認(rèn)的做法，但在今天，這樣的軟件在投入實際使用之前就已大大過時了。得益于云計算的普及、持續(xù)改進(jìn)的文化，以及最小化可行產(chǎn)品方法的廣泛采用，現(xiàn)在軟件開發(fā)周期已經(jīng)大幅縮短，其影響極為顯著。企業(yè)將產(chǎn)品推向市場的速度，以及客戶采納新技術(shù)的速度，都比以往任何時候都快。在技術(shù)和商業(yè)快速發(fā)展的背景下，直到現(xiàn)在，高等教育領(lǐng)域尚未包含在內(nèi)。
盡管世界各地的教育差異巨大，但廣泛認(rèn)為要雇傭最 的人才，或者自己找到頂尖的工作，大學(xué)學(xué)位是基本門檻，在技術(shù)領(lǐng)域尤其如此。但我們開始見識到這一模式的崩潰。無論是對個人還是企業(yè)來說，學(xué)生面臨著學(xué)費上漲的壓力，越來越多的人開始質(zhì)疑傳統(tǒng)大學(xué)學(xué)位的價值。當(dāng)實用培訓(xùn)變得可行時，對于公司來說，即便是新員工也需要接受在職培訓(xùn)。隨著越來越多行業(yè)對員工的專業(yè)化需求不斷提高，學(xué)校教育和雇主需求之間的差距正在不斷擴(kuò)大。就像數(shù)十年前的軟件開發(fā)過程一樣，我們在技術(shù)教育方面來到了一個關(guān)鍵時刻。我們將會看到，原本為少數(shù)人設(shè)計的定制化在職培訓(xùn)演變成面向廣大人群的行業(yè)驅(qū)動的技能教育。
多年來，我們已經(jīng)見證了這種趨勢的轉(zhuǎn)變。像Coursera這樣的公司，最初專注于消費者，現(xiàn)在已與企業(yè)合作，加強(qiáng)他們的技能提升和再培訓(xùn)力度。學(xué)位學(xué)徒制因為可以由雇主專門化而繼續(xù)流行，學(xué)徒在學(xué)習(xí)的同時也能獲得收入。但現(xiàn)在，企業(yè)自身開始認(rèn)真投資于大規(guī)模技能教育。事實上，亞馬遜云科技剛剛宣布，已在全球培訓(xùn)了2100萬技術(shù)學(xué)習(xí)者，部分得益于像機(jī)械電子與機(jī)器人技術(shù)學(xué)徒計劃以及Amazon Cloud Institute等項目。所有這些計劃都讓處于職業(yè)生涯不同階段的學(xué)習(xí)者，獲得他們需要入職熱門職位的確切技能，而無需承擔(dān)傳統(tǒng)多年項目的長期 。
我們必須明確，這個概念并不是沒有先例。例如電工、焊工和木匠這些熟練技工，他們的大部分技能并不是在教室里獲得的。他們從培訓(xùn)生過渡到學(xué)徒，然后成為熟練工人，甚至可能成為行業(yè)大師。學(xué)習(xí)是在工作中持續(xù)進(jìn)行的，有明確的路徑提升自己的技能。這種終生教育的模式——學(xué)習(xí)和保持好奇心，對個人和企業(yè)都是利好消息。
所有這些并不意味著傳統(tǒng)學(xué)位會消失，這不是“非此即彼”的局面，而是關(guān)于多元化的選擇。在技術(shù)領(lǐng)域的某些領(lǐng)域傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)學(xué)習(xí)依舊至關(guān)重要。但在許多其他行業(yè)中，技術(shù)的影響已超越傳統(tǒng)教育體系。為了滿足商業(yè)需求，我們將迎來一個行業(yè)主導(dǎo)的教育機(jī)會新時代，這是一個無法忽視的潮流。
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