人工智能对开发人员的要求不仅仅是技术技能

发布日期：2024-09-03 09:11:32 浏览次数： 2740

作者：云云众生s

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在人工智能时代，工程师需要学习哲学才能成功编写代码吗？

译自AI Demands More Than Just Technical Skills From Developers，作者 Rob Whiteley。

开发人员需要掌握哪些技能？这个问题已经争论了几十年，早在 80 年代和 90 年代，学校就将课程重点放在“硬技能”上，例如对复杂编程语言的深入了解。随着开发环境变得更加协作，雇主开始强调招聘具有团队合作和沟通等软技能以及传统技术能力的多才多艺的开发人员。

如今，人工智能与开发环境的集成再次引发了关于技能的争论。通过让人工智能在编码过程中发挥更重要的作用，组织越来越重视招聘“全面发展”的开发人员，他们能够思考、适应、解决问题，并从人工智能助手那里获得最佳解决方案。

高盛首席信息官 Marco Argenti最近在哈佛商业评论中写道。他认为，工程师应该学习哲学，以便在人工智能时代成功地进行编码。他认为，学习哲学有助于 aspiring 开发人员清楚而逻辑地思考他们为什么要做他们正在做的事情。

无论开发人员是否需要上哲学课，这种推理都是合理的。生成式人工智能改变了我们思考和工作的方式。与过去不同，过去开发人员接受团队领导的指示并作为个人贡献者执行任务，现在他们将问题解决和代码生成外包给人工智能工具和模型。通过与 GenAI 合作解决复杂问题，曾经是个人贡献者的开发人员现在正在成为他们自己的团队领导。这种新的工作流程要求开发人员提升他们的批判性思维能力和对最终用户的同理心。他们再也不能仅仅依靠对当前任务的肤浅理解来运作。现在，开发人员必须理解推动他们行动的“为什么”，以便他们能够引导他们的 AI 对手获得最理想的结果。

首先理解问题

在 GenAI 的新世界中，全面发展的开发人员必须在 GenAI 辅助问题解决开始之前完全理解问题和所需结果。他们对问题空间的理解必须与产品经理或最终用户的理解相匹配。毕竟，错误的提示可能会导致一个延续当前问题的响应。给像 Dall-E 这样的图像生成工具一个基本的提示（给我看一个在办公室的开发人员），然后跟进一个详细的提示（给我看一个在办公室里用笔记本电脑编码的开发人员，在一个城市环境中，有年轻的同事）。你最终会得到两张完全不同的图片。

开发人员的关键软技能

在人工智能时代，哪些软技能最重要？最突出的四个是推理、好奇心、创造力和责任感。

推理和语境很重要

我从一位以前的老板那里学到的最重要的教训之一是，语境很重要。假设你试图说服某人做某事；解释“为什么”是最重要的部分。它创造了联系和信任。GenAI 无法独自做到这一点。我们现在正处于 GenAI 产生良好但并非出色的输出的阶段。仍然需要人工干预来注入最后 20% 的工作，以推动聊天机器人并进行迭代。

你必须将你的 GenAI 当作实习生对待——一个需要指导和语境的人，这样他们最终才能帮助你获得你需要的东西，并在此过程中了解更多。这意味着你的工作是提供理由和语境来说服 AI/实习生正确地做事。

拥抱好奇心和探索

当开发人员使用 GenAI 时，他们必须不断地探究更多信息。他们应该把自己想象成揭露事实的记者。*我有没有错过什么？*在 AI 创建第一个版本之后，在第二个版本中进一步探究，使问题更具行动导向性。把它想象成与 GPT 进行对话。如果你正在创建内容，告诉 GenAI 假装它是一个员工，分享一个员工会提出的三个问题，然后回答它们。然后，让 GPT 再次用答案重新修改草稿。在拥抱你独特的技能和解决问题的能力带来的思想多样性的同时，使用这种方法对于有效地服务于多样化的客户群体至关重要。

开发人员提示中的创造力

GenAI 按照指示执行。它从可用资源中收集信息，并根据给定的提示系统地应用这些信息。开发人员在提供这些提示时所展现的创造力，可以鼓励 AI 工具提供组织可能没有预料到的编码选项。就像作家通过改变语法、节奏和语气来保持作品的新鲜感一样，开发人员也可以用不同的方式发布指令，以引出“开箱即用”的响应。

人工智能时代的问责制

我们正处于一个道德困境的边缘，需要全面发展的开发人员来帮助我们度过难关。仅仅因为开发人员可以让 GenAI 做某事，并不意味着他们应该这样做。开发人员现在正在共同创建知识产权。谁拥有知识产权？是提示工程师吗？还是 GenAI 工具？如果开发人员使用某个工具编写代码，他们是否拥有该代码？在一个工具集发展如此迅速的行业中，这取决于你使用的工具、工具的版本以及某些供应商内部的不同工具甚至有不同的规则。知识产权正在不断发展。就像狂野的西部。理清这一点，并理解开发人员应该让他们的工具做什么的背景，是一项重要的技能。