摘要：近來 AIGC 爆火，ChatGPT、Stable Diffusion 模型也陸續出現，很多人開始思考，軟體開發與生成式人工智慧的結合到底意味著什麼？

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作者 | Jon Christensen 譯者 | 彎月 責編 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

Lex 是一款結合了 GPT-3 的文字處理器，可以幫助作家快速克服短暫的創作瓶頸，我嘗試註冊了該服務，期待著自己的工作效率飆升。我用 Lex 做的第一件事，就是讓它幫我寫一篇關於生成式人工智慧如何改變金融科技的文章。

意想不到的事情發生了——我已經一個月沒寫新帖子了，我遇到了有史以來最糟糕的創作瓶頸。在過去的四個星期裡，我試著讓自己去思考創業世界中有趣的變化，特別是金融科技，但最終都會不由自主地想到生成式人工智慧。

我反覆琢磨，發現自己痴迷於思考潛在的 GPT-3 業務創意，但我想到的一切都太簡單、太淺顯或壓根站不住腳。

真的寫出了有用的程式碼！

起初，我寫了第一篇有關生成式人工智慧與金融科技的文章，當時我並不擔心生成式人工智慧會對金融科技產生重大影響，因為金融科技領域的大多數工作不需要生成新東西。我們需要連線系統，也許還需要分析資料，但我們不需要大量創作。我們可能還需要編寫一些程式碼，但我很肯定，距離人工智慧編寫出有用的程式碼，還有很長的一段路要走。

然而幾周過去了，真有人用人工智慧編寫出了有用的程式碼！

這裡有一段 ChatGPT 編寫的程式碼，可以在 Web 瀏覽器中生成下雨的動畫。

近來，每一位開發人員都在談論 ChatGPT，我們都驚呆了，我也嘗試用它來編寫程式碼。在我看來，ChatGPT 編寫程式碼的能力比撰寫文章更有價值，而且更強大。

於是，網上各種訊息滿天飛，人工智慧將取代初級開發人員，程式設計師要失業了，開發的工作將從寫程式碼變成管理人工智慧的輸出……我一直在思考這一切意味著什麼？這對市場究竟有何影響？軟體會變成什麼？

軟體需求仍然高漲

我們即將進入一個時代，處理器上執行的程式碼量將超過以往任何時候。下一階段的金融科技、社交媒體、文字處理、遊戲、商業等等，一切都將個性化。這意味著，個性化不僅適用於消費者，也適用於企業。

在過去的 50 年裡，為了創造出偉大的產品，經驗豐富的產品經理不得不施展魔法，瞭解如何透過一系列客戶和業務案例，提煉出使用者體驗的共同特性，以構建能滿足目標市場需求的產品。而如今，我們終於可以實現產品管理工具中積壓的大量客戶想法和一次性請求了。

每當我們經歷一輪大規模的科技裁員時，我就會注意到有人絞盡腦汁想搞清楚這對科技行業來說意味著什麼。紐約時報發表了一篇關於應屆畢業生就業市場萎縮的文章，很多人對這個故事有著錯誤的理解，認為軟體的需求降低了。

然而，實際情況則恰恰相反。需求仍然高漲，客戶需要修改程式碼、更新軟體、推出新功能。但是構建新軟體需要承擔巨大的經濟壓力，尤其是在大型科技公司，有人甚至開出了高達 100 萬美元的年薪，如此高昂的成本導致新增某些型別的功能變得非常困難。

如果需要這樣一個人花一年的時間來寫程式碼並維護，那麼每年必須產生超過 100 萬美元的收入。如果可以在一個月或一週內構建相同數量的程式碼，那麼該專案很快就能透過，幾乎不需要任何資產負債表審查。

10 倍速、100 倍速、1000 倍速開發人員都將成為現實

下面是一個個人例子，我們在阿根廷招聘優秀人才的秘密優勢之一是，我們擁有靈活的工作和薪酬體系，開發人員可以選擇領取薪酬的方式，同時享受當地公司提供的就業福利和保護。

多年來，我們建立了複雜的業務流程來管理這些，我將其視為我們的迷你金融科技。我們曾多次探討拋開電子表格、Slack 和電子郵件，轉而建立自己的程式設計系統，畢竟我們是開發人員。但每次審視這個想法時，我們都認為需要編寫的程式碼量太大，對我們這個小團隊來說不值得。我們應該將這些時間和精力投入到業務發展中。然而，如今 AI 可以生成程式碼了，一切都不同了。

在這個新世界中，開發一個新功能的成本大幅降低，每位客戶（無論是內部客戶還是外部客戶）都有能力購買完全符合自己需求的產品。如果軟體公司積極擁抱這種新正規化，構建能夠提供這類支援的系統與架構，就能夠取得巨大的成功。

如今，這個新世界就在眼前。開發人員已開始討論和學習，如何利用新技術將自己的生產力提升到前所未有的水平。10 倍速、100 倍速、1000 倍速開發人員都將成為現實。

未來 1000 倍速的開發人員仍然需要推理、思考、組合、推導和計劃，只不過他們不用再那麼辛苦。同時我認為他們仍然能夠獲得很好的報酬，因為他們將負責創造大量的業務價值——在我看來，現在的問題是這一切是否會在接下來的 5 年、5 個月乃至 5 周內發生！