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AI时代，来势汹汹，它是一把双刃剑，提高工作效率的同时，也加剧了岗位的竞争。可以预见在不久的将来，大批程序员会面临失业（不仅仅是程序员，从事电脑工作的很多非制造业岗位都会缩减）；此时，我们应该做的是不焦虑、提能力、找机会。
在提升能力前，我们先搞懂，AI是什么，它能帮助我们做什么，又有哪些它做不到的。
AI是什么？
AI说白了，是个工具。它是基于全网经验推导出一套可执行方案。以代码为例，它会总结全网优秀代码的方式方法，形成一套按场景划分的最优代码方法。它的思考过程就类似你写代码的思考过程，不过它的经验更丰富。
能做什么？
现阶段，AI帮我们完成两个工作：提供方案、编写代码。AI提供方案，需要我们讲清现状架构及扩展的功能，讲的越具体，提供的方案越明确。AI编写代码，能扫描已有的代码库，编码能力比一般的程序员都要优秀，但跨部门和跨服务编程还有待提升。
很多团队里面的组长甚至是Leader，工作的很大一块内容是分配和验收任务，随着AI的逐渐成熟，这些任务都可以交给AI，人人都是小组长。
不能做什么？
提供意见但不决策不担责；最近大火的自动驾驶（先解决还是辅助驾驶），基本都是L2及以下级别，出了问题还是司机的责任。对于更加复杂的AI工作，要做到对结果负责，还有很长的路要走。
无法协调工作和串联任务。程序员敲代码的工作量其实不超50%，其他的时间都在开会讨论、写方案、解决问题。首先看协调工作，多部门之间的合作就需要协调，目前AI还没法去协调人。再看串联任务，以解决问题为例，假设有用户反馈订单无法退款我们需要分析日志、分析数据，最终确定订单支付超过一年，无法原路退款，且系统不支持银行卡付款退款，此时需要协调客服询问用户银行卡，联系财务打款，修订退款数据。（最近大火的小龙虾，正在解决串联任务的问题，但还在初步阶段，还有很多诸如安全类的问题需要解决）。
缺少对现状的认知（现阶段的问题）。目前AI还只是个解决点状问题的工具，它的记忆还在停留在单个会话里，没法关联事情的上下文。它具备读取文档生成知识库的能力，但没有哪个公司的技术和业务文档是十分全面的。当然，这个问题只是暂时的，随着模型的成熟，能够本地部署甚至做成企业级云产品，一定能解决该问题。
大致了解AI之后，再看我们应该在哪些方面提升能力。我总结如下3点：
1、AI技能，熟用AI工具。AI的到来一定是势不可挡的，抵制AI是没有任何效果的，拥抱AI才会方向。我们需要熟练掌握AI的使用方法，日常工作或生活的事情尽量想办法让AI去做，形成一套自己的工作模式；把手动的活代替掉，专做思考和决策的活。
不知道大家有没有带过人，刚开始的时候，指导别人完成比自己完成要慢的做；AI也是一样，刚接触AI变成，可能效率还没有自己来的高，但熟悉之后，立马甩远。这就是磨刀不误砍柴工。
2、架构能力。AI执行工作，我们得能识别结果的正确性、合理性，并结合实际场景，对结果进行优化。即AI生成的东西，你就一定得看的懂，甚至能补足优化；就像使用辅助驾驶必须得是个会开车的老司机。还有一点，程序员培养架构能力，除了做好技术，还需要赋能业务，结合业务规划制定架构规划，AI帮助落地。
3、表达能力。知道≠能讲清楚，你要把你表达的内容传递给AI（之前是通过代码传递给机器，现在通过大白话传递给AI）。基于现状AI的能力，让他帮忙做一件事，需要讲清楚三点：现状（老功能迭代，需要讲清现有逻辑）、功能（要做成什么样）、要求（哪些注意要点）；表达的不到位，可能最终实现的效果差异很大。
举个例子，你需要AI帮你删除没用用到的方法代码；有两种说法我们来评估下哪一种更好：帮我删除无效代码、帮我删除无用代码；两句指令仅一字之差，运行结果可能截然不同，无效代码，AI可能会将重复代码、无用代码都识别成无效，然后一顿整合，而结果跟我们期望的有很大不同。
延伸思考：为什么AI时代大龄程序员更受欢迎？
AI时代一定会大幅减少编程的工作量；因为这点，程序员的要求变了，已经不太需要初级程序员（主要负责增删改查简单功能实现的工作），这些低级的活已经有AI做了，AI效果且做的更好；替而代之的是需要能够安排AI工作、审核并优化AI结果、对结果负责的高级程序员（甚至架构专家）。而往往大龄程序员更满足这些工作需求。
同样的，AI时代来临，你会发现前端少了，因为很多公司对前端的工作要求就是做交互，交互代码AI的可替代性高，就类似上面初级程序员一样。
