本月初，全球最大的開源代碼托管平臺GitHub的CEO托馬斯·多梅克(Thomas Dohmke)親自上場演示了人工智能（AI）寫代碼。他現場僅花15分鐘就制作完成了一個小游戲APP，并將其成功上線。

AI在寫代碼上帶來的便利得到了不少程序員的認可。谷歌工程師Aiko在接受《每日經濟新聞》記者采訪時就坦言，類似編程輔助工具GitHub Copilot的代碼補全功能，他已經天天在用了。

(資料圖片僅供參考)

而當傳統“碼農”開始用AI寫代碼解放雙手的同時，一種新型的程序員誕生了——AI提示工程師（prompt engineers）。這份工作基本不用自己寫代碼，只需要把任務寫成文字、輸入指令，寫代碼的事情就可以交給AI了。

每經記者注意到，在生成式AI浪潮下，美國有公司為提示工程師開出了33.5萬美元（折合人民幣237萬元）的年薪。招聘平臺LinkedIn顯示，截至5月30日，僅在美國就有2000個與提示工程師相關的崗位，這一新生事物到底是剛需還是噱頭？

準確率高達80%，“10倍程序員”要來了？

本月，在一年一度的網絡峰會（Web Summit）上，GitHub CEO多梅克針對集成了ChatGPT-4能力的Copilot X進行了首次官方現場演示。他在臺上給自己立了一個“小目標”,要在十幾分鐘內寫好一個貪吃蛇游戲。雖然中途有一些“小插曲”，但最終用了不到15分鐘就全部搞定。

在演講中，多梅克表示，成為10倍程序員（以一當十）并不需要去努力10倍，而是在每個流程都使用AI。

GitHub Copilot的AI寫代碼功能的確讓眾多程序員愛不釋手。畢竟，就在幾年前，每個細碎的小代碼都還需要手動敲上去。

谷歌工程師Aiko對《每日經濟新聞》記者表示，AI的到來對他的工作也產生了深刻的影響，特別是類似GitHub Copilot的代碼補全功能，他和同事們已經幾乎每天都在使用。據他透露，谷歌的代碼補全工具是基于自身龐大的代碼庫，內部代碼多達數十億行，目前這個功能已經自動集成到了該公司內部的寫代碼工具。

“有時候我才剛剛輸入兩個字符，AI已經想好了接下來要寫什么。如果沒有錯誤，一直按Tab鍵就行。10條有9條都不需要我修改。有時候我認為太難了，它肯定猜不到，但是它竟然可以。”Aiko分享道。

剛剛回歸OpenAI的前特斯拉AI主管Andrej Karpathy也曾透露，AI已經以80%的準確率幫他完成80%的代碼，他的主要工作已經從一行一行寫代碼變成了寫提示詞和修改。他還坦言，當意識到編輯器中只有自己和光標的時候，他感到莫名的恐懼。

據前述谷歌工程師Aiko, 其實微軟很早就推出了一個著名的集成開發環境（IDE）叫Visual Studio，可以根據語法規則對程序代碼進行補全，也就是從格式上進行補全。“但是有十幾個G（占用大量電腦硬盤空間），所以很多人都不用。后來，有了比較輕量的代碼編輯器，比如現在基本上已經一統江湖的Visual Studio Code，很多人才真正用上了基于格式的代碼補全。而直到近年來GitHub Copilot正式上線，才實現了從格式補全到內容補全的轉換。”

圖片來源：每經制圖

談及AI對寫代碼的效率是否有10倍的提升，Aiko指出，“10倍有點夸張，但兩三倍還是有的。因為程序員花得最多的時間是在想代碼如何寫，而不是寫代碼。程序員要先想一個具體的算法出來，后面AI可以幫忙補足某一些段落的內容。”

不過，就上述貪吃蛇游戲，Aiko認為有點“作弊”嫌疑，“因為這個游戲太經典了，代碼應該早就有了，AI肯定學習過。如果臨時設計一個新游戲，AI能夠根據新游戲的新規則自動生成代碼，那就厲害了。”

Aiko補充道，目前AI能解決比較經典的純算法題目。但如果是針對某一個具體的商業應用程序，AI還無法寫出能用的代碼，因為它還無法理解業務。“以小學數學為例，AI寫代碼，能搞定文字計算題，但無法解決應用題。照目前的發展速度，要達到10倍恐怕還是很快的。可能只需幾年，我們會發現《流浪地球2》里面關于AI自動生成程序的想象，也許并沒有那么遙遠。”

Aiko同時也表示，AI為程序員提供的服務不止寫代碼，它甚至能根據代碼審查人員的建議來修改代碼。谷歌研究院的核心團隊成員最近在其官網博客區發布文章表示，他們的工程師已經可以借助AI的修改建議來處理大量的評審意見，預計將每年為谷歌節省數十萬小時的代碼審校時間。而這一“AI輔助修改代碼技術”也即將發布。

200萬招聘提示工程師，剛需還是噱頭？

在提高程序員工作效率的同時，AI寫代碼的到來是否也減少了企業對程序員的需求呢？

就目前看來，Aiko稱，并沒有感覺到他所在部門因AI的迅速發展而有明顯的變化，“我在谷歌的工作量反而增加了，但是我想這主要是因為經濟大環境影響，之前硅谷就進行了一波裁員。”

AI是否造成了程序員的崗位削減尚無定論，但《每日經濟新聞》記者注意到，AI為一種新型程序員創造了工作機會。

據《華爾街日報》報道，在生成式AI浪潮下，提示工程師正在成為新興職業。目前一些科技企業正在大量招聘AI提示工程師，即在AI回答問題的過程中，通過給予提示的方式來讓AI給出更貼近用戶需求的答案。

提示工程師與傳統程序員的不同之處在于，提示工程師使用自然語言編程，將純文本編寫的命令發送給AI，然后由AI執行實際工作（包括寫代碼）。

OpenAI創始成員之一Karpathy曾表示，提示工程師就好比“大語言模型的心理學家”。目前，OpenAI已經為開發者提供了關于提示工程師的免費課程。

查詢LinkedIn，每經記者發現，截至發稿，僅在美國就有超過2000個與提示工程師相關的職位。這類職位多出現在一些非知名的小公司，而諸如谷歌、OpenAI等知名科技企業倒是沒有相關招聘。

據彭博社此前報道，人工智能初創公司Anthropic對提示工程師崗位給出了17.5萬美元~33.5萬美元（約合人民幣124萬~237萬元）的年薪。提供自動化合同審查服務的公司Klarity則給出了13萬美元~23萬美元（約合人民幣92萬~163萬元）的年薪。國內某招聘平臺顯示，一些企業給提示工程師開出了人民幣60萬元的年薪。

“我周圍還沒有有關提示工程師的招聘。其實提示工作本身就是參與AI項目的程序員的工作內容之一，當然不排除時機成熟后會有職業分化，就像現在的程序員職業是從以前的電子工程師職業分出來的一樣。上世紀六七十年代計算機的初期，造芯片的電子工程師常常兼寫代碼。”谷歌工程師Aiko 告訴《每日經濟新聞》記者。

對于提示工程師職業的出現，一些高校教授對其發展前景提出了質疑。據《時代周刊》，賓夕法尼亞大學沃頓商學院副教授Ethan Mollick就警告稱，一旦AI變得更強大并能夠生成自己的提示，有關提示工程師的炒作就會破滅。

劍橋大學機器學習研究員 Adrian Weller則表示，“我不太確定它會持續多久。不要過多關注提示工程的當前狀態，它會發展得相當快。”

當下新興的提示工程師究竟是剛需還是噱頭，能持續多久，還得留給時間去檢驗。

劍橋大學機器學習研究員 Adrian Weller補充道，“從長遠來看，我并不認為提示工程師有多了不起。”

（文中采訪對象Aiko為化名）

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