你有没有感受到，AI的技术正以前所未有的速度席卷而来？
作为一名开发人员，如果你已经意识到这种变化的到来，但却因为速度之快而感到迷茫，不要担心，你并不孤单。
接下来的内容，来自
特斯拉的前高级机器学习科学家
罗素·卡普兰（Russell Kaplan）的预测，希望这能成为你在这场变革中的明灯，帮助你在未来的软件工程世界中找到自己的方向。
首先，Kaplan认为，模型在编程方面的表现很快会变得极其出色。
各大研究实验室正在大力投资于编程和推理能力的改进，这些努力将很快结出硕果。
你可能会问，为什么？
除了人工智能的总体进步外，编程还具有一个独特的优势：通过“自我博弈”实现超级人类的数据扩展。
模型可以编写代码，然后运行它，或者编写代码，编写测试，并检查自我一致性。
这种自我博弈在大多数领域是不可能的，因为在接近人类专业知识的极限时，这些领域面临数据壁垒。
然而，代码是不同的——它可以通过经验和自动化进行测试。
正因为如此，软件工程在几年后将会呈现出截然不同的面貌。
由于上述优势，
真正的编码智能体将会补充今天的AI助手，每个工程师将像拥有一支实习生军队一样，能够完成端到端的任务。
在这个新世界中，每个工程师都将成为工程经理，基本任务将由编码智能体完成，而工程师们将更多地关注高层次的工作：理解需求、架构系统以及决定构建内容。
这种变化将引领一个前所未有的软件丰富时代。
历史上软件一直很难且昂贵，很快，它将变得更加容易和普及。
我们将看到“单次使用软件”的激增，
一次性应用程序和网站将变得可行。
未来的软件工程师数量将远远超过现在，但工作内容会发生显著变化.
更多的时间将用于英语交流，而不是代码编写。
这种变化并不陌生，就像当年从汇编语言过渡到Python一样，工程师们将逐渐适应这一转变。
他们将更多地参与团队合作、需求沟通和方案设计，而不再只是埋头写代码。
这种变化不仅会带来直接的生产力提升，还会对初创公司产生重大影响。
开发者市场将不仅仅面向人类，还会面向编程智能体。
毕竟，你的编程智能体可能会决定使用哪种云服务和数据库。
因此，友好的用户界面和良好的命令行界面将受到重视。
随着
编程智能体
的兴起，产品质量的标准也会提高。
在开发者能够更快交付的世界里，不完善或功能不完整的最小可行产品（MVP）将不再被接受。
测试基础设施将变得更加重要和普遍，不仅因为
编程智能体
会编写更多测试，还因为它们依赖这些测试来检查自己的工作。
技术公司的护城河（竞争壁垒）之一——切换成本，将随着智能体的出现而下降，
智能体
将使迁移变得更容易。
公司甚至会在你购买他们的产品时捆绑迁移助手
编程智能体
，以简化你的采纳过程。
代理将使迁移变得更容易，技术公司的护城河将因转换成本降低而减弱。公司甚至会在销售产品时捆绑迁移助手编码代理，以简化你的采用过程。
无论具体情况如何，有一点是明确的：现在是成为构建者的最佳时机。
我们正处于一个生产力前所未有地高的时代，AI技术的进步使得软件开发变得更加高效和便捷。
对于那些愿意拥抱变革的开发人员来说，这是一个绝佳的机会，可以利用这些新工具和技术，创造出更多、更好的软件产品。
罗素·卡普兰（
Russell Kaplan）是一位在机器学习、工程和科技领域有着显著贡献的专业人士。
他现任Scale AI的工程与机器学习总监，领导机器学习和基础设施的相关工作。
此前，他是Helia的联合创始人兼CEO，Helia开发实时视频数据理解的软件，后被Scale AI收购。
此外，Kaplan曾在特斯拉担任高级机器学习科学家，负责Autopilot的计算机视觉算法和神经网络训练基础设施，创建了大型多任务神经网络HydraNet。
Kaplan的职业生涯还包括在Dropbox和MongoDB担任软件工程职位，以及在MetaMind担任开发者传道士。
作为斯坦福大学TreeHacks黑客马拉松的联合创始人兼联合总监，Kaplan展现了他在自动驾驶和AI领域的深远影响力。
他的职业轨迹清晰地显示出他在推动AI技术进步方面的领导力和创新能力。
作为软件工程师，你可能正在思考如何在这个即将到来的AI新时代中保持竞争力。
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Russell Kaplan对软件工程未来的预测为我们展示一幅充满希望的蓝图。
随着AI和自动化的发展，软件开发将变得更加高效和便捷。
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