人工智能对于程序开发领域会带来哪些影响

导读：这是一个好问题，也是当前很多程序员同学都比较关心的问题，我结合人工智能技术的发展趋势来说说个人看法。

这是一个好问题，也是当前很多程序员同学都比较关心的问题，我结合人工智能技术的发展趋势来说说个人看法。

首先，人工智能技术在程序开发领域的应用由来已久，很多人工智能技术都是率先使用在程序开发领域的，比如NLP、知识图谱、自动推理等技术都在代码推荐系统上有所应用，而且很多平台也都具备一定的代码生成能力。

从当前人工智能技术的发展趋势来看，对于程序员的影响将体现在三个方面，其一是代码编写会基于模型层开展，更多的应用将具备一定的智能化基础，其二是代码编写会逐渐从业务实现调整到算法设计和模型训练上，在大模型的基础上研发小模型将是很多程序员下一个阶段要完成的任务，其三是程序设计的场景壁垒将逐渐被打破，全场景开发将是一个大趋势。

目前大部分程序开发都是基于框架层开展的，但是随着模型层的部署，未来框架层将直接为模型层提供服务，大量应用端的开发将从基于框架层调整到基于模型层，这对于很多程序员来说将是一个新的挑战。

基于模型层的开发将突破传统框架层的限制，很多大模型所具备的生成能力将直接为程序开发赋能，而程序开发者则需要基于模型层的api来完成场景应用，这就需要程序员要对模型层的机制有更多的了解。

对于程序员来说，长期以来的开发模式是做业务层、数据层和展示层之间的逻辑设计和实现，程序本身的动态扩展性是有较大限制的，这也是导致程序员工作量大的一个重要原因，因为动态扩展性弱就意味着需要完成大量重复型开发任务。

虽然模块化编程能够解决一定的问题，但是依然无法完全做到更高层次的动态化适应，包括早期的OSGI等方案，相信很多做动态结构的同学是深有体会的，而有了大模型这样一个动态的支撑核心之后，软件开发领域真正的动态体系将有可能进入到一个新的阶段。

以我的课题组为例，目前我们很多老师和同学都在做大模型和小模型的结合，而这种结合的一个重要目的就是为行业细分领域生成更智慧的工具，为程序员提供更方便的智能化解决方案。

开发场景上的差异导致开发流程不同是长期困扰程序员的问题之一，而模型层可以进一步屏蔽场景不同所带来的开发上的差异，可以让更多程序员快速拓展自己的开发边界，未来大数据开发、物联网开发、以及传统的Web前后端开发灯场景将逐渐统一。