未来编程之路：LLM和程序员携手开拓软件开发新境界
内容提要
3月22日，在东京举行了一场智研社活动，主题是基于大语言模型的智能化新范式。大语言模型具有类人思维，可能替代人类程序员。提供API的人群与现有程序员没有太大区别，只是在全流程实现中有更多的AI辅导。大语言模型需要针对不同行业、场景和使用者进行开发，形成自己的调度链路。感谢李建忠的分享，对AI的思考有所启发。
延伸解读
LLM的“粗粒度相近性”与开发流程的碰撞
文章指出，当前开发流程追求细粒度的确定性，而LLM则表现出粗粒度的相近性，即每次回答字面不同但含义基本一致。这种差异导致许多程序员认为LLM不会产生确定结果，因而难以替换程序员。但这也提示我们，LLM更适合处理模糊、非确定性的任务，而非直接替代确定性编码。
人机混合：LLM模拟协调，API提供确定结果
作者认为，数字程序员完全替换人类为时尚早，但可以让LLM模拟人类发挥组织协调作用，结合各种确定结果的API，形成有机组合。这意味着未来开发可能是计算混合、开发混合、交互混合的模式，其中人机对话以自然语言为主，LLM充当调度中心。
API提供者的角色演变与AI辅导
文章提到，提供API的人群与现有程序员没有太大区别，只是在全流程实现中会有更多AI辅导。这表明API提供者仍需具备编程能力，但AI将辅助他们更高效地完成工作。同时，LLM需要针对不同行业、场景和使用者进行定制开发，形成灵活的调度链路。
开发者分层：从编码者到调度架构师
随着LLM式开发的发展，开发者可能分化为高级程序员或架构师，他们的核心任务是从海量API中找到合适、合算的解决方案，并形成高效调度。这要求开发者具备更强的架构设计和资源整合能力，而不仅仅是编写代码。
Q&A
大语言模型（LLM）如何影响程序员的工作？
大语言模型可能会替代部分程序员的工作，但不会完全取代他们，因为LLM无法产生确定的结果。
LLM的引入会带来哪些变化？
LLM的引入将使开发流程中更多依赖于AI辅导，程序员的角色将与提供API的人相似。
为什么一些人认为LLM会逐渐接近真正的程序员？
因为经过专业训练和优化的LLM可能会越来越具备类人思维，最终可能完成对程序员的替代。
开发者在使用LLM时需要注意什么？
开发者需要根据不同行业、场景和使用者灵活开发LLM，并从海量API中找到合适的解决方案。
数字程序员完全替代人类程序员的时间会是多久？
目前看来，数字程序员完全替代人类程序员的时间尚早，仍需时间发展。
LLM在开发中如何发挥组织协调作用？
LLM可以模拟人类思维，结合确定结果的API，形成有机组合，提升开发效率。
