据外媒TechSpot 4月5日报道，微软首席技术官Kevin Scott预测，到2030年，95%的编程代码将由AI生成，但这并不意味着软件工程师会被取代。Scott强调，人类仍将参与编码，但角色将转变为AI指令的引导者。AI工具将处理大部分重复性任务，让工程师专注于更高层次的设计与问题解决。目前的AI系统存在局限，尤其是记忆能力较弱，难以记住历史交互或适应用户需求，但Scott预计未来一年内AI的记忆能力将显著提升。

Anthropic首席产品官迈克・克里格表示，未来三年内软件工程师可能主要负责审核AI生成的代码。他认为AI将使开发者更专注于抽象问题和管理智能系统，而非直接编写代码。克里格强调AI不会完全取代程序员，而是改变技能要求，使软件开发更加跨学科。尽管AI可以加速部分开发流程，但仍需人类解决复杂任务。Anthropic正探索AI如何重塑关键岗位的工作方式，目标是开发强大且负责任的AI与人类协作。

Anthropic公司于2月10日发布首份AI经济指数报告，指出软件工程师和作家成为AI应用先锋。报告显示，AI主要作为协作者，而非替代者，尤其在软件开发和技术写作领域。研究基于与Claude AI模型的交互数据，发现AI在计算机和数学职业中的应用最广，占比37.2%，而在需要体力劳动的职业中应用最少，仅0.1%。AI更倾向于增强人类能力，而非完全自动化任务，这表明AI与人类协作的可能性更大。

Meta创始人扎克伯格透露，2023年Meta将开发能媲美中级软件工程师的AI，可自主完成编码及AI系统开发。扎克伯格认为这将使人类工程师从重复工作中解脱，转向创新。此消息引发热议，Salesforce暂停招人，OpenAI CEO预计2025年AI将显著提升生产效率。然而，AI稳定性问题依旧，宾夕法尼亚大学教授质疑业者预测动机。尽管如此，AI实验室研究人员仍坚信技术突破正在发生，如o3基准测试已取得进展。

Gartner 预测指出，在生成式人工智能的推动下，到 2027 年，软件工程师群体中将有高达 80% 的人需提升技能。这一趋势引发业界对 AI 对工程师需求的担忧，但高级分析师 Philip Walsh 强调，AI 虽然可能重新定义工程师角色，但人类的专业知识与创造力仍是开发复杂创新软件的关键。AI 将在软件工程领域产生重大影响，分为三个阶段：短期中 AI 工具增强工作效率；中期 AI 智能体实现自动化，进入 AI 原生软件工程时代；长期则打破更多限制，AI 工程成为主流。此外，调查显示，AI / 机器学习工程师成为 2024 年最急需人才，企业应加大对 AI 开发平台的投资，并为数据工程和平台工程团队提供相关培训，以适应 AI 技术的发展。此预测强调了 AI 技术对未来软件工程师技能需求的变化与提升。

MIT学者近期研究揭示了程序员为何易被AI吸引的原因，这可能源于“智性恋”现象的浓度过高。研究发现，AI系统如ChatGPT-4在被用户使用时，其第二大流行用途竟意外地与性角色扮演有关。这一发现挑战了人们对AI系统的理解，甚至包括对技术领域内人士的看法。 该研究深入探讨了AI系统如何在与软件工程师...