现在就是成为“新程序员”的黄金时刻！

整理 | 王启隆

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

“自然语言代替了编程语言，大大地降低了程序员的门槛。现在，ChatGPT 将全球的知识库和代码都放在了你的手中，只要有想象力，人人都能成为「新程序员」。在不远的未来，新的应用市场会产生，大多数工具都会被重构。”

随着 GPT-4 的问世，“AI 时代”逐渐从闲暇时间的谈资变成我们身边正在发生的事实，一道疑云开始在许多人的心中萌芽：程序员的工作会被取代吗？就在 3 月 29 日，马斯克、图灵奖得主等数千 AI 专家紧急呼吁暂停训练比 GPT-4 更强大的系统，期限为六个月，理由是这些模型对社会和人类存在潜在风险。

面对这些问题，CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛在天风证券「如日方升 2023 春季策略会」和「新程序员大会（NPCon）：AIGC 与大模型技术应用峰会」上进行了解读：

• 现在 GPT 正处于 iPhone 4 时刻，而不仅仅是 iPhone 时刻。

• GPT 应用将迎来大爆发时代，大多数软件、开发工具和工作流程都会重构。

• 程序员的技术栈会发生许多变化，编写 Prompt 是新时代的必学技能，确定性编程依然重要。
  

• 这是 AI 的“大航海时代”，有人获益、有人受损，所以需要新规则。

• 成为“新程序员”为时不晚，AI 时代人人都能成为开发者。

直播回放：https://live.csdn.net/room-iframe/programmer_editor/2OmZkkQB

ChatGPT 发展的速度史无前例

以下为蒋涛的演讲实录：

世界上有很多人已经用过 ChatGPT，其中包括了很多“老程序员”，而今天我想讲的是：什么是“新程序员”？

我自己就是一名老程序员。我从 1991 年开始写代码，一直写到现在，期间开发了一些软件。1999 年互联网出现后，我们出品了《程序员》杂志（现《新程序员》）、成立了 CSDN 的网站、创办了程序员的出版公司博文视点、还有面向程序员的培训机构传智播客，这一切都是在为程序员服务。

移动互联网时代到来时，我也曾感到焦虑，不知道该如何服务社区。后来，我选择投身投资行业，投资了许多公司。在 2017 年我重新加入 CSDN 之前，我一直在进行投资，直到我意识到人工智能的崛起为程序员发挥了更大的作用、提供了机会，于是回来重新整顿 CSDN。

当时我注册了一个域名，叫 AI100，寓意“AI 会改变百行百业”。当时我写了三个句子：人人都是开发者、家家都是技术公司、中国需要建立自己的技术生态。

现在看来，这三句话要成真了。CSDN 的注册账号是 8700 万，而注册用户在排重以后是 4200 万，去年新增了 600 万用户。这新增的 600 万用户里，新增用户中有 60% 都是大学生和高中生，高校计算机专业学生覆盖度 90%，非常的年轻化。

今年是兔年，在十二年前，2011 的兔年我们也迎来过一次“移动时代的大变局”。当时中国移动市场有 9.5 亿手机用户，其中 1 亿是 3G 用户。现在又一个兔年到来了，GPT 的问世让全世界都“惊天动地”，盖茨最新的文章都被刷屏了，“AI 的时代已经开启了”。

这个三月，科技巨头公司推出了很多新产品，全都是大模型和应用；其中大部分是微软发布的，此外 MidJourney 和 Adobe 三月也发布了新产品。

连科技巨头都行动得如此快速，这是闻所未闻的。而且，OpenAI 的这次投资可能是有史以来最成功的投资。我们进行了一些流量统计，统计数据截至 2 月 23 号：微软 Bing 的流量没什么变化，在最近可能略有上涨；然而，原先流量极少的 OpenAI 从 12 月底开始，流量飙升，在那时，它的流量就已经超过了 Stack Overflow。所以，微软在 Bing 上花的钱可能已经被 OpenAI 颠覆了。当然，Stack Overflow 的流量其实也没有骤降，如程序员社区传闻的那样的“突然死亡”，事实上它是在缓慢下降。

GPT 的能力本身进化非常快。ChatGPT 最初发布的时候，正好美国在开 NeurIPS 大会（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统），有大概全球 4 万个机器学习和神经网络的博士参与，这些专家在看完 GPT 的发布后都惊呆了。

然后，2 月份微软 Bing 就集成了 GPT，紧接着 3 月 15 号 GPT-4 立马就发布了，这时候人们还在琢磨这个技术，结果还没琢磨完，22 号插件市场就推出了。我的资料也在随着行业动荡不断更新，直到这场大会的前一天晚上还要改。

我以前讲过“技术社区的三倍速定律”，就是说每当某个技术报告出来的时候，就会有人来忽悠大家：又有新技术了！但是，这种技术真正进入这个领域了吗？主流市场或者是开发者，真的在使用它来做应用了吗？在技术社区中，有没有真正讨论它呢？

在 2012 年至 2013 年之间，机器学习得到了很大的发展，这是因为 ImageNet 在深度学习领域技术推进；后来到了 2016 年，机器学习又因为 AlphaGo 出现了进展。从博客文章的数量上也能看出一些端倪，下面就是我们按年发表量统计的 CSDN 的博客文章，可以在人工智能、机器学习这些领域都看出这种趋势。

但是，我们改用月份来统计了 ChatGPT 相关的文章：去年 11 月有两篇文章，12 月有 1200 篇，而到 2023 年 2 月份有了 6800 篇文章，3月份到目前为止我们最新的统计是 11000 篇文章。以前的博客数量是按年增长的，而 ChatGPT 是按月增长的，这个发展速度几乎要赶上币圈了。

GPT 开启了 AI 编码的“软件 2.0 时代”

今天我的主题是“新开发者时代”，我之前重启《程序员》时，写过“新程序员时代”。行业内原先有很多单模型的研究员，像微软公司本身就是最早投身 AI 的公司之一，但是，微软最近解雇了一批做 OCR 的研究员，他们是世界上最顶尖的 OCR 研究人员之一。

然而，GPT 通过迭代取得了巨大的进步，这个进步让大家感到惊讶，因为通用模型出现了。通用模型可以直接理解文字和图片的含义，可以编写各种类型的文章，甚至可以编写代码。人类不再需要单一的 OCR 模型，而是全部采用通用模型。因此，第一批失业的，就是做单独模型的研究员。

那么，ChatGPT 为什么这么厉害？很多人都说 AGI（通用人工智能）要来了，但其实盖茨自己也否定了这点，这可能是因为他看到了一些后期产品的演示还存在着边界和缺陷。前天我和百度的李彦宏进行了交流，我们也谈到了这个问题，他说其实真的是因为参数规模超过了 1000 亿，导致了一个突破。

这个突破是什么呢？OpenAI 的科学家解释说，数据背后有很多隐藏的知识。当模型的训练量不够，或者参数量不够时，你容易出现过度拟合的问题，进而出现很多错误。但当到达足够大规模和参数量时，它的预测就能接近于人类，并且拥有很强的理解和推理能力。当然，大模型仍有缺陷，这也是盖茨说 AI 还没到达通用人工智能级别的原因。

GPT-4 的发布，让以人类编码为主导的软件 1.0 时代进入了以数据为驱动编码的软件 2.0 时代。GPT-4 可以进行视觉概念理解，让模型结合字母的形状来画一个人——但我们有让 GPT-4 用 CSDN 的形状去模拟一个人，最终没能折腾出来。GPT-4 还能与 Stable Diffusion 进行结合，用来生成草图。

当然，GPT-4 也能编写游戏，昨天我与今日头条的高管聊了一会，他告诉我，他使用 AI 写了一个跳一跳程序，最终只花费了一个小时。虽然这些案例都用了很多现成的东西，但足够证明 GPT 能够很好地理解需求，并不断改进。

GitHub 的行动也非常迅速，因为它已经在微软旗下了，所以早就整合了 GPT 进去。现在 Copilot 不只能编写代码，还能翻译、处理 PR 和写文档，提高程序员的生产力。这是很有价值的事情，因为程序员的人力非常宝贵。

我们可以看到，新版的 Github Copilot X 不仅可以识别开发者输入的代码内容，显示报错信息，还能对代码块的用途进行分析和解释，生成单元测试，给出 debug 建议。所以新程序员所需的能力，可能与过去不一样了。但是，GPT-4 编出的代码能力，是否真的提高了呢？

所有的工具都会被“AI 化”一遍

目前 GPT-4 的做题能力是很强的，但事实上它的编码能力并没有显著提高，相比最高的比值，它只有 67 分，主要也是因为它没有进行调优。我们也试着使用GPT-4 在 LeetCode 上面刷题，最后发现 GPT-4 在容易的题目上得分非常高，高达 72 分，但在难题上的得分就没有那么高了。

为了解决 CSDN 上许多用户的问题和需求，我们对 AI 编程做了一个评测标准，并以无人驾驶为灵感分成了五个等级：C1、C2、C3、C4、C5。

• C1 级别的 AI 编程，就跟输入法一样，打一行会自动补全提示；

• C2 级别的 AI 编程，会在程序员打完一行代码之后预测后面的代码；

• C3 级别的 AI 编程，可以生成完整的函数代码，并且可以基于一段代码之后生成代码；（ChatGPT 就在这个级别）

• C4 级别的 AI 编程，能够生成一个完整的模块，完成不同编程语言的互译；

• C5 级别的 AI 编程，将可以在无人帮助的情况下完成独立的一个任务。

ChatGPT 就是达到了 C3 水准，它的测试结果是惊人的满分，而 GPT-4 我们还没有测完。程序员日常的编码工作，已经从过去用开源来集成，到现在用 AI 进行组合，所以程序员每天 80% 甚至 90% 的工作可能用 GPT 就能完成了。

但是，开发人员的工作不仅仅是写代码，其实现实的工作还覆盖了确认需求、建流程、做开发、进行架构模块设计、模块设计、测试等软件开发周期中的多个流程中，而 GPT 在每一个流程中都可以辅助完成。当然，到最后上线运维的最后”一公里“、甚至最后“一毫米”工作还是需要人工操作、人工确认的。

所以，开发并不只是写代码这一个过程，实际的过程会复杂很多，最终这些工作可能就不是直接用 GPT 来取代，而是集成 GPT 在里面。总之，所有的工具都会因此被“ AI 化”一遍，律师已经拥有了成熟的工具 DoNotPay（世界上第一个机器人律师，https://donotpay.com/），医生和设计师这些职业的 AI 工具还没有出现，但这些职业最终肯定也会受到 AI 赋能。

AI 应用生态已经形成雏形

前面提到，我是一个老程序员，我从 1991 年开始学 DOS，学 C 语言和 Windows，需要学 LAMP、学 iOS、还要学云原生。而现在的人学什么呢？现在的人不需要再去学大模型技术，而是学 Prompt，用语言去和机器对话。

自然语言代替了编程语言，大大地降低了程序员的门槛。CSDN 的口号叫成就一亿技术人，现在我认为可以给这一亿再加一个“0”了。未来操作系统的整个结构也与以前不同，ChatGPT 已经学习了所有的资源库和代码库，使用智能计算资源进行调度，通过 API、Plugin 和 Fine-tuning 报读给开发人员。因此，我们讨论的是应用程序和接口该如何发展，这也是本场大会的主要话题。

Prompt 编程其实是比较复杂的，因为 ChatGPT 与以前的操作系统有很大的不同。过去用 Windows 操作系统时，可能有上千个 API，需要查找特定 API 参数的值。ChatGPT 是一个包容所有知识库的工具，可以根据场景提出各种需求。

如果作为一个高级前端开发者，就应该提出更详细的要求，因为写得很短的 Prompt 是难以理解的。这就像开发者与产品经理之间的沟通一样，信息量越丰富，对方的理解就越深入。如今这种 Prompt 编程方法备受青睐，在 GPT 出现的早期就有家 Jasper 公司，将 GPT 用于写作，提高了文案生产能力，最终赚了 8000 万美金。

之前我和李彦宏谈话，他对于 Prompt 的理解也是很深的，他认为「智能涌现」这个东西必须要靠提示词来勾出来，没有一个统一的 API。如果写的提示词不一样，最终 ChatGPT「涌现」出来的东西也不一样。

如今，每天都在出现新的 AI 应用，3 月 23 号，OpenAI 也发布了第一批插件。目前的 AI 应用都还是早期阶段的，比如能帮你翻译一本书、帮你读论文、帮你分析亚马逊评论……但大家要知道，当年 iPhone 出来的时候有什么应用？滴滴是在 iPhone 问世三四年以后才出现的，所以如今表面上能看到的都是小 case，真正的大应用会在未来出现。

其实先前很多人都把 ChatGPT 当成 Chatbox，当成个人助理，但实际上它是调动全球资源和计算资源的操作系统。ChatGPT 插件出来之后，大家才恍然大悟，这些东西就是操作系统的“App”，实际应用阶段要开始了。ChatGPT 的插件可以解决很多问题，例如 Open AI 官方浏览器插件解决了信息不实时的痛，还有官方的代码解释器、开源资料托管插件这些实用的插件。

美国那边最近流行一个非常“聪明”的智能计算引擎，Wolfram，它就可以算各种各样的问题。本来 ChatGPT 只有预测能力和逻辑能力，插件就给它提供了计算能力，用户在问 GPT 问题之后，GPT 就可以调用它进行计算。尽管 GPT 本身是一个通用大模型，但它还可以通过插件的方式集成第三方能力，变得更加强大。

成为“新程序员”，为时不晚

那么，“老程序员”该怎么办呢？我认为，“早参与、早收益”。因为未来的每一个流程和方法都要被重新构建，所以在 3 月 22 号，我给 CSDN 全员写了一封信，信上建议所有人都要用 GPT，希望大家把自己的工作流程都 GPT 化。但我们现在是否为时已晚呢？我会为大家讲解一下过去的历史。

移动互联网的“iPhone 时刻”是 2007 年，那时候“安卓之父”安迪·鲁宾在开车时收到了一通电话，说乔布斯发布了一款革命性的产品。鲁宾停下车，在手机上看完了 iPhone 的发布会。但事实上，移动应用的一个巨大爆发点——微信，是 2011 年诞生的，TikTok 的普及则更晚一些。也就是说，从 iPhone 推出到移动应用真正大量普及，历时四年。

iPhone 用了四年，AI 应用是处于第一年还是第四年？其实现在已经是 AI 应用时代的第四年了，不是第一年。很多人都说今年是“AGI 元年”，但其实 GPT 是从第 1 代逐渐演变到 4 代的，到今年已经是第四年了。

2018 年，初代 GPT 刚问世的时候，我的投资团队就跟我谈过，聊到大模型的前景。然后，李志飞（语音搜索应用“出门问问”的创始人）也跑到了鹏城实验室跟高文院士谈过这个问题，但那时候没有人能看懂 GPT，还没有理解透彻。总之，如今的这个时间点，已经接近了各种丰富应用被开发的时刻。

再回顾一遍历史，会发现 2007 年的时候，连 App Store 都还没出来，苹果公司是在 iPhone 发布了半年后才推出了应用商店。ChatGPT 插件是过了两三个月推出来的，相比之下速度真的很快，这也是这场大会举办的主要原因。

昨天我就看到推特上有位小兄弟，在零编程基础技能的情况下十分钟就开发了一个浏览器插件。这证明“新程序员”

不需要很多代码经验，也可以创造出东西。最近很多人都说要“学 ChatGPT”，但聊天对话其实没什么好学的，真正要学的是以下几点：

• 第一、学会表达，学会善用 Prompt；

• 第二、学好英文，前沿技术的英文资料更新速度更快；

• 第三、发挥想象力，开始行动。你会发现全球的知识库和代码都在你的手中，你可以创造任何东西，只需发挥想象力。

InsCode：让写代码像写文章一样简单

那么，如何释放你的想象力呢？这就要介绍我们即将发布的一个名叫 InsCode 的产品。它可以帮助你快速开发 GPT 的应用。

InsCode 的研发初衷是因为我们收集了 30 天内在 CSDN 上的搜索热词，光是“安装”这个词就有很多人搜索。我自己在 AlphaGo 时代也有过这样的经历，当时我找了七篇相关的文章，花费很长时间才解决了安装Python环境的问题。不过现在有了 InsCode，就不再需要麻烦地安装一些东西，它可以缩小每个人从想法到产品实现之间的距离，让写代码像写文章一样简单。

InsCode 里面有非常多的模板，各种语言环境都不需要再自己去安装了，用户除了导入模板，也可以直接导入 Github 上的开源项目。有些模板是官方制作的，但用户也可以自己动手制作。未来，我们还可以为这些模板添加计费、打赏和奖励机制。无论你是要制作应用程序、游戏或小程序，这些模板可以极大提高你的开发效率。

这就是我们 InsCode 要实现的目标——让大家像写文章一样简单地写代码。当然，写代码需要先理解自己的需求。现在 InsCode 已经进行了公测，每个人都可以尝试玩一玩，看看能否写出自己的第一个 GPT 应用。

那么，这个产品是如何做出来的呢？首先是运用了 ChatGPT 的能力。其次，yetone 做了一个开源项目叫 OpenAI Translator（项目地址：https://github.com/yetone/openai-translator），台湾开发者 doggy8088 将其做成了电子书的翻译版本。因为 CSDN 经常开会，所以我们的闫辉想到了一个点子：我们能不能在开会时使用这个工具？于是工作团队花了几个小时的时间，完成了这个应用。

InsCode 体验地址：https://inscode.csdn.net/

我认为这个新时代需要更多的资源注入，如今的程序员和以前不一样了，新程序员是新时代中最大的动力。我认为将来只有两种人，一种人是用上 AI 的，一种人是没用上 AI 的，所以“先用上、先受益”，这也是我们今天召开这个大会的主要目的，谢谢！

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