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人工智能正在使软件开发变得更加民主化，甚至有可能完全取代传统的开发方式。但这是否意味着数据科学也将走向过时？
作者：Joe McKendrick，特约撰稿人，2024 年 11 月 15 日，下午 1:07（太平洋时间）
生成式人工智能（Gen AI）正在为每个人成为自己的软件开发者铺平道路。然而，这同时也可能使得许多非凡的技能变得不再必要。
这是 Babson 学院的 Thomas Davenport 和风险投资家 Ian Barkin 在他们最新著作《All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution》中提到的观点。他们首先指出，通过低代码和无代码工具、机器人流程自动化以及现在的 AI，软件开发的门槛已经向所有人开放。
‘技术不再属于任何一个部门或职能。’他们解释道。‘数据及其分析不再仅仅是博士和硬核数字处理者的专属。从现在开始，所有员工都有能力成为系统设计师、数据分析师、编码员和创造者。’
Davenport 和 Barkin 指出，生成式人工智能将把公民开发推向一个全新的水平。‘首先是通过对话用户界面，’他们写道。‘几乎所有今天的软件供应商都已经宣布或即将推出生成式 AI 界面。’
‘现在或不久的将来，任何对编程或访问 / 分析数据感兴趣的人只需用普通语言向 AI 系统提出请求，即可获得包含特定功能的一组程序、带有关键步骤和决策的自动化工作流程，或涉及特定变量或特征的机器学习分析。’他们写道。
正如作者提到的，这种未来的一部分——尚未完全形成——是专门设计的机器人，用于执行特定类型的工作。‘有来自 RPA 供应商和其他初创公司的数字工人声称能够完成整个工作，尽管我们迄今为止的调查表明，它们实际上只能执行几个任务，并且肯定不如人类工人灵活。’他们写道。
这包括新兴的软件开发机器人，供应商声称这些机器人‘能够从头到尾编写软件程序’，Davenport 和 Barkin 表示。‘我们的猜测是，在未来几年内，这些机器人将能够使人类公民更高效，但不会取代他们。’他们补充说。
他们还提到，生成式人工智能将感觉像是终极的研究助理或程序员，‘因为它正在为这项分析生成代码。它会引出你想要的东西，工作非常迅速，并允许你在指定应用程序、自动化或模型时无限次地改变主意。’
‘生成式人工智能还将使你更容易找到现有的模型、特征或软件组件，你可以使用这些来开始你的公民项目。’他们总结道。
展望这些早期进展之外，随着 AI、RPA 和其他工具的增长，‘一些公民开发者可能不再必要，每个公民都需要改变他们的工作方式。’Davenport 和 Barkin 推测。生成式人工智能将承担大部分工作，包括生成应用程序代码、自动化和数据科学分析。
CirroLytix 的首席执行官兼首席技术官 Dominic Ligot 在最近的一篇 HackerNoon 文章中呼应了 Davenport 和 Barkin 的观察，指出他如何使课堂中的半技术人员利用数据科学工具：
‘参与者主要是通常不编码的 CISOs，他们发现这些由 AI 辅助设计的练习既直观又实用。我的目标是让他们直接与数据和代码一起工作。他们特别欣赏有机会手动探索现代网络威胁监控和 SIEM 平台通常自动化的过程，从而深入了解‘引擎盖下’发生的过程。’Ligot 说。
与此同时，Ligot 也指出，公民开发者和数据科学家可能不一定需要技术技能，因为 AI 承担了大部分工作。‘我从这门课中得到的关键收获出乎意料地反直觉：我们所知的数据科学最终将被 AI 取代。’他说。
‘能够处理数据分析、建模和洞察生成的 AI 驱动工具的兴起可能会迫使我们重新审视数据科学的角色和未来。’Ligot 说。‘数据准备、清洗甚至基本定性分析等任务——这些活动占据了数据科学家的大部分时间——现在可以很容易地由 AI 系统自动化。’
‘更糟糕（或更好，取决于你的立场）的是，AI 更快、更准确，并且不易受人类错误或疲劳的影响。’Ligot 说。
不过，Davenport 和 Barkin 澄清说，要达到通过 AI 无缝交付开发和数据科学的程度还需要时间。‘未来似乎很可能生成式 AI 和对话式 AI 将广泛成为所有公民应用程序的前端。’他们说。‘今天许多工具已经可以做到这一点，但至少需要一定程度的复杂性来创建提示，以获得你想要的应用程序、数据分析或自动化工作流程的初步版本。这在代码生成中也是如此，这也是为什么经验丰富的编码员往往比新手更有优势的原因之一。’
然而，他们继续说道，‘在一两年内，与生成式 AI 界面进行关于机器学习分析的迭代讨论将成为可能。’
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