AI Code 会让前端失业吗？

今年爆火的 AI 席卷了各行各业，它是带着魔法来的，只需要我们提供 prompt ，它就能生成

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它几乎能胜任所有文字和图片相关的工作，所以它还有一个很酷的名字，AIGC（AI generated content），直译过来为人工智能生成内容，又称为生成式AI。

AI Code

AI Code 属于 AIGC 的一部分，直译过来为人工智能代码，它是指用于实现和运行人工智能算法、模型和应用程序的计算机代码。

我最早接触的 AI Code 工具是 Github Copilot

Github Copilot 是一个基于人工智能技术的代码助手。Copilot 使用了机器学习和自然语言处理算法，通过分析代码上下文和注释，为开发人员提供代码补全和代码提示的功能。

Copilot 可以在编辑器中直接使用，我只是通过注释描述了flat 函数的作用，它就能自动推导出和描述相关的代码（灰色部分为 Copilot 推导的代码）。

当然，它能做的不仅于此，实际工作中它能结合上下文推导出你更需要的代码。

可惜的是，目前 Copilot 仅对经过验证的学生、教师和热门开源项目的维护人员免费使用。如果你不属于以上人员，需要支付 10$/月或者 100$/年才能使用。

当然也有比较好的平替产品，目前是完全免费，由亚马逊云推出的 Amazon CodeWhisperer。

支持Javascript、TypeScript、Java、Python、C# 代码提示补全，同时也支持在编辑器内直接使用，感兴趣的小伙伴可以自行进入官网查询使用教程，这里就不做过多的描述了。

更强大的GPT-4，草图 ⇒ 页面

在今年3月份 GPT-4 的发布会上，只需要在草稿本上用纸笔画出一个非常粗糙的草图，再拍照告诉GPT-4 需要一个这样的网站，AI 就可以在10秒钟左右根据草图，生成一个网站完整的前端 HTML 代码。

点此观看：GPT-4发布：一张草图，一秒生成网站

前端会被 AI Code 取代吗？

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回归我第一次使用 GPT 的时候，我确实是被惊讶到，特别是他能衔接上下文关系，给出你想要的答案。

我们开发应用，其实本身就是一个庞大的上下文，版本一直迭代，需求一直新增，通过人本身去记住业务上下文，在一个足够复杂的应用下，他的上下文会足够大，足够的冗余，我们去抽离组件，抽离函数，使用数据结构优化代码，实际上就是在优化上下文，写代码并不难，难的是如何梳理页面的组件和那些难以理解的业务以及那些人与人的沟通。

至少现在看来，GPT 无法做到承接复杂应用的上下文，现在的他只能帮助你快速产出一个 demo 应用，前提你需要做到甄别代码的能力，以及还需要面临后续版本迭代更新的窘境问题。

或者说，如果 AI 真的能做到独立开发复杂应用，程序员就真的会被取代吗，做程序本身就是一个相对复杂的活，需要持续学习，持续精进。如果AI真的能做到独立开发这一步，那我觉得离真正的无人驾驶也不远了，出租车司机全部都得失业，因为做一个程序相比于驾驶车辆，会难上不少，当然还包括其它行业，80% 以上的职业都极有可能面临下岗危机。

这个是政客、政府不允许的，虽然科技进步是好事，但是 AI 并没有带来实际的增量工作岗位，反而导致失业率变高，失业率若变高，整体社会的稳定性结构就会变差。