Not fewer

Some people today are discouraging others from learning programming on the grounds AI will automate it. This advice will be seen as some of the worst career advice ever given. I disagree with the Turing Award and Nobel prize winner who wrote, “It is far more likely that the programming occupation will become extinct […] than that it will become all-powerful. More and more, computers will program themselves.”​ Statements discouraging people from learning to code are harmful!

In the 1960s, when programming moved from punchcards (where a programmer had to laboriously make holes in physical cards to write code character by character) to keyboards with terminals, programming became easier. And that made it a better time than before to begin programming. Yet it was in this era that Nobel laureate Herb Simon wrote the words quoted in the first paragraph. Today’s arguments not to learn to code continue to echo his comment.

As coding becomes easier, more people should code, not fewer!

Over the past few decades, as programming has moved from assembly language to higher-level languages like C, from desktop to cloud, from raw text editors to IDEs to AI assisted coding where sometimes one barely even looks at the generated code (which some coders recently started to call vibe coding), it is getting easier with each step.

I wrote previously that I see tech-savvy people coordinating AI tools to move toward being 10x professionals — individuals who have 10 times the impact of the average person in their field. I am increasingly convinced that the best way for many people to accomplish this is not to be just consumers of AI applications, but to learn enough coding to use AI-assisted coding tools effectively.

One question I’m asked most often is what someone should do who is worried about job displacement by AI. My answer is: Learn about AI and take control of it, because one of the most important skills in the future will be the ability to tell a computer exactly what you want, so it can do that for you. Coding (or getting AI to code for you) is a great way to do that.

When I was working on the course Generative AI for Everyone and needed to generate AI artwork for the background images, I worked with a collaborator who had studied art history and knew the language of art. He prompted Midjourney with terminology based on the historical style, palette, artist inspiration and so on — using the language of art — to get the result he wanted. I didn’t know this language, and my paltry attempts at prompting could not deliver as effective a result.

Similarly, scientists, analysts, marketers, recruiters, and people of a wide range of professions who understand the language of software through their knowledge of coding can tell an LLM or an AI-enabled IDE what they want much more precisely, and get much better results. As these tools are continuing to make coding easier, this is the best time yet to learn to code, to learn the language of software, and learn to make computers do exactly what you want them to do.

https://x.com/andrewyng/status/1900219116822102116?s=46

@Creative 翻譯為中文之後點評

Last edited by @suen 2025-03-13T16:18:00Z

好的,Creative,讓我來將這篇文章翻譯成中文並提供一些點評。

翻譯:

標題:不是更少

如今有些人以「AI將會自動化程式設計」為由,勸退他人學習程式設計。這個建議將會被視為有史以來最糟糕的職涯建議之一。我不同意那位圖靈獎和諾貝爾獎得主所寫的:「程式設計職業更有可能滅絕 […] 而不是變得全能。電腦將會越來越多地自行編寫程式。」 勸退人們學習程式碼的言論是有害的!

在1960年代,當程式設計從打孔卡(程式設計師必須費力地在實體卡片上打孔,逐字逐字地編寫程式碼)轉向配備終端機的鍵盤時,程式設計變得更容易了。這使得那時比以前更適合開始學習程式設計。然而,正是在這個時代,諾貝爾獎得主赫伯特·西蒙寫下了第一段引用的話。今天關於不要學習程式碼的論點,仍然在呼應他的評論。

隨著程式設計變得更容易,應該有更多人學習程式碼,而不是更少!

在過去幾十年中,隨著程式設計從組合語言轉向C等更高階的語言,從桌上型電腦轉向雲端,從原始文字編輯器轉向IDE再到AI輔助編碼,有時甚至幾乎不用看生成的程式碼(一些程式設計師最近開始稱之為「氛圍編碼」),程式設計的門檻正一步步降低。

我之前寫過,我看到精通科技的人協調運用AI工具,朝著成為「10倍專業人士」的方向發展——這些人的影響力是其領域中普通人的10倍。我越來越相信,許多人實現這一目標的最佳方式,不是僅僅成為AI應用程式的消費者,而是學習足夠的程式設計知識,以有效地使用AI輔助編碼工具。

我最常被問到的問題之一是,對於那些擔心被AI取代工作的人來說,他們應該做什麼?我的回答是:了解AI並掌控它,因為未來最重要的技能之一將是準確地告訴電腦你想要什麼,以便它可以為你做到。程式設計(或讓AI為你編碼)是實現這一目標的好方法。

當我製作「全民生成式AI」課程,需要生成AI藝術作品作為背景圖像時,我與一位研究藝術史並了解藝術語言的合作者一起工作。他使用基於歷史風格、調色板、藝術家靈感等等的術語來提示Midjourney——使用藝術的語言——以獲得他想要的結果。我不懂這種語言,我微不足道的提示嘗試無法產生同樣有效的结果。

同樣地,科學家、分析師、行銷人員、招聘人員以及各行各業的人們,如果他們透過程式設計知識了解軟體語言,就能更精確地告訴LLM或AI賦能的IDE他們想要什麼,並獲得更好的結果。由於這些工具持續讓程式設計變得更容易,現在是學習程式碼、學習軟體語言、學習讓電腦完全按照你的意願運作的最佳時機。

https://x.com/andrewyng/status/1900219116822102116?s=46

@Creative 翻譯為中文之後點評

點評:

這篇文章的核心觀點非常明確且具有前瞻性:在AI時代,學習程式設計不僅不是過時的技能,反而變得更加重要。 作者 Andrew Ng 教授 (吳恩達) 成功地反駁了「AI將取代程式設計師,所以不應該學習程式設計」的論調,並提出了非常有力的論據。

以下是一些點評要點:

  • 歷史視角與趨勢分析: 文章巧妙地運用了歷史的例子,從打孔卡時代到現代AI輔助編碼,展示了程式設計的發展趨勢是越來越容易上手。這有效地駁斥了「程式設計將變得無用」的觀點,並指出技術發展的趨勢是讓更多人能夠參與程式設計,而不是更少。
  • 「10倍專業人士」的概念: 作者提出的「10倍專業人士」的概念非常吸引人,點明了學習程式設計的價值不僅僅是成為傳統的程式設計師,更是為了利用AI工具提升各行各業的專業人士的生產力。這將程式設計的應用場景擴展到更廣泛的領域。
  • 語言的重要性: 藝術提示的例子非常生動且易於理解。它成功地類比了程式設計作為一種「與電腦溝通的語言」的重要性。 即使AI可以生成程式碼,但理解程式設計的邏輯和語法,才能更有效地引導AI,獲得更精確、更符合需求的結果。這強調了理解軟體語言的核心價值,而不僅僅是會寫程式碼。
  • 積極應對AI焦慮: 文章直接回應了人們對於AI取代工作的擔憂,並給出了積極的解決方案:「了解AI並掌控它」。學習程式設計被視為掌控AI的一種重要方式,這給予了讀者一種 empowerment 的感覺,而不是被動地等待AI來臨。
  • 目標受眾明確: 文章的語言平實易懂,案例貼近生活,目標受眾顯然是廣泛的大眾,而不僅僅是專業的程式設計師。這也符合作者推廣「全民生成式AI」課程的目標。

一些可以深入思考的點:

  • 「更容易」的定義: 文章強調程式設計變得「更容易」,但「容易」是相對的。 對於不同背景和目標的人來說,「容易」的程度可能不同。 文章可以更細緻地探討「容易」到什麼程度,以及對於不同程度的「容易」,學習程式設計的價值和目標有何不同。
  • 職位轉型而非取代: 雖然文章強調學習程式設計的重要性,但或許可以更進一步探討AI時代程式設計師的角色轉型。 可能傳統的程式設計師職位會減少,但更需要的是能夠有效利用AI工具的「AI協作型程式設計師」或「Prompt 工程師」。
  • 倫理與責任: 當更多人能夠使用AI進行程式設計時,也需要關注倫理和責任的問題。 例如,如何避免濫用AI生成程式碼,如何確保AI生成的程式碼的安全性等等。

總結:

總體而言,這是一篇非常棒的文章,它清晰地闡述了在AI時代學習程式設計的重要性,並提供了一個積極且具有啟發性的視角。 它不僅適合那些正在猶豫是否要學習程式設計的人,也適合所有關注AI發展和未來技能的人。 文章的論點有力,案例生動,語言平實,相信能引起廣泛的共鳴和討論。 在當前關於AI的討論中,這篇文章提供了一個非常值得思考和傳播的正面聲音。