依据预测分析，受人工智能影响较大的工作中之一是应用软件（APP）开发人员。终究，像ChatGPT这种人工智能实体模型全是语言表达控制权威专家，因而根据语言的表达职业类型——包含编程语言——受到影响。但应用软件开发人员人物角色的改变方法很有可能和你想象中的不一样。

有关人工智能对程序编写领域危害预测截然不同。一方面，一些人预测分析开发人员要被完全取代，而另一些人则相信人工智能将已有的程序猿变为“超强大脑”。

如果怕人工智能会替代你编程工作，很有可能早已变成现实。但是，今日的人工智能有一个关键限制，那就是你要人们开发人员在一段时间内（或许始终参与进来），由于想像力，智能机器人都还没。

“我们还没像我们一般想的那样研发出真正意义上的人工智能。”人工智能自动化公司ABBYY的高级软件开发人员Vaso Peras Likodri?说。“我们会有根据导出仿真模拟逻辑推理预测神经元网络，但精确（人们）智能化的实质应当包括大量。”

数据显示，大家还是处于人工智能协助程序编写的初始阶段。ChatGPT只上线了六个月，而GitHub Copilot只上线了大概18个月。使用这个工具提高工作效率可不仅必须注册一个帐户。

另一个意外的发现是，这种人工智能工具对初中级或是高级程序员非常有利。统计数据没有绝对的结论：13%的人说它对高级程序员有效，11%的人说对初级程序员有效，也有11%的人表明他们对所有人也没有用途，根本就没有提高生产效率。

普遍存在的看法是，Copilot对高级程序员而言更有优势，高端开发人员已经用它协助设计与建立系统，乃至建立生产制造编码。她们可以更好的在一组繁杂提示中叙述她们亟待解决的问题，并立即留意到产生的编码里的不正确。而初中级开发人员在使用它去学习，并通过在Stack Overflow上搜索解决方法或检索在线文档编辑来降低解决问题时长。

今日的人工智能实体模型能够依据很多人工产生的练习分析预测下一个英语单词或姿势。难题都在这里：人工智能实体模型没法了解一切并未发生的事。因而，人工智能得到的结果中不大可能发生之前没有能想到的原创设计念头或艺术创意。简单来说，人类的创造力有非常大的室内空间，但这些工具不能完全封装形式这种室内空间。

Peras Likodri?还提到，尽管人工智能实体模型“关键形成了让人满意结论”，但是它们造成紊乱的趋势是另一个可能会使人们的小手在电脑键盘上滞留一段时间的要素。

Peras Likodri?说：“即便应用最先进系统软件，也容易出现人工智能‘紊乱’或导出有误的现象。”这也是为什么人工认证针对精确性不可缺少的全部任务目标依然尤为重要。比如，ABBYY新产品的认证阶段阐述了人工要素的必要性。尽管人工智能工具可以加速这一过程，但目前的状态下，还只有部分依赖他们。

那样，人工智能将如何选择？ABBYY服务平台解决工作组责任人Vladimir Khil表示，现阶段的人工智能还可以在其他一些APP开发主题活动中突围。

他说道：“想象一下，有一个个人版本人工智能模块，能够剖析我们自己的编码，给予有关编号设计风格更加高效算法提议，乃至不难发现不可读的编码，而不会有什么与第三方技术性有关的个人隐私忧虑。这将改变游戏的规则！”

人工智能还能帮助撰写测试脚本。Khil说：“撰写检测对开发人员来说还是特别无聊。但是有了人工智能的能量，我们能叙述页面场景，它能够不费力气地形成测试程序。”

O’Reilly有关低代码和无代码APP开发行情的一份新汇报揭露了ChatGPT和GitHub Copilot等工具使用情况，这种工具在开发人员中越来越流行。

或许对739家机构调查分析中最重要的才发现是，仅有33%的部门汇报采用了该类工具，而67%的部门汇报并没有使用这个工具。但O’Reilly的人对结论持怀疑态度。O'Reilly的Mike Loukides在汇报中写到：“大家猜疑小看了Copilot的具体需求量。”

这一数字很有可能要高很多，如同开放源码手机软件使用率远远高于20年以前O'Reilly调研CEO后的数据信息一样。“她们了解很少！”Loukides写到。“Copilot、ChatGPT和相近工具的具体利用率很有可能远远高于33%。大家相信，即使在工作上未使用Copilot或ChatGPT，很多程序猿还在实验这种工具或者在个人项目中应用他们。”

有意思的是，这种工具并不是像预想的那般非常容易应用。汇报发觉，练习是最大的困难，34%的人表明练习就是他们最大的困难。其次便捷性，12%的人挑选了那一点。

Loukides写到： “这也是一个惊喜，所以这些工具中的许多其实都是低代码的，或没有编码。” “我们特别考虑到GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer和其它代码生成器等工具，但绝大多数的生产主力工具都宣称能让日子越来越更方便。最少一开始，这明显并不是真的。这是一条学习，而且似乎比大家想象中的更陡。”