ChatGPT大火，我現(xiàn)在有種感覺：我們可能站到了自然語言編程的門口，一腳下去，也許能把門踹開。 

當(dāng)然，也可能會踢到一塊鐵板。 

回顧我們的編程之路，基本上就是一個編程門檻不斷降低的歷史。 

最早的一批前輩們通過手工插拔電路的方式把程序輸入計算機(jī)，每次編程都得好幾個小時，甚至好幾天。 

馮諾依曼架構(gòu)出現(xiàn)后，程序可以存儲在內(nèi)存中，隨意變化，一下子方便了很多，但是編程依然是非常低級的匯編，上古的大神們用匯編寫Unix等操作系統(tǒng)、編譯器，這時候程序員是珍稀動物，編程門檻太高了。

Fortran/COBOL/BASIC/C/C++/Pascal等高級語言的出現(xiàn)讓編程難度降了一個等級，再加上80年代PC行業(yè)的爆發(fā)，編程行業(yè)開始繁榮。 

到了90年代，Java、Python、Ruby、JavaScript等編程語言，讓程序員更加遠(yuǎn)離硬件，遠(yuǎn)離內(nèi)存管理，可以把目標(biāo)聚焦到業(yè)務(wù)邏輯上。 

進(jìn)入21世紀(jì)，企業(yè)為了應(yīng)對快速的市場變化，對信息化的需求越來越高，迫切需要快速地實現(xiàn)業(yè)務(wù)，推向市場，于是low code ,no code 又形成一個巨大的浪潮，在界面上，通過拖拽的方式就可以編程了。 

再往下走一步，大家都非常明白，那就是自然語言編程。

在之前自然語言編程大家都覺得是挺不可思議的事情，因為這需要AI理解自然語言，并且能準(zhǔn)確地輸出代碼，這是一件非常難的事情。

但是ChatGPT、通義千問等大模型出現(xiàn)以后，我們突然發(fā)現(xiàn)，自然語言編程出現(xiàn)了重大突破，我們可以告訴AI需求，讓AI來生成代碼了！ 

我們可以告訴AI：

我需要實現(xiàn)一個Product的RESTful的接口，用SpringBoot來實現(xiàn)，Product的屬性包括id，name，description, imageUrl。

在幾秒內(nèi)，AI就可以迅速生成從最上層到最底層的代碼，更讓人震撼的是，它還支持微調(diào)的能力。

我們可以說：“數(shù)據(jù)庫訪問用MyBatis實現(xiàn)。”AI可以迅速把數(shù)據(jù)庫訪問代碼改成MyBatis。

當(dāng)我們說：“把imageUrl改為image_url”，AI 馬上可以找到所有相關(guān)代碼，把imageURL改過來。

這種微調(diào)的能力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了之前常見的代碼生成器，AI似乎準(zhǔn)確地理解了你的要求，對代碼做了精確的修改。

當(dāng)然，對于某些極端的情況，AI會有些考慮不周，還依賴程序員的洞察力。所以我經(jīng)常說AI能生成95%的可運行代碼，剩下的5%需要則依賴程序員的功力。

這還只是生成代碼，程序員還需要把代碼從聊天窗口復(fù)制到IDE中去運行調(diào)試。說實話，這個過程也挺煩人的。

釘釘剛剛發(fā)布的AI生成應(yīng)用場景突然又讓我看到了新的方式，在通義千問這個大模型的支持下，它不僅僅是用自然語言生成代碼，而是直接生成應(yīng)用，一鍵部署，然后直接在釘釘群聊里運行起來！

它甚至通過拍照的方式就可以生成一個應(yīng)用，讓輸入的方式不再只有文字：

圖片

GPT-4在之前的演示中，也展示了根據(jù)圖片生成代碼和網(wǎng)頁的能力（這個能力現(xiàn)在沒有正式發(fā)布，讓大家使用），但是釘釘已經(jīng)可以直接生成可以運行的低代碼應(yīng)用，比如常見的工單管理系統(tǒng)、門店巡檢系統(tǒng)、客戶信息管理系統(tǒng)都可以交給AI去幫我們開發(fā)出來，這實在是太棒了。 

如果自動生成的應(yīng)用程序不滿足要求，也可以通過繼續(xù)對話讓AI幫你修改應(yīng)用，添加選項、刪除字段。

圖片

拍照生成應(yīng)用這個微軟也可以做到，但我發(fā)現(xiàn)釘釘還劇透了一個很棒的能力，就是智能推薦選項字段，幫你補全。這個能力雖然看起來簡單，但是技術(shù)上實現(xiàn)起來難度應(yīng)該很大，需要給大模型輸入大量的行業(yè)know how。

釘釘把自家宜搭低代碼的應(yīng)用模板給大模型學(xué)習(xí)，就等于是把各行各業(yè)（制造、醫(yī)療、建筑等）及各類高頻業(yè)務(wù)場景（人事行政、財務(wù)報銷、生產(chǎn)制造等）都喂給了AI，構(gòu)建了豐富的領(lǐng)域業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

有了領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識，大模型在生成應(yīng)用時，對業(yè)務(wù)人員提出的需求理解就會更加準(zhǔn)確，生成的應(yīng)用也更加精準(zhǔn)。

這種能力對于不懂代碼的業(yè)務(wù)人員是非常便利、非常友好的，他們不需要再依賴程序員去實現(xiàn)類似的需求，自己分分鐘就可以把應(yīng)用開發(fā)出來。

這類拍照或者自然語言生成的應(yīng)用，結(jié)合我去年給大家介紹過的釘釘酷應(yīng)用能力，還可以實現(xiàn)一鍵把應(yīng)用部署在群聊里。通過動態(tài)卡片的方式，讓業(yè)務(wù)人員在一個群里就能完成人機(jī)交互，聊著天就把事兒給辦了。

看到這里，你肯定會有這個疑問：AI都支持自然語言編程了，這么強(qiáng)大了，它能完全替代程序員嗎？

對于初級程序員來說，如果只會做CRUD，AI的威脅非常大，因為明確的、有規(guī)則的需求對于AI來說是小菜一碟，分分鐘搞定。

對于高級程序員來說，在編程中也少不了增刪改查，這時候AI就是一個非常好的幫手，因為對于繁瑣的、重復(fù)的代碼工作，都可以交給AI來完成。在這個過程中，高級程序員只要去“指導(dǎo)”它，“引領(lǐng)”它就可以了，減少了無效的時間浪費。

高級程序員可以把自己的精力放在更需要創(chuàng)造力的工作上來，對于現(xiàn)在的AI來說，讓它直接生成巨型的復(fù)雜系統(tǒng)，它還是力不從心的。

比如我們告訴AI： 

我要創(chuàng)建一個電子商務(wù)系統(tǒng)，包括用戶管理，商品管理，訂單管理，倉儲管理等常見的功能，需要支持秒殺活動，優(yōu)惠券，積分系統(tǒng)等功能，幫我把代碼都寫出來。 

AI是絕對不可能給你實現(xiàn)的，因為這樣的需求太模糊，如果用流程圖，界面圖，Use Case等把這些大系統(tǒng)的需求描述出來，沒有幾百頁是不可能的。即使你把這幾百頁文檔都灌給AI，它也不可能給你完整地實現(xiàn)了。

高級程序員需要出馬，把大型系統(tǒng)進(jìn)行分解，形成各個模塊，然后讓AI介入生成代碼，生成應(yīng)用。

可以看出，自然語言編程已經(jīng)發(fā)展到了一個非常高的層面，可以成為程序員提升效率的巨大助力。

在未來，沒有純粹的碼農(nóng)，每個人都需要深入理解自己所面臨的挑戰(zhàn)，并通過智能化的生產(chǎn)力工具去快速解決問題。

釘釘發(fā)布會的幾個場景演示，雖然只是工作智能化的一小步，卻展示出了遠(yuǎn)超“通過聊天生成代碼的能力”，可以直接創(chuàng)建、部署，在群里運行應(yīng)用，真是非常方便。

工具的價值就在于能否更好地服務(wù)于人，用機(jī)器提升人的生產(chǎn)力。

我們可以暢想，隨之智能化的進(jìn)一步發(fā)展，開發(fā)應(yīng)用的能力會不會就像用Word一樣，變成一種普遍的能力呢？這是一件特別有想象力的事情，誰都難以預(yù)料，只能交給時間來證明了。

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