今年夏天非营利人工智能研究组织OpenAI发表了Codex，一个可以将自然语言如英语转为代码的AI系统，这项革命性的工具可望为工程师消除繁琐的工作。
OpenAI则自己在论文中指出：Codex的出现会对工程师的就业市场产生冲击。
像是Codex这样的low-code／no-code（低代码／无代码）工具的确在近年大为流行，但，像这样子的工具真的会取代工程师的工作，甚至最后取代工程师吗？
Codex不但不会取代工程师，人类工程师实际上还可以通过Codex变得更强大，拥有更高的工作效率。
Thomas Smith表示，自己曾在多年前有过一段与高级数据科学家、软件开发者一起工作的经验，他们的目标是要了解州机构如何使用数据库分配拨款，以及就如何改进数据库向该机构提出建议。
当Thomas Smith第一次与开发者同事一同工作时，原以为他们会整天趴在笔电前，用R敲出代码，或在Mathematica写出厉害的公式、写出数千行Python code，以帮助团队更加了解客户的数据库——就像在电影《美丽境界》（A Beautiful Mind）中的John Nash那样——他们会写出看起来很杂乱，但看起来就很厉害的公式。
人类工程师「写程序的时间」其实只占了20%
不过，现实是这些工程师同事不会在屏幕面前花太多时间。相反，他们首先先花了几天时间和客户了解他们的流程过程，接着和个别工作人员、利益相关者、该机构的选民等开会，经过数月之后，才终于坐在电脑前开始分析该机构的数据，实际上编写代码和分析的时间只花了2天。
结果，他的分析结果相当准确，程序也运作良好，客户非常满意。
这名工程师后来向Thomas Smith解释，实际上写code和运行分析只占用了他1%的时间，其余的时间都是在和客户合作以及了解他们的问题以及确定要使用的软件、数学模型、收集和清理数据，大多数情况下，写程序只是软件开发过程中很小的一部分。
根据Tech Republic，「写程序」实际上一般只会占软件开发者不到半天的工作时间，更准确地来说，只占约其中20%。
这也就是说，即使像Codex这样的系统，他们最多也只能取代典型的人类软件开发者一半的工作，而且通常还不到四分之一，除非，有人训练Codex坐下来和客户谈谈，赢得他们的信任、了解他们的问题。
Codex未来可能还是会冲击开发者就业市场
简单来说，Codex有可能使开发者的效率大大提高，这会导致企业决定减少开发者的数量，一个项目之前可能需要10个开发人员，如果这些人得到Codex或其他AI系统的协助，可能只需要8个开发人员，这就会让2个工作岗位消失。
不过，这一天并不会很快到来。尽管疫情仍在肆虐全球，但2020年全球对开发者的需求仍然成长了25%，短时间内Codex这样的工具造成的影响会是微乎其微的。
况且，OpenAI也承认Codex编写出来的程序包含错误或仍有63%不能顺利运行，这代表距离「非开发者可以坐下来好好使用Codex开发软件」那天还很遥远。
至于Github在今年7月推出的AI工具Copilot，可以根据开发人员所撰写的代码，自动提出后续编写建议，而工程师在系统提供代码推荐后，仍可以决定「取用」或「不取用」。
Thomas Smith将Copilot形容为飞机的自动驾驶仪，不过「它不会是真正的副驾驶」，因为一旦任务变得复杂，就需要人工干预与介入。
但这并不是说Codex或Copilot这样子的工具是无用的，Thomas Smith指出，因为在航空领域，自动驾驶仍然是个非常有用的系统：飞机可能有90%的时间处于自动驾驶状态，但最重要的是：人类驾驶员「始终」在监督着系统，如果没有他们付出的10%贡献，飞机就很有可能会坠毁。
除非Codex在未来几年显著改进，否则这样的系统要取代开发者还为之过早，但身为开发人员，Thomas Smith也建议，应当尽速去熟悉Copilot、Codex等平台，获得使用它们的经验，而计算机科学教授则需要让学生早点熟悉这类AI系统以及此种与AI协作的工作方法，以便学生在进入就业市场时，可以掌握Codex、Copilot等类似平台的使用方式。