但是，实际上两者大不相同。本日笔者就从以下四个方面，带大家重新认识一下AI和编程。
1、根本底座
2、核心事理
3、业务影响
4、就业容量
一、根本底座
先通过一张比拟图来看AI和编程的根本底座。可以看到，AI的三大件是数据、算法和Python，而编程的三大件是数据构造、业务规则和Java。
数据和数据构造相对应，两者虽然只差了两个字，实际所需的知识体系完备不同。AI中的数据是一个工程体系，涉及数据采集、数据的各种处理、数据可视化等，而编程中的数据构造相称于是一个数据的容器，哀求在不同的场景中达到效率和本钱的均衡。
有些同学可能会有疑问，那数据采集、数据处理肯定也涉及数据构造吧？是这样，不过AI中利用最多的数据构造是向量和矩阵，数组、堆栈、行列步队这些很少用到。同样，编程里肯定也须要输入的数据吧？当然也须要，只不过量在很少的情形下常日不是重点。
算法和业务规则相对应。这里可能很多人会说不是“编程=数据构造+算法”吗？实际上，99.99%的程序压根就用到繁芜一点的算法，程序员大部分的事情都是在做一种“搬砖”的活，便是将业务线下的打算类、流程类或报表类事情搬到线上去实现。
Python和Java相对应，这两个算是AI和编程关联度最高的部分了，由于不管是哪一种编程，实质上都是人通过一种“规则措辞”去让打算机帮忙去干活。
然而，Python和Java又有很多不同，Python紧张针对数据和算法供应了大量的库和开拓框架，一旦算法选定利用起来相比拟较随意马虎。而Java是要实现大量的业务规则，如何担保写得又快，缺点又少是紧张关心的事情。
二、核心实质
在理解了AI和编程的根本底座之后，我们再来总结一下两者的核心实质分别是什么。
对编程来说，是数据和规则都具备的情形下，由线下搬运到线上的事情，结果便是一个可运行的程序，业务职员可以在线上操作。
对AI来说，它的代价在于能够为我们剖析出业务规则。并且，对付如今的深度学习来说，结果也已经不是必须的，深度学习可以直接从大数据等分析出一些高维的规则出来。
两者相比拟，编程事情是一种“搬砖”事情，以是程序员也被称呼为“码农”，而AI则是一种创新事情，由于规则每每就意味着事情中的效率，以往只有人类能够做出此类决策。
三、业务渗透
先说结论，编程时期，业务和技能之间泾渭分明，井水不犯河水。而在AI时期，业务职员节制AI将成为常态，技能将面临大缩减。
在编程时期，信息化和数字化这两次大的运动，造就了一个弘大的程序员群体。要说对企业带来的效果，那肯定还是有的。但是要说付出的代价，那也是非常的大。
实际上，在编程时期，始终在办理业务和技能领悟不好的问题，包括很多新的技能都是为理解决这个问题，比如敏捷、DevOps、业务架构、DDD等。
然而，只要有人的地方就有江湖，而且人越多身分越杂的地方湖水越深，业技领悟这个问题基本是个无解问题。
倒是有一个方法可以办理，那便是业务职员既做业务也做开拓。但是，为什么没有企业这么干呢？
说到底，编程是一件非常辛劳，但是代价含量又不高的活。前面说过紧张是一种“搬运”事情。业务职员肯定提不起兴趣。
以是，企业只好招来大量的程序员。信息化和数字化这两次运动，也催生出了大量的业务需求，源源不断地流给技能，不仅养活了企业内的程序员，也养活了很多外部软件公司。
但是，AI时期，统统都会变革。
如果说业务和程序的关系是身体和外套的关系。没有外套，顶多便是觉得冷点。同样，没有程序，业务顶多完成的慢点，但是仍旧可以做。
但是业务和AI的关系却更像是身体和亵服的关系，两者关系更加紧密。前面说过，AI能够利用数据产生业务规则。实际上，这两项都是业务职员最为熟习。
并且，当业务职员发觉大略的编程依赖AI也能自己整了，数据剖析依赖一个大略的算法也能产生很好的结果，那流向技能的需求就会不断地缩减。
当然，未来程序员职业依然会存在，但笔者认为，在很多行业里技能肯定须要经历转型，变为一种根本技能的赋能，对业务的渗透会更弱，由于有了AI的帮忙，业务能干的范围更大了。
以是，打败程序员的一定不是AI智能编程，而是利用AI的业务职员。
四、就业容量
末了谈一下编程和AI的就业容量。在ChatGPT爆火之后，相信很多人会认为AI行业是一个星辰大海，就像当年编程行业一样，将容纳大量的就业职员。乃至，很多非打算机专业职员，经由短期的培训之后，也能变身程序员。
但是，笔者认为，这不太可能。
大家可以先思考一下，为什么编程这个行业须要大量的程序员呢？由于每个企业的业务都不太相同，即便是同一行业的两家企业，也会存在很多差异，以是这一定程度上催生出大量的业务需求。
但是，AI呢？AI实质干的是一种仿照人类智能的活，模拟的是人的听说读写、琴棋字画等能力。这些能力都是通用能力。打个比方，一个人脸识别AI算法，不论什么企业，都用同一个AI产品就能办理问题；一个通用大模型算法，对付任何类型企业也是通吃的。
以是说，AI的需求是高度通用化的。并且，搞根本算法只须要少量顶尖人才就可以，人多反而没用。打个比方，现在最火的OpenAI公司，员工数量还不到一千。像传统的互联网大公司，都得是10w+的体量。
这里，可能有些同学会有疑问，算法要结合场景呀，特定场景的数据须要特定的处理才好使呀，这都是企业大量须要AI人才的地方吧。
没错，但是这些地方的事情未来将紧张由企业内的业务职员来进行补充。即便现在，大家也可以看看海内大型金融企业，如果程序员数量是1w+的话，常日AI团队的职员还不敷百人。未来，随着新生代业务职员节制AI的人越来越多，不论是程序员数量还是AI团队数量，只会越来越少。
但是，我们依然要学习AI，特殊是青少年，由于未来的业务职员，AI是必备技能。实际上，现在很多岗位已经涌现这种趋势，比如基金行业的研究员、基金经理等，未来肯定会蔓延到更多岗位。