AIGC（Artificial intelligence-generated content），即利用人工智能技术来生成内容的生产方式1。它被认为是继PGC（Professionally generated content）、UGC（User generated content）之后的新型内容创作方式2。
近年来，随着深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC产业加速发展可期34。AIGC有望成为数字内容创新发展的新引擎，以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求1。
AIGC在各个领域都有广泛的应用价值，比如文本生成、图像生成、音频生成、视频生成等。其中，文本生成是目前最为成熟和活跃的领域之一。基于大规模预训练语言模型（PLM）如GPT-3等，文本生成技术已经能够实现从简单到复杂的各种任务，比如写新闻、写小说、写诗歌、写评论等。
而在编程领域，文本生成技术也有着巨大的潜力和挑战。编程语言本身就是一种特殊的文本语言，它具有严格的语法规则和逻辑结构。如果能够让AI根据需求自动生成代码或辅助程序员编写代码，那么将极大地提高软件开发效率和质量，并降低人力成本和错误风险。
事实上，在过去几年中，已经有不少研究者和企业尝试利用AI技术来实现自动编程或协同编程。比如谷歌推出了CodeSearchNet数据集和CoPilot智能代码补全工具；微软推出了IntelliCode智能代码建议工具；OpenAI推出了Codex代码生成系统；GitHub推出了Copilot代码合作伙伴等。
这些工具都可以根据用户输入或上下文信息来自动或协同地完成部分或全部代码任务，并给出相应提示或建议。它们可以帮助程序员快速查找相关代码片段、修复错误、优化性能、增加功能等。
然而，在这些工具给程序员带来便利和效率提升的同时，也引发了一些担忧和争议。一方面是版权问题：由于这些工具都是基于公开数据集训练而成，并且会从网络上搜索并引用其他人编写过的代码片段，在使用过程中可能会涉及到版权。
另一方面是就业问题：由于这些工具的智能程度越来越高，甚至有可能超过人类程序员的水平，一些人担心程序员的工作会被AI取代，或者至少会降低程序员的需求和价值。
对于这些担忧和争议，不同的人有不同的看法。有些人认为，这些工具只是辅助性质的，并不能完全替代程序员的创造力和专业知识。它们只能帮助程序员完成一些重复性或简单性较高的任务，而不能解决一些复杂或创新性较高的问题。因此，程序员不需要害怕AI，而应该利用AI来提升自己的能力和效率。
有些人则认为，这些工具是一种颠覆性的技术革命，它们将彻底改变软件开发行业和编程文化。它们不仅能够完成一些常规或基础性的任务，还能够学习和生成一些新颖或高级性的代码，并且能够适应不同场景和需求。因此，程序员需要警惕AI，并且要不断更新自己的知识和技能。
在这两种观点之间，谷歌主管杰克·哈特曼（Jack Hartmann）给出了他自己的看法。他认为，在未来三年内，AIGC将终结编程。他指出，在目前已经出现了许多基于AIGC技术开发出来的软件产品，比如谷歌的Duplex、微软的Power Apps、OpenAI的Playground等。这些产品都可以让用户通过简单的语音或文本输入来实现自己想要的功能，而不需要编写任何代码。他认为，这些产品只是AIGC技术发展的冰山一角，随着技术的进步和普及，更多的AIGC产品将会出现，并且会覆盖更多的领域和场景。
他预测，在未来三年内，AIGC技术将会达到一个临界点，它将能够满足大部分用户和企业对软件开发的需求，并且能够提供比人类程序员更好的质量和效率。届时，编程将不再是一种必要或专业的技能，而是一种可有可无或爱好性质的技能。他认为，这将是一种历史性和革命性的变化，它将给人类社会带来巨大的影响和机遇。
总之，在AIGC技术飞速发展和广泛应用的背景下，程序员教AI写代码，反被取代的可能性是存在的。不过，这并不意味着程序员就没有未来了。相反，这也是一种机遇和挑战，它促使程序员要不断提升自己的专业水平和创新能力，并且要与AI技术和产品进行合作和竞争。只有这样，程序员才能在AIGC时代保持自己的价值和地位。
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