AI激蕩70載，身處操作系統演變的中心位置，在ChatGPT、文心一言等AIGC產品，GPT-4、Stable Diffusion、Midjourney等AI大模型的加持下，程序員現有的編程范式將會遭到怎樣的沖擊？面向的全新AI應用時代，開發者的思維、開發方式、工具又該做出怎樣的改變？

繼“新程序員：人工智能新十年”大會探討程序員進入下一個AI十年的準則之后，3月25日，CSDN、《新程序員》聯合主辦的“新程序員大會（NPCon）：AIGC 與大模型技術應用峰會”于北京環球貿易中心正式拉開帷幕。

在本次大會上午場的主論壇現場，CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤，創新工場AI工程院執行院長、SeedV實驗室創始人王詠剛，華為云智能化軟件研發首席專家王千祥，42章經創始人曲凱，在CSDN副總裁鄒欣的主持下，就技術人如何利用通用人工智能、ChatGPT、AIGC、大模型、AI編程等重要話題，給出了干貨滿滿的解答。

直播回放：https://live.csdn.net/room-iframe/programmer_editor/2OmZkkQB

 以下是“AIGC與大模型技術應用峰會”主論壇的演講精華。

GPT是人工智能時代的Windows

在CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤發表的《大模型時代的新應用開發者》主題演講中，他提出AI時代的到來，為開發者產業帶來了三大紅利：人人都是開發者，家家都是技術公司，萬億技術云大生態。

CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人 蔣濤

 據蔣濤介紹：“CSDN的最新開發者數據也證實了這一點。目前CSDN注冊用戶數超過4200萬，去年新增了600萬用戶，新增用戶中有60%都是大學生和高中生，高校計算機專業學生覆蓋度90%，非常的年輕化。”

事實上，技術的演進所經歷的階段宛如一個輪回，回顧2011年，全球化移動應用市場大門打開之際，掘金海外還是瞄準國內市場、專注iOS還是Android亦或者是HTML5跨平臺開發等都成為開發者抉擇的方向。

12年后，開發者再次站在選擇的十字路口，正如技術社區三倍速定律所彰顯的那樣，“一個技術要進入到真正的生態應用里，首先是在學術界被大家認可，接著進入到工程界，最后才進入大眾視野。因此技術社區的動向往往能反映出未來的技術趨勢”。從數據中，可以明顯感知到GPT正在以前所未有的速度成為人工智能時代的Windows，AI發展也正處于iPhone 4時刻。

 而為真實呈現ChatGPT等自動化編程工具對開發者的影響，蔣濤也分享了CSDN 最新上線的AI編程測試方法。同時，在大會現場，CSDN面向所有用戶群體，重磅發布了一款快速開發GPT應用工具——InsCod（https://inscode.csdn.net）。

最后，蔣濤對于想要加入這場AI浪潮的開發者建議道，首先要去學表達，學會善用Prompt；第二要學英文，因為前沿技術的英文資料更新速度更快；第三，發揮想象力，開始行動。

學會Prompt，就能完成AI開發？

“我發現我們這些老一代程序員今天被AI技術的發展拉到了一個和剛畢業的大學生一樣的門檻上，我不認為我做了十幾年的自然語言處理技術，比一個今天剛畢業的大學生使用ChatGPT、GPT開發的應用有任何優勢，這是一個我非常焦慮的時代和時刻”，創新工場AI工程院執行院長，SeedV實驗室創始人王詠剛在主論壇上如是說道。

創新工場AI工程院執行院長，SeedV實驗室創始人 王詠剛

 王詠剛表示，今天所有的計算機、系統都會被 AI 去重新改寫，重新定義。這也引發了無數人思考：未來的程序員真的會被簡化為提示詞的編寫員嗎？然后由提示詞操縱 AI？是不是這樣一個非常簡單的范式，就可以總結未來所有的 AI 開發？

就個人觀點來看，王詠剛給出了否定的答案，其表示，“未來的 AI 開發應該是一種多范式的開發流程”。在他看來，世界上的任務天然地分為兩類，一類是天生的不確定性任務，一類就是天生的確定性任務。這也讓未來 AI 編程呈現出兩種典型的范式：

第一種編程范式是適用于端到端的感知類任務、創造性任務、探索性任務，它可以通過提示詞得到結果。

第二個范式是強調控制力、結果確定性、計算精準性的應用任務。在這個任務里面，我們不能放任所有的事情都交給大模型一次來解決問題，大模型可能需要通過引入插件的方式，調用非常多的后臺服務。

最后，王詠剛也分享道，“人類工程師在這個范式里被降級了，我覺得沒辦法，我們只能承認我的命運，我們也只能去擁抱這個時代，所以現在的我們，應該盡量少說話，早日開始行動起來。”

AI編程的邊界在何處？

緊接著，華為云智能化軟件研發首席專家王千祥在發表《AI編程：無盡的前沿》主題演講中表示，AI編程基于GPT的代碼生成取得了很大的突破。

華為云智能化軟件研發首席專家 王千祥 

 在王千祥看來，GPT代碼生成原理主要分為兩個階段：訓練階段，關鍵問題在于學什么和怎么學；生成階段，通過自然語言輸入，經過線上GPT模型，然后生成代碼。

對于AI編程的邊界究竟在哪里，王千祥通過GPT-4技術報告和微軟研究院的報告發現，AI大模型在多數情況下超越了人類的編程能力，但是其距離頂尖程序員還有很大的差距。

王千祥認為，AI編程肯定會超越Coding編程，因為現有的ChatGPT、GPT-4大模型工具的能力覆蓋到了代碼補全、翻譯代碼、解釋代碼、DeBug等多個維度。未來，這些工具必將覆蓋到設計、搜索、遷移、運營等多流程中。

同時，王千祥也希望AI編程背后的新模型可以將統計方法與規則方法（常識）融合起來，并能適時地進行反饋學習，以及通過健康的生態得到良好的發展。

用生成式AI打通商業！

在ChatGPT、大模型徹底改變開發者編程方式之際，大家可以用它實現出什么，站在需求的角度來看，42章經創始人曲凱帶來了《生成式 AI 的商業化落地思考》的主題演講。

42章經創始人 曲凱

 他認為，中國肯定會有自己的大模型，也可以有。因為可以把大模型這個事情定性成為一個工程問題，而不是一個技術問題，發現新大陸難，抵達新大陸實則沒那么難。

具體來說，現如今大模型主要帶來了三個維度的能力與改變：

• 讓萬物具備的常識;
• 大幅降低各個領域的生產門檻;
• 改變交互形式。

在實際的落地場景和機會上，曲凱認為簡單講不外乎這三類：大模型、中間層、應用層。其中，最大的機會集中在應用層：

• 最簡單直接的文本和圖片生成的一些東西，如營銷、法律、醫療、教育、客服等這些場景。
• 第二類就是垂直的2B SaaS類的機會。
• 第三類是2C平臺級的機會。
• 最后一點是未來的個人助手。

不過，在開發者、企業嘗試過程中，曲凱也分享了可能會面臨的五大壁壘，包括：自己做大模型、自己有私有化數據、用戶使用過程中有數據飛輪效應、用戶有網絡效應、有復雜的業務流系統等。

圓桌對話：ChatGPT 大航海時代

在上午主論壇的圓桌對話環節，由CSDN戰略合作總監閆輝主持，CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤，創新工場 AI 工程院執行院長、SeedV 實驗室創始人王詠剛，華為云智能化軟件研發首席專家王千祥，42 章經創始人曲凱作為嘉賓的圓桌對話正式展開，五位技術專家以“ ChatGPT 大航海時代”為主題，共論 ChatGPT 開辟的新領域、新應用、新機遇。

 “我特別同意這是一個ChatGPT大航海時代，這是一個新時代的開始，如果再加一點，我覺得這不是一個在地球上的大航海時代，而是一個星際旅行的大航海時代”，創新工場 AI工程院執行院長、SeedV 實驗室創始人王詠剛分享道。

他表示，人類發現美洲之后，然后在上面去建工廠、做開發，包括美國的西部大開發，實際都是以歐洲規則來進行的。因此，這也有可能引發一些擔憂，目前大家用GPT開發程序，都是在PC、移動終端上進行開發，以及遵循相關的規則。不過，再過3-5年規則有可能會發生變化。宛如在星際旅行時，到了一個星球，這個星球可能像在電影上看到了，它可能特別接近一個黑洞，它的引力場、時間、行為全都不一樣了，在這個時候，如果開發者的應用開發還在按照在移動時代、PC時代那樣的方式繼續做，可能就不適用了，這是3-5年后可能會出現的局面。

當談及在開辟出大航海時代之后，ChatGPT反向會推動哪些維度進步時，CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤表示，GPT的能力匯集了所有的知識庫，此時人類與它比拼的不是已有的知識，而是看它能否為我們產生新的知識，當然，這里新的知識并不是說讓GPT寫一篇科幻小說等等。更為重要的是，如果它的增量是科學發現，那么，我們現在社會的進步都是無盡的前沿。因此，他認為，未來我們可能會經歷3-5年的前GPT時代，GPT會通過人類的提示等不斷改進，但是5年之后，也許GPT會產生我們根本無法想象的事情，就如十幾年前，眾人無法想象出現在我們使用智能手機的現狀。

華為云智能化軟件研發首席專家王千祥則認為，ChatGPT 中可以將不同語言之間實現無縫轉換的功能，具有兩面性。一方面，大航海時代的確促進了很多交流；另一方面，也導致強勢文化更強，有很多弱勢文化可能被壓縮了。這一點在大模型方面也是類似的，包括我們在訓練大模型時，有時用中文語料訓練的效果不行，但帶上英文的效果就好。所以，ChatGPT 到來對我們文化影響力如何，還是需要持兩面看待。

對于未來可能會創造的機遇，42章經創始人曲凱表示，“很多東西在當下是很難推出來的，就像十年前，我們很難想到現在最流行的應用是抖音之類的產品、最早的小紅書只不過就是一個PDF……因此，我認為當前大家需要做的就是，先用起來，不用想那么多，還是站在用戶需求的角度，看看當下的技術到底能實現什么東西，在這個過程當中再不斷去調整。”

除了對大模型技術和AI新時代開發者未來發展的思考，在本次AIGC與大模型技術應用峰會上，我們還特設了“AIGC與大模型技術應用”與“AI編程技術應用”兩大論壇，以及ChatGPT應用創新營特色活動。

分論壇1：大模型是通往AGI的必由之路嗎？

其中，在“AIGC與大模型技術應用論壇”上，五位深入大模型應用的產業界代表分別帶來了他們對于AIGC和大模型的思考，以及行業多年的實踐經驗，深入展現國內大模型技術生態。

首先帶來演講的是文因互聯工程VP兼首席科學家宋劼。在她看來，ChatGPT的出現宣示著新的人工智能發展契機的到來。具體到金融領域，她發表了《探索新技術之大模型在金融AIGC領域的前景與應用》的主題演講。

文因互聯工程VP兼首席科學家 宋劼

 “在過去一段時間內，我們主動、被動接受到了有關ChatGPT和AIGC的各類討論，大多圍繞趨勢、影響等維度展開。在強監管背景下，ChatGPT在金融領域落地有哪些局限性？金融機構應該如何構建自己的優勢，以應對當下發展 ？”

在本次分享中，宋劼從技術分析及場景應用方面，對AIGC商業化落地的可行性和路徑進行探討，從中尋找可能的業務增長點。

此外，在宋劼看來：“金融領域的大模型終將實現，我們會成為整個歷史浪潮中微小但有力的一份子。哥倫布就曾經錯誤地認為自己到達了印度，但他開辟的新航路依舊影響了全人類。無論這一次科技浪潮的最后能否完全實現通用人工智能（AGI），我們都已經走出了重要的一步。”

緊接著，來自網易伏羲實驗室的資深研究員，NLP研究組及多模態算法負責人張榮升，以多年在這一技術領域的積累發表了《文本及多模態預訓練技術的研究與應用》的演講，介紹了網易伏羲在大模型上的技術積累，包括文本、多模態理解和生成預訓練模型的建設，同時分享了大模型在歌詞輔助創作、智能對話、文字游戲、互聯網搜索推薦、AI繪畫等落地場景的應用。

“ChatGPT的交互方式是大眾化的，它真正理解使用者意圖的能力也是革命性的。預訓練模型在未來的趨勢會朝多模態方向發展，大模型的使用會越來越流行。”張榮升如是表示。

網易伏羲實驗室資深研究員，NLP研究組及多模態算法負責人 張榮升

 超對稱技術首席科學家吳恒魁則在演講中基于“重整化理論”，對大語言模型的涌現現象建立數學框架。據他表示，超大參數語言模型遵循scaling law，即將參數和訓練量擴大，能看到模型產生接近人類的邏輯和復雜推理能力，這樣的現象屬于復雜系統的涌現。而通過提出基于統計力學的連續相變理論來解釋語言模型的涌現行為，為引入量子場論的重整化機制建立數學框架，這是他此次演講的主要內容。

“大模型出現人類級別的邏輯和復雜推理能力是一種涌現行為，而隨著模型復雜度增加，預測下一個詞的GPT模型可能遵從“連續相變”的規律出現新的涌現行為。”吳恒魁講道。

來自華院計算人工智能實驗室資深研究員蔡華，在本場論壇發表了《讓數字人更具個性和情感：ChatGPT技術的思考啟示》的演講。

他的演講聚焦在ChatGPT為通用語音技術帶來的變革上，其中的重點便是如何能夠為數字人賦予個性和情感。同時，以華院計算實施的具體實踐為例，說明了對話式框架的搭建，以及如何將對話與知識融合。同時，也指出了知識圖譜如何能夠讓對話交互變得有感情和富有個性。

華院計算人工智能實驗室資深研究員 蔡華

 “大模型提供了更強大、更智能的交互方式，讓虛擬數字人更有溫度。未來的數字人將能理解他人的感受和情感，與他人進行個性化的互動。”蔡華表示。

最后，本場論壇主持人，句子互動創始人 & CEO，微軟人工智能最具價值專家 (AI MVP)李佳芮從開發者切實應用的角度，說明了她對于ChatGPT如何從0到1的構思，從技術原理、發展背景、應用場景和prompt等多個角度，說明了未來AGI時代的開發者需要哪些思維和技能。

句子互動創始人&CEO，微軟人工智能最具價值專家 (AI MVP)李佳芮

“工業革命解決了‘重復體力勞動’的事情，人工智能未來解決‘重復腦力勞動’的事情。對話式人工智能已經到來，人類最終會與AI「共生」，讓機器做機器擅長的事情，讓人類發揮人類的特長，讓人工智能拓展人類智能。”李佳芮最后總結道。

從AIGC、大模型，到通用人工智能 主題圓桌對話

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https://live.csdn.net/room/programmer_editor/Nc8cfWuo

分論壇2：AI編程的現狀與未來

另一場主題為“AI編程技術應用論壇”主要為給開發者提供更多產學研界的前沿技術和實踐案例。為此，論壇邀請到五位深入AI編程的卓越開發者，分享他們技術實踐。

首先，由微軟亞洲研究院高級研究工程師盧帥帶來主題為《基于預訓練的代碼理解與生成》的講解。他的演講聚焦于“代碼智能”，包括剖析基于人工智能技術的自動化程序理解和生成極大地提高程序開發者的生產力，如何開發出大規模通用預訓練模型，并將其使用到軟件開發生命周期的各個方面，包括代碼補全、代碼搜索、代碼審查、缺陷檢測及修復等方面。

微軟亞洲研究院高級研究工程師 盧帥

 “未來AI編程的發展趨勢是一方面探討如何利用大模型來完成任務，另一方面思考如何進化它，以覆蓋更廣泛的智能代碼場景。”盧帥如是表示。

接著，aiXcoder聯合創始人郝逸洋分享了大語言模型時代下應該如何進行代碼的生成。包括如何利用LLM的技術進行代碼開發輔助、代碼模型和自然語言模型的區別，以及對交互式多模態LLM（如ChatGPT，GPT4）加持下的智能化軟件開發的暢想。

在他看來：“如果 AI 作為操作系統可以直接控制硬件，程序員就能解放雙手去編寫驅動、操作系統和軟件或是研發新的硬件，這就是軟件 3.0 的圖景。”

aiXcoder聯合創始人 郝逸洋

 華為云PaaS技術創新LAB 技術專家申博基于華為云CodeArts Snap的實踐，作了《GPT-4時代，重新思考AI編程》的分享。他的思考涉及包括生成式AI能做什么、邊界在哪里，以及如何落地實現的各個方面。在他看來，我們需要重新思考AI編程，通過與現有工具的結合，軟件分析及語言模型的實現，未來增強型的AI編程助手一定會出現。

華為云PaaS技術創新LAB技術專家 申博

 “當模型越來越大，對硬件性能要求越來越高，有可能會遇到“數據荒”的問題，我們能否讓 AI 自我演進，通過自我生成數據的方式學習，以達到與大數據同樣的效果？未來自我創造智能是個有前途的方向。”申博表示。

來自清華大學知識工程實驗室研究助理鄭勤鍇則分享了關于CodeGeeX的實踐。和很多大模型是通過海外的架構和硬件進行訓練不同，CodeGeeX最大的特點是通過國產AI框架和硬件來實現訓練，減少了核心技術被卡的風險。在本次報告中，鄭勤鍇分享了這款插件自動代碼生成與預訓練模型的產生背景、如何進行模型實現、VS Code與JetBrains IEDs插件介紹與功能，以及未來開源開發計劃等方面。

關于程序員需要提升的能力，鄭勤鍇認為，“在將來，程序員需要具備一些更高級的技能和思維，比如Geek（極客）思維，開發者應該更加注重這方面的培養。”

清華大學知識工程實驗室研究助理 鄭勤鍇

 最后，中國科學院軟件研究所研究員、博士生導師王俊杰，分享了基于Pre-trained Large Language Model（LLM）的軟件自動化測試的主題演講，包括指出自動化測試仍存在哪些導致效率低下的問題，以及如何利用大規模的預訓練模型來自動生成測試輸入等。

中國科學院軟件研究所研究員、博士生導師 王俊杰

 “現在的大模型可能有些時候對開發人員來說有點‘不太專業’，但對測試人員來說‘剛剛好’。”王俊杰如此表示。

AI編程現狀與未來，成就大模型時代應用開發者 主題圓桌對話

 了解更多，請查看回放鏈接：

https://live.csdn.net/room/csdnlive5/CCEAhsEs

同時，隨著人工智能和大數據技術的不斷發展，AIGC和大模型技術已經成為了各行各業的重要發展方向。在本次AIGC與大模型技術應用峰會上，我們還特設了ChatGPT應用創新營特色活動。

ChatGPT應用創新營活動現場

小組討論

 此次，我們深入探討了大模型技術對開發者的影響與潛在的研發應用場景、未來發展趨勢，也不難看出，我們正在AIGC、大模型的引領下站在AI智能感知階段的C位，而屬于AIGC、大模型的時代也才剛剛開始。

未來，我們也期待AIGC和大模型技術將為我們帶來更加智能化和高效化的工作流程、更加精準和個性化的服務、更加安全和可靠的系統，以及更加優秀和有趣的人機交互體驗。