现在DeepSeek为代表的AI这么厉害，程序员以后还会存在吗？

作为程序员，近来经常被问到的一个问题就是：现在AI这么厉害，程序员以后还会存在吗？

在前文【大模型驱动的业务自动化】和【DeepSeek驱动的数字企业】中，笔者介绍了基于通用的知识应用系统（GESLM）构建数字企业。而在【大模型驱动的业务自动化】一文中，笔者也说到：作为程序员，我将消灭我自己。

当然，这只是行文下来的鼓吹性文字，但也确实是笔者的倾向。正如微信11年推出时短信的年发送量约为8,900亿条，平均每人发送约660条；移动电话通话时长约为2.5万亿分钟，平均每人每月通话时长约为150分钟。但是，现在呢？！

程序员完全消失当然不可能，但大幅度的消失是必然的，就如今天的电话、短信，存在依然会存在，在某些方面、某些时候还很重要，但总量必然会大幅度减少。

笔者之所以会如此判断，乃在于DeepSeek所带来的两个根本性的变化：数字鸿沟的被抹平，以及人机交互方式的转变。

数字鸿沟被抹平，将大幅度消减开发工序

站在程序员的角度，我们说有三个世界：真实世界、数字世界、想象世界。

即由于真实世界和计算机中的数字世界是异质异构的，所以就需要一个桥梁来跨越这两个世界。

这个桥梁，对于程序员来说，就是我们头脑中的想象的世界，即由我们程序员以我们的开发方法论等手段将真实世界映射到我们的头脑中【程序员的术语叫做建模】，然后再将我们想象出来的这个模型【文档、UML、ER图、设计文件等等】用代码来实现。

由于两个世界是异质异构的，所以整个软件系统的开发就需要非常多的工序【需求分析、概要设计、详细设计、编程、测试等等】，以逐步的、可靠的完成建模、开发、测试、验证等工作来缝合这两个异质异构的世界。

也就是说，由于真实世界和计算机中的数字世界是异质异构的，所以信息系统的开发需要建造一个巨大的、复杂的、长周期的、也自然是昂贵的桥梁来跨越这两个世界间的巨大鸿沟。

但是，DeepSeek为代表的大模型的出现，使得这个鸿沟快被抹平了！相应的，也就不再需要这个巨大的桥梁了。

以笔者所提出的GESLM为例，只要提供业务知识，DeepSeek就能将其转换为相应的形式化描述，依据笔者在【大模型驱动的业务自动化】中提出的专用大模型【包括：业务知识转换大模型、语法语义校对大模型、自动化适配大模型、验证与测试大模型、UI大模型、bug分析大模型】，可以保证转换质量，然后交经过充分测试的GESLM来执行。

这也是笔者为何会在【大模型驱动的业务自动化】中最后说：作为程序员，我将消灭我自己。

在【DeepSeek驱动的数字企业】中笔者指出，基于GESLM构建的数字企业有两个底座：物理底座和数据底座。

目前，这两个底座都还是需要程序员来完成的。但正如当年众多的局域网技术，目前基本统一到以太网，甚至从局域网蔓延到城域网、广域网。这两个底座也必然会慢慢的大幅度的简化和统一。

交互方式的改变，带来了人机关系的剧烈变化

真实世界和数字世界的异质异构所带来的数字鸿沟，不仅仅出现在我们程序员的开发阶段，同样出现在使用者方面。

数字世界是用形式化的数据来映射、刻画、记录、推演真实世界的，所以就要求使用者在看到这些数字时能联想到真实世界的情况。

由于真实世界的复杂性，使得这种联想就面临着两个巨大的挑战：

• 需要的数据非常多，如电商刻画一件商品有数百乃至上千的数据属性
• 理解这些数据需要相应的知识，否则就无法完成分类、推演、预测结果的联想过程，数字就成了无意义的符号

因此，大部分人是无法通过数字就能直接联想到真实世界的，所以就需要各种展示技术、提取技术、汇聚技术来将数字世界中的数据分门别类的、高效的、有启发性的供应给使用者。

这一方面大大增加了程序员开发应用系统的难度，另一方面也并没有完全的消除使用者所面临的挑战【因为进一步的导致了业务系统的复杂化，使用者要全面理解、了解当前的态势、情况，可能需要使用到多个功能】。

但现在，DeepSeek可以对这些数据进行汇总、摘要，然后以人机对话的方式帮助使用者快速的理解、判明数字世界的反馈，进而准确理解真实世界的变化与演变趋势。

也就是说，未来的业务软件系统，除了少部分特殊需要，主要的人机交互都会是通过个人助理的方式来完成的了。

注：此处并未涉及高效率操作的交互问题，这个问题更大程度上是在DeepSeek的冲击下如何进行业务重构的问题，已经超出了软件的层面，需要专文讨论

程序员的未来

程序员不会消失！真实世界和数字世界的异质异构性决定了总是需要程序员在底层进行各种缝合的，为DeepSeek驱动的数字世界提供物理底座和数据底座。

但在应用层面，程序员将被知识工程师所取代，当然，知识工程师也需要懂一点编程技术的。

或者说，如同汇编语言的程序员是用等价于机器代码的汇编语言来编程；java、python程序员主要用框架、第三方库来编程；知识工程师用的编程工具抽象层次更高，他们是在用知识元处理语言进行编程而已。

由于知识工程师的处理层面更高、开发效率更高。所以，大量的第三方独立软件商应该不复存在，而是会形成围绕大型应用软件服务平台提供咨询服务的个体性服务单元，一个知识工程师为几个、数十个企业提供咨询服务。

业务运作定制化以充分满足各企业独特竞争力的需要，就是更广阔的知识化业务软件的未来！