ਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?

ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਬੇਚੈਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਦੇਰ ਰਾਤ ਦੀਆਂ ਸਲੈਕ ਚੈਟਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਰਾਂ, ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ, ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਨੇ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਰਹੱਸਮਈ ਬੱਗ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਵਿਚਕਾਰ ਕੌਫੀ-ਇੰਧਨ ਵਾਲੀ ਬਹਿਸ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, AI ਟੂਲ ਤੇਜ਼, ਤਿੱਖੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਲਗਭਗ ਅਜੀਬ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੰਟੈਕਸ ਨੂੰ ਹਥੌੜੇ ਨਾਲ ਕੱਢਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਆਓ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਛਿੱਲ ਦੇਈਏ - ਆਮ ਡਿਸਟੋਪੀਅਨ "ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰ ਲੈਣਗੀਆਂ" ਵਿਗਿਆਨ-ਗਲਪ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਟੂਲ
QA ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ ਖੋਜੋ।

🔗 ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ
AI ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਕਰੀਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ।

🔗 ਵਧੀਆ ਨੋ-ਕੋਡ ਏਆਈ ਟੂਲ
ਚੋਟੀ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ AI ਹੱਲ ਬਣਾਓ।

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ 🧠✨

ਸਾਰੇ ਕੀਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਸਟੈਕ ਟਰੇਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਯਕੀਨਨ, AI ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਂਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਐਪ ਨੂੰ ਸਕੈਫੋਲਡ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਛੂਹਦੀਆਂ:

• ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ।

• ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨਾ (ਗਤੀ ਬਨਾਮ ਲਾਗਤ ਬਨਾਮ ਸੁਰੱਖਿਆ... ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਜੁਗਲਬੰਦੀ ਵਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈ)।

• ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ , ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

• ਅਜੀਬੋ-ਗਰੀਬ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ।

ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਾਸੋਹੀਣੇ ਤੇਜ਼, ਅਣਥੱਕ ਇੰਟਰਨ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ। ਮਦਦਗਾਰ? ਹਾਂ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ? ਨਹੀਂ।

ਇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੀਮਤ ਨਿਯਮਾਂ, ਪੁਰਾਣੇ ਬਿਲਿੰਗ ਤਰਕ ਅਤੇ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ AI ਇਸਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਤਰਕ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ , ਕੀ ਰਿਟਾਇਰ ਕਰਨਾ ਹੈ , ਅਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਨਵੌਇਸਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਉਹ ਨਿਰਣਾ ਕਾਲ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਫਰਕ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ 📊

ਅੰਕੜੇ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ, GitHub Copilot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਸੋਲੋ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ~55% ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ 2× ਤੱਕ ਤੇਜ਼ [2]। ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ: 84% ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂ ਤਾਂ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ [3]।

ਪਰ ਇੱਕ ਝੁਰੜੀਆਂ ਹੈ। ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਕੋਡਰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ [5]। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਫਰੇਮਵਰਕ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਨਿਗਰਾਨੀ, ਜਾਂਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ [4]।

ਤੇਜ਼ ਨਾਲ-ਨਾਲ: ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰ

ਏਆਈ ਕੋਡਿੰਗ ਸਾਈਡਕਿਕਸ ਦਾ ਉਭਾਰ 🚀

ਕੋਪਾਇਲਟ ਅਤੇ LLM-ਸੰਚਾਲਿਤ IDE ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ:

• ਤੁਰੰਤ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

• ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।

• ਉਹਨਾਂ APIs ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੂਹਿਆ।

• ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਥੁੱਕਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ (ਕਈ ਵਾਰ ਫਲੈਕੀ, ਕਈ ਵਾਰ ਠੋਸ)।

ਮੋੜ? ਜੂਨੀਅਰ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜ ਹੁਣ ਮਾਮੂਲੀ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬੇਅੰਤ ਲੂਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਘੱਟ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਮਾਰਗ: AI ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ : ਦਾਅਵੇ ਲਿਖੋ, ਲਿੰਟਰ ਚਲਾਓ, ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਪਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਾਮੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ [5]।

ਏਆਈ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਬਦਲ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ?

ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਈਏ: ਏਆਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ... ਭੋਲਾ ਵੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹਨ:

• ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ - ਬਕਵਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ।

• ਨੈਤਿਕਤਾ - ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਤੋਲਣਾ।

• ਸੰਦਰਭ - ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਿਉਂ

ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ - ਵਿੱਤ, ਸਿਹਤ, ਏਰੋਸਪੇਸ - ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਜੂਆ ਨਹੀਂ ਖੇਡਦੇ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮਨੁੱਖ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੱਕ ਜਵਾਬਦੇਹ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ [4]।

ਨੌਕਰੀਆਂ 'ਤੇ "ਮਿਡਲ-ਆਊਟ" ਪ੍ਰਭਾਵ 📉📈

ਹੁਨਰ ਦੀ ਪੌੜੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਰਦਾ ਹੈ:

• ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਡਿਵੈਲਪਰ : ਕਮਜ਼ੋਰ - ਮੁੱਢਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਮਾਰਗ? ਟੈਸਟਿੰਗ, ਟੂਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਜਾਂਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ।

• ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ/ਆਰਕੀਟੈਕਟ : ਸੁਰੱਖਿਅਤ - ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ, ਜਟਿਲਤਾ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ।

• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਹਿਰ : ਹੋਰ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ - ਸੁਰੱਖਿਆ, ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮ, ML ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿੱਥੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਸੋਚੋ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਹ ਹੁਨਰ ਬਦਲ ਦਿੱਤੇ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣ ਗਏ।

ਮਨੁੱਖੀ ਗੁਣ AI ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

ਕੁਝ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸੁਪਰਪਾਵਰ AI ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਘਾਟ ਹੈ:

• ਘਿਣਾਉਣੇ, ਸਪੈਗੇਟੀ-ਪੁਰਾਣੇ ਕੋਡ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਤੀ।

• ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਹਮਦਰਦੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।

• ਦਫ਼ਤਰੀ ਰਾਜਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ।

• ਉਹਨਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਜੇ ਖੋਜ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਈ।

ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਨੁੱਖੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਹੈ 🔧

• ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰੋ, ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਾ ਕਰੋ : ਏਆਈ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਹਿਕਰਮੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰੋ।

• ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਦੋਹਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵ : ਧਮਕੀ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ।

• ਡੋਮੇਨ ਡੂੰਘਾਈ ਸਿੱਖੋ : ਭੁਗਤਾਨ, ਸਿਹਤ, ਪੁਲਾੜ, ਜਲਵਾਯੂ - ਸੰਦਰਭ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ।

• ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਟੂਲਕਿੱਟ ਬਣਾਓ : ਲਿੰਟਰ, ਫਜ਼ਰ, ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ API, ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਿਲਡ।

• ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ : ADR ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ AI ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ [4]।

ਸੰਭਾਵਿਤ ਭਵਿੱਖ: ਸਹਿਯੋਗ, ਬਦਲ ਨਹੀਂ 👫🤖

ਅਸਲ ਤਸਵੀਰ "ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰ" ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਾਲੀ ਏਆਈ । ਜੋ ਲੋਕ ਝੁਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਗੇ, ਵੱਡਾ ਸੋਚਣਗੇ, ਅਤੇ ਗਰਜਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਨਗੇ। ਜੋ ਲੋਕ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਪਿੱਛੇ ਪੈਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਅਸਲੀਅਤ ਜਾਂਚ:

• ਰੁਟੀਨ ਕੋਡ → AI।

• ਰਣਨੀਤੀ + ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਕਾਲਾਂ → ਮਨੁੱਖ।

• ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ → ਏਆਈ-ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ [1][2][3]।

ਇਸਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ 📝

ਤਾਂ, ਕੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਈ ਜਾਵੇਗੀ? ਨਹੀਂ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਦਲ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਇਹ "ਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਅੰਤ" ਘੱਟ ਅਤੇ "ਕੋਡਿੰਗ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ" ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਚਲਾਉਣਾ , ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਲੜਨਾ।

ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਹੈ, ਗੁਲਾਬੀ ਸਲਿੱਪ ਨਹੀਂ।

ਹਵਾਲੇ

[1] GitHub। "ਖੋਜ: GitHub Copilot ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਖੁਸ਼ੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ।" (2022)। https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] ਮੈਕਕਿਨਸੀ ਐਂਡ ਕੰਪਨੀ। "ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ।" (27 ਜੂਨ, 2023)। https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ। “2025 ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਰਵੇਖਣ — ਏਆਈ।” (2025)। https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] NIST। "AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF)।" (2023–)। https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] ਪੈਰੀ, ਐਨ., ਸ਼੍ਰੀਵਾਸਤਵ, ਐਮ., ਕੁਮਾਰ, ਡੀ., ਅਤੇ ਬੋਨੇਹ, ਡੀ. "ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਏਆਈ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹਨ?" ਏਸੀਐਮ ਸੀਸੀਐਸ (2023)। https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157