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人工智能時代,網絡安全人士還有必要學習編程嗎?

安全 應用安全 人工智能
英偉達CEO黃仁勛曾在“誰將塑造AI的未來?”主題討論會上拋出了一個大膽的觀點:“過去十幾年來,幾乎所有人都會告訴你,學習編程至關重要,孩子們必須掌握計算機科學。但我認為,未來的編程語言將更加貼近人類語言。我們每個人都將成為‘程序員’,因為AI的奇跡正在發生。”

英偉達CEO黃仁勛曾在“誰將塑造AI的未來?”主題討論會上拋出了一個大膽的觀點:“過去十幾年來,幾乎所有人都會告訴你,學習編程至關重要,孩子們必須掌握計算機科學。但我認為,未來的編程語言將更加貼近人類語言。我們每個人都將成為‘程序員’,因為AI的奇跡正在發生。”

黃仁勛的預測讓廣大開發人員和網絡安全人士,以及打算投身軟件開發領域的學子感到困惑,編程語言技能真的不再重要了嗎?

人工智能會消滅編程嗎?

大多數人也許沒有意識到,在技術迭代日益新月異的IT領域,編程語言和QWERTY鍵盤布局一樣,似乎永遠不會被淘汰。

自1959年COBOL誕生以來,現代編程語言已經走過了半個多世紀(COBOL至今仍是金融和商業領域不可或缺的關鍵編程語言)。盡管技術不斷進步,編程語言也隨之演變——從20世紀50年代晦澀難懂的低級語言到2014年蘋果推出的簡潔高效的Swift編程語言,整個編程技術體系不斷優化。然而,盡管編程語言層出不窮,編程的核心思想和工作方法似乎沒有發生根本性的改變。編程依舊要求邏輯推理、問題分解和嚴謹的思維,這些基本原則和技能伴隨技術的進化仍然是不可動搖的基礎。

編程未來的命運如何?隨著人工智能(AI)的崛起,我們正在見證AI對各個領域產生深遠影響,編程自然也不例外。例如,DARPA已經啟動了用大語言模型“消滅”C語言代碼,替換成內存安全語言(例如Rust)的計劃。

但是,人工智能會像黃仁勛預測的那樣,在不久的將來消滅編程語言以及程序員職業嗎?

事實上,學習編程不僅僅是為了掌握代碼,更是一種思維方式的訓練。我們通過編寫代碼,理解邏輯,解決真實場景中的商業問題。畢竟,要想完全依賴像ChatGPT這樣的工具編寫應用程序,并理解代碼中的每一步邏輯仍是一個挑戰。

人工智能的迅速崛起無疑會改變編程的未來,但開發者的角色仍然不可或缺。對90%的人來說,AI的出現將使他們更容易上手編程,但這并不意味著編程技能將消失。事實上,背后仍然需要大量的AI工程師來優化我們使用的界面,不論是ChatGPT、Claude 3還是Copilot。

此外,目前AI編寫的代碼的安全性依然不及人工代碼,即便未來AI代碼的安全性問題得到解決,也無法取代未來程序員(開發者)的角色。

黃仁勛真正想表達的,不是“編程語言已死”而是人工智能正在重塑編程,從學習方式到實際應用,AI成為了推動這一領域前進的催化劑。未來,編程語言將會變得更加簡化和可訪問,讓更多人能夠通過編程解決問題。

在計算機標準架構中,通常有軟件層和硬件層,二者通過機器語言交流。這種抽象層次的增加使得人與機器的互動越來越簡單。未來,AI助手可能成為我們與計算機溝通的下一個抽象層,讓人們通過更加直觀的方式實現與技術的交流。

如今,GitHub Copilot、AWS Code Whisperer等AI助手已經展現了這一趨勢的初步成果。但即便如此,AI仍然容易出錯,對代碼的完全自動生成還存在一定的局限性。舉個例子,最近谷歌Gemini因生成種族刻板印象圖片而引發爭議,這表明AI生成內容仍然需要人為干預和監督。

AI在未來可能完全自動生成代碼,但這并不意味著我們應該放棄學習編程。與AI藝術一樣,編程也將隨著技術的發展繼續存在。AI并不會讓程序員消失,而是為代碼的生成增添了新的抽象層次,使得人機互動更加流暢。

網絡安全編程語言的趨勢

人工智能時代編程語言正經歷一場革新,尤其是在網絡安全領域。隨著AI技術的不斷進步,安全專家在選擇和優化能夠最大限度提升安全性和效率的編程語言。

傳統編程語言的堅守與新興語言的崛起

在網絡安全領域,經典的編程語言如C、C++、Java和Python依舊占據主導地位。這些語言以其強大的性能、靈活性和豐富的庫支持而聞名。例如,C和C++被廣泛用于開發操作系統、網絡協議和嵌入式系統,而這些正是網絡攻擊的主要目標。Python憑借其簡單的語法和強大的安全工具庫,如scapy和Paramiko,已經成為安全研究人員和滲透測試人員的首選。

然而,隨著AI的不斷發展,新的編程語言和框架正在崛起,以應對現代網絡安全的需求。例如,Rust語言因其內存安全性而受到青睞,特別是在涉及低級系統編程的場景中。Rust的“所有權模型”有效地防止了內存泄漏和緩沖區溢出等常見安全漏洞,這使得它成為構建安全應用程序的理想選擇。

AI對網絡安全編程的影響

AI的崛起為網絡安全領域帶來了全新的可能性。如今,AI不僅用于檢測和預防攻擊,還用于分析和響應威脅。這種轉變促使編程語言的選擇也開始向更加適應AI開發的方向轉變。像Julia、R和Python等具備數據科學和AI功能的語言變得越來越流行。

特別是在深度學習領域,Python因其與TensorFlow、PyTorch等框架的無縫集成而成為主流。安全專家可以利用這些框架開發用于入侵檢測、異常檢測和威脅識別的AI模型。這種編程語言與AI技術的結合,極大地提高了網絡防御的自動化能力,使得組織能夠更快、更準確地響應網絡攻擊。

網絡安全自動化與編程語言的演變

隨著網絡威脅的復雜性增加,網絡安全的自動化需求變得尤為迫切。自動化不僅能提高響應速度,還能減少人為錯誤。在這一趨勢下,基于規則的編程語言(如Go和Rust)越來越受歡迎,因為它們能夠提供更高效的并發處理和更穩定的性能。

在自動化滲透測試和漏洞分析中,使用基于AI的工具來生成代碼正變得越來越普遍。例如,GitHub Copilot等AI編程助手,已經開始在代碼審查、漏洞修復和測試自動化中發揮重要作用。盡管這些工具無法完全替代人類程序員,但它們顯著提高了工作效率和準確性。

未來趨勢與挑戰

展望未來,編程語言的演變將繼續圍繞著安全性、可擴展性和與AI的深度集成展開。Rust可能會在系統安全領域繼續崛起,而Python的主導地位在AI和數據科學中則可能進一步鞏固。與此同時,針對AI生成代碼的安全性審查將成為新的研究熱點,開發人員需要為AI生成的代碼制定新的驗證和驗證機制,以確保其安全性。

值得注意的是,編程語言本身也可能逐漸演變為多模態的語言系統,結合自然語言處理,使得非程序員也能夠參與到網絡安全的防御中。正如英偉達CEO黃仁勛所言,AI的奇跡正在發生,而它不僅僅是改變我們編程的方式,更是在改變我們與技術互動的方式。

責任編輯:華軒 來源: GoUpSec
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