这篇文章探讨了在生成式人工智能领域中，Java开发人员对于Python的高关注以及如何看待 GenAI 的崛起。文章强调了Java的优势和挑战，并呼吁GenAI扩展对Java的支持，以满足不同开发人员的需求。
众所周知，Python 是生成式人工智能的首选编程语言，因此 Python 框架和库自然受到了高度关注。但这对 Java 开发人员意味着什么呢？
这个问题很重要，因为世界上很多大型 IT 系统与企业级应用程序都是由 Java 支持的。Java 已经证明自己是系统可扩展性和健壮性方面的首选语言。随着 Java 6 个月一次的发布周期以及由 Loom 和 Panama 项目宣布的新功能的推出，我们可以预见 Java 将不断变得更加强大。
我们决定询问 Java 开发人员对 GenAI 重要性持续上升趋势以及对 Python 采用率较高的看法。Java 开发人员历来被认为是企业应用程序开发人员，他们往往是负责设计和实施企业后台生产系统的专家。随着 ChatGPT 风靡全球，Java 开发人员是否已经开始关注 ChatGPT (https://ai.zntjxt.com)呢？
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调查方法
基于 LinkedIn、X（原 Twitter）和 Mastodon 三款不同的社交媒体平台，我们询问了 Java 开发人员对 GenAI 过度关注 Python 的看法。
具体问题是 “GenAI 过度关注于 Python 库和框架上，您对此有何感想？
观察结果：大部分认为 “Java 将赶上 Python”
总体而言，48% 的受访者认为 “Java 将赶上 Python“。相比之下，18% 的受访者表示，Python 的 GenAI 优势意味着他们更有可能 “转用 Python“。在剩下的受访者中，21% 的人不确定自己的想法，13% 的人计划开始研究这个问题。LinkedIn 上的投票者更倾向于认为 Java 将迎头赶上，而不太可能计划做更多研究。
以下是我们可以得出的一些结论：
调查显示，相当多的开发者对 Python 在生成式人工智能领域的主导地位感到惊讶、担忧或威胁。人们感觉 Python 已经 “接管” 了这一新兴领域。
与此同时，一些 Java 开发人员看到了利用 Java 的优势（性能、静态类型、企业能力）来补充 Python 在 AI/ML 领域的牵引力的能力。人们对缩小两种语言之间的差距很感兴趣。
对于 Java 能否在人工智能领域 “赶超Python“，或者说 Python 目前的势头是否过于强劲，人们的看法不尽相同。一些人认为 Java 需要快速发展才能具有竞争力，而另一些人则认为为时已晚。
有人呼吁 Oracle 和 Java 社区更加积极地支持人工智能、机器学习和数据科学用例。许多人认为 Python 用于 ML/AI 的生态系统和库遥遥领先。
未来会怎样？
简短调查的结果给了我们一定的信心，Java 开发人员更愿意开始学习 GenAI。由于 GenAI 最初是使用 Python 开发的，因此它目前拥有更好的 Python 支持和集成也是合情合理的。不过，在未来，扩大语言支持可能是一个优先事项。
尽管偶尔会有人说 “Java 已死“，但 Java 仍然非常流行，尤其是在大型企业中。因此，GenAI 绝对有动力扩展其 Java 功能，以开辟更多用例。Java 和 Python 有着不同的优势，适合不同的任务；它们在计算领域都有自己的一席之地。Java 以性能、可扩展性和并发支持等著称。作为 Loom 项目的一部分，即将发布的 Java 21 将集成虚拟线程，这将把并发计算提升到一个新的水平。Python 的易用性和更快的开发周期仍将是其优势所在。
但是，Java 在易用性方面并没有止步不前。Java 一直在努力使它变得更加简洁，对开发人员更加友好。PyTorch 和 TensorFlow 等库现在都有用于 AI/ML 开发的 Java API。
最终，我们认为 GenAI 将为 Java 和 Python 开发人员提供良好的体验。支持开发人员自由选择语言和框架将是非常重要的--灵活性对于任何技术进步浪潮都是有利的。当然，GenAI 扩展 Java 支持的速度取决于需求和技术因素。随着时间的推移，这种情况有望得到改善，如上所述，技术方面的难题已经迎刃而解。
总之，虽然 GenAI 目前更专注于 Python，但 Java 仍然非常重要，对它的良好支持应该是未来的首要任务，这两种语言可以用各自的优势互补。。谁知道呢？18% 的受访者表示他们会转用 Python，但最终他们可能会发现自己被说服坚持使用 Java。
