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[科技知识]5年后，ChatGPT会替代底层程序员吗？ |
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java行业已经被chatgpt冲击不小了 |
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这个事最好笑的在于，程序员眼中的底层程序员，和外行眼中的底层程序员，有着截然相反的含义。 |
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别乱说，直接干掉顶层好吧。。 |
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现在写代码完全离不开 GPT-4 了，直接提需求，让它完成初稿。Review 一下，稍微改改就可以使用，基本帮我解决掉了 80% 的无聊代码任务。 它真是独立开发者的福音，一度让我有种错觉：GPT? 一个全栈 一个小型开发团队 |
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每一次信息技术的进步，都让人觉得会淘汰掉最SB的那群程序员。 但每一次都只是让更SB的加入这个行业…… |
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ChatGPT不会替代谁，底层程序员一直会存在。 题主在问这个问题时有意在程序员前面加了“底层”两字，我来说说我的理解。 什么是所谓的底层程序员？也就是只会编写最初级代码，只会依葫芦画瓢的写程序，或者只会做简单的重复性的测试工作。 那这种事，就是AI擅长的啊。不用5年后，现在就可以替代了。 其实在AI能力爆发之前，也有编程辅助，也有gist库，也有各种自动化测试工具和框架在进化。程序员们一直在努力解放程序员，消灭初级。 AI的出现，只是加快了这一进程。 题目中有个前提，5年后。 所以应该以发展的眼光来看。 现在的初级（避免用底层这个词）程序员如果正常进步，5年后，大概率是中级的了。 现在的中级程序员的能力，放在5年后，可能就是个初级，那到时很有可能被淘汰。 那程序员会不会被淘汰呢？ 只要程序员坚持学习AI，比如我，就不会被淘汰，顶多换个Title。比如提示词工程师（prompt是比python更高级的编程语言）。 或者一些新的工作岗位： AI协作工程师（协调人机关系），AI集成专家（将AI能力集成到现有开发框架中），算法伦理官（还是由人来判定算法是否符合伦理安全）等。 总的来说，初级程序员的标准会发生改变，生产力的进步也一直是要替换掉落后的生产者。5年后，初级程序员还是会存在，只是内涵已与今日不同。 如果有不同见解，请结合以下两点发表你的看法。 AI能背锅吗？就业问题怎么解决？ 我是外企10年大数据，云计算专家，专注于AI应用落地的越山，公众号"越山集"主理人，欢迎关注我，学习更多AI应用知识。 |
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ChatGPT在未来是否会替代底层程序员，这是一个充满未知和争议的话题。要分析这个问题，我们需要考虑几个关键因素： 技术发展：AI和机器学习的技术在不断进步。ChatGPT这类模型已经展示了在文本生成、代码辅助编写等方面的强大能力。随着技术的发展，这些模型在自动编程和代码优化方面的能力可能会进一步提高。程序员的角色：底层程序员通常负责编写和维护代码库的基础部分，如操作系统、网络协议、数据库管理系统等。这些工作往往需要深厚的专业知识和对底层架构的深入理解。尽管AI可以辅助编程，但理解复杂系统的设计和作出创新性改进仍然需要人类智能。工作内容的变化：即使AI在编程领域的应用越来越广泛，底层程序员的工作内容也可能发生变化，而不是直接被取代。例如，他们可能需要更多地专注于监督AI的编程工作、解决AI无法处理的复杂问题或进行系统架构的创新设计。社会和经济因素：工作市场的变化不仅受技术影响，还受经济、教育、政策等多方面因素影响。即便技术上可行，AI替代人类工作也可能受到社会规范、法律法规的限制。 虽然AI，像ChatGPT这样的技术，在某些方面可能会替代一些传统的编程任务，但底层程序员的工作往往涉及更深层次的技术挑战和创新，这些是目前AI难以完全实现的。 所以小 D 觉得，ChatGPT在未来五年内完全替代底层程序员的可能性不大，更可能的是改变他们的工作方式和内容。 |
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一个天天用GPT提示编程的程序员来回答一拨，我100%肯定会。 但是不同意楼主说的java行业已经被chatgpt冲击不小了，这个事应该是误解。 Java程序员饱和的原因是互联网行业不行了，市场提供不了这么多程序员岗位了。 但是现在还没有哪个公司傻到用GPT代替程序员，就不说写出来的代码维护是个问题，现在GPT只能解决明确的小问题，还不能直接给你生成一个完整的项目代码。或者准确的说，你有跟它描述代码需求的时间，自己就写出来了。 而且GPT有个致命的问题就是Token数的限制，就是聊着聊着它就忘记之前说的了。因为生成式AI的特性，每次生成的代码都是有细微差别的。这让人怎么维护？所以现在GPT不适合做大项目，只适合做小工具，小游戏，或者搭建项目框架。 回到问题本身，在看到GPT从3.5到4.0的进步之后，我觉得以它的进步速度，解决我上面说的问题只是时间问题。 还有就是现在GPT不能代替人，是因为我们还是以老的开发模式在开发软件，这种开发模式在未来5年内会不会被颠覆，我觉得希望很大。 所以我一直的观点就是，不管你是不是程序员，赶紧把AI用起来。努力的保证自己还在AI圈子内，这样你才能尽可能的了解到前沿的信息，从而让自己对未来的职业规划做出正确的判断。 AI淘汰的是不用AI的人。 |
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这个要看“底层程序员”到底是哪个？是外行认为的还是程序员认为的？ 如果是外行眼中的【水平偏低的程序员】，可以明确的说：根本不用5年那么久！ 如果是程序员眼中的【底层程序员】（一般都是水平很高的），那肯定替代不了！ 分享一些小技巧，相信你肯定会用到~ ChatGPT 免费国内镜像站点分享【2024最新更新】156 赞同 · 18 评论文章 |
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精选AI工具分享： ① Chat AI：aichat.com 通用ChatGPT，支持3.5和4.0，最新模型GPT-4.0 Turbo ② ChatGPT：chat.openai.com 目前一枝独秀，独步天下 ③ Chat Plus：chat.aiplus.vip ChatGPT加强版，支持3.5和4.0、最新模型GPT-4.0 Vision、AI画图、AI读图、插件功能 ④ NewBing：bing.com/new 被驯化过的ChatGPT内核 ⑤ 谷歌巴德：bard.google.com 世界第一搜索引擎硬刚ChatGPT的第一把斧头 ⑥ 百度文心一言：文心一言 国产聊天AI第一杆大旗 ⑦ 阿里通义千问：通义大模型 大佬马云给出阿里的「答案」 ⑧ Notion Al：notion.ai 堪称目前最好的文档类工具，没有之一 ⑨ Copy.ai：copy.ai 营销软文，自媒体稿件小助手 ⑩ Chat File：chatfile.ai 支持pdf、word、excel、csv、markdown、txt、ppt，所有格式简直通吃 ? Chat Excel：ChatExcel 与excel聊天，支持excel计算，排序等 ? Chat XMind：chatmind.tech 通过聊天创建和修改思维导图 |
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现在的 ChatGPT 不行。 5年后行不行，那要看 ChatGPT 的迭代方向与思路。 ChatGPT 作为人工智能，并没有发明出类似 AlphaZero 那样的，可以零数据自我训练的机制。 AlphaZero 可以在没有任何棋谱的情况下，零数据训练出强大的能力，如果具备这个能力，那么这个 AI 可以说是能完全替代人类的。 但 ChatGPT 依赖的是对现有数据的处理跟计算。而并非真正理解了你提出的问题。它没有零数据训练的能力。换句话说，ChatGPT 并不能完成在它收录的数据中从来没人能完成的任务。 而现在 ChatGPT 写 C++ 代码能力极为糟糕，而写 Python/Java 代码的能力要高很多，要么是因为，并没有那么多数据喂给它，要么是，对数据的理解能力不足。 如果只是对 C++ 程序的理解能力不足，那么未来迭代之后自然能够提升能力。 然而真实原因有可能是并没有足够多的数据。因为，但凡需要用 C++ 写的代码，大多数都是重复程度较低的代码。千篇一律的固化前端界面显示，以及日复一日的CRUD，这类代码因为重复性高，ChatGPT似乎能做得像模像样，但这类代码大多数都不会用C++来写。多数情况下，你需要用 C++ 完成的任务，意味着并没有那么高的重复性，而是专有领域的特定任务，现有的开源代码数据很难多到能让 ChatGPT 学通相关领域编程的地步。 那么，除非是未来5年，C语言C++语言的代码量暴增，同时大家都积极的像活雷锋一样的写代码为ChatGPT提供素材，否则，ChatGPT写底层代码的能力并不会大幅度提升，依然还是只能保持在现在这种「相当弱智」的状态。 有很多人拿 ChatGPT 写代码举例，可举的那些例子都是被程序员写过无数遍的代码，这种代码能写出来，并没有任何奇怪之处。但这种代码就算在没有 ChatGPT 的时候，一般也不需要写，拿公司内部项目的现成例子直接抄过来复用就行。 实际上，ChatGPT 写高层语言的代码也未必就强到哪去，归根结底，它擅长的不是写代码本身，而是擅长「从一些高度重复性的工作中总结出经验」。如果你需要写的代码，是被无数程序员重复过成千上万次的代码，那自然 ChatGPT 能完成得很好。但——这类工作能代表程序员的全部工作吗？ |
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先不说行不行，GPT-4的Vision模式不知道大家用过没，就是可以读图理解的那个。 它可以做到以下的事情 这是我随手画的一个草图，我字写的难看，将就看。 |
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然后上传到GPT4V上，并且让它根据这个生成Html。 从结果上看，它能读懂，并生成了html代码。 |
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这串代码运行一下，是右边的东西 |
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再加上一些CSS格式，让它好看一下 |
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你可以看一些细节，完全没啥问题。 |
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渲染出来的是这样 |
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你就说牛不牛吧。 人类程序员要想保持对于AI的持续的竞争力，还是需要不断的学习新的内容，特别是对于AI的学习，因为未来只有和AI有机结合的程序员才具有真正的竞争力。 我推荐大家看一下知学堂开设的AGI科普课程，特别是ChatGPT部分，只有理解AI的人才能更好的运用AI。 ??2024大模型公开课??训练方法+应用场景+个人增收 ￥0.00点击领取 课程邀请了2名圈内AI技术大牛讲课，趁着现在还免费建议有时间的都去看看 那能不能代替底层程序员，我觉得很难说。 因为按照线性发展的眼光看，那么GPT再牛，也需要一个人用才行，那这条线的人自然不觉得GPT能替代底层程序员。 但是科技这玩意最大的不确定就是它存在技术爆炸，GPT最新发布的Assistant就看到了AI Agent的端倪。 |
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我就是让它给我做一个购物网站，并且要全部的代码还要教我如何运行，右边就是它的思考以及处理比如，你可以看到前面的get/post字样，其实就是通信里面的东西。 Post抛出指令，Get收到指令。 它的厉害之处可以生成一系列的指令并自动执行，虽然现在很多步骤还是需要人工介入，但是一旦智能程度提高。 那么给它开放足够多的接口，它是可以做成一般程序员能做的增删改查之类的工作的。 并且这是毫无疑问的。 但是能不能替代，真的很难说，因为机器换掉人，这其实是一个伦理问题。 其实说白了，任何行业在未来都会被AI或多或少的冲击到，因为ChatGPT做为一个可以持续提升智能的AI，在某些方面的智能程度超过人类并不是什么难事。 比如在面对一些机械性的有严格判断条件的环境下，它就可以很好地完成这些任务。这些任务往往是重复性的、规则性的，比如代码的编写、测试和调试。随着AI技术的不断进步，特别是自然语言处理和机器学习领域的发展，像ChatGPT这样的模型可以在不需要太多人工干预的情况下自动完成更复杂的编程任务。它可以理解人类的需求，转化为具体的编程指令，甚至能够自主学习新的编程语言和框架。 然而，即使ChatGPT在某些方面能够替代人类程序员的工作，但它依然存在局限性。首先，程序设计不仅仅是编写代码，它还涉及到对问题的深入理解、创新解决方案的提出、复杂系统架构的设计等。这些更高层次的工作需要创造力、直觉、经验和深刻的业务理解，这是目前的AI还无法完全实现的。 其次，编程很大程度上是一种艺术，它不仅仅是逻辑严密的代码堆砌，还包括代码的可读性、可维护性和优雅性。这些质量维度是通过程序员的经验、风格和偏好体现出来的，而这些目前对于AI来说还是一个挑战。 另外，程序员的工作不仅仅是编写代码，还包括与团队成员的沟通、理解客户需求、处理突发问题等。这些软技能对于一个成功的项目至关重要，而这些是目前的AI技术难以替代的。 总的来说，虽然像ChatGPT这样的模型在未来可能在编程方面取代一些重复性和规则性强的工作，但是高层次的、需要创造力和深刻业务理解的工作仍然需要人类程序员的参与。而且，随着AI技术的发展，程序员的工作内容和方式可能会发生变化，但他们的角色和价值不会消失。相反，他们可能需要学习如何与这些先进的工具合作，共同推动技术的发展。 |
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不用等5年后吧，作为一名前端技术专家，我已经有了深深的危机感，因为现在 ChatGPT 已经能做很多编码工作了。 我拿刚刚做的一个项目来举例子，这个项目是一个极简版的无代码平台，通过后端页面配置，生成无数个彼此之间相互独立的前端页面，主要的应用场景就是营销活动。 具体需求如下： |
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这个项目的需求不复杂，有一个配置页面，可以配置标题、图片或者视频、返回链接等三个配置项。还有一个展示页面，配置的是图片展示图片，配置的是视频展示视频，下面还有一个返回按钮，根据配置的返回链接跳转到不同的页面。 作为一名转型AI的前端专家，我首先想到的是借助ChatGPT节省一些开发的时间。我先使用GPT-3.5进行了对话： |
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回复太长没有截全，完整的对话可以看这里： https://chat.openai.com/share/3aac4ca7-492b-49da-8629-263868cf805c 这个回复太简单，既没有写出css样式，也没有发送ajax请求的逻辑，基本上不可用。 我换new bing把同样的指令发送过去： |
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这次回复了具体的实现步骤，每一步该干什么，思路非常清晰。我接着让它直接把代码发给我： |
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这个代码的质量就非常高了，知道是h5的页面，写了适合移动端的样式，还有ajax发送请求和接收返回的完整业务逻辑，就是代码太长，一次没有回复完，我让它多回复了几次。 我把代码直接复制粘贴到了本地进行调试，只有一个小小的错误，就是它把button标签当成了a标签，给href属性赋的值没起作用。我给它指出了这个问题，重新回复就纠正过来了。这是完整的对话过程： https://sl.bing.net/kujXp6ylw72 还有一点就是上传文件的时候返回了405，是因为签名错误。我让它写了一个生成签名的函数，重新调试发现还是不行。这个不能怪它，我按照新浪云的开发文档，重写了签名函数再次调试，也是不行。实在没有办法，我提交了工单，结果那边只给了我PHP的代码： |
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我让ChatGPT把这个签名算法使用JavaScript重新实现了一遍，总算通过了签名。 |
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做完之后，我把链接发给客户看，一个页面的功能是实现了。但是，这时候才发现，客户想要的是多个页面，也就是链接是需要生成的，每一个配置页面对应一个展示页面，相互之间不受影响。 这个需求如果按照低代码平台出码的方式做，一个配置页面和一个展示页面部署一次，那可就有得做了。我赶紧转换一下思路，按照低代码平台不出码的方式来做，一个配置页面和一个展示页面对应一个配置文件，配置的时候，更新配置文件，展示的时候读取配置文件，通过URL传参config-path的方式，查找配置文件的存放路径。 配置页面提交后的效果就是这样： |
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这个时候会生成新的配置页面和展示页面，规律是config-path这个参数，是根据提交的时间生成的，保证生成的链接是唯一的。如果忘记了链接，也方便在新浪云的云存储后台根据时间查找，替换config-path的值就可以了。 |
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点击生成好的配置页面，效果是这样的： |
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这个时候点击展示页面的链接可以看到效果，如果替换标题、图片或者视频、返回链接等，填好表单提交就会更新配置文件，不会生成新的配置文件。 展示页面的效果是这样的： |
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目前项目已经上线，增加了百度统计，数据反馈不错： |
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总结一下，在项目的开发阶段，使用ChatGPT可以大幅度提高效率，生成的代码只需要做少量的更改，就可以直接使用，真的是非常惊艳。在遇到卡点的时候，使用ChatGPT也可以快速解决问题，保证项目的顺利交付。 作者简介 您好，我是奇大，毕业于北邮，前端技术专家，AI 布道师。 10 多年互联网研发和管理经验，我将分享高质量的职场认知和技术干货，欢迎围观。 公众号：AI 奇大，欢迎关注。 |
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AI永远只会替代那些不愿进步的人。 何为“底层程序员”？ 如果一个程序员他不拒绝学习新知识，自己也在不断地学习，那或许他现在并没有那么优秀的能力，也没有高的薪资，但是他一定是个向上增长的函数。 而现在有一个经验丰富的程序员，但是总觉得自己那一套才是最牛逼的，对AI嗤之以鼻，拒绝学习。那么AI的浪潮必定是不能带他起飞的，反而会把他拍在沙滩上。 AI是一定会朝前发展的，而且发展的速度远超我们的想象。也终将会像互联网一样，席卷全球。 互联网的发展或许能给我们一些启示。短短的20年，互联网就造就了一个又一个的神话。有多少企业、多少行业，甚至生态的建立，让我们的生活发生了天翻地覆的变化。 而最开始嘲笑着互联网是“没用的东西”的人，不愿意学习互联网的人，早已被时代的洪流所抛弃。 被替代的只不过是那些固步自封、不愿进步的人罢了。 我们要做的并不是恐慌自己会被ChatGPT等AI替代，也不是侥幸自己不是“底层程序员”，而是要保持一颗持续学习的心。 这不仅仅是关于AI，如果没有一颗持续学习的心，就算没有AI，也会有BI、CI...... 所以我们要做的最重要的事情，就是在新事物来临的时候，学会去拥抱它、学习它，而不是嘲笑它。 时代永远不会抛弃一个持续进步的人。 |
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根本不用5年那么久，现在已经替代了很多开发工作了。除非你掌握了ChatGPT来打辅助~ 这个地方要注意的是：说的是外行人眼中的底层程序员！ 如果是程序员眼中的底层程序员，那就是另一种意思了！是指会写底层的，那都是高级人才，不会受影响的~ ChatGPT 国内使用分享：ChatGPT 到底有多厉害？最新3.5和4.0使用技巧更新【2024年更新】17 赞同 · 5 评论文章 |
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1、ChatGPT使用体验： 随着 ChatGPT 的使用普及，大家都会认可，ChatGPT真的是太好用了！ 目前最优秀的版本是3.5和4.0。使用下来能明显感受到： GPT-4.0 在综合能力方面的确更出色，尤其是逻辑、推理等方面，能力更出色、更强大。 |
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3.5 vs 4.0 搭配使用效果最佳~ 以前我通过OpenAI官网使用，后来有朋友给我推荐国内的工具，用了一阵之后，发现：稳定方便，用着也挺好的。 2、国内工具站 由于官网需要魔法，所以对于国内一些用户来说，就不太友好了。 朋友也给我推荐了一些稳定、方便、好用的AI工具，用了用也还不错，具体哪些我就不一一推荐了，但是好多都太鸡肋了，只能支持3.5，不支持4.0。小技巧：3.5和4.0搭配使用是更好的~ 简单说明一下工作原理：其实是很简单，接入了GPT3.5或4.0的API接口，然后研发好用的产品，这种由于官方API是收费的，所以大多都不免费（免费的不稳定），定价也很灵活。 这方面最重要的是：1要真实，2要稳定，3要性价比高。 这个的使用完全取决于个人的喜好~ 3、精选AI工具分享： ① Chat AI：chat.ai 通用ChatGPT，支持3.5和4.0，以及最新模型GPT-4.0 Turbo。 ② ChatGPT：chat.openai.com 目前一枝独秀，独步天下 ③ Chat Plus：chat.aiplus.vip ChatGPT加强版，支持3.5和4.0、最新模型GPT-4.0 Vision、AI画图、AI读图、插件功能 ④ NewBing：bing.com/new 被驯化过的ChatGPT内核 ⑤ 谷歌巴德：bard.google.com 世界第一搜索引擎硬刚ChatGPT的第一把斧头 ⑥ 百度文心一言：文心一言 国产聊天AI第一杆大旗 ⑦ 阿里通义千问：通义大模型 大佬马云给出阿里的「答案」 ⑧ Notion Al：notion.ai 堪称目前最好的文档类工具，没有之一 ⑨ Copy.ai：copy.ai 营销软文，自媒体稿件小助手 ⑩ Chat File：chatfile.ai 支持pdf、word、excel、csv、markdown、txt、ppt，所有格式简直通吃 ? Chat Excel：ChatExcel 与excel聊天，支持excel计算，排序等 ? Chat XMind：chatmind.tech 通过聊天创建和修改思维导图 以上就是我自己的一些使用ChatGPT的经验了，如果有用，可以分享给你们周围的人~ 如果看完有收获，请帮忙【点赞】支持下。 我整理了很多干货，如果有想一起学习、使用、分享的~ 欢迎加入 |
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大家放心，目前机器人完全没有取代人类工作的可能。十万美元的机器人，连续工作二十个小时，坏地上了，老板还得花钱找人去修。而三千块钱的你，连续通宵，身体不舒服了，会自己花钱去医院，请假还能再扣你一笔钱。 |
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先说结论：一定不会。 因为程序员的核心不在于实现一个功能甚至不在于写出代码，而在于编码思维。 |
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ChatGPT的确可以给出特定问题的解法，但应用到具体的环境，具体的问题还是需要人去解决的。 编码思维这个东西包含了结构化思维、推演逻辑、算法、数学、架构、工作经验等等。是一个极其复杂的事物。 当然，随着ChatGPT这种智能搜索系统（与谷歌、百度或各种论坛相比）的出现，大多数程序员的工作效率可能会得到提高。这可能会导致一定程度上对基层程序员的竞争加剧。 例如，那些专注于基础页面编辑或数据录入（即CRUD操作）的工作人员，可能会被像ChatGPT这样的AI所取代。简单来说，工具或AI越强大，人类就越能从琐碎且重复的劳动中解放出来。 |
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如果你只是一个专注于重复琐碎工作的程序员，那么面对工具智能化发展的趋势，你可能会难以适应这样的未来。 |
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但是 AI工具本质上还是为人服务的，可以极大程度提升人的工作效率，而不是彻底取代人，取代程序员。最起码现在还看不到这种趋势。 写在最后：如果你觉得文章对你有帮助，请别忘记点点发财手三连一下，感谢。另外如果有想学习更多Chatgpt知识，可以看看我主页其他文章 @攀登者(Ai破局) |
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AI写的代码出了问题谁负责？ 单这一点背锅，AI就替代不了。 |
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根本不用5年那么久，现在已经替代了很多开发工作了。 一、GPT使用体验： 随着 GPT 的使用普及，大家都会认可，ChatGPT真的是太好用了！ 1、4.0综合能力更强大 目前最优秀的版本是3.5和4.0。使用下来能明显感受到： ① GPT-3.5 大多数场景是够用的，也领先一众国产大模型，性价比挺好的 ② GPT-4.0 在综合能力方面的确更出色，尤其是逻辑、推理等方面，能力更出色、更强大。 2、判断是不是4.0？经典问题：“爸妈结婚，为啥没邀请我参加？” 看下图，就能秒懂，明显 4.0 相比 3.5 逻辑性更强 |
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3.5 vs 4.0 搭配使用效果最佳~二、GPT使用科普 给大家科普下这方面的知识：： 1，官网使用： （OpenAI的官网【封禁了，国内用不了】） ① ChatGPT 3.5官网使用是免费的，但是需要魔法及注册账号，另外要注意封号风险（国内特别容易被封）； ② ChatGPT 4.0是收费的，必须开通plus会员才可以用，plus会员每月20美元，相当于人民币140元左右；并且还有使用限制，目前是每3小时不能超过50次。2，API模式： （底层连的是OpenAI官方，使用起来的体验是一样的） ① GPT-3.5，是有免费使用额度的，现在新账号一般5美元免费额度，早期会有一些120美元和18美元额度的；超出免费额度后，必须充值才能继续使用！目前开放的最新版本是gpt-3.5-turbo，现在国内有可用的类ChatGPT 的公众号、应用等，大多都是这种模式，他们必须给官方充值才能稳定使用，不然都是坑人的。 ② GPT-4.0，国外也是要申请API接口，要waitlist白名单且通过后才能使用（目前通过率依然不高），但是成本明显会贵一些，大概是GPT-3.5的30-80倍，也可以使用下~3、国内类GPT服务（第三方服务）： 关于国内的类GPT服务这部分，如果国内有人向你收费，会有三种可能： ① 一种是人家自己买的API接口，然后买服务器搭建好服务，让你在国内体验GPT，来使用3.5和4.0，这一点收费是合理的； ② 还有一种是，人家去GPT网站开通了plus会员，然后代你提问，你问什么，人家就给你发答案，这种收费也是可以理解的； ③ 代注册服务，也就是所谓的买卖账号，这种即使给你你账号，也还是存在魔法使用的问题，容易被封禁，这种方式不太建议。 如果你觉得以上收费都不合理，请自行避坑。ChatGPT与你无缘！ 4、精选AI工具分享： ① Chat AI：aichat.com 通用ChatGPT，支持3.5和4.0、最新模型GPT-4.0 turbo ② ChatGPT：chat.openai.com 目前一枝独秀，独步天下 ③ NewBing：bing.com/new 被驯化过的ChatGPT内核 ④ 谷歌巴德：bard.google.com 世界第一搜索引擎硬刚ChatGPT的第一把斧头 ⑤ 百度文心一言：文心一言 国产聊天AI第一杆大旗 ⑥ 阿里通义千问：通义大模型 大佬马云给出阿里的「答案」 ⑦ 智谱AI：智谱清言 基于ChatGLM2模型开发，支持多轮对话，具备内容创作、信息归纳总结等能力 ⑧ Notion Al：notion.ai 堪称目前最好的文档类工具，没有之一 ⑨ Copy.ai：copy.ai 营销软文，自媒体稿件小助手 ⑩ Chat File：chatfile.ai 读文献、读报告，支持pdf、ppt、word、excel、csv、markdown、txt等文件，所有格式简直通吃，还支持联网（读url链接上的内容） ? Chat Excel：ChatExcel 与excel聊天，支持excel计算，排序等 ? Chat XMind：chatmind.tech 通过聊天创建和修改思维导图 5、小技巧分享： ChatGPT 回答的内容长度有限制，如果超出后，只会显示一部分（看下图） 你就把它当人一样对话，回复“继续”或“接着说”、“continue”，它就接着回答全了~ |
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依然很多人不会的小技巧：【回复“继续”】 我在公众号整理了很多干货，如果有想一起学习、使用、分享的~ 搜我【AI微言微语】 @AI微言微语 欢迎加入~ 如果看完文章有收获，请帮忙【点赞】支持下~ |
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人工智能ChatGPT推出后，在许多方面对人们的工作和生活产生了影响。本文作者是一名自学成才的程序员，他曾认为编程是一门重要的技能，但GPT-4的出现，令他的工作方式发生了改变。他曾经珍视的编程技术，解决问题得到成就感，在AI面前似乎荡然无存。这迫使他重新思考编程的价值，未来的编程会是什么样？ 撰文 | James Somers 翻译 | 薛命灯 策划 | Tina |
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就像我的父母坚信我能读书写字一样，我理所当然地认为，我的孩子也一定能像我一样编程。编程是一门新兴艺术，也是一门基本技艺，而且正日益变得重要。熟练掌握编程是对孩子读写能力有益的补充，还能让他们保持就业竞争力。在我写下这些文字时，我的妻子怀着我们的第一个孩子，离预产期大约还有三周。我是一名专业的程序员，但等到孩子能够打字的时候，编程作为一项有价值的技能可能已经从这个世界上淡出了。 有了 GPT，我失去了对编程的热情 我第一次冒出这种想法是在今年夏天的一个星期五的早晨，当时我正在开发一个小型的业余项目。几个月前，我和朋友 Ben 决定尝试完全让计算机自己制作一款类似《纽约时报》风格的填字游戏。2018 年，我们曾借助软件制作过一款字谜游戏，我们做的事情很少——只是在某些地方根据需求做了少量改动。现在，我们尝试开发一个不需要人工干预的填字游戏生成程序。 在过去，开发类似的项目既涉及硬件部分，也涉及软件部分，Ben 更擅长硬件。我们曾经做过一款霓虹灯牌，当地铁接近我们公寓附近的站点时会发光。Ben 负责制作玻璃灯管，并连接了变压器的电路板，我则编写了处理交通数据的代码。Ben 也有过一些编程经历，但很短暂，而且已经过去了二十多年，所以主要的编程工作留给了我。不过，对于新的填字游戏项目，Ben 引入了第三个“参与者”。他订阅了 ChatGPT Plus，并使用 GPT-4 作为编程助手。 然后，一些奇怪的事情发生了。我和 Ben 讨论了项目需要用到的一些程序。然后，很快地，Ben 就弄好了。有一次，我们需要一个能够根据字典文件打印一百行随机内容的命令。我思考了一会儿没有思路，于是尝试使用谷歌搜索。我尝试了一些我能够找到的方法，而正当我开始写代码时，Ben 把我们的想法告诉了 GPT-4，并得到了完美可运行的代码。 像这样的命令是出了名的繁琐，应该所有人都会去查，所以算不上是真正的编程。几天后，Ben 说想要开发一款可以对字典中的单词进行评分的 iPhone 应用，但他不知道开发 iPhone 应用有多痛苦。我曾经尝试过几次，都半途而废。我觉得苹果的开发环境很难入门，不仅需要学习一门新的编程语言，还需要熟悉新的编辑和运行代码的程序。你还要学习各种“用户界面组件”和将它们组合在一起的方法，最后，你还需要弄清楚如何打包应用程序。要学习的东西堆积如山，似乎不值得这么去做。但是，第二天早上，我的收件箱里出现了一个完全符合 Ben 要求的应用程序。它可以完美地运行，还采用了非常可爱的设计。Ben 说这是他花几个小时做出来的，GPT-4 承担了大部分繁琐的工作。 如今，大多数人都有过使用 AI 的经历，但并非所有人都对它感到印象深刻。Ben 最近才说：“直到我开始让它帮我写代码，我才真正对它肃然起敬。”我怀疑那些本来就生性多疑的人，那些看着 ChatGPT 输出生硬文字或虚假事实的人，他们仍然会低估正在发生的一切。 原本需要费尽一生才能掌握的知识和技能，现在一口就能被吞下。对于我来说，编程一直是一个无穷无尽、丰富多彩的领域。现在，我发现自己想要为它写一篇挽歌。 我想起了李世石。李世石曾是世界顶级围棋选手，也是韩国的民族英雄，但现在最出名的是他在 2016 年输给了一个叫作 AlphaGo 的计算机程序。当初，在开始比赛时李世石相信自己能够轻松击败人工智能。然而，在经过了长达数天的比赛之后，他输了。李世石在新闻发布会上说：“我为自己的无能感到抱歉。”三年后，他退役了。似乎有一个问题在困扰着李世石：这个让他费尽了大半生的东西会变成什么？ |
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我曾经十分痴迷并且膜拜编程 我对计算机的痴迷始于六岁那一年。那是在九十年代早期的蒙特利尔，当时我和哥哥在玩《真人快打》游戏。他告诉了我一些“必杀技”——一些可怕而机智地击败对手的方法，但我们都不知道如何施展这些技能。他在 MS-DOS 终端拨号连接了一台 FTP 服务器，然后输入了一些晦涩的命令。很快，他打印出了一页代码——在游戏中使用的必杀技指令。我们回到地下室，开始互相爆头痛击。 我曾经以为我的哥哥是一名黑客。和许多程序员一样，我也曾经梦想着入侵和控制远程系统，重点不是制造混乱，而是找到隐蔽的东西。1986 年，Loyd Blankenship 在《黑客宣言》一文中写道：“我的罪过就是太过好奇了。”1995 年的电影《骇客天团》中有一个场景，Dade Murphy 在地下俱乐部证明自己的实力：有人从背包里掏出一本本五颜六色的电脑书，Dade 从封面上认出了每一本：绿色的关于国际 Unix 环境的书，红色的关于 N.S.A.可信网络的书，还有一本封面上画着身着粉红衬衫的家伙在玩 IBM 个人电脑。Dade 把他的专业知识用在了学校的喷水灭火系统上，还帮着清理油轮的压舱物——所有这些都是通过敲击键盘来完成的。这个故事告诉我们知识就是力量。 但到底要怎样才能学会黑客技术呢？在我上五年级时，我们家在新泽西定居。在上高中时，我去了肖特山购物中心的 Borders 书店，买了 Ivor Horton 写的《Visual C++入门》（Beginning Visual C++）。它长达 1200 页——我的第一本魔法书。就像许多其他教程一样，它一开始很简单，然后，突然，它就不那么简单了。中世纪的学生把初学者遭遇学习失败的时刻称为“驴桥”（Bridge of Asses，或理解为“笨人难过的桥”）时刻。这个术语源于欧几里得《几何原本》第一卷的第五个命题，这是书中第一个难以理解的概念。那些成功跨过驴桥的人将继续掌握几何学，过不去的人只能望洋兴叹。《Visual C++入门》的第 4.3 节，关于“动态内存分配”，就是我的驴桥。可惜，我没有跨过去。 |
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但我并没有放弃这个课题，我还记得事情发生转变的那一刻。那是一次长途飞行，我带了一台笨重的笔记本电脑和一张装有 Borland C++编译器的 CD-ROM。编译器将你写的代码转换成机器可执行的机器码，我已经花了好几天时间才让这个编译器跑起来。按照惯例，每个编程初学者的第一个程序是“Hello, world.”。当我尝试运行我的版本时，只看到了无穷无尽的错误消息。解决了一个问题，又冒出了另一个。我读过《哈利·波特》系列，我感觉自己拥有了一把扫帚，只是还没有学会让它飞起来的咒语。我知道如果我能做到的话可能会发生什么，所以我努力坚持着。我从中悟到了一个道理，编程实际上并不是关于知识或技能，而是耐心，或者说是对这件事的痴迷。程序员是能够忍受无尽乏味的人。想象一下，在没有图片的情况下，用一种你很少说的语言，在电话里向一个傻瓜解释如何组装家具。再想象一下，你得到的唯一回应是，你提了一个荒谬的建议，而家具组装得越来越不像样。所以，当你终于完成了这件事，你会感到如释重负。我清楚地记得自己趴在飞机过道上，最后一次按下了回车键。然后，我坐了起来，这一次程序竟然做了我要它要做的事情。“Hello, world”出现在光标上方，仿佛一个智者醒来并向我介绍它自己。 我们大多数人都不会成为《黑客》中所描述的那种黑客。所谓的“hack”，用程序员的话来说，就是修修补补——通过代码来表达创造力。我从未正式学习过编程，我只是在瞎折腾，让电脑做一些有用的或令人愉快的小事情。在我上大一时，也就是 2006 年，为了不错过 Tiger Woods 在大师赛中的排名情况，我写了一个程序，在 http://pgatour.com 上搜索排行榜信息，并在他打出小鸟球或柏忌球时给我发短信。后来，在英语课上读了《尤利西斯》之后，我写了一个程序，从书中随机抽取句子，计算它们的音节，并汇编俳句——这是一种比现在的聊天机器人更原始的语言反刍，但我认为，它已经能够写出真正的诗歌： I’ll flay him aliveUncertainly he waitedHeavy of the past 作为一名程序员，我曾经历过最好的时代 我开始认真对待编程。我主动提出为朋友的创业公司开发程序。我逐渐了解到，计算机世界是庞大的，就像是地质学中的沉积物层一样有序。从 Web 浏览器到晶体管，每个子领域或系统都是建立在其他更古老的子领域或系统之上，层层叠加但有条理。你挖得越深，就越是会感受到赛车手 Jackie Stewart 所说的那种“机械同理心”，即对机器优势和局限性的一种感知，知道如何让它发挥作用。 在朋友的公司里，我感到我的机械同理心在变强。大二时，我和朋友一起看《危险边缘》，他建议我根据它制作一款游戏。我想了几个小时，然后非常失望地告诉他，这超出了我的能力范围。但是，这个想法在我上大三时再次出现，而此时我终于找到了解决办法。我现在对这台机器能做什么有了更好的认识。我花了接下来的 14 个小时去开发游戏。几周之后，玩这款游戏已经成为我朋友之间的常规活动。这段经历意义深远。我可以理解为什么人们愿意把他们的生命时光花到手工艺术上：没有什么比看着别人享受你做的东西更有趣的了。 在这期间，我完全沉浸在一种“纸牌屋”式的状态中，并把学习放在了一边。我努力，但并不是在学习上。有一个晚上，我在地下室里用 6 台机器来并行运行一个程序。我把满是数字的打印件放在地板上，思考着一种路径规划算法。代价是，我经历了一场噩梦——参加期末考试却一无所知。2009 年，在数十年来最严重的金融危机期间，我以 2.9 的 GPA（平均绩点）毕业了。 但我还是很轻松地得到了我的第一份全职工作。我有程序员工作经验，也没有人问我的成绩如何。对于年轻的程序员来说，这是他们的繁荣时期。各家公司都在争夺顶尖的程序员。对有经验的程序员的抢夺如此激烈，以至于他们抱怨“招聘邮件满天飞”。大学计算机科学专业的热度开始爆炸性增长。（我的学位是经济学。）声称能在不到一年时间内将初学者变成高薪程序员的编程“训练营”开始出现。 在我二十多岁时的一次面试中，公司的首席执行官问我觉得自己值得拿多少薪水。我说了一个让自己都感到尴尬的数字。他当场起草了一份合同，给出的薪水比我要求的高出百分之十。“软件工程师”的技能备受推崇。在我工作过的一家公司，有人因为使用 HipChat（Slack 的前身）直接问我的一位同事问题而惹上了麻烦。他被告知“永远不要直接使用 HipChat 联系工程师”。我们太重要了，你们不能那样！ 这是一个利率接近于零、科技行业增长惊人的时代。一些规范已经成形，像谷歌这样的公司在告诉这个行业，程序员可以享受免费的浓缩咖啡和热食，世界一流的医疗保健和育儿假，现场健身房和自行车室，随意的着装，以及“20%的时间”，这意味着他们每周可以花一天时间做任何他们喜欢的事情。人们认为他们的技能是如此的重要，以至于产生了一种迷信。例如，估计编码任务可能需要多长时间被认为是愚蠢的，因为程序员可能随时翻开石头挖出一堆 Bug。交付期限是一种诅咒，如果交付的压力太大，程序员只需要说出“精疲力竭”这个词就能额外获得几个月的时间。 我从一开始就感觉这一切并不太对劲。我们所做的事情真的那么珍贵吗？这种繁荣能持续多久？在我十几岁的时候，我做过一些网页设计。在当时，这项工作曾经很受欢迎，也很受人尊重。你可以用一个周末完成一个项目，并赚到数千美元。但随之而来的是 Squarespace 这样的工具，它可以让披萨店老板和自由艺术家只需点击几下鼠标就创建好自己的网站。对于专业程序员来说，一部分高薪、相对不费力的工作消失了。 程序员社区对这些变化做出的反应是——你必须不断提升技能，去学习更难、更晦涩的东西。软件工程师，作为一个物种，喜欢自动化。不可避免地，他们当中最优秀的那部分人所构建的工具会使其他类型的工作过时。这种本能解释了为什么我们会得到这么好的照顾：代码有着巨大的杠杆作用。一款软件可能会影响数百万人的工作，甚至会取代程序员自己。我们应该把这些进步看作是涨潮，潮水会逐渐淹没我们裸露的双脚，但只要我们持续地学习，就不会被潮水淹没。这是个明智的建议，除非遇上了海啸。 |
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ChatGPT 来了，它改变了我们的工作 当我们被允许在工作中使用人工智能聊天机器人来帮助编程时，我故意避免使用它们。我原以为我的同事们也会这样。但很快，我从他们的屏幕上看到人工智能聊天会话的颜色——那种问答风格的斑马条纹。一种常见的说法是，这些工具会让你更加高效，在某些情况下，它们可以帮你以快十倍的速度解决问题。 我不确定我是否想要那样。我喜欢编程过程本身，也喜欢“自己是个有用的人”的感觉。我熟练使用的工具，比如我用来格式化和浏览代码的文本编辑器，可以同时满足这两个需求。它们加强了我对这门手艺的实践——虽然它们能让我更快地完成工作，但我仍然觉得自己功不可没。但人工智能，就像人们对它所描述的那样，似乎有所不同。它提供了很多帮助，我担心它会剥夺我既享受解决难题的乐趣又满足于成为解决问题的人的满足感。我可以无限提高生产力，但我所能展示的可能只有结果而已。 大多数程序员的实际工作成果很少是令人感到兴奋的。事实上，它们往往平淡无奇。几个月前，我下班回家告诉妻子，我度过了非常愉快的一天，解决了一个特别有趣的问题。我正在开发一个生成表格的程序，有人想要添加一个跨多个列的标题——而我们的自定义布局引擎并不支持这个功能。这项工作很紧急：这些表格被用在重要的文件中。因此，我把自己关在房间里大半个下午。这里有许多需要解决的子问题：应该如何让布局引擎用户表达他们想要一个跨列的标题？它们的代码应该是什么样子的？还有一些琐碎的细节，如果忽略了就会出现 Bug。例如，如果跨列标题其中的一列因为没有数据被删除了该怎么办？我知道这是美好的一天，因为我必须拿出笔和纸——我在绘制可能的场景并反复检查我的逻辑。 然而，如果以鸟瞰的角度看那天发生的事情会怎样？一个表格得到了一个新的标题，很难想象还有什么比这更平凡的事情了。对于我来说，乐趣完全在于这个过程，而不在于结果。如果这个过程只需要进行三分钟的 ChatGPT 对话，那么这个过程会变成什么样子？作为程序员，我们的工作除了字面上的编码之外，还涉及许多其他事情，比如指导新人和设计系统，但编码一直是其根本所在。 在我的整个职业生涯中，我一直因解决编程琐碎难题的能力而被雇主选中。然而，突然间，这种能力变得不那么重要了。 |
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被生成式 AI 征服 我从 Ben 那里得知了很多信息，他一直告诉我他使用 GPT-4 取得了惊人的成果。事实证明，它不仅擅长处理琐碎的事情，还具备了资深工程师的素质：它可以从丰富的知识库中提出解决问题的方法。在一个项目中，Ben 将一个小型扬声器和一个红色 LED 灯泡连接到查尔斯国王肖像上。他的想法是当用户在网站上输入文字时，扬声器会播放声音，灯光会用摩斯密码闪烁出消息。但为设备编写获取消息的程序困扰着 Ben，这似乎需要专业的知识，不仅涉及他所使用的微控制器，还涉及存储消息的后端服务器技术 Firebase。Ben 向我求助，我咕哝了几句。事实上，我并不确定他想要的是否可能实现。然后他问了 GPT-4，它告诉 Ben，Firebase 有一个功能可以让这个项目变得简单得多。就这样，这里还有一些代码，这些代码与微控制器是兼容的。 尽管我害怕使用 GPT-4，也对为了使用它需要向 OpenAI 每月支付二十美元感到有些不适，但我还是开始通过 Ben 来探索它的能力。我们一起研究我们的填字游戏项目。我会说：“你为什么不试着用这个提示词？”他会把键盘递给我。我会说：“不，你来操作”。我们在一起逐渐摸索出了这个人工智能的能力。Ben 在这方面的经验比我多，似乎更能高效地利用它。正如他后来所说的，他自己的神经网络已经开始与 GPT-4 的神经网络对齐了。我想说他已经获得了机械同理心。 有一次，他做了一件让我感到特别惊讶的事情，他让这个人工智能开发了一款贪吃蛇游戏，就像旧诺基亚手机上的那种。在与 GPT-4 进行了一番简短的交流之后，他让它修改游戏，当你输掉比赛时，它会显示你偏离最有效的路线多远。机器人花了大约十秒钟完成了这个任务。坦率地说，我不确定自己能不能完成这项任务。 国际象棋领域数十年来一直被人工智能所主宰，一位玩家唯一的希望就是与机器人搭档。这种半人半人工智能的团队（也就是所谓的半人马）可能仍然能够击败单打独斗的最优秀的人类和人工智能引擎。编程还没有发展到国际象棋那样的程度，但半人马已经出现了。目前看来，单打独斗的 GPT-4 是一个比我糟糕的程序员，Ben 更糟糕，但 Ben 和 GPT-4 结合起来就很危险了。 很快，我屈服了。我开发了一个小型的搜索工具，希望突出显示用户查询与结果匹配的部分。我将用户查询分割成单词，这让事情变得复杂。我的耐心受到了考验，于是开始考虑使用 GPT-4。或许我可以花点时间写“提示词”，或者与人工智能聊一聊，而不是花一整个下午在编程上。 1978 年，计算机科学家 Edsger W. Dijkstra 在一篇题为《论“自然语言编程”的愚蠢》的文章中指出，如果你不是用 C++或 Python 这样的正式编程语言来指导计算机，而是用你的母语，那么你就是在拒绝计算机的有效性。他写道，正式的编程语言是“一种非常有效的工具，可以排除各种各样无意义的废话，而这些是在使用我们的母语时几乎无法避免的”。Dijkstra 的观点在编程界成为了一个共识。2014 年，当这篇文章在 Reddit 上再次被传开时，一位评论者写道：“我不确定这两种情况哪一种更可怕：一个是‘这个想法是多么地显而易见’，一个是‘许多人仍然不知道它’”。 |
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Edsger W. Dijkstra（1930-2002） 当我开始使用 GPT-4 时，我能明白 Dijkstra 说的是什么。你不能只是简单地对人工智能说：“帮我解决这个问题。”或许这一天终会到来，但现在它更像是一种你必须学会演奏的乐器。你必须仔细地说明你想要什么，就像和一个初学者交流一样。在搜索突出显示问题上，我发现自己一次性要求 GPT-4 做太多的事情，结果它失败了，然后又重新开始。每一次，我的提示词都变得不那么雄心勃勃了。最后，我并没有直接和它谈论搜索或高亮显示的问题，我把这个问题分解成具体的、抽象的、明确的子问题，这些子问题加在一起，就能得到我想要的东西。 在发现了人工智能的能力后，我的工作生活开始发生变化。GPT-4 就像一把锤子，什么东西在我眼里都成了钉子。我终于明白为什么办公室的电脑屏幕上总是满是聊天框，Ben 又是如何变得如此高效的。于是我敞开心扉，更频繁地使用它。 我回到了填字游戏项目。我们的谜题生成器以一种难看的文本格式打印输出，比如像“s”、“c”、“a”、“r”、“*”、“k”、“u”、“n”、“i”、“s”、“*”、“a”、“r”、“e”、“a”这样字母行。我想将这样的输出转换成一个漂亮的网页，让用户能够探索网格中的单词，并能一目了然地显示得分信息。但我知道这项任务很棘手：每个字母都必须标记上它所属的单词，无论是横向的还是纵向的。这是一个很细致的问题，很可能会占用我一整个晚上的时间。 |
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未来会是什么样的？ 我的孩子快出生了，我的空闲时间不多了，于是我开始和 GPT-4 聊天。我们来来回回地交谈，有时候还得看一些代码才能理解它在做什么，但我几乎没有做过我曾经认为的那种编程式的思考。我没有考虑数字、模式或循环这些东西，也没有使用我的大脑来模拟计算机的活动。正如另一位程序员 Geoffrey Litt 在经历了类似的情况后所写的：“我从未让我的程序员大脑参与其中。”那么我都做了些什么？ 或许是因为感觉围棋游戏被永久性地贬低了，李世石选择退出这个游戏。我当初学习编程是因为我觉得计算机就像是一种魔法一样。计算机赋予了你力量，但你需要研究它的秘密——学习一种咒语，这需要一种特殊的思维方式。我觉得自己是被选中的。我埋头苦干，认真思考，积累晦涩的知识。然后，有一天，不需要思考和知识就可以达到许多相同的目的。从某种角度来看，这可能会让一个人的大部分工作看起来像是在浪费时间。 每当我想到李世石，就会想到国际象棋。大约三十年前，当机器征服了这个游戏，人们担心再也没有理由去玩它了。然而，国际象棋从未像现在这样受欢迎过——人工智能使这个游戏变得更加活跃。我的一个朋友最近开始学习下国际象棋。他可以随时使用人工智能教练，这个教练可以给他提供正好符合他能力边界的棋局，并且在他输掉比赛后告诉他错在哪里。与此同时，国际象棋大师们在研究计算机的走法，就像在阅读神谕一样。学习国际象棋从未如此简单，研究它最深层的秘密也从未像现在这样令人兴奋。 计算机科学尚未被征服。GPT-4 令人印象深刻，但普通人无法像程序员那样驾驭它。我仍然觉得我的职业是安全的。事实上，我感觉比以前更安全了。随着软件开发变得越来越容易，它会越来越普及，程序员将更多地转向设计、配置和维护。尽管我一直觉得编程中那些琐碎的部分最能让人投入其中、也最为重要，但这些并不是我特别擅长的。我没有通过很多大型科技公司的编程面试。我相对擅长的是知道什么是值得做的、用户喜欢什么，以及如何进行技术和人性层面的沟通。我的一位朋友把这个人工智能的时刻称为“平庸程序员的复仇时刻”。随着编码本身的重要性开始降低，也许软技能会大放异彩。 这让我不确定我的孩子出生后该教他些什么。 我甚至认为，当我的孩子长大成人，我们看待“程序员”的方式，就像我们现在回顾“计算机”发展历史一样。自己敲打 C++或 Python 代码，最终可能看起来像在打孔卡上发出二进制指令一样荒谬。Dijkstra 可能会感到震惊，让计算机做你想做的事情可能就像礼貌地提出请求那么简单。 所以也许要教的不是技能，而是精神。我有时会想，如果我出生在另一个时代，可能会做些什么。在农业时代，编码者可能会研究水车和作物品种，在牛顿时代，可能会着迷于玻璃、染料和时间测量。最近我看了有关神经网络发展历史的口述资料，其中很多被访谈的人——出生于 20 世纪 30 年代前后的人——小时候曾经玩过收音机，这让我感到震惊。也许下一代人会在深夜里探究那些曾被他们的父母视为黑匣子的人工智能。我不应该担心编程时代的结束。黑客精神永存！ 本文转自 InfoQ，https://www.infoq.cn/article/0PY4NyD9cPDe4pEQlRVa；原文译自A Coder Considers the Waning Days of the Craft, The New Yorker, https://www.newyorker.com/magazine/2023/11/20/a-coder-considers-the-waning-days-of-the-craft |
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按理说《人月神话》肯定是仍不过时的，程序员的工作分偶发复杂度和固有复杂度两种，固有复杂度永恒不灭，没有银弹指的就是没有办法真正消灭固有复杂度，只能转移复杂度，显然 GPT 也不大可能是银弹。 但是需要问的问题是，程序员的工作中有多大比例是真的和固有复杂度打交道？显然也不是所有的程序员都在天天 tackle with 固有复杂度。所以如果工作中的复杂度如果没有让人感到棘手的话，估计是有一定职业风险在的。 能想到的几个固有复杂度的领域： 细致的用户体验交互渲染、排版等与硬件交互的 driver 等与物理世界交互，比如飞行控制/自动驾驶等与市场交互的策略系统共识算法、并发数据结构这种需要通过语义证明来验证正确性的系统 有偶发复杂度的领域： 前端跨浏览器兼容跨平台 UIKubernetes 写 YAML写正则表达式写 shell 语句配 emacs配 python 环境 （Update 2 days later： 这两天继续想这个复杂度的问题感觉前两天想的可能不大对。 综合来看固有复杂度很多是来自于输入的自由度高。比如我用 if else 写围棋算法，一定是固有复杂度爆炸到没法写对不对？但是机器学习的围棋算法就没几行代码，复杂性都在神经网络参数里了。复杂系统的书里经常提到复杂（Complex）不等于 Complicated，就是指这种。 所以我猜有固有复杂度的领域也不见得 AI 免疫，还得再想想这块） |
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好像国内程序员被开，都不是大模型，都是被互联网黄赌毒业务开掉的，业务试错试不出来就开掉吧 chatgpt出来，我看还给不少程序员机会 还是那句话，枪不杀人，人杀人 开除你的，永远不会是一个技术 |
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