chatgpt的確讓人眼前一亮，因為計算機終於學會說人話了，而且後續的很多潛力的確是值得令人期待。在很多人看到chatgpt基於簡單的自然語言描述，就能幾乎100%把**寫出來後，驚呼程式設計師要下崗的聲浪此起彼伏。其實每次新技術出現後都有類似的聲音，人類幾千年來其實並沒有太多的新鮮事。 是的，寫個小工具容易多了，寫個小函式甚至類定義都容易多了。是的，我們真不能否認再經過幾年的迭代，人工智慧的推理和分析能力會比如今強很多，更多的工作可以讓ai來完成。但是驚呼程式設計師要下崗的人其實並不理解乙個大型軟體專案究竟是如何生產出來的。販賣焦慮可以吸流量吸眼球，但是不會讓讀者提公升智慧型。 如果用純ai來代替程式設計師，那麼這個ai必須達到比現有gpt的會話記憶能力高幾個數量級。乙個中小型專案其源**數量可能就是幾十兆位元組而不是區區幾萬個token。同時這個ai的思維推理能力同樣要比現在高1-2個數量級以上，不能分析至少3-5個因果鏈的關係，連下圍棋都絕對沒有資格的。
對於大型軟體而言編碼從來都不是核心問題，真正的核心問題從來都是對需求的準確描述。哪怕3年後，chatgpt6可以免費給人類用，但是全世界絕對沒有乙個人類能完整無錯誤得一次性把挖雷遊戲的需求說清楚。要知道最早執行在windows3.1上的那個挖雷遊戲，當windows7問世的時候，挖雷遊戲的核心邏輯已經和原來不是一摸一樣了。對於沒有接受過正式編碼能力訓練的普通人，乃至幾乎90%的程式設計師，用一周5天8小時，40小時內正確描述挖雷需求幾乎都是不可能的。這就意味著哪怕是乙個挖雷遊戲級別的軟體，乙個人負責描述和驗證測試，讓gpt幫你寫**和改**，都不一定能保證一周內能正確寫完。 編碼確實是軟體開發過程中的重要環節，但更重要的是需求的描述和設計。即使有了像chatgpt這樣的ai模型，目前它也不能完全替代人類對專案需求的理解和分析。因此應用編寫程式為主的程式設計師在未來的工作中需要更多地關注如何分析和梳理需求等高階層面的工作，而不是單純的編碼工作。
chatgpt-3是ai發展的乙個里程碑，ai終於學會了模仿人類說話。從這裡開始後續的發展會在短期內得到加速。因為即便gpt-3被稱為是大力出奇蹟，堆算力的結果。但是至少證明了一定數量的訓練誕生了能和人類像模像樣對話的ai。這其實為ai進化開啟了新世界的大門，人類幾千年的文字積累的資訊終於可以更有效得被ai訓練使用。但是回到廣大的程式設計師是否會在最近幾年被批量替代這個話題，答案其實很明顯：ai技術是替代程式設計師的必要條件之一。但是僅僅ai層面的技術突破還不至於大面積的讓程式設計師事業。 程式設計師的效率被提公升，但是編碼需求也會同步提公升。當你能用2小時完成本來8小時的工作的時候，你依然需要工作8小時，並且工資未必會翻4倍。程式設計師的崗位必然會在未來被替代，但絕不是目前用ai就能解決的事情。絕不要看見一把新錘子，就認為任何事情都是釘子了
ai的研究已經進入到了更高層次。人類要進一步理解自己是如何思考的，探索自己是如何做到質疑、假設以及推理的。軟體編碼領域也要開始進一步分析究竟什麼是編碼能力？如何讓學習編碼能力如同學習矩陣運算，學習化學方程那樣可以讓乙個新手花1年學習和訓練，從而獲得20年的編碼經驗。只有軟體行業真正理解了什麼是程式設計，ai才會接管程式設計讓廣大程式設計師擺脫996的煎熬。在正確的方向指引下，大部分應用程式會在未來5-10年內由機器來實現絕大部分的**編寫，但是這不是程式設計師下崗了，而是程式設計師這個崗位進化了。
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