都說AI替代這個(gè)替代那個(gè)，不用浪費(fèi)時(shí)間為這種問題焦慮，因?yàn)榇鸢敢呀?jīng)越來越明顯了...

關(guān)鍵是，什么時(shí)候？怎么替？。

1)

設(shè)想一個(gè)場景，有個(gè)需求要用某個(gè)技術(shù)或某個(gè)框架實(shí)現(xiàn)，有兩個(gè)程序員對這些都不是很熟。

有一個(gè)瘋狂谷歌、Stackoverflow，買書學(xué)習(xí)，21小時(shí)入門到精通，磕磕絆絆寫出來。

另一個(gè)直接讓GPT來了一段，21分鐘調(diào)通.如果這人好學(xué)，交了活兒再問問AI那些不認(rèn)識的關(guān)鍵字是啥含義，有什么坑要注意，再21小時(shí)入門到精通。

請問，哪一個(gè)更有可能會(huì)失業(yè)？

2）

AIGC的代碼，有注釋有文檔有Sample有Demo，命名清新，縮進(jìn)清晰，自帶Code Review..

不滿意還可以攆著它繼續(xù)優(yōu)化。

示意圖：1.隨手讓AI生產(chǎn)代碼片段

2.追問優(yōu)化,可以連續(xù)追好多次，每次都有點(diǎn)新花樣，簡直可以挑戰(zhàn)你的知識面和知識深度

3.輸出文檔。風(fēng)格相當(dāng)靠譜。

你給AI講讓它按編程規(guī)范來（比如換成駝峰式命名什么的），它會(huì)聽，而且整的挺漂亮；

你跟人講，人可能不聽或者不記得。

更深一點(diǎn)，在編程IDE里的高級分析Debug，編譯器優(yōu)化，有些一般的程序員也不會(huì)。

如果不愿意或者不注重寫UT，不寫文檔，不做CodeReview，不跑Ci，不會(huì)優(yōu)化沒安全防護(hù)，Build完直接Push的...你覺得會(huì)不會(huì)失業(yè)？

（我自己都瑟瑟發(fā)抖 ：{} ）

3)

如果說上面的例子太簡單了，大型軟件是很復(fù)雜的，不講體系工程的軟件早晚是Shit Hill，哪怕AI寫代碼也不例外。

沒錯(cuò)，只是今時(shí)今日，AIGC已經(jīng)工程化了，只要是能工程化的，就有路子可以趟。

代碼生成的路已經(jīng)鋪起來了，慢慢鋪UT，UAT、優(yōu)化、安全...就是了。

（這兩個(gè)圖用Stable Diffusion生成）

無非是粒度、深度、覆蓋度、置信度...也就是工作量，多大點(diǎn)事，AI可以24小時(shí)干活，有電就行。

AI還可以搞語義分析、搞白盒、搞插樁、搞Fuzz，靠算力猩猩打鍵盤，再來個(gè)形式化證明。

AI可以慢慢的把這些基礎(chǔ)設(shè)施做平.

..說不定不是“慢慢”，是很快。

4）

看看網(wǎng)上和Github上每天涌現(xiàn)出多少AI場景化工具，巨頭們還在默默地?zé)挼ぁ?/p>

那種老板說需求，產(chǎn)品轉(zhuǎn)PPT、PPT直接轉(zhuǎn)代碼的神奇故事，就先不說了。也不是不可能。

AI還沒有涌現(xiàn)，人先擁擠了，卷得一批。

本質(zhì)上，程序員不是怕AI，而是怕別的用上和用好AI的、很卷的程序員。

總之，極客們往往出于信仰、好奇、炫技、公益、精力旺盛...勇于將技術(shù)推向下一迭代，義無反顧、大公無私...

人的悲歡本來就不相通，圈子里每天都洋溢著快活的空氣，有些人卻會(huì)覺得莫名缺氧。

5）

對某些軟件，也許現(xiàn)在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)還不清晰，或者UT/UAT語料不足（畢竟程序員不愛寫），怎么辦？

也許以后的初級階段，碼農(nóng)會(huì)先轉(zhuǎn)標(biāo)注工，就是根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)給AI喂UT斷言和Mock，按最終驗(yàn)收要求給AI講條條框框，這個(gè)對那個(gè)不對，美名曰“監(jiān)督學(xué)習(xí)”，然后是“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”，再然后全自動(dòng)“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”（我亂說的...為了押韻）

反正你讓機(jī)器學(xué)，它真的學(xué)，一天到晚的學(xué)。

它學(xué)的超快，絕對比人快。

你讓人學(xué)，他還可能MMP...

AI沒有情緒，不用跟它講情商 ~ 某種程度上，它的情商比一弄的就炸毛的鋼鐵直男強(qiáng)太多了。

它就學(xué)習(xí)、干活，再學(xué)習(xí)、再干活。

6）

未來的生態(tài)可能會(huì)是這樣的:

1）硬邦邦的物理硬件：提供物理意義上的電源、冷卻、服務(wù)器、硬盤、網(wǎng)絡(luò)、A100+算力...卷這個(gè)部分，得家里有礦。

2）云化的基礎(chǔ)設(shè)施：靈活調(diào)度，走入千萬家的算力平臺供應(yīng)，豐儉由人，按需付費(fèi)。這是云端大神的事情。

3）垂類的數(shù)據(jù)：行業(yè)數(shù)據(jù)，標(biāo)注工的人肉數(shù)據(jù)...只要是沒被大模型吃掉的數(shù)據(jù)（感謝數(shù)據(jù)安全法），就有其活路。數(shù)據(jù)差不多是垂類各位最后的倔強(qiáng)了。

4）場景化的集成和運(yùn)營：整合算力和數(shù)據(jù)，為各場景的甲方、老板、運(yùn)營方煉個(gè)丹修個(gè)仙，提供風(fēng)花雪月的智能化能力和API。

5）觸達(dá)末端的APP：寫API，只需CRUD，念念咒語Prompts，即可實(shí)現(xiàn)或沉浸或響應(yīng)式的用戶體驗(yàn)。

請注意，以后的用戶體驗(yàn)，可能不再是幾寸屏幕上的點(diǎn)點(diǎn)戳戳了，人的場景洞察、創(chuàng)意、用戶體驗(yàn)和服務(wù)意識，比代碼能力可能還更重要，畢竟代碼可能AIGC。

6）其他：圍繞著產(chǎn)業(yè)法律法規(guī)、經(jīng)營管理、教學(xué)培訓(xùn)、文化產(chǎn)業(yè)、花樣周邊等...

不能提供物理價(jià)值，就去想想怎么提供“情緒價(jià)值”，和AI正面剛，沒意義。

(下圖和ChatGPT探討了下交互范式轉(zhuǎn)移)

7）

說歸說，刀也不是說下就下，替代進(jìn)程的加速度是怎樣的，還得觀察。

該搬磚搬磚，該解BUG解BUG。

今時(shí)今日，建議至少懂得怎么用pytorch/Tensorflow/LLaMA...復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)高中數(shù)學(xué)高等數(shù)學(xué)...緊貼Huggingface的臉 ，上MNIST/ImageNet搬運(yùn)各種大號靈丹...

好歹學(xué)會(huì)Step By Step拿自己的數(shù)據(jù)煉個(gè)丹，大模型疊小模型，21天入門到精通，面向場景挖掘解決問題滿足需求。

畢竟，現(xiàn)實(shí)情況短期內(nèi)還是要講數(shù)據(jù)安全的，可見的未來，垂類數(shù)據(jù)還在大家手上，數(shù)據(jù)可用不可出門（再次感謝數(shù)據(jù)安全法吧）。

再說一次：數(shù)據(jù)，差不多是垂類的各位的最后倔強(qiáng)了。

再不行，注冊個(gè)賬號，調(diào)調(diào)API總會(huì)吧，Word Embedding學(xué)一下也不難呀。

思路都有了，pytorch也學(xué)廢了，現(xiàn)在就缺A100 GPU了...

最近看了下，安裝運(yùn)行Stable Difussion/LLaMA什么的都有工具和SaaS了，谷歌PaLM、Anthropic Claude也快憋不住了，各種自主安全可控的大模型都在路上了。

說不定以后煉丹都一鍵化了。

說到底，最終用戶其實(shí)并不需要看代碼，他們只在乎需求得到滿足~ AI完全可以跳過代碼形態(tài)，去驅(qū)動(dòng)數(shù)字或?qū)嶓w的執(zhí)行。

所以，有句本來理直氣壯的話可能要變了，變成這樣：

Talk is prompts，Code is Cheap.

Don't show me the Code.

Just do AI.

所以，現(xiàn)在學(xué)修理機(jī)電、排水、砌墻、挖掘機(jī)、廚藝、家政、（開車我會(huì)，不用學(xué)）...還來得及嗎....（手動(dòng)狗頭）。

再套一句話：前沿技術(shù)短期內(nèi)總是被高估，長期被低估...對那些還在懷疑AI是否能帶來巨大生產(chǎn)力推動(dòng)的人，上面這句話會(huì)成為：

短期內(nèi)低估前沿技術(shù)的人，在未來的長期他們將會(huì)被低估！

做點(diǎn)什么都可以，只是，不要在趨勢面前閉眼！

后記：

寫完后給ChatPDF（目前我最欣賞的一個(gè)文檔工具）讀了下，它跟我假模假式的客氣呢...：)

附錄：

https://mp.weixin.qq.com/s/lPsuM261ZgMT0QKvy5RC3w

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ChatGPT淘汰的那些人，其實(shí)早就已經(jīng)被淘汰了文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-488382.html