ChatGPT-4 ist so effektiv, werden viele Programmierer ihren Job verlieren?

Das Cover ist „Detroit – Become Human“, ein Spiel über Roboter-KI, das mir persönlich sehr gut gefällt.

Das ist eine Frage, die ich auf Zhihu gesehen habe, und innerhalb weniger Tage gab es Hunderte von Antworten. Es beweist nicht nur den aktuellen Spitzenstatus von ChatGPT, sondern spiegelt auch einige Probleme wider. Es gibt einige Faktoren, die in der Bevölkerung Angst oder Panik hervorrufen.

Tatsächlich ist es nicht nur die breite Öffentlichkeit, die auf die Nachrichten achtet, sondern auch, dass es in den Vereinigten Staaten bereits viele Stimmen gibt, die auf die versteckten Gefahren der KI aufmerksam machen und sogar das Training von ChatGPT stoppen -5. Was diese Angelegenheit betrifft, habe ich es tatsächlich erwartet. Die weiße Linke ist in der westlichen Welt weit verbreitet. Sobald bestimmte Branchen eine leichte Verbesserung verzeichnen, werden sie oft als Antimonopolisten, Menschenrechtsuntersuchungen, Umweltschutzthemen usw. bezeichnet. Ich sage nicht, dass diese nicht wichtig sind, aber Entwicklung ist das letzte Wort und diese sollten nicht vor Entwicklung gestellt werden. Der Einfluss und die Popularität von

ai sind so groß, dass es keinen Grund gibt, warum es eine Ausnahme sein sollte. Natürlich ist das eine gute Sache für China. Es ist am besten, einen Stopp einzuleiten, der uns nur Zeit gibt, aufzuholen. Gehen wir noch einen Schritt weiter und kehren wir zum Problem selbst zurück.

Ich persönlich habe ChatGPT-4 plus aufgeladen, nachdem ich es mehrere Tage lang intensiv genutzt habe, ist es nicht mehr so ​​toll wie am Anfang. Insbesondere nach der kürzlich erfolgten Auffrischung des Wissens über die relevanten Prinzipien großer Modelle sind große Modelle aus prinzipieller Sicht auch Modelle, die auf Wahrscheinlichkeit und Statistik basieren. Das Ziel des Modelllernens besteht im Wesentlichen darin, basierend auf dem Eingabetext den Antworttext mit der höchsten Wahrscheinlichkeit und dem besten Effekt zu generieren. Dies ist auch der Grund, warum die Version von chatGPT3.5 oft ernsthaft Unsinn redet. Unsere scheinbar unsinnigen Antworten sind in den Augen der KI genau die wahrscheinlichsten Ergebnisse, wie zum Beispiel die klassische Hochzeitsfrage der Eltern.

Dasselbe gilt für das Schreiben von Code. Der Code von ChatGPT wird ebenfalls auf der Grundlage derselben Logik generiert. Es verfügt über die Fähigkeit, Code bis zu einem gewissen Grad zu verstehen und zu bearbeiten. Da es jedoch keiner tatsächlichen Programmierarbeit unterzogen wurde, sind die Antworten oft etwas spekulativ, insbesondere bei einigen relativ Nischenfragen, auf die es keine vorgefertigten Antworten gibt. Als ich zuvor Tools auf Basis der ChatGPT-API entwickelt habe, bin ich häufig auf den angegebenen Code gestoßen, der fadenscheinig war, und es gab einige solche Probleme.

Wenn ChatGPT also weiter iteriert und weitere Ergebnisse erzielt, kann es dann Ingenieure ersetzen? Wir gehen von einer optimistischen Annahme aus und gehen davon aus, dass GPT-4 über ein durchschnittliches Niveau an Ingenieuren mit 2-3 Jahren Erfahrung in verschiedenen Bereichen der Codierung verfügt. Kann es also Programmierer ersetzen?

Wenn wir uns nur Demonstrationen zum Thema KI ansehen, ist es normal, Sorgen und Ängste zu haben. Manchmal frage ich mich, ob der ChatGPT-Code mich ersetzen kann, wenn er reibungsloser geschrieben ist. Aber im Handumdrehen gab es am nächsten Tag ein Besprechungstreffen und ich fühlte mich sofort erleichtert. ChatGPT kann Code schreiben, aber kann es trotzdem dem Chef Bericht erstatten?

Die Antwort lautet also ja, nein.

Ich glaube, dass jeder, der tatsächlich Erfahrung in der Entwicklung hat, wissen sollte, dass es bei der Programmentwicklung nicht nur um das Schreiben von Code geht. Ganz zu schweigen vom Schreiben von Code, selbst wenn es sich um das Schreiben eines Medienartikels handelt, würde kein Medienunternehmen es wagen, GPT den Artikel schreiben zu lassen und ihn dann ohne Überprüfung zu versenden, oder? Jeder Redakteur, der das wagt, wird wahrscheinlich seine Karriere beenden.

Das Gleiche gilt für das Schreiben von Code. Es geht nicht nur darum, den Code zu schreiben und dort abzulegen. Vor der Entwicklung sollte ein Anforderungsüberprüfungsgespräch abgehalten werden, um den spezifischen Inhalt und die verschiedenen Details der Überprüfungsanforderungen zu verstehen und sicherzustellen, dass sie vollständig verstanden werden. Während des Entwicklungsprozesses werden auch Fortschrittsbesprechungen mit anderen vor- und nachgelagerten Mitarbeitern abgehalten, um verschiedene Spezifikationen wie API-Schnittstellen und Daten zu besprechen und zu formulieren und den Fortschritt aller Parteien zu koordinieren. Nach Abschluss der Entwicklung sind gemeinsame Debugging- und Testarbeiten erforderlich, um sicherzustellen, dass die gesamten Upstream- und Downstream-Verbindungen normalerweise reibungslos funktionieren. Nach Abschluss des Tests müssen der Produktmanager und der Anforderer zur Überprüfung eingeladen werden, um sicherzustellen, dass die Ausgabeergebnisse den Anforderungen entsprechen. Anschließend wird das Produkt online veröffentlicht.

Besonders für einige große Unternehmen ist der gesamte Entwicklungsprozess, ganz zu schweigen vom Code, aufgrund verschiedener Vorschriften und Spezifikationen sehr kompliziert. Besonders Dinge mit großen Auswirkungen, wie das Online-Gehen, erfordern eine Schicht von Genehmigungen. Wenn verschiedene Probleme auftreten und blockiert werden, sind auf jeden Fall Menschen zur Kommunikation und Koordinierung erforderlich.

Wenn ein Ingenieur eine Anforderung erfüllt, verbringt er möglicherweise nur 20 % seiner Zeit damit, Code zu schreiben. Die meiste verbleibende Zeit wird für Besprechungen, Tests, Debugging usw. aufgewendet. Mit anderen Worten, ich verbringe nicht viel Zeit damit, mich mit Computern und Codes zu beschäftigen. Die meiste Zeit beschäftige ich mich immer noch mit Menschen. Schließlich ist Code für die Verwendung durch Menschen geschrieben, und Code, den niemand verwendet, ist wertlos, egal wie schön er geschrieben ist.

Zweitens: Obwohl das Kontextverständnis und die Codierungsfunktionen von GPT-4 sehr gut sind und in einigen Fällen sogar das Niveau exzellenter Ingenieure erreichen, kann es den Menschen nicht ersetzen, nicht einmal einige sogenannte grundlegende Additions-, Lösch-, Änderungs- und Abfrageingenieure.

Der Grund ist auch ganz einfach, denn in tatsächlichen Projekten und Entwicklungen gibt es viele Hintergrundinformationen. Apropos menschliche Sprache: Es gibt zu viele Flecken und Fallstricke, was wir oft als Mundpropaganda bezeichnen. Tatsächlich werden einige wichtige Informationen im Entwicklungsprozess mündlich weitergegeben. Diese Informationen sind sehr kompliziert und nicht in den Dokumenten enthalten. Einige davon sind auch schwer in Dokumenten zu beschreiben (z. B. eine bestimmte Anforderung). wurde vom Chef vorgeschlagen, und ein bestimmter schlechter Entwurf wurde vom Chef persönlich vorgeschlagen. Es hängt alles davon ab, dass Ingenieure von Mensch zu Mensch weitergeben und im Laufe der Zeit Erfahrungen sammeln. Es wird ein oder zwei Monate dauern, bis sich neue leitende menschliche Ingenieure damit vertraut machen, ganz zu schweigen von GPT.

Sollte ich meinen Chef bitten, jedes Mal, wenn die Notwendigkeit besteht, die Fallstricke und historischen Probleme im Projekt zu dokumentieren, ein umfangreiches Dokument zu schreiben und es an GPT weiterzuleiten? Ganz zu schweigen davon, wie lang diese Dokumente bei einigen komplexen Projekten sind. Selbst wenn es tatsächlich geschrieben ist, was soll ich tun, wenn ein Problem mit dem von mir geschriebenen Code auftritt, weil GPT ihn nicht versteht? Würde es nicht mehr Zeit in Anspruch nehmen, wiederholt mit GPT zu kommunizieren und es um Änderungen zu bitten? Der Chef hat den ganzen Tag mit GPT geplaudert, als er nichts anderes gemacht hat.

Abschließend möchte ich kurz mein persönliches Verständnis darüber mitteilen, wie GPT-4 Code schreiben und einige Fragen beantworten kann. Die Bedeutung der Entstehung von Werkzeugen besteht darin, die Produktivität zu steigern, menschliche Arbeitskraft freizusetzen und es den Menschen zu ermöglichen, ihre Energie für andere höherrangige Arbeiten zu verwenden, anstatt Menschen einfach zu ersetzen. Einfach ausgedrückt kann die Verwendung von GPT die Codierungseffizienz von Programmierern verbessern und dieselben Personen können mehr Arbeit leisten.

Oberflächlich betrachtet scheint es, dass eine Gruppe von Menschen aufgrund der Effizienzsteigerung ihren Arbeitsplatz verlieren wird. Dies basiert jedoch auf der Annahme, dass die Nachfrage konstant ist, aber in Wirklichkeit ist dies nicht der Fall. Die Entwicklung der Technologie eliminiert nicht nur die alte Produktivität, sondern kann auch die Nutzungskosten senken sind jetzt günstig, dann ist es sehr wahrscheinlich, dass neue Bedürfnisse erschlossen und neue Branchen und Möglichkeiten entstehen.

Im Zeitalter der Pferdekutschen konnten nur wenige Menschen weit reisen. Obwohl die Beliebtheit des Automobils anscheinend dazu geführt hat, dass die Kutschenfahrer nicht mehr in der Lage sind, Pferdekutschen zu fahren, hat sie auch dazu geführt, dass mehr Menschen bereit sind, weite Reisen zu unternehmen, was direkt die Nachfrage nach Reisen ankurbelt. Infolgedessen wurden eine Reihe von Industrieketten wie Erdöl, Hotels und Autobahnen rund um den Autoverkehr entwickelt, wodurch mehr Arbeitsplätze geschaffen wurden. Dies ist auch der Grund, warum der Anteil der Landwirte seit der industriellen Revolution rapide zurückgegangen ist. Da die Produktivität gestiegen ist, reichen 20 % der Landwirte aus, um den Nahrungsmittelbedarf aller zu decken, und andere können höherwertige Arbeit leisten.

Aus dieser Perspektive ähnelt GPT eher einem Auto in der neuen Ära. Es entlastet den Wagen und ermöglicht es dem Menschen, weiter zu fahren.

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