ChatGPT-4 效果這麼好，會讓很多程式設計師失業嗎？

封面是《底特律－變人》，我個人蠻喜歡的一部描述機器人ai的遊戲。

這是我在知乎上看到的問題，短短幾天就有了好幾百答案。除了證明了現在ChatGPT頂流的地位之外，也反應了一些問題。普羅大眾是有一些焦慮或恐慌的因素在的。

其實不只是普羅大眾，如果大家關注新聞的話，會發現美國那邊已經有不小的聲音呼籲關注ai帶來的隱患，甚至叫停ChatGPT-5的訓練。關於這件事情，其實在我意料之中。西方世界白左橫行，一旦某些產業稍有起色之後，動輒就會扣上反壟斷、人權調查、環保議題等帽子。我不是說這些不重要，只是發展才是硬道理，這些都不該排在發展的前面。

ai的影響力和熱度這麼大，沒理由會是例外。當然這對中國來說是好事，叫停了最好，剛好給我們追趕的時間。扯遠了，說回問題本身。

我個人是充值了ChatGPT-4 plus的，重度使用了好幾天之後，已經沒有最初那麼驚艷了。尤其是最近惡補了一下大模型的相關原理知識之後，從原理上來看，大模型也是一個基於機率統計的模型。本質上模型學習的目標是根據輸入的文本，產生機率最大效果最好的答案文本。這也是為什麼ChatGPT3.5版本的時候經常一本正經地胡說八道的原因，我們看起來胡說八道的回答，在ai看來恰恰是概率最大的結果，比如經典的父母婚禮問題。

寫程式也是一樣，ChatGPT的程式碼也是基於同樣的邏輯產生的。它具有一定程度的理解和編輯程式碼的能力，但由於它沒有真正經過實際的程式設計工作，所以很多時候的回答有一點臆測的成分，特別是一些比較小眾沒有現成答案的問題。我之前在基於ChatGPT api開發工具的時候，就常常遇到給出來的程式碼似是而非，像是那麼回事又有一些問題。

那如果ChatGPT繼續迭代，效果更進一步，那麼它能取代工程師嗎？我們做一個樂觀的假設，假設GPT-4在各個寫程式的領域都有2-3年經驗工程師的平均水準。那麼，它能取代程式設計師嗎？

如果我們只是看一下ai相關的演示，那麼會有擔心和焦慮是正常的。我自己有的時候也會想，要是ChatGPT程式碼寫得更溜一點，能不能取代我？但轉眼一看，隔天有個複盤會，瞬間又安心了。 ChatGPT能寫程式碼，它還能去跟老闆報告嗎？

所以答案是肯定的，不行。

相信只要是有過一些實際開發經驗的小夥伴應該都比較清楚，程式開發工作就不是就寫程式碼而已。別說寫程式碼了，就算是寫一篇媒體文章，哪家媒體公司也不敢讓GPT來寫文章然後不經審核就發出去吧？哪個編輯敢這麼幹，估計職業生涯就到頭了。

寫程式也是一樣的，不是程式碼寫出來放在那裡就完事了。開發前要開需求評審會，了解複盤需求的具體內容以及各種細節，確保理解到位。開發過程當中還要和上下游其他協作方開進度會，商量製定api介面、資料等各種規範，以及協調各方進度。開發完成之後，也要聯調測試，保證上下游整個連結通常順利。測試完成之後，還要再拉上產品經理以及需求提出方review，確保產出結果符合要求，最後才是發布上線。

尤其是一些大公司，不說程式碼，整個開發流程就條條框框各種規範搞得非常複雜。尤其是上線這種影響巨大的事情，還需要層層審批，很多時候遇到各種問題被block住，肯定還是需要人去溝通協調的。

一個工程師完成一個需求，真正用來寫程式碼的時間可能就20%。剩下大部分的時間都在開會和測試、debug等。換句話說和電腦、程式碼打交道的時間不多，大部分時間還是和人打交道。畢竟程式寫出來都是給人用的，沒有人用的程式碼寫得再漂亮也沒有價值。

其次，雖然GPT-4的上下文理解能力以及程式碼能力都很不錯，甚至某些情況下達到了優秀工程師的水平，也是沒辦法代替人類的，哪怕是一些所謂最基礎的增刪改查工程師。

道理也很簡單，因為在實際的專案和開發當中，存在著大量的背景資訊。說人話就是修修補補的各種補丁和坑都太多了，也就是我們常說的口耳相傳的情況。其實口耳相傳的都是一些開發過程當中的關鍵訊息，這些資訊非常複雜，文檔裡也沒有，有些也很難用文件描述（例如某個需求是老闆提的，某個糟糕的設計是老闆親自做的）。全靠工程師人傳人和日積月累地踩坑積累經驗，新入職的人類高級工程師尚且需要一兩個月的時間逐漸熟悉，更別提GPT了。

難道每次有需求都請老闆寫一篇鴻篇巨制把專案中的坑點以及歷史遺留問題等等都寫成文檔丟給GPT嗎？且不說對於一些複雜的專案來說，這些文件的篇幅有多大。就算真的寫出來了，GPT沒理解對寫的程式碼有問題怎麼辦？再反覆和GPT溝通讓它去改，不又得花時間嗎？老闆一天別的事情不干就跟GPT聊天了是吧……

老闆肯定說有這功夫和GPT扯皮讓它修改，我自己寫早寫完了。

最後簡單分享我個人的理解，GPT-4能夠寫程式碼和回答一些問題，其實是一個非常強大有效的工具。工具誕生的意義是提高生產力，解放人類勞動，讓人類有精力投入其他更高層次的工作當中去而不是單純地取代人類。簡單來說，使用GPT可以提升程式設計師編碼的效率，同樣的人可以做更多的工作。

表面上看，因為效率的提升，似乎會有一批人因此失業。但這有一個前提就是需求是恆定的，但實際當中並不是如此，科技的發展並不只是淘汰老舊生產力而已，它可以降低使用成本，一些從前做不了或者很貴的事情現在變得廉價了，那麼很有可能因此挖掘出新的需求，帶來新的產業和機會。

只有馬車的時代，只有極少數人能出遠門。汽車的普及雖然看似淘汰了馬車司機，但也讓更多人願意出門，直接引爆了出遊的需求。由此圍繞著汽車出行帶動了石油、飯店、公路等一系列產業鏈，從而誕生了更多的就業機會。這也是為什麼工業革命以來農民的佔比在迅速走低的原因，因為生產力提升了，20%的農民就足夠滿足所有人吃飯的需求了，其他人就可以去做一些更高價值的工作了。

從這個角度來說，GPT更像是新時代的汽車，它卸下了馬車上的重擔，也因此讓人類能走得更遠。

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