阿肥外商碼農阿肥啦！ 我自己是蠻愛用新工具的，包含ChatGPT Plus跟AWS toolkit 裡面的code whisperers(這 個目前不用錢)。先說，當前所有的這類工具只是輔助型態，簡單的任務確實可以直接給 他生成甚至不用改，難的就一定要先細看他的code再請工具修正或是你自己先改一點給他 看他才知道。 軟工/碼農很多在實作的過程中不是只有翻譯成高階語言而已，有時候還要兼顧系統複雜 性、空間時間複雜度，甚至去思考怎麼使用數學最優解優化計算量，甚至同樣都是排序算 法也會有適用性適用對應的資料結構、硬體環境跟數據還有業務場景，不是說只有時間複 雜度低就是最好的解。涉及到分散式系統的時候情況就更複雜，分片或是分段都是可以的 ，那就取決於你的使用資料場景跟未來的使用場景，甚至有可能機器並不懂你實作的外界 物理限制(例如老闆要絕對Cost Down要你用一張顯卡跑大模型)。有時候還有一種狀況就 是底層的開源套件有Bug，那沒有其他更好的替代套件下只能硬著頭皮進去底層修正再重 新編譯開源套件，像我之前在做pdf解析模型需要用pdfminer這個開源工具結果他底層的c map轉換有不支持一些特殊語系字體渲染導致出來全部都亂碼，只能硬著頭皮下去解完重 新編譯，相信我可能對於PM只看結果的不會知道底層問題那麼多，這種chatGPT也不知道 有這問題，連GitHub上討論也只有一篇沒解答，PM只會跟你說我用Adobe開就可以看之類 的！ 最後，退一萬步說，假設未來真的出現這種萬能AI比工程師聰明，那絕大多數連PM也不需 要了，PM有絕大多數的工作就是管理工時排時程跟其他業務單位溝通，其次才是想要什麼 功能，很多東西都是客戶已經有想法PM就是轉換客戶想法給工程師，那如果有這種工具那 連轉換想法都不用了，客戶直接找OpenAI生成就好，這樣連這種接案公司都不需要存在， 想做產品老闆也不需要PM直接找OpenAI買服務就好，這樣該抖的應該是整個軟體產業吧， 呵呵。 最近OpenAI有釋出新的Code Interpreter(直觀看他是解釋Code，但其實是生成加告訴你 怎麼做還有再上面直接幫你跑完用口語告訴你結果）就有這種類似的功能，數據給他他直 接幫你分析用口語告訴你下一步能做什麼，用口語解釋數據關聯性也幫你做好了，中低階 的數據分析那種未來可能也不需要了，只是很複雜的問題他依舊沒輒，而且還是會出錯或 是做一些沒意義的任務，像是要你訓練模型再訓練分類模型(他不知道這個是重工)，所以 還是輔助居多。 差不多4醬 ※ 引述《lemonsheep (檸檬羊)》之銘言： : ※ 引述《IsaacNewton (IsaacNewton)》之銘言： : : 自從ChatGPT的出現，全球好像進入了AI快速發展期 : : 各大科技巨頭最近都在發展AI : : 不管是研發AI軟體還是AI晶片 : : 感覺這幾年全球AI技術會大幅進步 : : 那問題來了，AI的快速發展很好沒錯 : : 但隨之帶來的是有很多工作可能被取代 : : 像之前ChatGPT已經可以寫成簡單的程式了 : : 還有AI繪圖等等也是非常夯 : : 現在感覺單純寫程式的都很可能被AI取代了 : : 代表那些寫C語言或是verilog是不是很可能被取代 : : 畫layout的感覺也很容易被取代 : : 現在AI繪圖那麼強，讓AI去畫layout應該不是問題 : : 有哪些工程師的工作是不太會被AI取代的嗎？ : 寫程式不會被取代 但現在在寫的這批人可能會 : 現代軟工主要的競爭門檻是把想法轉換成程式碼的能力 簡單來說就是C++翻譯 python 翻? : 其實跟英文翻譯 日文翻譯很像的 : 以後程式語言逐漸往最高階語言 自然語言邁進 現代軟工的競爭優勢就大大降低了 : 讓AI寫code有點像給小孩玩的那種Scratch? 不用知道那麼多細節 甚至也不用管用哪種 資 : 之前的大CS時代就已經很明顯了 單純的刷code大部分理工科系甚至少部分文組都能透 過? : 單純寫code以後只會越來越容易跨進來 : 除非你的工作是做演算法的 不是把既有演算法應用到工作上 是真的在推進算法本身複 雜 : 反而主管或PM 這種需要提綱挈領 或是很懂產業know how的人會比較有優勢? : 大家真的要想想 自己的專業 除了刷code 還剩甚麼? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(pttsite.org.tw), 來自: 101.10.6.129 (臺灣) ※ 文章網址: https://pttsite.org.tw/Tech_Job/M.1685319659.A.5A7