两个月后，AI又抢了程序员的饭碗

2022-12-09 07:09 作者:情报姬 0人读过 | 我要投稿

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文丨千里茜审核丨春辞

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两个月之前，AI绘图让众多画师患上了焦虑症，而短短的两个月后，AI已经开始抢程序员和策划的饭碗了，在之前预言过的从立绘到建模到配音到对话全部由AI完成的真虚拟皮套人，最后一块拼图也就此凑齐，它就是ChatGPT。

2022年11月30日，美国人工智能研究公司OpenAI（该公司同时也研发了AI绘画工具DALL-E ），发布了一款基于神经网络模型InstructGPT（GPT-3.5）的超级对话模型ChatGPT，并迅速在一周内爆火，作为身经百战的高强度网络冲浪选手，对于对话AI其实已经不陌生了，如今烂大街的QQ机器人，还有去年火热的AI写作等等。

如果ChatGPT只是千万对话AI中的一个，那肯定不会在全球范围内引起如此巨大的反应，它能够火起来一定有什么过人之处。

我们先看个例子，向AI问个简单的问题，从0做一个APP出来。于是AI给了反馈，先用文字做出这个APP所需要的全部功能和大致逻辑。

进一步询问功能实现方案，AI不仅给了反馈，好家伙，甚至还将具体实现功能的代码给了出来。

而进一步询问，AI把UI排布，按钮功能等等功能的代码和逻辑都给了出来。

于是一个APP的大致框架就做好了。

到了这里如果大家还觉得不够离谱的话，还可以尝试贴一段连上帝都忘记含义的代码进去，AI不仅帮你解答了代码的含义，还顺手帮你进行了debug。

再简单点说就是产品经理敲敲键盘就能让AI从策划到程序包办了一条产品线，老板看了直呼内行，于是含泪开了策划和程序，这便是ChatGPT在出现一周内爆火的主要原因，如果说两个月前画师担心自己被取代只是自我调侃，那今天程序员和策划是真的害怕了。

但这真的是一个对话AI能够做到的事吗？ChatGPT到底是被吹过了，还是真的次时代生产工具？我们来继续研究一下。

2015年，OpenAI公司成立，其联合创始人包括特斯拉CEO马斯克、著名孵化器 Y Combinator 前 CEO 山姆·奥特曼以及著名投资人彼得·蒂尔等，创立之初便吸引了大量AI领域人才，并着手对GPT模型的研发。

但前两代GPT模型并不让人满意，也没有引起太多反响，一直到2020年5月，一篇题为《Language Models Are Three-Shot Learners》的论文被公开发表，第三代GPT模型GPT-3宣布问世，公开宣称训练参数超过1750亿个（约45TB）是GPT第一代模型的1000倍，几乎网络上所有内容都是其训练对象。

GPT-3模型本身通俗来说，依然还是基于大数据，通过大算力分析大数据从而进行概率关联，并生成文字语言，应用领域也自然是文字领域，例如翻译，续写，答题等等，从本质上来说并没有超出传统神经网络的理论范畴。

GPT-3推出的一个月内便引起了推特的疯狂转发，之后数个月内美国多个专家教授和主流媒体的公开发声，2020 年 9 月，《卫报》发表了一篇由 GPT-3 撰写的文章，其中 AI 试图 “说服我们机器人将带来和平”。神经网络之父Geoffrey Hinton在GPT-3出现后曾表示“生命、宇宙和万物的答案，其实只是4万亿个参数而已。”

而到了2021年，OpenAI基于GPT-3开发了图像生成系统DALL-E，也就是之前大火的AI绘图工具之一，在原本的大数据分析和文字生成功能基础上，融入进了图片数据分析，进一步发展出根据自然语言，分析并生成图像的功能。

事实上从目前的发展过程大家应该能发现，无论是今年大热的AI绘图，还是已经发展许久AI对话，从GPT1到GPT3，AI的发展并没有脱离大数据分析，本质上是原有算法和理论的优化，训练数据量的提升，以及更重要的算力的提升。

在此基础上回过头来看ChatGPT反而并没有那么恐怖，也没有那么“突然”。

我们从实际表现出发，ChatGPT确实能够根据文字需求，提供代码，但此时我们发现，一些简单功能代码，AI可以直接给出，但一些复杂的，涉及到具体算法时，AI要么会只写一半，要么只会提供一个大致框架，具体的函数内容基本没填。

从种种迹象上看，我们都能发现，ChatGPT写代码，本质上还是大数据分析，换句话说AI写给你的很有可能扒了了例如git hub，CSDN等地方的现成代码或者框架。简单现成的功能可以照抄，但如果本身提问者所要求的算法比较刁钻，那AI可能无法提供完整的代码了。而技术问答网站StackOverflow宣布禁止发布 ChatGPT生成的内容，也在侧面印证了这一猜想。

再看看其他方面ChatGPT的表现，在问题解答方面，ChatGPT的反应速度很快，能够立刻丢出你想要的东西，但很明显都是根据提问寻找的现成答案，至于在故事续写和世界观构建方面，则和市面上所见的写作AI并没有本质区别。

而在数据和事件分析等逻辑思维方面，ChatGPT会具体分析数据的属性，例如老鼠生病了吃老鼠药能治好吗，水开了能喝等等，在这一点上则比传统AI优秀不少。

前Google总部科学家、出门问问创始人李志飞认为，ChatGPT还是有很多缺点的，例如ChatGPT大概率不能回答训练时它没有看到的最新网页知识，例如：提问“《原神》的开发公司是哪家”，得到的回应不是米哈游而是腾讯。

换句话说，ChatGPT目前只是一个不太成熟的siri，小爱同学。或者说一个简化版的搜索引擎。因为它是所有数据照单全收，并不能像真正的搜索引擎一样有着过滤功能。只不过起码在我们写代码的时候，不用百度慢慢找了，随便一问就会有现成的结果，看到一坨屎山也不用费劲去分析，以前是上帝都不知道没写注释的代码是什么意思，现在AI替你知道了还帮你修了bug。

就跟两个月前的AI绘画一样，ChatGPT的出现只是加剧了内卷，并不会让高级程序员和策划失业，相反作为一个更高效的工具，能够有效地让他们出东西更加高效，在AI给出一个框架之后往里面填和修改即可，甚至可以让AI分析自己的新算法逻辑是否可行。但对于只会死记硬背，复制粘贴，不会设计和优化算法的底层程序员来说，可能就会被淘汰掉，毕竟当产品经理都会用ChatGPT之后，稍微懂一点代码知识就可以做出一个大差不差的东西出来。

2022年可以说是属于AI的一年，虽然大刘的《三体》中AI技术被锁了，但现实世界中可没有，可以预见到的是未来随着硬件技术的加强，算力将会继续提升，而基于神经网络的算法也在不断迭代和优化，AI将会是越来越便捷高效的工具，而我们应该去更好地去利用它，而不是拒绝它。