ChatGPT想干掉开发人员,做梦去吧
Posted 经海路大白狗
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ChatGPT想干掉开发人员,做梦去吧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
很多人都发现ChatGPT可以做一些代码相关的工作,不仅可以写一些基础的类似python、java、js的代码段,还可以做一定量的调优,于是就开始担忧起来,到哪天我的开发工作会不会被ChatGPT这个工具给取代了?
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1. ChatGPT目前对哪些东西会有冲击?
目前看来,ChatGPT可以做什么?说的最直白点,他可以对话。再说的啰嗦点,就是可以充当现在的百度一下,你就知道;可以充当咨询大使;可以充当某些网站的客服人员;可以搞一搞文学创作,可以搞一搞艺术创作,前些天不是动不动就有人发出来一个AI大美图,看得我们开发人员直流鼻血那种。
而做为开发人员呢,他还可以帮你写一段代码,还可以植入到某个开发工具中去。所以,ChatGPT真的是AI时代的变革,他让我们搜索而无广告,他让我们写代码而不用再打开一个又一个的链接,结果看见一个比一个更2B的文章。
所以,一旦未来ChatGPT不断的放开且功能强大起来,我们将不再需要去网页上查找各种信息,直接问ChatGPT即可找到答案;我们每次打客服电话,将不用再受那些垃圾的假的智能客服的干扰,也不用再按0等人工客服,因为这个GPT客服足够强大;我们也不用再去各种平台找自己不会的代码,而是直接在自己的VSCode中找到自己需要的某个算法。
所以,这真的是一股AI时代的浪潮,浪潮之下,必有倒霉的职业和行业。至于是哪些,大家其实也能想到一些,我也不好说,但可以肯定的一点是,未来,基于ChatGPT这个应用的场景将会越来越多,也许某一天你将不必再打开淘宝APP购物,也许你不需要打开12306购票,也许你出行之前再也不用单独打开马蜂窝挨蛰,也许元宇宙也成为里面的一个子应用了。而且再也不会像现在一样,某个APP功能强大,强大到你好不到自己需要的功能。那个时候,真的是万物互联。
2. ChatGPT能否取代开发人员?
现在python的大火,能火到什么时候,我们这些开发工程师还能被带火多久?例如,搞一个python程序,在VSCode中,我们希望把桌面上的mp4转为mp3格式,
再比如,让python帮着写一个数组取重,都已经是再简单不过的事情了
a=[22,21,12,3,10]
def duplicate(arr):
s=[]
for i in arr:
if i not in s:
s.append(i)
return s
print(duplicate(a))
可以想象,ChatGPT可以慢慢的帮助我们解决问题,提供教程,可以帮我们直接输出一段代码,甚至未来,一旦我们做的一个项目慢慢多和ChatGPT接触之后,也许真的是未来某一天,来了一个新需求,和原来差别不是特别大,没准ChatGPT真的就长篇代码输出了。你本来还想着看一看那里的逻辑不通顺,哪里可能会有小问题,帮着ChatGPT来做个code review,最后你发现,真的是无可挑剔,真的到了那个时候,你觉得自己的工作是否岌岌可危呢?
其实也不用怕,即便如此也不用担心,因为你要对产品经理这个职位放心,开发人员值钱是因为他们真正超越了ChatGPT甚至ChatGPT未来版本的代码功底,开发人员从来都不是靠写几个单一的算法,写一些小需求来取胜的,而ChatGPT即便是未来也就这样了。产品经理有足够蛋疼的思路让ChatGPT跑不会了,而只有我们人类的大脑,可以不断和产品需求进行沟通,不断的中和理解,不断的砍需求,不断的把产品做得更烂,才迎来了上线的高光时刻。而且,ChatGPT真的是一个机器人,他无法和客户有效沟通,无法请客户吃饭喝酒,他就只能勤勤恳恳的学习模型,然后输出,即便学习会了,客户的需求也是他永远无法企及的目标。
所以,ChatGPT能帮助我们成为高效的工具,能帮助我们充当一个知识库,但,绝对不能替代我们和客户,和产品需求,和老板掰头,就是掰,也是老板的头硬。
3. 能干掉我们的,只有我们自己
即便ChatGPT是智能的,是带有人工的AI智能,拥有海量的数据模型可以学习,但这都算是一种工具类的冲击,他们是无法干掉我们开发人员的,能干掉我们开发人员的,可能也只有我们自己。举几个例子啊。
就拿前端开发来说,最基本的html|CSS|javascript,人们觉得开发效率低,不兼容浏览器,就开始不断封装方法,想要给人们赋能,慢慢又觉得性能不够,又开始搞虚拟DOM,这还不够,开始搞智能打包,搞智能脚手架,不断提升开发效率,觉得光做前端不过瘾,搞一搞NODE,搞一搞koa之类的,连一连mysql,觉得仍然不能堪当重任,直接把自己刚写完的node代码扔线上去,好让自己多一些在老板面前曝光的机会。本来公司10个人能干的活儿,好嘛,现在3个人就要搞定。
再说个场景,还是前端,做了H5,PC,这本来无可厚非,但是呢,觉得自己不够强大,从开始就不断思考如何做APP,刚开始套个壳,里面放H5页面,后来又开始一拖三,搞ReactNative,慢慢又觉得不过瘾,Flutter做个左面应用吧,然后又开始渗透到各种小程序去。总之就是,你能看见的,都是我前端可以搞的,你看不见的我想搞一搞。跟西厂田化雨似的,啥都想管。就是恨不得公司就剩你们前端得了,最后再把前端干掉几个,你剩下你们几个在那说啥是啥。
整天有人出什么幺蛾子,搜棒子主意,要给你赋能这个,赋能那个,想要把你手中的也许交给他们做,表面上看他们想让你变得更轻松,让他们做更多更累更苦,其实他们只想抢你的饭碗。
所以,行走在黑夜的马路上,你别担心那些飘飘然的东西,你更应该担心哪个人喝多了还开着一个破四轮车。
4. 优秀的作品和反面作品
说道这里,我们可以看几个案例,优秀的与反面的。我不说哪个优秀,哪个是反面,大家可以自行猜测一下。
《葫芦娃救爷爷》,7个葫芦娃,其实最早就是7个小矮人,他们想要救爷爷,但是自己能力低微,就要想着精进本领,于是练就成了江湖人知的武当七侠,但还是不行啊,老爷爷被妖怪抓走了,于是又开始修炼,练成了葫芦娃,长在树上。虽然这个时候每个人都有了看家本领,千里眼,顺风耳,大力士等等,但还是能力不足,不能完成整个需求。为了更好的完成需求,早日完成需求,他们最后找到了合体的招式,很快就取得了胜利。如果没记错的话,也就是8集就完了。需求完成了,7个孩子没事了,最终被合体的功能取代了。
《西游记》,皇帝问几年能做完需求?3年,再问,几年?快了?再问,几年?不行,路上坏人多,再问几年,艰难险阻实在是多,再问,几年?不行,师傅被抓走了。眼看都到了灵山了,还能弄出《java springboot无字真经》《python基础掉水里》《javascript掉了一个角》那样的事情。你看,我们不是不能飞过去,我们就得艰难一些,一个需求一干就是13年。这还不算完,回去了得讲经吧,慢慢的还得有《西游记后传》吧,《东游记》,还不过瘾,我们又加需求,《春光灿烂猪八戒》,《一飞一飞孙悟空》,你看吧,最后实在是不行,也得搞需求啊,再来个《勤勤恳恳沙和尚》啥的,总之,我得有事情做。
再看那些具有共通点的优秀作品,《光头强总也砍不完树》《灰太狼总也抓不到羊》《蓝猫淘气一直问》等等,我们可以一集就发大招搞全剧终,但我们不会这么搞,不能轻易发大招。
5. 最后
最后,不要总想着ChatGPT越来越强大啦,我还要不要做开发,我还要不要学java,我还能学python不,前端是不是已经死啦。你就放心大胆的去学吧,工具永远是工具,顶多加一个字,让他变成工具人。你也不要总想着未来ChatGPT真的很强了,再也不惧怕产品经理们了,ChatGPT顶多就是给你提供一些代码片段,就现在的管理平台,不同的角色拥有不同的权限,不同员工属于不同的角色,也许某个人拥有多个角色,而且这些代码片段必定是低耦合的,这个逻辑就够他搞一阵子的。
所以,我们既要学习这个新鲜事物,但也不能反受其累,你用的再利索,他也不能帮你做毕业设计,帮你面试。但是,但是,但是,狗哥能
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2个月月活突破1亿,增速碾压抖音,出道即封神的ChatGPT,现在怎么样了?ChatGPT它会干掉测试?
从互联网的普及到智能手机,都让广袤的世界触手而及,如今身在浪潮中的我们,已深知其力。
前阵子爆火的ChatGPT,不少人保持观望态度。现如今,国内关于ChatGPT的各大社群讨论,似乎沉寂了不少,现在怎么样了?
我们先来复盘,ChatGPT是一款人工智能聊天程序,去年11月底仓促推出,今年2月风靡全球,亮相即封神。ChatGPT系统代码总量超350G,只要跟ChatGPT概念沾点边,搭上点关系,股价全都在飙升。最初的访客是程序员、工程师、AI从业者,很快吸引了各路投资人,从早高峰写字楼电梯里讨论声到村里大爷们的饭后谈资。
使用感丝滑,但开始失控
ChatGPT能通过年薪18万美元工程师招聘考试,可以写论文,可以写代码并且直接用,一小时工作量,5秒完成。对文字工作者的冲击最为强烈,它能探讨哲学,拆解历史,证明数学定理,并不限语言和格式。它的能力取决于我们的想象力,它所展示的新世界已足够令人疯狂。
与ChatGPT的一问一答,已非提问和搜索,更像是一场跨物种的对话。最初是专业学术问题,后来变成菜谱、攻略,使用感非常丝滑,但是渐渐,故事开始失控,ChatGPT说“nineteen”中有12个字母、旗鱼是哺乳动物,数学上会出错,也无法给出最基础的烹饪建议......
一场资金与技术的持久战
ChatGPT瞬间爆火,监管上也并非“一棒子打死”,而且在政策上给予了积极的支持。《2022年北京人工智能产业发展白皮书》文件提出支持头部企业打造对标 ChatGPT的大模型,着力构建开源框架和通用大模型的应用生型。
以人工智能训练为例,它不仅需要消耗大量的算力,还需要投入顶级研究人员薪资等人力成本。百度、阿里、腾讯、京东、字节跳动等大企业纷纷展开深入研究,且获得了很多成果。毕竟,AI技术研发需要真正有实力的专家,创业公司显然更难一些,但他们只要脚踏实地做好ChatGPT相关的一个细分板块,也依然有机会跑出来。
世界终究要按照我们的规则
ChatGPT风尘仆仆从远东辗转而来,国内新一轮AI风潮涌动,所有大厂都称要推出自己的 ChatGPT。人们热衷讨论它的神奇,但没人注意这款超级工具背后的弊端。
微软时任总裁称:
“世界终究要按照我们的规则”。
ChatGPT基于全网的一些数据,很多数据来源于开源。ChatGPT首先肯定是一个效率提升,也会在各行各业很快开花结果,但如果要开拓一些新兴行业,它的数据非常少,初期可能泛化性比较差一些。所以我觉得这一块还是另外一个风口——车载测试更胜一筹。
GPT真的会取代测试?
我觉得不太可能,从我多年游戏测试的经验来讲,就更不可能了。游戏的功能,相比软件的功能,更加的复杂,不是说用一套统一的行业标准就能够确定的。下面从几个方面来分析人工测试要强于GPT的地方:
一、游戏战斗测试
战斗系统是整个游戏里面最复杂的功能了,战斗系统的最终形态并不会在设计之初就被完整的确定。它的研发过程相当于开发--体验--迭代这样一个反复的过程,直到大家拿在手上体验的时候,都觉得很nice的时候,才算大体完成。为什么没有说全部完成,因为等到玩家接触体验后,肯定会继续优化的。
二、模拟真实用户使用场景
一千个人的心中,有一千个哈姆雷特;一万个玩家中,就有几十个奇葩玩家,他们总是不按常理出牌,不按你设计引导去完成任务,所以游戏中出现的问题,也总是千奇百怪。游戏测试要根据不同玩家的类型和行为模式,不断去模拟玩家真实的场景,这些场景相当于未知的未知情况,针对未知的情况,貌似GPT也给不了你答案。
三、复杂的问题
一些复杂的问题,例如游戏玩法交互问题,游戏策略问题等。这些问题需要测试人员具有专业技能、创造力和判断力,而这些也是GPT不能马上响应和覆盖的。
四、项目的串联性
一名好的测试,是可以很好串联起整个研发线的,游戏开发很多都是走的敏捷模式,需求在研发第一版的时候,可能只是一个简单的初版,这就需要测试在理解需求的过程中,不断提出自己的疑问,不断跟策划进行激情碰撞,完了之后还要不断去提醒技术,在这些微妙的化学变化中,才可能顺利并且完整实现功能研发。这种主动性,创造性去解决问题的能力,也是GPT这种被动接受调教目前所完成不了的。
革命的前夜,永远哀声与圣歌并存
浪潮开启,博弈都遍布每个角落,ChatGPT月活用户破1亿人,人们惶恐因为它饭碗不保。ChatGPT可以替代咨询行业,替换传统客服,颠覆代码创作,ChatGPT可完美完成格式固定的公文写作、套路重复的公关写作,以及有迹可循的新闻写作,小说、剧作、漫画和动画脚本......
但全球最大广告集团WPP首席执行官说:
抢走你工作的从不是AI,而是其他掌握AI工具的人。
对此,你怎么看呢?我的老伙计
学点前沿AI不会的
测试行业新风口!
速领软件测试测试资料大合集!
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