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
给大家推荐一个从0到1全网最优秀的《Vue + SpringBoot前后端分离项目实战》专栏
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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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