乌合之众再次上演，打工人将被AI一键淘汰？

Posted 2023-04-25 迈阿蜜

ChatGPT，是一场以硅谷为圆心，辐射至全球的人工智能竞赛，人们关于人工智能的担忧与思考从未停歇。一起来看看这篇文章，了解一下——大浪来袭，要怎么做才能保证自己不会溺水？

上个月底，千余名科技界领袖呼吁暂停开发人工智能至少6个月，以避免对社会和人类构成“深远风险”及产生“灾难性”的影响。乌合之众的疯狂再次上演，同时大厂们都不愿意后退一步，从而错失在人工智能竞赛中的先机，已经进入了白热化阶段。即使是一度反对人工智能发展的马斯克，近来也宣布将推出人工智能平台“TruthGPT”，参与到和ChatGPT的竞争之中。

 

人工智能超速发展

ChatGPT自去年底上线，上线仅仅5天，ChatGPT用户突破百万；上线两个月后，ChatGPT用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。ChatGPT的出现是一种“里程碑式”的改变，普华永道预测，到2030年，人工智能将为全球经济带来超过15万亿美元的增长。

从CEO到技术人员，乃至于门口的保安、食堂的大婶，没有一个不会聊两句ChatGPT的。ChatGPT的爆火，顺便也带火了整个AIGC领域，一时之间AI作画、AI写歌、AI写剧本等等，全部都成为相关公司研发、资本投资的重点对象。

科技行业的生存之道是，你必须足够敏锐地看到变革的浪潮，然后重新调整你的技术和商业模式。紧跟ChatGPT的发布，谷歌、亚马逊、Meta等硅谷大厂的加入，将这场AI大潮推向狂热的极致。尽管训练一个大型人工智能模型的成本可能高达数百万美元，也难以阻止硅谷对人工智能的热情。

大浪来袭，要怎么做才能保证自己不会溺水？

尽管我们可以不像大人物那样，从这么高的层次审视人工智能对整个人类的影响。但我们还是可以越来越清晰的感受到，AI时代对我们每一个小小个体真实的影响，真实到可以听见饭碗被敲碎的声音。

一份调查报告显示：“未来5到10年，职场将有40%的人被AI取代，其中很大一部分是初、中级岗位人员”。

以ChatGPT这类聊天机器人为界面，附加图像、音乐、文本等多模态模型的发展，相关技术将可应用于医疗、金融等行业，提供教育、咨询等多样服务。内容生成方面，人工智能也在不断创造历史。

随着内容生成式AI开始快速“入侵”人类工作生活中的各个场景，从文字工作者到零售业者，甚至到艺术家，都成了AI潜在的“抢工作”对象。

但事实上，虽然内容生成式AI越来越普及，目前还并不具备取代很多人类实际工作的能力。咱们都见证过ChatGPT胡说八道的种种高光时刻，ChatGPT经常提供一些看似合理的观点和数据，但实际上有些是禁不住推敲的。生成式AI不具备通过文字传递思想、感情和人文情怀的能力，同等道理，AI无法根据内容生成相应的画面效果。

哪些行业会跟着迎来发展机遇？

ChatGPT火爆全球后，可以窥见伴随人工智能技术的发展，数字内容的生产方式向着更加高效迈进。除了AIGC，低代码未来也可能成为5G时代新的流量入口，率先受益的是底层基础算力及移动互联及物联网行业，软件开发可能迎来再一次爆发式增长。

低代码核心逻辑是利用代码库，将已有开发样例进行快速复写，整个开发过程中的人工成本趋近于0。JNPF，立足于低代码开发技术，采用主流的两大技术Java/.Net开发，专注低代码开发，有拖拽式的代码生成器，灵活的权限配置、SaaS服务，强大的接口对接，随心可变的工作流引擎。支持多端协同操作，100%提供源码，支持多种云环境部署、本地部署。

基于代码生成器，可一站式开发多端使用Web、Android、IOS、微信小程序。代码自动生成后可以下载本地，进行二次开发，有效提高整体开发效率。

开源入口：JNPF

已经覆盖零售、医疗、制造、银行、建筑、教育、社会治理等主流行业，一站式搭建：生产管理系统、项目管理系统、进销存管理系统、OA办公系统、人事财务等等。可以节省开发人员80%时间成本，并且有以构建业务流程、逻辑和数据模型等所需的功能。

一场令人振奋却充满危险的变革

风口上的ChatGPT带动人工智能技术发展如火如荼，硅谷和全球科技大厂在人工智能赛道上的行事风格仍然是“拼速度”。而由于缺乏相应的风险安全研究，ChatGPT已经引起了多个国家立法和监管机构的关注，并在多地被紧急叫停。

除了数据隐私方面的担忧，更大的担忧来自于大厂对人工智能竞速投入的同时，却缺乏对AI工具的确切监管方式，这为AI技术的妥善应用蒙上了一层阴影，也让这场竞赛面临“失控”的危险。

但可以预料的是，大数据时代正兴，互联网等新兴行业扶摇直上，地产、汽车、医疗等传统行业都在面临数字化转型，数据化人才供不应求。在这个你永远不知道黑天鹅从哪个方向飞来的时代。要坚定的培养自己的可移植能力。

预警：传统的QA岗位将被DevOps淘汰

导读	在大多数机构或公司里，软件开发过程主要遵循一个或多个开发模型，例如瀑布模型或敏捷模型。在瀑布模型中，测试活动一般都在后期进行。软件开发完成后，缺陷被QA团队找出，然后再被修复。后两个活动不断循环和重复，指导管理者认为软件可以被公开发布为止。

如果你是一名软件质量保障人员（QA），那么是时候去找一份新的工作了（或者get新技能准备升级转型）。绝大多数情况下，软件开发过程包括如下几个主要活动：

• 进行需求分析
• 创建软件产品的规格说明书
• 构建软件
• 软件（或服务）质量调查
• 发现、修复缺陷
• 部署软件到实际生产环境

在大多数机构或公司里，软件开发过程主要遵循一个或多个开发模型，例如瀑布模型或敏捷模型。在瀑布模型中，测试活动一般都在后期进行。软件开发完成后，缺陷被QA团队找出，然后再被修复。后两个活动不断循环和重复，指导管理者认为软件可以被公开发布为止。

在敏捷模型中，包括QA在内的个人和团队在一起紧密工作，在一种持续的基础上不断发布、更新软件，而在某个时间一起部署整个软件。DevOps，就像我们在之前的文章中已经提到过的，是下一代的敏捷开发模型。敏捷是一种在软件开发中不断思考的方式，而DevOps则更进一步发展，是实现组织内开发哲学的具体开发文化的变革。

而且这种实现方式消除了QA作为组织中一个单独实体的存在意义，将质量保障的工作分散给不同的开发团队，尽管许多人认为原来的质量保障的规则仍然需要通过这种或其它的方式存在。

过去对DevOps中QA的理解

其中一种常见的观点认为DevOps位于开发团队、运营团队、QA团队的中心（见上韦恩图）：“一方面，QA团队和开发团队一起工作，尽量将他们的测试融入到系统的持续集成中。测试必须做到没有人力干预，独立产生他们自己的测试数据。另一方面，QA团队和运营团队一起合作完成监控工具，也可能一起不断对产品进行Smoke Test。有一种可能是运营团队在开发系统备份和恢复、部署回滚的脚本或者灾难恢复的脚本。”

在NeoTYS的Tim Hinds则从不同的角度看待这个问题，他认为“DevOps QA”的作用是预防缺陷的发生而不是检测缺陷：“QA在组织中担任非常关键的角色，因为他们有足够的能力和权限能够在系统正常工作时将其发布出去并且在发现系统不工作时将其回滚。这和10年前的QA团队的观念相比是非常不同的，当时认为QA团队的主要职责是发现缺陷。今天QA团队则被要求避免缺陷被暴露给公众。”

但是客观的说，上述的观点都是错误的。

为什么DevOps不需要（传统型的）QA

DevOps通常使用持续集成（CI）和持续交付（CD）。在持续集成中，开发人员利用各种持续集成工具来不断将代码整合到共享代码库中，甚至每天多次提交，而且DevOps依赖自动化来确保版本质量。如果想要进行持续角度，就不能有人工干预，这样才能确保在任何一个时间都可以发布代码库中的任何一段代码的任何一个版本。

基本上，传统的QA不可能在完整的持续集成/持续交付的环境中工作。在旧的结构中，软件产品的质量保障的责任是在QA的手里、而今天，它则是DevOps的开发文化和开发哲学的一部分——所有开发人员都有这个责任而非仅仅组织中的一个独立的团队拥有这个责任。

具体来说，DevOps需要使用诸如BUGtrack、JIRA和Github等产品和工具来不断汇总和报告软件中的错误和缺陷。Selenium、Cucumber、Junit、TestNG和JMeter等自动测试工具则用于管理、执行和度量功能测试等。

最后总结一下，如果在开发团队和运营团队中间还阻隔了一层人员，那么你就不能无缝执行持续集成和持续交付，也就不能进行DevOps。因此，要想正确的运行DevOps操作，则根本不能拥有（传统型的）QA团队。

QA的未来

那么对于QA工作者来说他们之后会怎么样呢？作为曾经美国最最幸福的工作之一的QA，随着越来越多的组织使用DevOps，传统型的QA工作者们的位置会变得越来越冗余。

根据美国劳工统计局（BLS）的报告，软件质量工程师是高新技术职业中增长速度预计将比平均水平慢的职业之一：

然而，美国劳工统计局的统计数字可能太泛化了因此劳工局还没有将DevOps认定为一个独立的职业：

作为证据，仅仅看一下Google趋势中搜索数据的相对数量就会发现“sqa jobs”的搜索数量正在缓慢下降然而“devops jobs”的搜索数量则在迅速增长：

本文转载自：http://www.linuxprobe.com/oa-to-devops.html

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