ChatGPT-4 est si efficace que de nombreux programmeurs perdront-ils leur emploi ?

La couverture est "Detroit - Become Human", un jeu sur l'IA robotique que j'aime beaucoup personnellement.

C'est une question que j'ai vue sur Zhihu, et il y a eu des centaines de réponses en quelques jours seulement. En plus de prouver le statut supérieur actuel de ChatGPT, cela reflète également certains problèmes. Il existe certains facteurs d’anxiété ou de panique parmi le grand public.

En fait, il ne s'agit pas seulement du grand public. Si vous prêtez attention à l'actualité, vous constaterez qu'il y a déjà de nombreuses voix aux États-Unis qui attirent l'attention sur les dangers cachés causés par l'IA, et arrêtent même la formation de ChatGPT. -5. À ce propos, je m'y attendais réellement. La gauche blanche est endémique dans le monde occidental. Une fois que certaines industries réalisent une légère amélioration, elles sont souvent qualifiées d’antimonopoles, d’enquêtes sur les droits de l’homme, de problèmes de protection de l’environnement, etc. Je ne dis pas que ces éléments ne sont pas importants, mais le développement est le dernier mot et ceux-ci ne doivent pas être classés avant le développement. L’influence et la popularité de

ai sont si grandes qu’il n’y a aucune raison pour que cela fasse exception. Bien sûr, c’est une bonne chose pour la Chine. Il est préférable de s’arrêter, ce qui nous donne juste le temps de rattraper notre retard. Allons plus loin et revenons au problème lui-même.

J'ai personnellement rechargé ChatGPT-4 plus Après l'avoir beaucoup utilisé pendant plusieurs jours, il n'est plus aussi étonnant qu'il l'était au début. Surtout après avoir récemment renouvelé les connaissances sur les principes pertinents des grands modèles, d'un point de vue principe, les grands modèles sont également des modèles basés sur des probabilités et des statistiques. Essentiellement, l’objectif de l’apprentissage modèle est de générer le texte de réponse avec la probabilité la plus élevée et le meilleur effet en fonction du texte saisi. C’est aussi la raison pour laquelle la version chatGPT3.5 dit souvent des bêtises avec sérieux. Nos réponses qui semblent absurdes sont exactement les résultats les plus probables aux yeux de l’IA, comme la question classique du mariage des parents.

Il en va de même pour l'écriture de code. Le code de ChatGPT est également généré selon la même logique. Il a la capacité de comprendre et d'éditer du code dans une certaine mesure, mais comme il n'a pas réellement fait l'objet d'un véritable travail de programmation, les réponses sont souvent un peu spéculatives, en particulier pour certaines questions relativement spécialisées qui n'ont pas de réponses toutes faites. Lorsque je développais auparavant des outils basés sur l'API ChatGPT, je rencontrais souvent le code donné qui était spécieux, et il y avait des problèmes de ce type.

Donc, si ChatGPT continue d'itérer et obtient d'autres résultats, peut-il remplacer les ingénieurs ? Nous faisons une hypothèse optimiste et supposons que GPT-4 dispose d'un niveau moyen d'ingénieurs ayant 2 à 3 ans d'expérience dans divers domaines de codage. Alors, peut-il remplacer les programmeurs ?

Si l’on regarde simplement les démonstrations liées à l’IA, il est normal d’avoir des inquiétudes et de l’anxiété. Parfois, je me demande si le code ChatGPT est écrit de manière plus fluide, peut-il me remplacer ? Mais en un clin d'œil, j'ai vu qu'il y avait une réunion de bilan le lendemain, et je me suis senti immédiatement soulagé. ChatGPT peut écrire du code, mais peut-il toujours rendre compte au patron ?

Donc la réponse est oui, non.

Je crois que quiconque a une réelle expérience du développement devrait savoir que le développement de programmes ne consiste pas seulement à écrire du code. Sans parler de l'écriture de code, même s'il s'agit d'écrire un article médiatique, aucune société de médias n'oserait laisser GPT rédiger l'article puis l'envoyer sans examen, n'est-ce pas ? Tout éditeur qui oserait faire cela mettrait probablement fin à sa carrière.

Il en va de même pour l’écriture de code. Il ne s’agit pas simplement d’écrire le code et de le mettre là. Avant le développement, une réunion d'examen des exigences doit être organisée pour comprendre le contenu spécifique et les divers détails des exigences d'examen afin de garantir qu'elles sont entièrement comprises. Au cours du processus de développement, des réunions d'avancement sont également organisées avec d'autres collaborateurs en amont et en aval pour discuter et formuler diverses spécifications telles que les interfaces et les données API, et pour coordonner les progrès de toutes les parties. Une fois le développement terminé, un débogage et des tests conjoints sont nécessaires pour garantir que l'ensemble des liens en amont et en aval sont normalement fluides. Une fois le test terminé, le chef de produit et le demandeur doivent être invités à vérifier que les résultats répondent aux exigences, et enfin le produit est mis en ligne.

Surtout pour certaines grandes entreprises, sans parler du code, l'ensemble du processus de développement est très compliqué avec diverses réglementations et spécifications. En particulier, les choses ayant un impact énorme, comme la mise en ligne, nécessitent plusieurs couches d'approbation. Souvent, lorsque divers problèmes sont rencontrés et bloqués, il est absolument nécessaire que des personnes communiquent et se coordonnent.

Lorsqu'un ingénieur répond à une exigence, il ne peut consacrer que 20 % de son temps à écrire du code. La plupart du temps restant est consacré aux réunions, aux tests, au débogage, etc. En d’autres termes, je ne passe pas beaucoup de temps à m’occuper des ordinateurs et des codes. La plupart du temps, je continue à traiter avec des gens. Après tout, le code est écrit pour que les gens puissent l’utiliser, et le code que personne n’utilise ne vaut rien, aussi beau soit-il.

Deuxièmement, bien que la capacité de compréhension du contexte et la capacité de codage de GPT-4 soient très bonnes, et atteignent même le niveau d'excellents ingénieurs dans certains cas, il n'y a aucun moyen de remplacer les humains, même certains soi-disant ajouts, suppressions, modifications et ingénieurs de requêtes.

La raison est également très simple, car dans les projets et développements réels, il y a beaucoup d'informations de base. En parlant de langage humain, il y a trop de patchs et d’embûches, ce que nous appelons souvent le bouche à oreille. En fait, ce qui se transmet de bouche à oreille est une information clé dans le processus de développement. Ces informations sont très complexes et ne figurent pas dans les documents. Certaines d'entre elles sont également difficiles à décrire dans les documents (par exemple, une certaine exigence). a été proposé par le patron, et un certain mauvais design a été personnellement proposé par le patron). Tout repose sur la transmission de personne à personne et l'accumulation d'expérience au fil du temps. Il faudra un mois ou deux aux nouveaux ingénieurs humains seniors pour se familiariser avec GPT.

Dois-je demander à mon patron de rédiger un énorme document chaque fois qu'il est nécessaire de documenter les pièges et les problèmes historiques du projet et de le soumettre à GPT ? Sans parler de la longueur de ces documents pour certains projets complexes. Même s'il est réellement écrit, que dois-je faire s'il y a un problème avec le code que j'ai écrit parce que GPT ne le comprend pas ? Ne faudrait-il pas plus de temps pour communiquer avec GPT à plusieurs reprises et lui demander d'apporter des modifications ? Le patron discutait avec GPT alors qu'il ne faisait pas autre chose à longueur de journée, n'est-ce pas...

Le patron a dû avoir le temps de discuter avec GPT pour le faire modifier, j'avais déjà fini de l'écrire moi-même.

Enfin, je voudrais partager brièvement ma compréhension personnelle. GPT-4 peut écrire du code et répondre à quelques questions. C'est en fait un outil très puissant et efficace. L'importance de la naissance des outils est d'augmenter la productivité, de libérer le travail humain et de permettre aux humains de consacrer leur énergie à d'autres travaux de niveau supérieur plutôt que de simplement remplacer les humains. En termes simples, l'utilisation de GPT peut améliorer l'efficacité du codage des programmeurs, et les mêmes personnes peuvent effectuer plus de travail.

En apparence, il semble qu'un groupe de personnes perdra son emploi en raison de l'amélioration de l'efficacité. Mais cela repose sur l'hypothèse que la demande est constante, mais en réalité ce n'est pas le cas. Le développement de la technologie n'élimine pas seulement l'ancienne productivité. Il peut également réduire le coût d'utilisation de certaines choses qui ne pouvaient pas être réalisées ou qui étaient coûteuses. auparavant, ils sont désormais bon marché, il est alors très probable que de nouveaux besoins seront exploités et que de nouvelles industries et opportunités apparaîtront.

À l'époque des calèches, seules quelques personnes pouvaient voyager loin. Bien que la popularité des automobiles semble avoir éliminé les conducteurs de calèches, elle a également incité davantage de personnes à voyager loin, déclenchant directement la demande de voyages. En conséquence, une série de chaînes industrielles telles que celles du pétrole, de l’hôtellerie et des autoroutes se sont développées autour du transport automobile, créant ainsi davantage d’emplois. C'est aussi la raison pour laquelle la proportion d'agriculteurs a diminué rapidement depuis la révolution industrielle. Parce que la productivité a augmenté, 20 % des agriculteurs suffisent à répondre aux besoins alimentaires de chacun, et d'autres peuvent effectuer un travail à plus forte valeur ajoutée.

De ce point de vue, le GPT ressemble plus à une voiture de la nouvelle ère. Il enlève le fardeau du chariot et permet donc aux humains d'aller plus loin.

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