ChatGPT-4 は非常に効果的ですが、多くのプログラマーが職を失うことになるでしょうか?

表紙は、個人的にとても好きなロボットAIのゲーム『Detroit - become human』です。

これは Zhihu で見た質問で、わずか数日で何百もの回答がありました。 ChatGPT の現在のトップステータスを証明することに加えて、いくつかの問題も反映しています。一般の人々の間には、不安やパニックを引き起こす要因がいくつかあります。

実は、これは一般の人々だけではなく、ニュースに注目してみると、米国ではすでにAIがもたらす隠れた危険に注意を呼び掛け、AIをやめるべきだという声が数多く上がっていることがわかります。 ChatGPT-5のトレーニング。この件に関しては、実は予想していたんです。西側諸国では白人左派が蔓延しており、特定の産業が少しでも改善すると、独占禁止、人権調査、環境保護問題などのレッテルを貼られることが多い。これらが重要ではないと言っているわけではありませんが、開発は最後の言葉であり、これらを開発よりも優先すべきではありません。

AI の影響力と人気は非常に大きいため、例外である必要はありません。もちろん、これは中国にとって良いことであり、停止を呼びかけるのが最善であり、それは私たちに追いつく時間を与えるだけです。さらに一歩進んで、問題そのものに戻りましょう。

私は個人的に ChatGPT-4 plus を充電しましたが、数日間頻繁に使用した後、最初のほど驚くべきものではなくなりました。特に最近、大規模モデルの関連原理に関する知識が補充された後、原理の観点から見ると、大規模モデルは確率と統計に基づいたモデルでもあります。基本的に、モデル学習の目標は、入力テキストに基づいて、最高の確率と最高の効果を持つ応答テキストを生成することです。これは、ChatGPT3.5 バージョンがしばしばナンセンスな話を真剣に話す理由でもあり、ナンセンスに見える私たちの答えは、まさに古典的な両親の結婚式の質問など、AI の目には最も可能性の高い結果です。

コードの記述も同様で、ChatGPT コードも同じロジックに基づいて生成されます。コードをある程度理解して編集する能力はありますが、実際のプログラミング作業を行っていないため、特に既成の答えがない比較的ニッチな質問の場合、答えは少し推測的なものになることがよくあります。以前、ChatGPT APIをベースにしたツールを開発していたとき、指定されたコードが怪しいコードに遭遇することが多く、そのような問題がありました。

では、ChatGPT が反復を続けてさらなる結果を達成できれば、エンジニアに取って代わることができるのでしょうか?私たちは楽観的な仮定を立て、GPT-4 にはさまざまなコーディング分野で 2 ～ 3 年の経験を持つ平均レベルのエンジニアが所属していると想定しています。では、プログラマーの代わりになるのでしょうか？

AI関連の実証だけを見ていれば、不安や懸念があるのは当然です。 ChatGPT コードがもっとスムーズに記述できたら、私の代わりになれるだろうか、と時々思うことがあります。でも、あっという間に翌日反省会があり、一気に安心しました。 ChatGPT はコードを書くことができますが、上司に報告することはできますか?

したがって、答えはイエス、ノーです。

実際の開発経験がある人なら誰でも、プログラム開発はコードを書くことだけではないことを知っているはずです。コードを書くどころか、メディアの記事を書くとしても、あえて GPT に記事を書かせて、それをレビューなしで公開するメディア会社はありませんよね。これをあえて行う編集者はおそらくキャリアを終えることになるでしょう。

コードを書く場合も同様で、コードはただ書いてそこに置くだけというわけではありません。開発前に要件レビュー会議を開催し、レビュー要件の具体的な内容やさまざまな詳細を理解し、十分に理解していることを確認する必要があります。開発プロセスでは、他の上流および下流の協力者と進捗会議も開催され、API インターフェースやデータなどのさまざまな仕様を議論および策定し、関係者全体の進捗を調整します。開発が完了したら、アップストリームとダウンストリームのリンク全体が正常にスムーズであることを確認するために、共同でデバッグとテストを行う必要があります。テストが完了したら、製品マネージャーと要求者を招待して、出力結果が要件を満たしていることを確認するレビューを依頼し、最終的に製品がオンラインでリリースされます。

特に一部の大企業では、コードの話をしなくても、開発プロセス全体がさまざまなルールや規制によって非常に複雑になります。特にオンライン化のような大きな影響を与えるものには、何層もの承認が必要であり、さまざまな問題が発生したりブロックされたりする場合、コミュニケーションや調整を行う人が必ず必要になります。

エンジニアが要件を完了するとき、実際にコードを書くのに費やすのは時間の 20% だけかもしれません。残りの時間のほとんどは、会議、テスト、デバッグなどに費やされます。言い換えれば、私はコンピューターやコードを扱うことにあまり時間を費やさず、ほとんどの時間を人とやり取りしています。結局のところ、コードは人が使用するために書かれたものであり、コードがどれほど美しく書かれていても、価値はありません。

第二に、GPT-4 の文脈理解能力とコーディング能力は非常に優れており、場合によっては優秀なエンジニアのレベルに達することもありますが、いわゆる最も基本的な能力であっても、人間に代わる方法はありません。追加、削除、変更がある場合はエンジニアに確認してください。

理由も非常に単純で、実際のプロジェクトや開発では背景情報がたくさんあるからです。人間の言語と言えば、私たちがよく口頭と呼ぶものですが、つぎはぎや落とし穴が多すぎます。実は、開発プロセスにおいて口頭で伝えられている重要な情報は、非常に複雑で文書には記載されていないものであり、中には文書に記載するのが難しいものもあります（例えば、ある要件など）。上司から提案されたものと、上司から個人的にとあるダメなデザインを提案されたもの。これらはすべて、エンジニアが人から人へ受​​け渡し、時間をかけて経験を蓄積することに依存しており、GPT どころか、新任の上級人間エンジニアがそれに慣れるまでに 1 ～ 2 か月かかります。

プロジェクトの落とし穴や歴史的問題を文書化して GPT に提出する必要があるたびに、上司に膨大な文書を作成するように依頼する必要がありますか?一部の複雑なプロジェクトの場合、これらの文書がどれほど長くなるかは言うまでもありません。実際にコードを書いたとしても、GPTが理解できずに書いたコードに問題があった場合はどうすればよいでしょうか？ GPT と繰り返し通信して変更を依頼するほうが時間がかかるのではないでしょうか?上司は一日中他のことをしていないときに GPT とチャットしていましたね...

上司には GPT と議論して改訂してもらう時間があったに違いありません。私はすでに書き終えていました自分自身。

最後に、私の個人的な理解を簡単に共有します。GPT-4 はコードを記述していくつかの質問に答えることができます。実際、非常に強力で効果的なツールです。ツールの誕生の意義は、単に人間を代替するのではなく、生産性を高め、人間の労働を解放し、人間がより高度な作業にエネルギーを注げるようにすることにあります。簡単に言えば、GPT を使用するとプログラマのコーディング効率が向上し、同じ人がより多くの作業を行えるようになります。

表面的には、効率の向上により、多くの人が職を失うように見えます。しかし、これは需要が一定であるという前提に基づいていますが、実際にはそうではありません。テクノロジーの発展は、古い生産性を排除するだけでなく、使用コストを削減することもできます。できないことや高価だったものもいくつかあります。以前は安くなっていましたが、その後、新たなニーズが開拓され、新たな産業や機会がもたらされる可能性が非常に高いです。

馬車しかなかった時代、遠くまで行ける人はほんの一握りでした。自動車の普及により馬車の御者はいなくなったようですが、同時に遠くへ旅行したいと思う人も増え、旅行需要が直接喚起されました。その結果、自動車旅行を中心に石油、ホテル、高速道路などの一連の産業チェーンが発展し、より多くの雇用が創出されています。これは、産業革命以来、農民の割合が急速に減少している理由でもありますが、生産性が向上したため、20% の農民がいれば全員の食料需要を満たすのに十分で、他の人はより価値の高い仕事を行うことができるようになりました。

そう考えると、GPTは、馬車の負担を軽減し、人間がより遠くへ行ける、新時代の自動車です。

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