ChatGPT能取代多少程序員？

大數(shù)據(jù)文摘轉(zhuǎn)載自深燃

作者 | 鄒帥

編輯 | 唐亞華

“去年年底，我看到大佬們都在分享ChatGPT相關(guān)的內(nèi)容，一開始我以為還是資本和大佬fomo的玩具，但是經(jīng)過使用、和朋友交流，加上自己的研究，我確信ChatGPT模型是革命性的。”樊高曾在國內(nèi)大廠做過后端工程師，離開程序員崗位許久，他因為ChatGPT又再一次將目光投向代碼世界。

樊高覺得，作為生成式AI，ChatGPT的交互能力極強，“它其實是用整個人類在互聯(lián)網(wǎng)中的語調(diào)，訓(xùn)練成了一個大語言集合，可以想象它會開啟一個使用自然語言和機器交互的新時代?！倍鳛樵?jīng)的技術(shù)人員，樊高也承認，?部分初級和重復(fù)勞動的工作都會被AI代勞，這在程序員工作中也一樣。

“我們?nèi)粘懘a，最早是一行行的碼，每個變量方法都要自己生成，后來idea有代碼補全和編譯器，現(xiàn)在GitHub Copilot（微軟與OpenAI共同推出的AI編程工具）可以通過描述需求和上下文，智能寫代碼?！卑凑者@個邏輯，他認為，編碼也并不是不可取代的能力，交給AI指日可待。

市場上也有AI取代程序員的消息傳出。據(jù)CNBC報道，據(jù)谷歌內(nèi)部的測試顯示，ChatGPT能夠通過谷歌的初級軟件工程師面試，這個職位通常適用于新的大學(xué)畢業(yè)生和第一次從事編碼工作的求職者。有計算機從業(yè)者也進行了嘗試，發(fā)現(xiàn)ChatGPT確實能夠進行寫基礎(chǔ)的腳本，雖不能進行完整的編程直接開發(fā)一個程序，但它能通過一步步指令，教人類完成這一項工作，它甚至有debug（排錯）的能力。

如此看來，大量基礎(chǔ)的編碼工作可以由AI完成，而AI通過長時間學(xué)習能否無限提升自己的編碼能力，也未可知。有程序員向深燃表達了自己的擔憂，曾以為搞IT會是比高速收費員穩(wěn)定的“鐵飯碗”，然而現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)自己也是那個小窗里隨時會被取代的人。

沒人能在人工智能的洪流前保持傲慢。推動科技的人，都有可能反過來被科技取代。

“我?guī)追昼妼懙拇a，ChatGPT只要幾秒鐘”

譚林是一位前端開發(fā)工程師，目前在加拿大工作。去年年底，ChatGPT面世，北美科技圈就已經(jīng)開始關(guān)注并討論了。她說，同事們試用之后，都從技術(shù)角度充分肯定了這款工具的優(yōu)勢，也有人開玩笑說要轉(zhuǎn)行，以后讓ChatGPT寫代碼就行了。

“我試著用ChatGPT寫了代碼之后，確實感受到了一絲焦慮?！弊T林告訴深燃，她給ChatGPT的指令是：寫一個JS（JavaScript）文件，生成一個restart button（重啟按鈕），點擊這個button要求刷新頁面。ChatGPT很快就給出了一段完整的代碼，并在下面解釋了自己的思路?！斑@段如果我寫可能需要幾分鐘，它只要幾秒鐘?！?/span>

譚林嘗試的僅僅是一段基礎(chǔ)的代碼，需求只是在頁面添加一個功能。樹莓健康A(chǔ)PP聯(lián)合創(chuàng)始人阿晨告訴深燃，他讓ChatGPT寫了一個小程序，它也能又快又好地完成?！拔业男枨笫情_發(fā)一個AI識別錯別字的軟件。我首先問了一下ChatGPT開發(fā)思路是什么，從后端用哪個框架去搭建，前端用微信小程序的某某框架去做，再到小程序怎么上架發(fā)布，它都能夠一一列舉出來?！卑⒊勘硎?，他此前沒有小程序開發(fā)經(jīng)驗，這次也是正好讓ChatGPT教他做，從提供思路到如何執(zhí)行，阿晨按照它的指引，成功開發(fā)完了這個小程序，并在微信開發(fā)平臺上架了。

和譚林的感受相似，阿晨也發(fā)現(xiàn)，ChatGPT不僅能幫用戶解決具體問題，還能有理有據(jù)地解釋背后的邏輯，既能授人以魚，又能授人以漁。阿晨舉例，他對ChatGPT提出指令“小程序textarea指定位置顏色變紅”，ChatGPT給出回答：“要在小程序中的‘textarea’中指定某個位置的文本顏色變濃，可以通過在‘textarea’中插入‘rich-text’標簽來實現(xiàn)。在‘rich-text’中使用‘<span>’標簽，并為該標簽指定‘style’屬性來控制文字的顏色、字體大小等樣式?！被卮疬@些原理之后，ChatGPT還給出了具體的操作步驟。

阿晨在開發(fā)過程中還遇到了幾個程序報錯，他把報錯信息貼入ChatGPT讓它檢查，它也能準確地debug，“我根據(jù)它的回答可以直接解決問題。”阿晨表示，在沒有小程序開發(fā)經(jīng)驗的情況下，他可能需要查閱資料學(xué)習，大概兩三天能完成開發(fā)，遇到問題也不一定很快地解決?！拔覀兤綍r會用百度這樣的搜索引擎，但因為這類工具給出的答案不是特別準確，我還需要在海量的信息中做二次篩選，所以整體時間會拉長。而放到ChatGPT里面，它從告訴我怎么做，到解決bug成功運行，總共就花了3個小時?！?/span>

人類幾天才能完成的工作，ChatGPT只要幾小時；人類要做幾分鐘的工作，ChatGPT只要幾秒鐘。速度和效率的提升，是AI的價值之一，而在程序員的眼中，從分到秒的進化，也幾乎是“恐怖”的程度，因為很難想象AI在速度上的上限。

除了速度，ChatGPT的“邏輯”和“思考”能力也超出了一些程序員的預(yù)期。譚林在日常工作中會經(jīng)常尋求ChatGPT的幫助，他覺得比以前用Google效率高得多。

“比如我要寫一個軟件，這里面包含幾十個文件，我把其中一個文件中的一段代碼篩下來給ChatGPT，這里邊可能會出現(xiàn)很多變量和數(shù)據(jù)是來自其他文件的，它就會在底下解釋的時候，說這部分變量雖然在這段代碼里沒有出現(xiàn)，但可能是從其他文件中傳遞過來的。同樣的問題如果問Siri這類AI，它們就會說‘我不知道你這個變量從哪來的?！?/span>

接觸了ChatGPT一段時間，譚林的心情也經(jīng)歷了幾次變化，“最開始聽到的時候還是持質(zhì)疑態(tài)度，以為只是類似Siri一樣的東西。發(fā)現(xiàn)它能跟我一樣寫代碼，并且可以運行的時候，我是很震驚的。這種震驚直接引發(fā)了一些職業(yè)焦慮，它的速度比我快這么多，那如果它經(jīng)歷長時間的學(xué)習和訓(xùn)練，是不是就會有取代我的一天？”

譚林以前學(xué)生物，轉(zhuǎn)做程序員理由之一就是覺得這個職業(yè)很難像收銀、****柜臺、高速收費員一樣快速被機器取代，“疫情也讓我有一些僥幸心理，因為我們這個工作沒有受什么影響，還能居家辦公，但直到ChatGPT這種AI的出現(xiàn)，我才反應(yīng)過來，原來程序員也不是鐵飯碗，原來我的職業(yè)危機可能會是它帶來的。”

能部分代工，但不能完全取代程序員

ChatGPT具備基礎(chǔ)的代碼能力，而且寫起來速度更快。不過，如果真的把ChatGPT放在程序員的工作場景中，它還是暴露出了不少局限性。

先說寫代碼這一基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。幾位程序員的共同體驗是，讓ChatGPT寫一些基礎(chǔ)的腳本，為網(wǎng)頁寫一個功能，指導(dǎo)完成小程序的開發(fā)，從技術(shù)角度來說都是可行的。但是，“它只能寫代碼片段，不能寫完整的代碼?！卑⒊拷忉?，“可以這樣理解，比如我想生成一個word文檔，但ChatGPT只能生成一個文字形式，我如果需要兩個word文檔，它還是只能給我一段文字，要生成文檔我還需要手動拷貝到office軟件進行人工處理，而且ChatGPT是有字數(shù)限制的，最多15000個字符?！卑⒊空J為，只從寫代碼這個層面來說，不能寫一個完整的程序是ChatGPT最大的劣勢，因為開發(fā)人員是需要有把控整個框架的能力的。

有人曾這樣形容程序員工種的不可替代性：“程序員的核心競爭力不在于寫代碼，而是在于跟各種人扯皮，斗智斗勇。”實際上，在業(yè)務(wù)場景中，不管是前端還是后端，測試還是運維，程序員工作中最困難和耗費時間的是需求轉(zhuǎn)換，測試、修改。簡單來說就是明確公司要什么，然后做出來。這一項需要大量人類經(jīng)驗和創(chuàng)意的工作，ChatGPT目前還很難完成。

阿晨舉例，他們做的是健康管理類的APP，里面需要有一些減肥菜譜，這種菜譜之間存在一定邏輯，“如果讓ChatGPT幫我實現(xiàn)一個菜譜查詢的功能，它不知道這個減肥菜譜是怎么插入數(shù)據(jù)庫、怎么調(diào)出來、工作人員怎么通過后臺維護，需要我把步驟跟它講一遍，但這樣的步驟等于是我自己已經(jīng)把代碼的框架寫完了，它只是幫我實現(xiàn)框架里的內(nèi)容填充?！?/span>

讓ChatGPT理解業(yè)務(wù)，目前來看顯然是一個偽命題，所以程序員在日常工作中最耗時耗力的那一部分，很難被取代。不僅是具體的業(yè)務(wù)難以理解，涉及一些復(fù)雜的極端的生產(chǎn)活動，ChatGPT也只能從自己的數(shù)據(jù)庫中歸攏總結(jié)一些“漂亮的廢話”。

樊高說，比如向ChatGPI提問“k8s中的Workload Type有哪些”，這個問題很基礎(chǔ)，一般是用于面試程序員的，ChatGPT能非常完整地作答?！暗侨绻麊枴绾巫鲭p十一淘寶的下單功能，讓它支持54萬/gps？’,它只能列舉采用分布式架構(gòu)、采用緩存技術(shù)、使用負載均衡、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、代碼優(yōu)化這幾點。”樊高認為，這只是一個模棱兩可的，沒有給出具體模型理論和實操價值的答案。“而我們現(xiàn)實生活中的一些業(yè)務(wù)場景，只能使用人腦去探索和解決，這也是程序員的工作。解決這些專業(yè)性強，跟隨市場變化的問題，人腦甚至都很難給出完美答案，AI暫時更是無法代勞。”

“各行各業(yè)都有一些擰螺絲的工作，一般都會交給實習生或者剛?cè)腴T的人員來做。在我們的工作中，比如設(shè)立一個技術(shù)方案，需要有人去具體地把它實現(xiàn)，但這個crud（數(shù)據(jù)庫的增刪改查）就比較無聊和繁瑣。類似這種已經(jīng)設(shè)計好了，只需要執(zhí)行的工作，以后完全可以交給AI來做。”國內(nèi)某大廠程序員阿冬認為，這種來自AI的‘侵入’是個好事，“能被AI替代的工作，本來我就不想干了。這些沒有創(chuàng)造性的工作由AI接手，正好能讓我有精力做更多有意思的事情?！?/span>

從事基礎(chǔ)工作的“底層程序員”也許會感到一絲涼意，前美的集團AIoT算法負責人連詩路告訴深燃，高階程序員，也就是“大?！笔呛茈y被取代的。

“拿開發(fā)一個ChatGPT來舉例。在搭建這個模型的時候，大牛會提出，第一個環(huán)節(jié)要用supervised deep learning（有監(jiān)督的深度學(xué)習)，而且用的是GPT3這樣一個成熟的模型?！彼忉專罱蚣艿倪@撥人很難替代，原因就在于如果一個沒有足夠開發(fā)經(jīng)驗的人，萬一把損失函數(shù)放到第一步，優(yōu)化損失函數(shù)值的空間會極低，那對結(jié)果來說就是南轅北轍?！拔艺J為底層程序員做的事情就是，大牛已經(jīng)告訴他用什么框架，告訴他如何調(diào)整dataset和參數(shù)的大小，他只需要引入，寫一些固定的代碼即可，這部分ChatGPT就會做。這一撥人已經(jīng)產(chǎn)生不了更高的價值，或者說這一撥人的價值會被ChatGPT替代。”

“山腳下很擠，山腰上人少一些，山頂上就能呼吸到新鮮空氣了。”連詩路說，歸根結(jié)底，有頂層設(shè)計能力，并且能夠發(fā)現(xiàn)和解決問題，創(chuàng)造新的生產(chǎn)力的程序員，才會在ChatGPT面前更加從容和自信。

未來已來，程序員不再是“鐵飯碗”

在對效率和生產(chǎn)力的無限追求中，人類創(chuàng)造并訓(xùn)練人工智能。當人工智能發(fā)展到ChatGPT出現(xiàn)的這一刻，被人類創(chuàng)造出來的機器，反過來撕下了人類無效工作的假面，將一些重復(fù)、機械、含金量低的工作推到懸崖邊。

相比普通大眾，計算機行業(yè)人士作為多年來始終身處這個賽道，見證人工智能一步步來到今天的親歷者，他們又興奮又焦慮。連詩路說，興奮是因為對ChatGPT以及人工智能的未來充滿希望，“現(xiàn)在ChatGPT走大數(shù)據(jù)、大模型、大算力的路線，采用龐大的Dataset（數(shù)據(jù)集），這個路子很可能是完全正確的，因為以前我們嘗試過很多小數(shù)據(jù)、小調(diào)優(yōu)算法都達不到這種效果?！?/span>

焦慮的原因就更為復(fù)雜，簡單來說就是怕被拋下。連詩路說，現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)的大佬都在沒日沒夜地找ChatGPT的應(yīng)用方向，大家都在浪潮上，他從十年前就大喊AI，現(xiàn)在更怕自己起了大早趕個晚集。“搞算法的人也焦慮，焦慮自己的算法方向有沒有問題?！?/span>

在譚林看來，ChatGPT給程序員帶來的焦慮，也是一件好事。千千萬萬個普通程序員的核心競爭力還是對需求的理解能力，獨立完成設(shè)計架構(gòu)的能力，而這恰恰也是避免自己被AI取代的核心競爭力?！跋裎覐氖碌木W(wǎng)站開發(fā)工作，可能前端人性化設(shè)計類的工作比較難取代，但后端數(shù)據(jù)庫操作、傳參接口這些可能過個幾十年就不好說了，這些也沒辦法，只能多去鍛煉自己的代碼能力，繼續(xù)學(xué)習?！?/span>

阿晨最近也在為自己的團隊面試技術(shù)人員，有了ChatGPT之后，他對經(jīng)驗較少的面試者的要求也會更辯證一些?！皼]有真實開發(fā)經(jīng)驗不要緊，我會更希望他們有自己的邏輯思維，不能只會執(zhí)行，只會做ChatGPT能夠做的事情?！?/span>

連詩路還提出，如果將來ChatGPT這類AI大規(guī)模進入企業(yè)，伴隨而生可能是對于復(fù)合型技術(shù)人才的需求，也就是產(chǎn)品型技術(shù)人員，或技術(shù)型產(chǎn)品人員，這種人才現(xiàn)在是非常稀缺的。他解釋，從他的觀察來看，國內(nèi)外很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司里，產(chǎn)品人員和技術(shù)人員是水火不相容的，雙方不愿意良性溝通?！癈hatGPT則需要一個兼容的角色，懂技術(shù)，又能快速發(fā)現(xiàn)需求，并把需求清晰地解釋出來，因為理論上講，未來只要給ChatGPT明確的prompts（提示、激勵），它是可以給你編程的。”

另一個繞不開的話題是成本。阿晨說，參考文心一言的模式，很多企業(yè)都宣布準備接入?！斑@個可能就像現(xiàn)在很多的云服務(wù)器，最開始使用的時候肯定由生產(chǎn)商支付了大部分費用，企業(yè)端可能覺得很便宜，但是一旦依賴了，人工智能公司造成壟斷，這個使用成本就會慢慢增加，現(xiàn)在很多企業(yè)開始考慮搭建私有化的服務(wù)器，我覺得人工智能系統(tǒng)也會經(jīng)歷這樣一種消費階段?！?/span>

人工智能進入企業(yè)，應(yīng)用于智能傳呼、智能客服等等崗位已經(jīng)有跡可循，但對于程序員這個崗位來說，需要視情況而定。一方面，判斷一個工種能否被人工智能取代，首先要看該工種與智能化的結(jié)合程度，包含大量人類經(jīng)驗和創(chuàng)意的工種尚能保住飯碗。另一方面則是成本的對比，如果人工智能系統(tǒng)用于做客服的價格比雇傭人力要低，那自然可以取代，但如果人工智能系統(tǒng)用于做編程的價格更高，那程序員就會一直被需要。

不可否認的是，機會在走向高處，走向控制AI的算法工程師，走向懂需求和技術(shù)的復(fù)合型人才?；A(chǔ)性工作會逐漸喪失價值感，這一部分人要么離開，要么就要被AI驅(qū)使著，跑得更快。這或許正是人工智能與人類應(yīng)該有的關(guān)系，如果人類創(chuàng)造AI的初衷就是解決掉人類工作和生活中的繁文縟節(jié)，那AI就不會是敵人，而是更聰明的諍友。

譚林說，就像馬車協(xié)會抵制燃油車一樣，面對新生事物，舊的事物會天然地排斥和恐慌，但當你發(fā)現(xiàn)潮水不可逆轉(zhuǎn)的時候，你同時也發(fā)現(xiàn)，你正和潮水涌向同一個方向。

*題圖及文中配圖來源于pexels。應(yīng)受訪者要求，樊高、譚林、阿晨、阿冬為化名。