Re: [討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎?

作者: xross (xross)   2023-05-30 02:15:41
AI 比你想得有料
Andrej Karpathy 自己都說他自己大部分時間都靠 AI 生 code 了
https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35
這篇老文章就有說
空間時間複雜度?? 可以吃嗎
Software 2.0 告訴我們
Constant running time
Constant memory use
內文也提到
人類智慧結晶 搞出來的 cache-optimized B-Trees 直接被 AI 幹翻
(版上臥虎藏龍 手魯industry-ready-B-Tree的高手可以出來嗆一下嗎?)
"outperforming cache-optimized B-Trees by up to 70% in speed while saving an
order-of-magnitude in memory."
這讓我想到 DLSS 也是藉由 AI/DL 直接做到以前一堆專家搞出來的upscale + AA根本
到不了的好效果
說了這麼多
希望能盡快看到 官方 PTT app
目前可能 AI 還在學習怎麼寫 app
※ 引述《sxy67230 (charlesgg)》之銘言:
: 阿肥外商碼農阿肥啦!
: 我自己是蠻愛用新工具的,包含ChatGPT Plus跟AWS toolkit 裡面的code whisperers(這
: 個目前不用錢)。先說,當前所有的這類工具只是輔助型態,簡單的任務確實可以直接給
: 他生成甚至不用改,難的就一定要先細看他的code再請工具修正或是你自己先改一點給他
: 看他才知道。
: 軟工/碼農很多在實作的過程中不是只有翻譯成高階語言而已,有時候還要兼顧系統複雜
: 性、空間時間複雜度,甚至去思考怎麼使用數學最優解優化計算量,甚至同樣都是排序算
: 法也會有適用性適用對應的資料結構、硬體環境跟數據還有業務場景,不是說只有時間複
: 雜度低就是最好的解。涉及到分散式系統的時候情況就更複雜,分片或是分段都是可以的
: ,那就取決於你的使用資料場景跟未來的使用場景,甚至有可能機器並不懂你實作的外界
: 物理限制(例如老闆要絕對Cost Down要你用一張顯卡跑大模型)。有時候還有一種狀況就
: 是底層的開源套件有Bug,那沒有其他更好的替代套件下只能硬著頭皮進去底層修正再重
: 新編譯開源套件,像我之前在做pdf解析模型需要用pdfminer這個開源工具結果他底層的c
: map轉換有不支持一些特殊語系字體渲染導致出來全部都亂碼,只能硬著頭皮下去解完重
: 新編譯,相信我可能對於PM只看結果的不會知道底層問題那麼多,這種chatGPT也不知道
: 有這問題,連GitHub上討論也只有一篇沒解答,PM只會跟你說我用Adobe開就可以看之類
: 的!
: 最後,退一萬步說,假設未來真的出現這種萬能AI比工程師聰明,那絕大多數連PM也不需
: 要了,PM有絕大多數的工作就是管理工時排時程跟其他業務單位溝通,其次才是想要什麼
: 功能,很多東西都是客戶已經有想法PM就是轉換客戶想法給工程師,那如果有這種工具那
: 連轉換想法都不用了,客戶直接找OpenAI生成就好,這樣連這種接案公司都不需要存在,
: 想做產品老闆也不需要PM直接找OpenAI買服務就好,這樣該抖的應該是整個軟體產業吧,
: 呵呵。
: 最近OpenAI有釋出新的Code Interpreter(直觀看他是解釋Code,但其實是生成加告訴你
: 怎麼做還有再上面直接幫你跑完用口語告訴你結果)就有這種類似的功能,數據給他他直
: 接幫你分析用口語告訴你下一步能做什麼,用口語解釋數據關聯性也幫你做好了,中低階
: 的數據分析那種未來可能也不需要了,只是很複雜的問題他依舊沒輒,而且還是會出錯或
: 是做一些沒意義的任務,像是要你訓練模型再訓練分類模型(他不知道這個是重工),所以
: 還是輔助居多。
: 差不多4醬
: ※ 引述《lemonsheep (檸檬羊)》之銘言:
: : 寫程式不會被取代 但現在在寫的這批人可能會
: : 現代軟工主要的競爭門檻是把想法轉換成程式碼的能力 簡單來說就是C++翻譯 python
: 翻?
: : 其實跟英文翻譯 日文翻譯很像的
: : 以後程式語言逐漸往最高階語言 自然語言邁進 現代軟工的競爭優勢就大大降低了
: : 讓AI寫code有點像給小孩玩的那種Scratch? 不用知道那麼多細節 甚至也不用管用哪種
: 資
: : 之前的大CS時代就已經很明顯了 單純的刷code大部分理工科系甚至少部分文組都能透
: 過?
: : 單純寫code以後只會越來越容易跨進來
: : 除非你的工作是做演算法的 不是把既有演算法應用到工作上 是真的在推進算法本身複
: 雜
: : 反而主管或PM 這種需要提綱挈領 或是很懂產業know how的人會比較有優勢?
: : 大家真的要想想 自己的專業 除了刷code 還剩甚麼?
作者: darkangel119 (星星的眷族)   2023-05-30 18:21:00
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