AI时代下普通小程序员的想法
2023/4/15 18:22:19
本文主要是介绍AI时代下普通小程序员的想法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
在我接触了一系列AI技术后,不禁产生了许多思考。我先后尝试了AI编程、AI写论文、AI写小说、AI绘画等,最近看到了一些关于AI构建虚拟世界以及Auto-GPT的AI类新闻。在这个过程中,我心头涌现出诸多疑问和想法。
首先,我不禁感到迷茫:传统编程在这样一个日益智能化的世界中还有前途吗?面对AI的崛起,未来的程序员该如何应对和适应?
其次,我开始思考人类与AI之间的关系。我们究竟是合作伙伴、甲方和乙方,还是像老板与助手一般相辅相成?在未来十年,这个世界将会变得如何?人类、个体和无产阶级将面临怎样的挑战和发展?
要回答这些问题,我们需要凭借对未来的想象。
(PS. 本文仅上面开头部分由GPT润色,其余完全手打)
编程&科研领域
基本上有点麻木了,最开始是震撼。前段时间,弄论文需要写一些代码,我真是完全没有思路,也完全没接触过AI类编程、什么Pytorch一概不会,如果按照原始的方式,起码得整个半个月,从了解,到稍微系统点的学,再到真正编程实现,还会遇到很多BUG。然后那个时候刚接触GPT还没有出4,还是3.5,基本上我借助3.5半个下午就搞定了代码,而且我后面反复调参,也没有GPT给出的原始方案好。虽然存在一些随机性。但这个仅仅是GPT3.5,4的准确性大大提高。
另外就是代码重构方面,以前维护的“屎山”,基本上难以人为的扒拉开来看,现在直接丢给GPT完事儿。
最近的Auto-GPT,本人也只是看了下新闻,好像大概意思就是只需要一个想法就可以得到结果程序。
感觉上像是建立了“想法”->“实际代码”的直接映射。
而传统编程则是“想法”->“可行性调研、技术选型等”->“各种学习尝试”->“实际编程写BUG等”->“实际代码”。
速度方面自然不用说,可以说是彻底的“降维打击”。有人说AI写的没人类好,这个真不一定。现在最前沿我不了解,但是仔细想下,AI不仅可以学习官方文档和海量优质的网络教程,还可以学习大量成熟、优秀的开源源代码。不管个体还是团体阅读代码的能力应该都远远不如AI,而且钻研源代码是个“苦差”,做这事的人本身就是少数,甚至说老老实实看官方教程的都不是很多。个人感觉,未来,不管是顶层设计还是代码实现,AI吊打人类程序员都是迟早的事情。
总之,未来,传统的“技术、经验”可能不是重要的,唯一重要的东西可能只是“想法”以及“想法的质量”。甲乙方可能不再存在,因为甲方可以直接通过AI得到需要的结果,所需要的只是一个稍有编程知识和能熟练运用AI生产工具的产品经理,而且这个产品经理还可能就是AI本身,而不需要一个实际的人。
有时候我想这东西太逆天了,以后也没有程序员了,只要有人维护AI就行了。但是AI本来就是人类几十年知识的结合体,碾压人类本来就是很正常的事情。那人类知识是不是不创新了?不增长了?其实AI的创新能力吊打人类,因为人类个体基本上只会知道个别领域的知识,基本没有全领域的专家,但是AI它不仅精通哲学、医学、物理、天文、地理、编程,基本上你知道的他都知道,你不知道的他也知道。我之前写论文的时候,写“未来的工作”部分,自己想到了几个点,然后又让GPT4写几个点,结果我想到的它都“想”到了,而且想法质量上还有提高,并且还提供了几个我没想到的学科融合的绝妙“想法”。设想一下,它基于这些想法,自主设计实验也完全是可行的,再多给它几个现实世界的接口,例如让它联网,那么它自己去实验证明然后出论文也是完全没问题的。
所以通过AI自主科研推进人类知识水平的发展,我个人感觉是没问题的。
当然这个可能要在未来,目前我用GPT来写论文感觉还是不太可,但是这个有随机性,有时候你自己写的很垃圾,AI可能给出一个王炸,有时候AI怎么写都感觉很呆板,说不到要点、纯扯蛋。目前感觉,GPT最好用的是编程领域。因为它基本上有一个大致确定的结果,并且可以通过跑程序验证正确性。
小说&绘画领域
这个本人是完全的外行,就是浅浅试了下。首先是小说,我大概用GPT辅助写了七八章小说,首先一个,质量是随机的,有时候效果好、有时效果差,另外一个很核心的问题,无法保持章节之间的设定一致,因为我是外行,我的理解是,GPT维护的上下文太小了。
感觉这个问题是容易解决的,例如在生成小说的时候对一些设定进行固定等。
另外我发现写西方风格的小说效果比写中文好。最后,相对编程,个人感觉写小说可能更不容易被取代。可能是因为相对编程,小说更涉及一些灵感创造,而编程则是遵循想法的机械动作。
关于绘画,我主要试了Stable Diffusion。稍微了解了下原理,感觉最大问题还是随机性,就是感觉出图就像抽卡(从刺激性角度看可能也是一个优点),有时候是金色传说,有时候跑了半天出来一个凤姐恨不得把电脑砸了。也就是说,这种随机性有时候可能是对人类资源的严重浪费,你烧了显卡,排了二氧化碳,浪费了电,但是得到可能不是人类所想要的东西。当然这个领域进步也很快,配合controlnet等东西,可以进一步对结果进行控制,这个我暂时还有没有进一步尝试。
未来,精细控制应该不是梦。AI可以根据你的想法推断出你最大概率想要的结果。和编程一样,绘画的“技术和经验”可能不再重要。重要的是“想法”和“想法的质量”,最多就是再补充一个对想法的描述。然后就是作品质量问题,我觉得AI可以综合莫奈、梵高、达芬奇,我觉得相比人类AI可能更容易找到优秀画家的共性,因为AI从海量作品中学习,或许可以学习到真正描述优秀作品共性的“潜在变量”。
AI可能在绘画领域扮演一种“超级剽窃师”,最近看到新闻,貌似说有种技术可以让AI剽窃得毫无痕迹。但是不得不承认,AI的作品可能真的比很多中低端画师的作品优秀,甚至个别超低端画师作品的存在可能是在污染AI的训练集。我特别能想象,那种幸苦学画N年,然后画了一天发现没AI几秒画的好的那种心情。但是你得知道,AI是人类N年知识水平的结合体,在很多工作上肯定是比个体优秀的。生产力的发展是不可阻止的,我觉得AI辅助创作应该是未来制图工作者的必备技能。
AI辅助学习
本人是一个纯纯的数学白痴,但是借助一些提示词例如说“我是一个数学白痴,我希望你用卖菜大妈也能听懂的语言帮助我解释xxxx,让我彻底理解xx,结合具体、简单例子”,我确实理解了很多以前需要很大功夫才能理解的知识。我把这个技巧用到了很多领域的学习当中去,甚至借助这个技巧去看了很多医学论文。彻底理解可能严重夸张了,但是对于大部分东西,AI都可以帮你了解个半桶水,作为开始学习某领域知识的起点真的是一个绝佳的办法。
其它领域(电影、动画)&小结
最近也设想制作一些动画、短片之类的,于是做了一些调研,发现即便是最简单的工具,对于一个完全外行的人来说,制作一个质量稍好的动画也是复杂的,需要有一定的时间去学习、练习。在学习工具的过程中,我感到这个领域如果类比到编程(当然就仅我接触到的低端工具而言),就仿佛停留在“面向过程”时期。
本人想象的方式是,已经存在预定义的角色,然后我作为“导演”,安排他们完成我的动画。预定义的角色作为服务的提供者、作为演员。这种才是OOP的方式。最近不是有一篇AI构建虚拟世界的论文很火爆,它好像是说25个AI在虚拟游戏世界里面生活。因此我认为这个是完全可以实现的,而且可以实现得很好。还有一些想法,例如说未来我们可以通过对真人进行拍照建模,类似于数字人,不管是外在、还是脑子都可以克隆到计算机上,这样演员这个职业可能也不需要存在了。甚至于在你死之后,你的克隆数字人,还可以和100年后的人类后代交流。
总结一下,就是说,未来每个人都可以是程序员、画家、导演。重要的不在是特定领域的“技术和经验”,重要的是想法及其质量。然后个体变成一个超级甲方,AI变成乙方,个体需要学习的就是怎样和AI沟通,让AI彻底理解你的想法。
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