GPT-4才誕生沒幾天，感覺朋友圈已經(jīng)被這個人工智能刷屏了，大家一邊在感嘆人工智能行業(yè)蓬勃發(fā)展的同時，一邊又有不少人患上了AI焦慮癥。

這其中，以程序員首當(dāng)其沖。原因無他，只因?yàn)镚PT-4的驚人的能力和不少大佬的發(fā)言。

GPT-4能僅憑一張極其潦草的手繪設(shè)計圖，瞬間做一個簡潔的網(wǎng)站。被很多人認(rèn)為是“前端工程師噩夢”。

后面又有設(shè)計師Pietro Schirano使用GPT-4重新編寫了經(jīng)典游戲《Pong》，并在60秒內(nèi)成功完成了任務(wù)。

而曾擔(dān)任過哈佛大學(xué)計算機(jī)教授、谷歌高級工程負(fù)責(zé)人的 Matt Welsh 在今年2月計算機(jī)協(xié)會（ACM）的會議上發(fā)言，也認(rèn)為ChatGPT的出現(xiàn)預(yù)示著程序員職業(yè)終結(jié)的開始。

似乎所有人都在唱衰程序員。但就憑這樣，它就能取代人工嗎？借用網(wǎng)友的吐槽那就是：

“建站出來了，你們說程序員會失業(yè)。

低代碼出來了，你們說程序員會失業(yè)。

Copilot出來了，你們說程序員會失業(yè)。

Chatgpt出來了，你們說程序員會失業(yè)······“

說程序員會失業(yè)的言論都不知道是第幾次了，但是“碼農(nóng)們”依然堅(jiān)挺。

外行人只會認(rèn)為程序猿就只會寫代碼，只有當(dāng)過程序員才體會到，寫代碼的時間占比頂多也就是20%~30%左右，其他那些時間，都在調(diào)試和修改代碼，還有開會討論需求等等。

所以，即便ChatGPT幫程序員省掉全部寫代碼的時間，也只是省掉了20%的時間而已。

假設(shè)讓ChatGPT寫第一代版本代碼，等到后面增加功能的時候，還是需要人工先去讀代碼，讀懂后才能進(jìn)行下一步編寫。

知乎有網(wǎng)友留言：開始一些自媒體狂吹ChatGPT的時候，我也一度以為它真的可以替我寫代碼呢，結(jié)果發(fā)現(xiàn)根本不可能。

主要原因有兩個：

1、智能化程度不夠，復(fù)雜代碼是真的不會寫。

2、我跟他溝通不夠，因?yàn)槲业拇a是基于我的業(yè)務(wù)邏輯，雖然ChatGPT很強(qiáng)大，但具體到我自己的業(yè)務(wù)，那真的一句兩句教不會它，導(dǎo)致它無法理解我到底想做什么。

除此之外，現(xiàn)在GPT-4.0還存在不少其他問題。例如，它可能會陷入與前代類似的問題，比如生成不實(shí)信息或錯誤答案。

此外，由于其龐大的體量和復(fù)雜的訓(xùn)練模型，GPT-4的能耗也是一個問題。盡管GPT-4有許多卓越的技能，但它仍然無法取代人類的創(chuàng)造力和思考能力，而只是一種工具和輔助。

總體而言，GPT-4的發(fā)布標(biāo)志著人工智能技術(shù)的又一次跨越式進(jìn)步，它會進(jìn)一步推動IT領(lǐng)域的發(fā)展，并為我們帶來更多便利和機(jī)遇。

就像十年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，我們要做的是利用好這場變革，而且機(jī)器可以升級迭代，人其實(shí)也可以。我們自己進(jìn)行自我升級的來源就是不斷學(xué)習(xí)。只有這樣，才能更無懼ChatGPT帶來的沖擊。