ChatGpt的呈現(xiàn)，前端真的已退伍？

C/C++ 從0到1系統(tǒng)精講 項目開發(fā)綜合基礎(chǔ)課

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在過去的幾個月里，我與許多職業(yè)初期的開發(fā)者交談，他們對人工智能越來越感到焦慮。他們看到了像GPT-4這樣的工具越來越令人印象深入的演示，并擔(dān)憂當(dāng)他們純熟控制HTML/CSS/JS時，就沒有工作時機(jī)了。

這種心情如今充滿在Twitter上：

我完整不同意這種觀念。我以為web開發(fā)者的工作不會消逝。而且，我對網(wǎng)上傳播的恐慌、不安和疑心感到十分膩煩。

所以，在這篇博客文章中，我將分享我的假定，事情會發(fā)作變化，但并不像人們所說的那么可怕。

再來一次

CSS 言語初次發(fā)布于 1996 年，在 Internet Explorer 3 中問世。在兩年內(nèi)，第一個“無代碼”網(wǎng)站構(gòu)建器 Homestead 上線了。

Homestead 讓人們能夠在不編寫一行代碼的狀況下構(gòu)建自定義網(wǎng)頁：

自從一開端，就有人擔(dān)憂 Web 開發(fā)人員會被某種新技術(shù)取代。在 2000 年代，這種擔(dān)憂指向了 WordPress。在 2010 年代，是 Webflow。在 2020 年代初，是“無代碼”工具。

從某種水平上說，Web 開發(fā)人員曾經(jīng)被取代了！往常，假如一家當(dāng)?shù)氐拿姘?、牙醫(yī)或藝術(shù)家需求一個網(wǎng)站，他們可能不會雇傭開發(fā)人員，破費(fèi)數(shù)萬美圓從頭開端樹立一個網(wǎng)站。他們會選擇運(yùn)用 SquareSpace，找到喜歡的模板，并每月破費(fèi) 20 美圓。

但是，Web 開發(fā)人員仍然存在。

上周，OpenAI 展現(xiàn)了 GPT-4。這個展現(xiàn)中有一個相當(dāng)令人印象深入的演示：GPT-4 能夠?qū)⑹掷L的網(wǎng)站草圖轉(zhuǎn)換為功用完善的網(wǎng)站，以至包括一點(diǎn) JS 來銜接 “Reveal Punchline”的按鈕。

這是十分了不起的，我以為這關(guān)于原型設(shè)計具有很大的潛力……但我們要明白的是：幾十年來，我們并不需求 Web 開發(fā)人員來構(gòu)建這類頁面。這個 HTML 文檔與現(xiàn)今前端開發(fā)人員編寫的代碼之間存在著宏大的差別。

瞻望將來

到目前為止，我所看到的大局部演示都相當(dāng)有限：一個簡單的 HTML 頁面或一個單一的 JavaScript 函數(shù)。這些是單個開發(fā)人員在一個下午就能完成的事情。

但這些只是初期階段！假如事物以相同的速度繼續(xù)加速，那么它將可以在幾年內(nèi)構(gòu)建整個應(yīng)用程序，對吧？

我在 LLM（GPT-4）方面遠(yuǎn)非專家，但我的確在高層次上理解它們是如何運(yùn)作的。

從基本上講，LLM 是超強(qiáng)大的文本預(yù)測器。給定一個提示，它們會運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)嘗試找出跟在提示后最可能的一組字符。

像 OpenAI 這樣的公司破費(fèi)大量時間和精神調(diào)整模型以改善輸出。一大批人類標(biāo)注者對模型的輸出停止“評分”，模型隨之學(xué)習(xí)和演進(jìn)。

LLM無法考證其假定或檢驗(yàn)其假說。它們無法確認(rèn)本人說的話是對還是錯。它們在玩概率游戲，并估量這個字符序列似乎與提示中的字符序列相容。

有時，答復(fù)中的局部內(nèi)容是荒唐的。OpenAI團(tuán)隊將這些稱為“幻覺”。

隨著技術(shù)的改良，我們能夠等待一些粗糙的邊緣得到打磨，但從基本上講，總會存在一定水平的不精確性。這些工具基本沒有任何客觀考證其答復(fù)的機(jī)制。

因而，精確性會進(jìn)步，但永遠(yuǎn)不會圓滿。假如我們議論讓W(xué)eb開發(fā)者失業(yè)，這是個問題。假如你不是程序員，你將無法判別哪些局部是精確的，無法發(fā)現(xiàn)幻覺。

但等等，在GPT-4演示中，我們看到AI是如何糾正本人的錯誤的！復(fù)制/粘貼錯誤信息，它將找到并修復(fù)問題。

但是，不是一切的幻覺都會招致異常。例如，我最近運(yùn)用GPT-4生成一個React的組件，固然輸出的質(zhì)量令人詫異地好，但它在可訪問性方面依然犯了一些錯誤。創(chuàng)立應(yīng)用的人可能不會留意到這些問題，但最終用戶肯定會留意到！

那么代碼中的平安破綻呢？當(dāng)事情呈現(xiàn)嚴(yán)重錯誤時，誰應(yīng)該擔(dān)任？

再多說一點(diǎn)：生成一個50行的HTML文檔和生成一個消費(fèi)就緒的Web應(yīng)用之間有著宏大的差距。像這個博客這樣的小型JS應(yīng)用有大約65,000行代碼，散布在900多個文件中。這還不包括書面內(nèi)容，僅包括JavaScript和TypeScript。

即便精確率到達(dá)95%，這也將難以調(diào)試。這就像開發(fā)人員花幾個月時間構(gòu)建一個龐大的項目，但從未實(shí)踐嘗試運(yùn)轉(zhuǎn)任何代碼，直到它100%完成。這幾乎是噩夢。

AI并不神奇。它僅僅和其鍛煉數(shù)據(jù)一樣好。代碼片段遍及互聯(lián)網(wǎng)，通常是通用的。相比之下，每個代碼庫都是無獨(dú)有偶的。很少有大型開源代碼庫。AI如何學(xué)會構(gòu)建大型實(shí)踐項目？

我們十分快地接近一個非開發(fā)者能夠坐下來與聊天機(jī)器人一同快速完成一個小型獨(dú)立項目的時期，這是如今人們運(yùn)用像Webflow這樣的工具來構(gòu)建的。這太棒了！

但是我以為我們離主要科技公司辭退開發(fā)人員并用提示工程師替代他們還有很長的路要走。在我看來，有幾個潛在的難以處理的問題障礙了這一愿景成為理想。

加強(qiáng)，而非取代

從這篇文章中，你可能不曉得我實(shí)踐上對AI十分悲觀。??

我以為最有可能的狀況是，像GPT-4這樣的工具會整合到開發(fā)者工具中，用來加強(qiáng)有技藝的開發(fā)者所能做的事情。

木匠沒有被電開工具取代，會計師沒有被電子表格取代，攝影師沒有被數(shù)碼相機(jī)/智能手機(jī)*取代，我以為開發(fā)者也不會被LLM取代。

我曾經(jīng)想過，或許開發(fā)者工作的總量會減少；畢竟，假如每個開發(fā)者的效率都大大進(jìn)步，我們不是需求更少的開發(fā)者嗎？

并非必然。目前，軟件開發(fā)者的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于供給。在我曾經(jīng)工作的每家公司，我們都有很多想做的事情，但遭到了開發(fā)者數(shù)量的限制。

假如開發(fā)者忽然變得效率進(jìn)步兩倍會發(fā)作什么？更多的錯誤將被修復(fù)，更多的功用將被完成，更多的利潤將被發(fā)明。有很多事情要做，所以我們不會讓開發(fā)者失業(yè)。

我實(shí)踐上以為這可能會增加開發(fā)者工作的總量。

今天，有很多公司基本不雇傭軟件開發(fā)者。我曾在一家名為Konrad Group的公司工作，這家公司為其他公司（其中許多是眾所周知的品牌）開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。由于開發(fā)本錢很高，所以他們將開發(fā)需求外包，而不是內(nèi)部雇傭開發(fā)者。

這些財富500強(qiáng)公司是依據(jù)當(dāng)前軟件開發(fā)本錢來停止計算的。讓我們假定一些數(shù)字：假定他們需求4個開發(fā)者，每個人年薪15萬美圓，總共60萬美圓/年。對他們來說，支付50萬美圓讓代理商來管理這個項目會更有意義。但是，假如LLM真的能進(jìn)步開發(fā)者的消費(fèi)力，他們或許只需求雇傭2個年薪15萬美圓的開發(fā)者來完成同樣的工作。忽然之間，這個計算變得更具吸收力了！

讓我明白一點(diǎn)：我不是經(jīng)濟(jì)學(xué)家，這些都是猜想。我并不是說我曉得事實(shí)會如何開展。我想說的是，這不是一個既定的結(jié)論，這對我們來說是不利的。沒有人曉得這會如何開展，我曾經(jīng)厭倦了那些以為最糟糕的狀況曾經(jīng)成為定局的人。

我們并非獨(dú)一在停止這種討論的人

艾倫·布萊斯（Aaron Blaise）是一位資深動畫師和插畫師。他在迪士尼工作了近20年，為《美女與野獸》（1991年）、《阿拉丁》（1992年）、《風(fēng)中奇緣》（1995年）等經(jīng)典迪士尼電影做出了奉獻(xiàn)。

幾周前，在閱讀了這篇博客文章之后，他的觀念對你來說可能會很熟習(xí)：他并不以為這些工具是要挾，而是以為它們會進(jìn)步動畫師的消費(fèi)力，并帶來更多的動畫師工作。

如今，數(shù)十個行業(yè)的藝術(shù)家和學(xué)問工作者都在停止同樣的討論。人們擔(dān)憂他們的工作行將被像GPT-4、DALL-E 2和Midjourney這樣的AI所取代。

GPT-4能在模仿律師資歷考試中獲得前10%的成果。

我個人的信仰是，大多數(shù)在職專業(yè)人士會找到辦法將這項技術(shù)整合到他們的工作流程中，進(jìn)步他們的消費(fèi)力和價值。某些任務(wù)可能會交給AI來完成，但很少有工作會被取代。

但是，假如我錯了，LLM真的能夠完整取代軟件開發(fā)者呢？假如是這樣的話，我疑心LLM將取代絕大多數(shù)學(xué)問工作者。

這不是一種能夠經(jīng)過轉(zhuǎn)行防止的宏大影響。沒有一個更高的范疇能夠防止。因而，與其試圖押注將來會帶來什么，為什么不關(guān)注你熱衷的事物，你感興味的事物，以及你擅長的事物呢？

運(yùn)用LLM來協(xié)助你學(xué)習(xí)

我從一些人那里聽說，ChatGPT在學(xué)習(xí)技術(shù)技藝方面十分有協(xié)助。假如你在教程中對某個內(nèi)容感到困惑，你能夠請AI為你解釋！

對我來說，這是一個十分有趣的用例。從實(shí)質(zhì)上講，ChatGPT就像一個編程同伴，能夠協(xié)助你了解你不懂的東西。你能夠向它提出詳細(xì)問題并得到詳細(xì)答案。

但我以為你需求當(dāng)心。運(yùn)用這種工具來協(xié)助你學(xué)習(xí)有正確和錯誤的辦法。

錯誤的辦法是把它當(dāng)作GPS導(dǎo)航。當(dāng)我需求開車去某個中央時，我會把地址輸入GPS，然后無條件地遵照它的指示。固然我通常會抵達(dá)目的地，但這并不需求我付出任何心智努力。結(jié)果，我的方向感完整消逝了。如今，假如沒有合成的聲音通知我該怎樣做，我就無法去任何中央。

與其把它當(dāng)作GPS，我倡議你把它當(dāng)作你是陪審團(tuán)的成員，而LLM是被告，站在證人席上。

你會聽他們說什么，但不會把它當(dāng)作事實(shí)。你會堅持疑心，并對每個字都停止批判性考慮。

與其自覺地復(fù)制/粘貼ChatGPT生成的代碼，不如逐行閱讀，確保你理解其中的含義。向它討教。關(guān)于看似可疑的事情，請運(yùn)用權(quán)威來源（如官方文檔）停止核實(shí)。請記住，LLM具有100%的自信，但并非100%精確。

假如你遵照這種戰(zhàn)略，我以為LLM會提供很多價值。

盼望成為開發(fā)者的人的一條信息

我想寫這篇博客文章的緣由，是特別針對那些正在學(xué)習(xí)web開發(fā)的人，他們感到焦慮和懊喪，覺得在整個范疇行將被淘汰的狀況下，破費(fèi)一切的時間/精神學(xué)習(xí)這些技藝是沒有意義的。

我不能保證事情會不斷堅持不變。我的確疑心AI會對我們的工作方式產(chǎn)生影響。我從2007年開端嘗試運(yùn)用HTML/CSS/JS，從那時起，事情發(fā)作了很大變化。開發(fā)者不斷需求順應(yīng)，與技術(shù)共同進(jìn)化。

但到目前為止，我看到的一切都沒有標(biāo)明我們的工作岌岌可危。我嘗試想象，假如非開發(fā)者可以在不理解網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的狀況下構(gòu)建整個Web應(yīng)用程序，狀況會是什么樣子？即便將來的GPT版本不再產(chǎn)生那么多的幻覺，我也想出了很多為什么這樣做行不通的緣由。

我可能是錯的。我沒有水晶球??。就我所知，太陽明天可能會爆炸。但我真的不以為我們正處在web開發(fā)人員被取代的邊緣。我擔(dān)憂很多潛在的開發(fā)者由于這個緣由而放慢了腳步。

我不希望你在5年后回憶，假如軟件開發(fā)人員的需求愈加旺盛，懊悔你中止追求幻想。

總結(jié)

這篇文章的作者Josh W Comeau討論了人工智能，特別是相似GPT-4的大型言語模型（LLM）對前端開發(fā)的影響。作者以為，雖然這些模型具有強(qiáng)大的生成代碼才能，但它們無法完整取代前端開發(fā)人員。他提到了幾個關(guān)鍵點(diǎn)：

LLMs不能考證它們的假定或測試假定，無法確認(rèn)生成的代碼能否完整正確。
LLMs可能產(chǎn)生“幻覺”或錯誤，需求開發(fā)人員停止修復(fù)和調(diào)整。
當(dāng)生成大型項目時，這些模型的精確性可能會降落，招致難以調(diào)試的問題。
平安性和義務(wù)問題依然需求開發(fā)人員的專業(yè)學(xué)問。
作者置信，LLMs最終將成為開發(fā)人員的輔助工具，進(jìn)步他們的消費(fèi)力，而不是取代他們。這些工具能夠被視為一種協(xié)作同伴，協(xié)助開發(fā)人員處理問題和學(xué)習(xí)新技藝。但是，他倡議慎重運(yùn)用這些工具，并一直以批判性思想來評價其輸出。

雖然AI技術(shù)正在不時開展，但作者以為前端開發(fā)者的工作并不處于被取代的風(fēng)險之中。他鼓舞那些正在學(xué)習(xí)Web開發(fā)的人繼續(xù)努力，不要由于擔(dān)憂將來而放棄追求幻想。