我們先說(shuō)答案：人工智能在目前的很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法取代任何一個(gè)真正的程序員。甚至是初級(jí)程序員。

自從ChatGPT出現(xiàn)以來(lái)，我們就開(kāi)始熱切地討論哪些職業(yè)會(huì)被替代。文案，收銀，翻譯等等，甚至程序員也赫然在列，也充斥著前端程序員會(huì)被取代的說(shuō)法。那我們今天就深入討論一下ChatGPT到底能不能替代前端程序員。

首先我們都說(shuō)人工智能可以代替程序員了，那人工智能一定變得很牛了，那實(shí)際情況是什么呢？人工智能真的智能嗎？

“人工智能”真的智能嗎？

要說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題，那我們就不得不考慮一件事情——ChatGPT真的具備思考和理解能力了嗎？
或者，它只是通過(guò)大量的語(yǔ)言訓(xùn)練，讓它知道了更多的問(wèn)題的答案，并記錄下來(lái)，在我們問(wèn)同樣的問(wèn)題時(shí)，展示給我們呢？

前者是創(chuàng)造，后者是記錄。這是問(wèn)題的本質(zhì)與關(guān)鍵。

但遺憾的是，這兩者的結(jié)果的展示卻并沒(méi)有什么太大的不同。這就讓我們難以分辨到底是它自己的思考，還是抄答案來(lái)的了。

現(xiàn)在一部分人認(rèn)為：“大模型”+“大數(shù)據(jù)”確實(shí)讓模型有了自主推理的能力。
而大部分人還是認(rèn)為只是因?yàn)镃hatGPT見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)太多，幾乎記住了我們可能遇到的所有問(wèn)題，并且給了我們記錄好的答案，于是顯得很智能而已。

在這之前就出現(xiàn)了我們認(rèn)為會(huì)是人工智能的東西，比如阿爾法狗。雖然在OpenAI的GPT4的報(bào)告中說(shuō)它比ChatGPT3.5提升了40%，但是ChatGPT依然還是會(huì)犯很低級(jí)的錯(cuò)誤。

我們問(wèn)ChatGPT：猜人名，他是演員的兒子，美國(guó)的吉他演奏家和搖滾歌手，發(fā)布了很多歌曲和專輯還和樂(lè)隊(duì)一起巡演，他叫Elvis 什么？

ChatGPT：Presley。（Elvis Presley即貓王，搖滾巨星）

可是我們知道貓王并不是演員的兒子，這個(gè)回答顯然是錯(cuò)的。

這就是因?yàn)镋lvis Presley在ChatGPT檢索訓(xùn)練的時(shí)候出現(xiàn)了太多次，而搖滾與吉他更是和貓王十分相關(guān)，這也就導(dǎo)致了ChatGPT最后屈服于收集的數(shù)據(jù)，而不顧事實(shí)。

貓王的生平ChatGPT肯定是訓(xùn)練過(guò)的，所以它是不懂什么是職業(yè)，什么是親屬關(guān)系的。否則它不會(huì)不顧貓王的父親不是演員的事實(shí)，而給出這個(gè)答案。

也就是說(shuō)，當(dāng)我們?cè)谡f(shuō)：我很難過(guò)，的時(shí)候，我們可能會(huì)聯(lián)想到很多令我們不適的場(chǎng)景和自身的感受。而ChatGPT只是理解到：這是四個(gè)字，一般會(huì)和傷心，難過(guò)等詞語(yǔ)一同出現(xiàn)，它并不能理解難過(guò)的含義。

那我們就來(lái)個(gè)邏輯小測(cè)驗(yàn)直接上圖：

問(wèn)：如何用一個(gè)5升和一個(gè)6升的桶從海里量出3升水？

這完全就是沒(méi)有邏輯的瞎說(shuō)，我們知道ChatGPT是可以被訓(xùn)練的，于是我們指出他的錯(cuò)誤之后

回答依舊是“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”。它甚至還會(huì)“狡辯”。

我們看到，當(dāng)涉及到邏輯的問(wèn)題，它甚至不能把一句話說(shuō)明白！

所以它并不是真的理解事物的意義，而只是總結(jié)了語(yǔ)言文字。并沒(méi)有我們?nèi)祟惖倪壿嬎季S能力。

你放心把自己的業(yè)務(wù)交給一個(gè)沒(méi)有邏輯的AI嗎？所以現(xiàn)在再問(wèn)：人工智能真的能取代程序員嗎？

為什么小白會(huì)感覺(jué)程序員會(huì)被AI替代？

當(dāng)我們?cè)诮佑|一個(gè)新的領(lǐng)域時(shí)候，我們總是先接觸到這個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，比如：語(yǔ)法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法規(guī)則等，這些都是既定的知識(shí)體系，是不會(huì)改變的。這也恰恰是ChatGPT最擅長(zhǎng)的，對(duì)于固定知識(shí)的檢索它近乎全知全能。

但是在對(duì)知識(shí)的應(yīng)用，組合，創(chuàng)新上，人工智能還不能企及，或者說(shuō)現(xiàn)在以及未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都不能企及。因?yàn)锳I從出生就沒(méi)有被賦予思考的能力。而在真實(shí)的項(xiàng)目中，我們所要做的恰恰主要就是應(yīng)用，組合，創(chuàng)新的部分。

其實(shí)只要是參加了工作的程序員們都知道，寫(xiě)一段代碼，完全不是一個(gè)程序員全部的工作，甚至都不能算是主要工作。

這也就解釋了為什么剛剛學(xué)習(xí)編程的初學(xué)者或者還未參加工作的大學(xué)生們會(huì)覺(jué)得ChatGPT能夠替代程序員

大學(xué)生們無(wú)論是上機(jī)操作，還是課后作業(yè)，參加競(jìng)賽等等一系列的活動(dòng)都指向了一個(gè)事情——寫(xiě)代碼。因此他們認(rèn)為程序員的主要工作就是單純寫(xiě)代碼。

當(dāng)大學(xué)生們拿著自己的競(jìng)賽題，課后作業(yè)去問(wèn)ChatGPT時(shí)，甚至發(fā)現(xiàn)人工智能寫(xiě)的代碼又快又好，而自己寫(xiě)的p也不是，就感覺(jué)人工智能要取代程序員了，他們不知道ChatGPT只不過(guò)是把他們學(xué)長(zhǎng)學(xué)姐的作業(yè)拿過(guò)來(lái)展示在他們面前而已，ChatGPT甚至都不知道那些東西都代表著什么。那是因?yàn)樗麄儧](méi)有經(jīng)歷真實(shí)的項(xiàng)目場(chǎng)景。

其實(shí)在真實(shí)的項(xiàng)目場(chǎng)景中，程序員們大多數(shù)時(shí)間都是在：
理解項(xiàng)目需求（甲方爸爸到底要了個(gè)啥？）
技術(shù)選型（用什么技術(shù)能更好更快更省的完成這個(gè)項(xiàng)目）
設(shè)計(jì)架構(gòu)，解決bug等等，
而且這些問(wèn)題有時(shí)候是同時(shí)發(fā)生的，要怎么處理這些東西更需要邏輯思維能力。而AI不能像一個(gè)真正的程序員一樣有邏輯思維，所以它不能取代任何一個(gè)具體的程序員。

而對(duì)于和程序員相關(guān)的崗位，比如產(chǎn)品經(jīng)理（對(duì)，就是人人喊打的產(chǎn)品經(jīng)理）就可以通過(guò)AI迅速的檢索到他需要的知識(shí)，即使他不懂技術(shù)，也能通過(guò)ChatGPT快速的檢索到正確的知識(shí)，甚至ChatGPT還能給你一個(gè)小demo。而以前這部分事情也是要程序員來(lái)完成的。那程序員的干的活兒變少了一點(diǎn)，可能某些相關(guān)崗位就也不設(shè)立了，也給了一部分人錯(cuò)覺(jué)。

為什么是前端？

為什么會(huì)有AI替代前端的想法呢？我想大部分人對(duì)前端的刻板印象還停留在——切圖仔。認(rèn)為前端只是個(gè)寫(xiě)頁(yè)面的。技術(shù)含量比較低，也許說(shuō)不定哪天就被AI代替了。殊不知那已經(jīng)是N年前的情況了。

在真正的前端技術(shù)中，我們說(shuō)幾個(gè)例子：

• 比如：在數(shù)據(jù)處理中，前端負(fù)責(zé)處理從后端獲取的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、格式化和展示。這包括數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)過(guò)濾、排序、分組等邏輯，以及將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在用戶界面上，例如生成表格、圖表、列表等內(nèi)容。這些AI做不到！

• 再比如：表單驗(yàn)證與交互時(shí)，前端需要驗(yàn)證用戶輸入的表單數(shù)據(jù)的有效性，確保用戶輸入的數(shù)據(jù)符合規(guī)定的格式、范圍和要求。同時(shí)，前端也負(fù)責(zé)與用戶進(jìn)行交互，例如根據(jù)用戶操作顯示或隱藏某些元素，動(dòng)態(tài)更新表單字段等。這些Ai也做不到！

• 再比如：數(shù)據(jù)狀態(tài)管理：在大型應(yīng)用中，前端可能需要使用狀態(tài)管理工具（如Redux、Vuex等）來(lái)管理應(yīng)用的狀態(tài)。這涉及到狀態(tài)的存儲(chǔ)、更新、響應(yīng)等邏輯。這些AI又當(dāng)如何應(yīng)對(duì)？

在真正涉及到邏輯，業(yè)務(wù)的時(shí)候AI是完全不夠用的。

而另一個(gè)硬傷則是安全：你敢把自己錢存在一個(gè)由AI寫(xiě)成的錢包里嗎？

技術(shù)選型上，什么樣的技術(shù)更適合什么樣的業(yè)務(wù)？什么框架能更好的實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目而且好維護(hù)？多大的性能才能滿足項(xiàng)目需求而不浪費(fèi)？這些問(wèn)題交給AI很難判斷。

真實(shí)的開(kāi)發(fā)環(huán)境下溝通是很重要的一環(huán)，作為前端程序員，前有UI，后有后端。前要保證UI的設(shè)計(jì)圖像素級(jí)還原，動(dòng)效交互兩手抓?？赡苡行┰O(shè)計(jì)是不合適的或者是不能實(shí)現(xiàn)的，還需要調(diào)整。后端要保證數(shù)據(jù)暢通。諸多接口要調(diào)，并不是時(shí)時(shí)都暢通。這些都必須要溝通的。

在充滿邏輯、需求變化和用戶體驗(yàn)的前端里，AI關(guān)于應(yīng)用，組合、創(chuàng)新的部分確實(shí)還有很長(zhǎng)很長(zhǎng)的路要走?，F(xiàn)在它不過(guò)是前端程序員的“工具”。

寫(xiě)在最后

可能人工智能其實(shí)并沒(méi)有我們想象的那么智能，上世紀(jì)60年代的聊天機(jī)器人ELIZA（伊莉莎）就已經(jīng)可以讓人錯(cuò)誤的以為這臺(tái)機(jī)器真的理解了自己，而它不過(guò)才幾百行代碼。在今天，我們可能陷入了另一個(gè)伊莉莎時(shí)刻。

只要人工智能還不具備思考邏輯能力，那就逃不出工具的范疇。所以前端不會(huì)被人工智能替代！而人工智能卻是前端的工具！

如果有一天人工智能真的有了思考邏輯能力，那將是無(wú)異于蒸汽機(jī)，內(nèi)燃機(jī)， Internet的又一次重大革新，而每一次重大革新都伴隨著更大的市場(chǎng)規(guī)模和更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，可現(xiàn)在人工智能還有很長(zhǎng)的路要走。