Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?
※ 引述《isaacting (2312312)》之銘言:
: 我先說結論,我自己也覺得這機率很低,雖然我主要是韌體工程師
: 我有一位朋友,沒有念大學,但看到網路上有許多轉職前後端的影片後
: 就也興起了想要成為前後端工程師的想法
: 但由於某些因素,他無法靜下來好好地念書寫code,他就會想利用使用全AI的方式
: 來幫助他寫code,然後來取得這個職位。
: 我個人是認為這個想法不切實際,主要的原因有幾個
先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting
跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會
寫code
不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍
,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己
的問題都不會的時候,LLM只會生出不成熟,不符合需求,需要大量修改的產出,
而不會寫code的結果,會導致用戶根本不知道要怎麼跟LLM溝通去改接下來的code。
甚至即便是GPT-4,也會產生一些根本不存在的函數,根本不存在的參數,讓開發者
花更多的時間找出正確答案。
第二個,程式以外,還有架構,真正在業界寫程式跟在學校不一樣,一個應用包含
的許多程式會被切割成多個部份,分在整個專案各處,而目前的LLM除非經過特殊
處理去整合知識庫,很難去跨檔案組織整個專案,實務上,除非你被分配寫script
之類的code,除了寫code,還需要組織能力。
你朋友基本的問題在於,根本不知道現在的AI的限制與功能,就先別提到後面的問
題,可以使用全AI的方式來寫code的人,是本來就會寫code的人,而且越會寫code
的人,他能用AI寫code的比率就越高,因為他能知道哪些可以用AI,那些AI作不到
,作不好,然後用精準的方式描述問題,能快速判斷AI的產出哪些可用,哪些還需
要refine,這也是為什麼微軟稱之為copilot,而不是AI engineer。
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噓
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討論串 (同標題文章)
本文引述了以下文章的的內容:
完整討論串 (本文為第 2 之 3 篇):