[新聞] 前Google工程師主管：人類「寫程式」時

看板Tech_Job作者KotoriCute (乙醯胺酚)時間1年前 (2023/04/12 22:02)推噓36(44推 8噓 95→)

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前Google工程師主管：人類「寫程式」時代已經結束，讓Chatgpt或Copilot這類的AI去做吧！ https://www.google.com/amp/s/www.techbang.com/posts/105261 曾是Google以及Apple的工程師主管、哈佛大學電腦科學的前教授麥特·威爾許 (Matt Welsh )在芝加哥電腦協會（ACM）上發表演講，認為ChatGPI和GitHub Copilot代表了「寫程式」這件事的終結。麥特認為，寫程式即將由機器人所取代，包括ChatGPT和Copilot等技術。他認為，程式設計師將需要進化成為AI應用程式的「老師」——或許是產品經理或程式碼審查員，這兩種人類角色相對來說比較安全。但他說，未來的程式設計師，不要指望繼續從事實際的寫程式工作，因為機器正在接管這個角色。不過人類也不用太難過「反正寫程式這件事本身就很無聊」。麥特曾在Google和蘋果擔任程式設計主管職位，他在ACM雜誌的2023年1月版上發表了一篇關於這個主題的文章。然而，直到這次ACM的演講之前，人們才明確地意識到，麥特創立了一家初創企業來證明他的理論。他現在是Fixie.ai的CEO，這是一個自稱為「大型語言模型自動化平台」的企業。它旨在使用ChatGPT和類似的機器學習程序幫助企業編寫客製化軟體。「電腦科學已經完了」麥特在演講開始時聲稱，「電腦科學已經完了」。「我認為這個領域將發生徹底的變革，」他解釋說，「如果你想想什麼是電腦科學這門學科呢？它一直以來都只是關於一件事情，那就是將想法轉化為程式。」他接著說，寫程式在過去60多年中已經發展成為一種讓人類更容易理解程式碼的方式。他將 1957年的Fortran與1964年的Basic以及2010年的Rust作了比較，但他說，就人類程式設計工程師來說，這三者在易用性方面沒有太大差別。「人們今天正在開發的程式和以往一樣複雜，同樣難以維護，同樣難以理解，同樣充滿了錯誤，」他聲稱。 GitHub Copilot讓麥特徹底重新評估了電腦科學的意義。「Copilot徹底改變了我們編寫程式的方式，」他說，「至少在我的個人經驗中，它是一種非常非常好的方式，可以加速我的發展。」他認為，Copilot已經是一個令人難以置信的產品。他說，「當我打字時，Copilot很好地完成了我的思維，它讀取我的思維比我想象的更多。」他補充說，Copilot「是一種極好的生產力提升，因為它讓我免於上下文切換。」儘管如此，認為Copilot的當前版本「只是開始」。他說，只有兩件事情缺乏會阻礙Copilot 變得更好：更多的數據和更多的運算。由於這兩者資源目前都很豐富，他認為，「Copilot 在一年、兩年或三年內可能就會達到這樣的程度：未來很有可能你在文件的頂部輸入幾行，它就寫了剩下的內容」。未來的軟體團隊成員結構改變對未來軟體開發團隊結構的變化做出了一些有趣的預測。他認為，一旦程式設計師被淘汰，人類只能擔任幾種角色：產品經理和程式碼審查員。他說，產品經理的角色不會有太大的變化。「想象一下，一個人類產品經理仍然需要編寫 PRDs（產品需求文件），如果你願意的話— —這就是產品經理已經在做的事情，對吧？」但在不久的將來，他說產品經理不再需要將PRD交給工程團隊，等待他們六周左右把東西生出來。「你只需要把PRD交給AI，AI在幾秒鐘內就能產生程式碼。」當然，生成AI的早期教訓之一是，這些AI的輸出不一定是正確的。因此，他認為在一個沒有程式設計師員的未來，將會出現人類程式審查員的角色。「我們如何知道程式碼是否有效？我們如何知道它是好的？它是否正確？當然，我們需要進行徹底的測試，測試非常重要——這不會消失。所有的CI/CD都是有用的。」他認為，具有程式設計能力的人類將被賦予「審查和閱讀AI生成的程式碼，確保它有效，並且正在做正確的事情」的任務。對於程式設計師和即將加入這個領域的人來說，他們需要成為AI的教師，而不是寫程式的那個人。「一切都是關於教AI，而不是編寫電腦程式，」他說。別難過！寫程式這件事，本來就很無聊在這次演講中，很明顯麥特有動機讓傳統程式設計師變得過時，因為他新創的公司Fixie就是建立在利用AI寫程式的這個基礎上。不過，這也說明了他對自己的想法多有信心，才會決定要跳下來做。尤其考慮到他本身就是前哈佛電腦科學的教授，以及長期在業界的程式設計生涯，你也必須認真對待他的預測，畢竟他本身就是一位對程式設計有著深刻理解的專家，他認為AI已經接近掌握這一技能，那麼就有相當的參考價值。「使用Fixie，你可以提供你想要做的事情的描述，Fixie會使用一組大型語言模型加上可以連接到外部系統的代理，為你產生一個結果——無論是對問題的回答，還是呼叫API，或調用工具，或在資料庫中進行更改。這些都是這些模型可以做的事情。關鍵是，我們不是通過編寫大量程式碼來做到這一點，而是通過教AI模型如何做到這一點。」此外，身為一個幾乎大半輩子都在寫程式的專家，他表示「寫程式這件事本身無聊」所以讓機器人去做吧。「花時間做其他對你而言更有用的事情，」他建議，「對每個人來說，自己動手寫電腦程式並不是最好的利用時間的方式。」對於當前還從事程式設計工作的人來說，他的這番話還有待商榷。但是這至少也是一部份未來將會發生的情形，因為ChatGPT的程式理解能力真的很強，因此我們人類可能必須要適應這個未來。以下是他在芝加哥ACM上的完整演講內容： https://youtu.be/qmJ4xLC1ObU

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