Re: [討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎？

看板Tech_Job作者 (xross)時間2年前 (2023/05/30 02:15), 編輯推噓9(9推 0噓 25→)
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AI 比你想得有料 Andrej Karpathy 自己都說他自己大部分時間都靠 AI 生 code 了 https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35 這篇老文章就有說 空間時間複雜度?? 可以吃嗎 Software 2.0 告訴我們 Constant running time Constant memory use 內文也提到 人類智慧結晶 搞出來的 cache-optimized B-Trees 直接被 AI 幹翻 (版上臥虎藏龍 手魯industry-ready-B-Tree的高手可以出來嗆一下嗎?) "outperforming cache-optimized B-Trees by up to 70% in speed while saving an order-of-magnitude in memory." 這讓我想到 DLSS 也是藉由 AI/DL 直接做到以前一堆專家搞出來的upscale + AA根本 到不了的好效果 說了這麼多 希望能盡快看到 官方 PTT app 目前可能 AI 還在學習怎麼寫 app ※ 引述《sxy67230 (charlesgg)》之銘言： : 阿肥外商碼農阿肥啦！ : 我自己是蠻愛用新工具的，包含ChatGPT Plus跟AWS toolkit 裡面的code whisperers(這 : 個目前不用錢)。先說，當前所有的這類工具只是輔助型態，簡單的任務確實可以直接給 : 他生成甚至不用改，難的就一定要先細看他的code再請工具修正或是你自己先改一點給他 : 看他才知道。 : 軟工/碼農很多在實作的過程中不是只有翻譯成高階語言而已，有時候還要兼顧系統複雜 : 性、空間時間複雜度，甚至去思考怎麼使用數學最優解優化計算量，甚至同樣都是排序算 : 法也會有適用性適用對應的資料結構、硬體環境跟數據還有業務場景，不是說只有時間複 : 雜度低就是最好的解。涉及到分散式系統的時候情況就更複雜，分片或是分段都是可以的 : ，那就取決於你的使用資料場景跟未來的使用場景，甚至有可能機器並不懂你實作的外界 : 物理限制(例如老闆要絕對Cost Down要你用一張顯卡跑大模型)。有時候還有一種狀況就 : 是底層的開源套件有Bug，那沒有其他更好的替代套件下只能硬著頭皮進去底層修正再重 : 新編譯開源套件，像我之前在做pdf解析模型需要用pdfminer這個開源工具結果他底層的c : map轉換有不支持一些特殊語系字體渲染導致出來全部都亂碼，只能硬著頭皮下去解完重 : 新編譯，相信我可能對於PM只看結果的不會知道底層問題那麼多，這種chatGPT也不知道 : 有這問題，連GitHub上討論也只有一篇沒解答，PM只會跟你說我用Adobe開就可以看之類 : 的！ : 最後，退一萬步說，假設未來真的出現這種萬能AI比工程師聰明，那絕大多數連PM也不需 : 要了，PM有絕大多數的工作就是管理工時排時程跟其他業務單位溝通，其次才是想要什麼 : 功能，很多東西都是客戶已經有想法PM就是轉換客戶想法給工程師，那如果有這種工具那 : 連轉換想法都不用了，客戶直接找OpenAI生成就好，這樣連這種接案公司都不需要存在， : 想做產品老闆也不需要PM直接找OpenAI買服務就好，這樣該抖的應該是整個軟體產業吧， : 呵呵。 : 最近OpenAI有釋出新的Code Interpreter(直觀看他是解釋Code，但其實是生成加告訴你 : 怎麼做還有再上面直接幫你跑完用口語告訴你結果）就有這種類似的功能，數據給他他直 : 接幫你分析用口語告訴你下一步能做什麼，用口語解釋數據關聯性也幫你做好了，中低階 : 的數據分析那種未來可能也不需要了，只是很複雜的問題他依舊沒輒，而且還是會出錯或 : 是做一些沒意義的任務，像是要你訓練模型再訓練分類模型(他不知道這個是重工)，所以 : 還是輔助居多。 : 差不多4醬 : ※ 引述《lemonsheep (檸檬羊)》之銘言： : : 寫程式不會被取代 但現在在寫的這批人可能會 : : 現代軟工主要的競爭門檻是把想法轉換成程式碼的能力 簡單來說就是C++翻譯 python : 翻? : : 其實跟英文翻譯 日文翻譯很像的 : : 以後程式語言逐漸往最高階語言 自然語言邁進 現代軟工的競爭優勢就大大降低了 : : 讓AI寫code有點像給小孩玩的那種Scratch? 不用知道那麼多細節 甚至也不用管用哪種 : 資 : : 之前的大CS時代就已經很明顯了 單純的刷code大部分理工科系甚至少部分文組都能透 : 過? : : 單純寫code以後只會越來越容易跨進來 : : 除非你的工作是做演算法的 不是把既有演算法應用到工作上 是真的在推進算法本身複 : 雜 : : 反而主管或PM 這種需要提綱挈領 或是很懂產業know how的人會比較有優勢? : : 大家真的要想想 自己的專業 除了刷code 還剩甚麼? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.227.223.233 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1685384143.A.45C.html
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05/30 07:04, 2年前 , 1F
Andrej Karpathy 自己都說他自己大部分時間都靠 AI
05/30 07:04, 1F
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05/30 07:04, 2年前 , 2F
生 code 了，就代表生code需要人啊。怎麼取代。
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推
05/30 07:52, 2年前 , 3F
就就純軟有機會吧
05/30 07:52, 3F
推
05/30 07:55, 2年前 , 4F
硬體 or IC光是爛RD生出一堆bug就養活一窩support t
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05/30 07:55, 2年前 , 5F
eam AI難啦
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05/30 08:24, 2年前 , 6F
純軟可以靠堆技術債創造需求AI應該目前還辦不到吧…
05/30 08:24, 6F
推
05/30 08:31, 2年前 , 7F
如果AI機器是未來很奴又聽話的勞工，碼農就是控制
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05/30 08:31, 2年前 , 8F
這些勞工的老闆
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05/30 08:56, 2年前 , 9F
取代不代表一定就要完全取代阿 減少人力也是一種
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05/30 10:30, 2年前 , 10F
其實就跟蒸汽機解放紡織業人力一樣
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以前你要聘幾百個女工, 機器代替人力之後, 幾十個工
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05/30 10:31, 2年前 , 12F
人就能弄出十倍的產量
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推
05/30 11:01, 2年前 , 13F
設備阿 永遠有需求 ai越多機器越多
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推
05/30 11:51, 2年前 , 14F
想太多喔，CAE能取代實驗阿，自動化取代作業員阿，
05/30 11:51, 14F
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05/30 11:51, 2年前 , 15F
幾十年前一樣的論調，那現在呢？
05/30 11:51, 15F
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05/30 12:29, 2年前 , 16F
如果都能全靠機器解決那島國玩代工就是阿巴搞笑中XD
05/30 12:29, 16F
推
05/30 13:02, 2年前 , 17F
不是在討論code generation能不能好到取代人類嗎
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05/30 13:02, 2年前 , 18F
這文章裡面哪裡討論到code generation了
05/30 13:02, 18F
推
05/30 13:16, 2年前 , 19F
我是覺得啦 直接說誰會被AI取代都是莫名其妙 現在
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05/30 13:16, 2年前 , 20F
因為AI的需求 反而使得傳統科學家的那群研究者變得
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05/30 13:16, 2年前 , 21F
更重要 也因為AI 萌生了AI Processor 　AI Compil
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05/30 13:16, 2年前 , 22F
er之類的需求變得更多
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05/30 13:19, 2年前 , 23F
你說打趴以前專家？但你知道現在一堆AI model的演
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05/30 13:19, 2年前 , 24F
進幾乎都是傳統領域再加上可學習參數來的嗎？與其
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說取代或打趴 還不如說因為有了AI 他們能做得更好
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05/30 13:24, 2年前 , 26F
train model/執行model如何更有效率你難道不用發展
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05/30 13:24, 2年前 , 27F
hardware/software stack嗎？ 如果沒辦法local tr
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05/30 13:24, 2年前 , 28F
ain/run cloud的需求也跟著被推升 試問取代的點在
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05/30 13:24, 2年前 , 29F
哪
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推
05/30 13:29, 2年前 , 30F
不用說的好像AI不用成本 不用硬體 不用支援的soft
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05/30 13:29, 2年前 , 31F
ware stack 不用fine tune 不用風險控制 就拿來直
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05/30 13:29, 2年前 , 32F
接能用
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05/30 16:42, 2年前 , 33F
垃圾記者都沒被取代了...工程師還早吧
05/30 16:42, 33F
推
05/30 18:21, 2年前 , 34F
先取代記者
05/30 18:21, 34F
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