Re: [問卦] 聊天AI會搶了碼農的工作嗎?
※ 引述《royroy666 (老鼠)》之銘言
: 最近很夯的聊天機器人AI
: 有夠夯 什麼都可以問
: 幫你寫作業也可以
: 叫他寫程式也OK
: 之後如果再繼續發展下去碼農該如何活下去o'_'o?
阿肥外商碼農阿肥啦!
認真說,當前chatGPT模型寫出來的東西肯定還是要人工優化的,不過確實簡單的呼叫API還是有一定的程度跟能力可以直接做到的,不過真的要做到最優解還是需要人來處理的。
像阿肥之前試過要他寫一些特化的代碼,chatGPT也只會回覆常見解法,問題是我希望有O(n)甚至更好的解,結果還是我自己優化才把原本執行3秒的Code變成1秒。
何況碼農還有一些系統設計面向的問題是很難說找到最佳解的,像是我想做一個巨量數據系統,DB要分表分庫、要水平擴容的話,你要求要滿足ACID保證每筆交易在分散式系統下都要百分之百正確(尤其是跟錢有關的交易)的話,那資料庫同步要怎麼做到?如果可以不用滿足,那容錯率要多少才算高可用。
CAP難題現在學術界都還沒有很好的解答,只能case by case去犧牲速度或是容錯率來達成,你要AI去回答人類都沒辦法回答的問題實在是強人所難,何況這些case很多都是人類實際執行的業務經驗,客戶才不會告訴你所有可能的隱藏問題。很多情況下是你要依據經驗通靈,客戶老闆只想花錢解決問題而不是要你產生一堆問題給他,客戶想做他劃出來的點餐系統大餅,你問他一堆細節客戶根本不想聽,我就是給你需求你時間就幫我做出來最好甚至連我沒想到的部分你都做完了。
這才是阿肥現在研究AI想要取代人類發覺最困難的,人類大腦有世界模型,知道人跟人以及人跟物之間的規則,也有比起AI更多的接受器,包含視覺、聽覺、味覺、嗅覺跟荷爾蒙、感受時間性,甚至還有鏡像神經元可以共情、感同身受,這是當前AI做不到的,甚至包含因果推理都是當前的難題,當前大型語言模型是根據詞概率統計的結果,chatGPT對於OOD(超出訓練資料分佈範圍)的問題依舊無能為力,所以你才會看到chatGPT算數能力那麼爛,因為他根本沒看過相似的問題啊!
差不多4醬
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好鄉民
現在是這樣 但我還是覺得人類沒幾年可以逃
過陣子就知道AI人類在地球是多餘的
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你一年看的題可能沒他一天看的多才是最
恐怖的
不是天堂就是天網早晚的事
22
首Po最近很夯的聊天機器人AI 有夠夯 什麼都可以問 幫你寫作業也可以 叫他寫程式也OK 之後如果再繼續發展下去碼農該如何活下去o'_'o?4
會 基本上現在很多軟體工程師已經在瑟瑟發抖了 都在問要怎麼轉換跑道 我還有看到一堆工程師跑去報國考補習版 估計幾年後資訊工程系就招不到學生了 現在有些軟體公司甚至已經開始裁員 全部採用AI開發軟體了X
我覺得 AI最多只會進步到幫你生一小段程式碼可供引用 或是那應該怎麼叫?....... 函式? 例如 把Bytes轉換成KB MB GB的那種 然後取名叫 ABC5
現在OpenAI只是輔助用,它只能給方向,solution還是得靠自己判斷。 By the way,之前在政黑版,看到有人利用OpenAI生成新聞稿,很確定的是,記者非常有可 能會被取代,反正記者的專業性,就只有那樣。 ---- Sent from BePTT on my OPPO CPH22372
以現階段來說 很難 只能說降低一般人寫程式的門檻 而若對程式邏輯毫無概念 根本連要問什麼都不知道 並且還是要經過調整
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Re: [討論] 為什麼沒有作家抗議AI我覺得ChatGPT沒太多抗議的原因是:人們可以從中學習。 因為故事是自己想像的,那麼劇情走向自然只有自己最知道,ChatGPT反而可以提供一些更 好的文筆來讓自己學習,甚至可以用不同的角度描述同一件事情。 AI寫Code也一樣,也是能夠拿來學習,甚至用來快速了解沒用過的函式庫。 而AI畫的圖,繪師卻很難甚至沒辦法學習AI的畫法,畢竟根本不是用人類的畫法去繪製作品29
Re: [問卦] 杜奕瑾:烏俄戰爭駐批踢踢內應的也沒阿肥外商碼農阿肥啦! 剛好阿肥是這塊領域的研究員,大概工作也有六年是在這塊機器人語意理解領域了。 直白來說,現有的不管你要叫AI或是內行一點要叫ML/DL,這塊領域當前最好的SOTA模型 從數學直觀理解都驗證機器對於模式識別是很強的,但是分析永遠不是ML的強項。 也就是說當前不管是BERT還是GPT 3等等等,他們強項就只是找到序列詞組的關聯性,最21
Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科阿肥外商碼農阿肥啦! 認真回覆你一句,當前所有的人工智慧產品都是輔助,要完全做到無人最少起碼還要等個五 十年,如果你能理解當前大型語言模型的演算法,你就會知道他最終只能做到透過歷史數據 的脈絡預測而已。 當然,未來如果真的出現chatMedGPT之類的話,那也只是輔助醫生做出更精準的決策,更能9
openAI發明的chatGPT太強大了吧由矽谷公司openAL開發的chatGPT語言模型,能使用自然語言來回答人類問題 先上圖5
Re: [問題] 要怎麼讓AI記住一件事情?小弟本身是相關的研究領域的剛好在西恰看到就簡單回答,chatGPT當前是沒有所謂記憶這 件事的,他其實是用到一個Trick就是直接把你前面的對話直接併到當前對話,由於目前有 最大字數上限(印象中是4000還是40000,有錯還請見諒)超過就直接把你前面的對話都丟掉 ,所以你常常會發現他好像講一講就自己忘記了。 GPT系列本身其實就是有點像接龍一樣的語言模型,你問馬可就會去預測一般人類遇到最常2
Re: [問卦] 美軍陸戰隊學《潛龍諜影》紙箱潛行戰術,阿肥外商碼農阿肥啦! 其實這在機器學習/深度學習領域當前還是一個資安攻防戰的大問哉,尤其是圖像領域其實 從攝影機取得的數據,其實如果熟知數位訊號的話,其實對於機器取得的訊號只是256個數 值(對應PC的256色彩度)加上一個通道數量的三維數據,歸一化以後可以把數值256變成0到1 之間的浮點數,這樣問題就來了,現實世界人眼其實對浮點數差0.001不到的變化是很難察1
Re: [新聞] AI機器人ChatGPT爆紅 紐約憂學生作弊全面edium=facebook&fbclid=IwAR2F7vp--YvkSZGtMUlcvv9NipFo2CjETp0ng7cykSBZuMzgUi1Iz3i1 1PE 這個算是比較Lag的新聞了,已經有知情微軟已經有意把整個chatGPT跟Bing綁在一起了,微 軟投資openAI算是投資對了,不過倒也不是chatGPT用了多強大的技術。- 阿肥外商碼農阿肥啦!認真說,這幾年口說上字幕甚至翻譯,還有有字幕上語音這幾年都獲 得不錯的進展,包含openAI、Google、Amazon、Meta實驗室都有不錯的產出,而且這些都是 依靠當前所謂的多模態零樣本學習的大力進步,很多轉換錯誤或是機器音都減小很多,不 過偶爾還是會有出槌需要人工修正的部分。 所謂的多模態零樣本其實就是換一個思維過往很多工作需要大量標注工跟資料工程前處理來
- 認真說,AI"原創"論文或許很難寫 但"AI"輔助撰寫絕對是未來 不知有多少台灣理工科研究生每次辛苦做完研究後,好不容易寫成論文 結果不單單是指導教授讀不下去,自己看也覺得像小學生寫文章 這些未來都能靠AI解決
爆
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