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Re: [討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎?

看板Tech_Job標題Re: [討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎?作者
xross
(xross)
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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?

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※ PTT留言評論
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DrTech 05/30 07:04Andrej Karpathy 自己都說他自己大部分時間都靠 AI

DrTech 05/30 07:04生 code 了,就代表生code需要人啊。怎麼取代。

bodple 05/30 07:52就就純軟有機會吧

bodple 05/30 07:55硬體 or IC光是爛RD生出一堆bug就養活一窩support t

bodple 05/30 07:55eam AI難啦

jobintan 05/30 08:24純軟可以靠堆技術債創造需求AI應該目前還辦不到吧…

tr920 05/30 08:31如果AI機器是未來很奴又聽話的勞工,碼農就是控制

tr920 05/30 08:31這些勞工的老闆

tgyhuj01 05/30 08:56取代不代表一定就要完全取代阿 減少人力也是一種

IBIZA 05/30 10:30其實就跟蒸汽機解放紡織業人力一樣

IBIZA 05/30 10:30以前你要聘幾百個女工, 機器代替人力之後, 幾十個工

IBIZA 05/30 10:31人就能弄出十倍的產量

k91011022 05/30 11:01設備阿 永遠有需求 ai越多機器越多

cwttt 05/30 11:51想太多喔,CAE能取代實驗阿,自動化取代作業員阿,

cwttt 05/30 11:51幾十年前一樣的論調,那現在呢?

dildoe 05/30 12:29如果都能全靠機器解決那島國玩代工就是阿巴搞笑中XD

a1234567289 05/30 13:02不是在討論code generation能不能好到取代人類嗎

a1234567289 05/30 13:02這文章裡面哪裡討論到code generation了

a1234567289 05/30 13:16我是覺得啦 直接說誰會被AI取代都是莫名其妙 現在

a1234567289 05/30 13:16因為AI的需求 反而使得傳統科學家的那群研究者變得

a1234567289 05/30 13:16更重要 也因為AI 萌生了AI Processor  AI Compil

a1234567289 05/30 13:16er之類的需求變得更多

a1234567289 05/30 13:19你說打趴以前專家?但你知道現在一堆AI model的演

a1234567289 05/30 13:19進幾乎都是傳統領域再加上可學習參數來的嗎?與其

a1234567289 05/30 13:19說取代或打趴 還不如說因為有了AI 他們能做得更好

a1234567289 05/30 13:24train model/執行model如何更有效率你難道不用發展

a1234567289 05/30 13:24hardware/software stack嗎? 如果沒辦法local tr

a1234567289 05/30 13:24ain/run cloud的需求也跟著被推升 試問取代的點在

a1234567289 05/30 13:24

a1234567289 05/30 13:29不用說的好像AI不用成本 不用硬體 不用支援的soft

a1234567289 05/30 13:29ware stack 不用fine tune 不用風險控制 就拿來直

a1234567289 05/30 13:29接能用

jasonkey123 05/30 16:42垃圾記者都沒被取代了...工程師還早吧

darkangel11905/30 18:21先取代記者