Re: [討論] 有哪些工程師不會被AI取代的嗎？

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cmap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：
: ※ 引述《IsaacNewton (IsaacNewton)》之銘言：
: : 自從ChatGPT的出現，全球好像進入了AI快速發展期
: : 各大科技巨頭最近都在發展AI
: : 不管是研發AI軟體還是AI晶片
: : 感覺這幾年全球AI技術會大幅進步
: : 那問題來了，AI的快速發展很好沒錯
: : 但隨之帶來的是有很多工作可能被取代
: : 像之前ChatGPT已經可以寫成簡單的程式了
: : 還有AI繪圖等等也是非常夯
: : 現在感覺單純寫程式的都很可能被AI取代了
: : 代表那些寫C語言或是verilog是不是很可能被取代
: : 畫layout的感覺也很容易被取代
: : 現在AI繪圖那麼強，讓AI去畫layout應該不是問題
: : 有哪些工程師的工作是不太會被AI取代的嗎？
: 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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