Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?
※ 引述《csie68 (小春子)》之銘言：
: AI可能會取代"人力"
: 一些基礎的工作 就像現在的電動車
: 但不可能取代"人類"
: 因為沒有電 AI就無法運作 拔掉插頭 它能做甚麼？
: 所以結論
: AI會取代資工人嗎?
: 答案是 不會
: 因為資工系 是人 不是電腦
: 無論AI發展得多好 都無法取代人
: 因為他就不是人 怎麼取代？
: ※ 引述《xa56 (枒)》之銘言：
: : 東西會越來越進步啊
: : 只能說未來只有像設備工程師
: : 這種黑手而且一個當好幾個人用的
: : 才能活下去吧
: : 製程類的都可以靠ai了
: : 只剩改機修機這種雜活暫時沒人可以處理
阿肥外商碼農阿肥啦！
我只能說當前甚至往後十幾年都很難完全取代，除非真正的AGI實現了，那取代的可能不止資工人，而是整個人類社會了，想想看AGI都有人類智慧了，那鎖螺絲、自己修理自己或是檢測同類機器人都是很簡單的，那幹嘛還找人類黑手？
先說說像GPT-4即便是大成功的當下，很多企業要復現這樣的模型難度也是跟登天一樣
，整個複雜系統工程是OPENAI在標榜GPT-4可scalable的基礎，這邊說說Meta(Facebook)其實之前有實現開源的GPT-3，光是訓練重啟就花了整整五十次，其中有各種像顯卡崩潰、loss跑飛等等，這些都是需要建構好的基礎系統跟對於複雜系統的開發維護才能解決，不是說很輕鬆的事情。
https://i.imgur.com/pLsUJnR.jpg
這邊在說說這張圖，這是ICLR 2020的一篇Paper，充分說明當前DL的難點，這邊data A跟data B有一條藍色的部分是local minimum ，而白色星星移動點是模型初始值到鞍點，可以發現到隨機起始雖然都能始模型到達一定的低點也就是一定的精度，但是內部神經節點的激活功能卻完全不同，這也充分解釋了為什麼神經網路的解釋性那麼差，而且隨著參數量越來越複雜，可解釋就成比例下降，最近OpenAI拿GPT-4來解釋神經節點也發現這種現象，有些神經網路節點看似有對一些抽象概念激活可以解釋，但是有些連人都很難理解他激活了哪些概念。
而且當數據分佈發生變化，內部不變性也會改變，雖然說最近有一些研究認為現實世界的結構是共享低複雜高結構化的所以也間接證明爲什麼GPT-4可以處理很多一般性的問題，但是我們還是發現他對於高複雜度的問題像是數學等依舊是蠻差的，也剛好驗證了這類大語言模型更偏好kolmogorov複雜度低的預測，而他也確實學習到了其中的歸納偏置。
最後一點，就是當前基本上所有的模型都是基於類貝葉斯歸納原則的，若是要從哲學上探究勢必要挑戰卡爾波普爾奠定科學非歸納的認知論，否則要模型取代一門科學學科跟研究都是不可能的，尤其是模型在面對Out of distribution 的問題時當前基於梯度的反向傳播本質上是無解的，也就是為什麼我之前會說要完全取代資工/工程師很困難，最多是讓工程師未來不需要一行一行寫code僅需掌握一些抽象概念然後給模型優化方向跟目標來進行程式撰寫，而且撰寫程式的複雜度也會隨著越抽象門檻越來越高，因為你必須搞懂什麼樣的優化方向而不是顯式開發。
除非未來真的出現更好的學習算法或是我們真的完全可以復刻大腦，不然真的要離AGI還差很遠的，也就是LeCun說得當前深度學習還缺少世界模型、Hinton一直想找到能取代反向傳播跟梯度下降的新的學習算法的原因。但即使是這樣LLM也確實充分展現了他跟人類完全不同的強大力量，只是他現在甚至未來十年都仍需要依附人類之上。
以上
--
推推
學到了
好奇問問。一台會鎖螺絲的機器要多少錢啊？
這邊是假設AGI真的實現，那他不是只有會鎖螺絲，就像人類能自我急救、急救他人一樣 ，那就不是一台專門鎖螺絲的機器，他可以做任何任務包含知道自己哪個部位受損該如何 自救。AGI實現的話，人類社會就不需要存在了，那才是真正的大問題。只是當前人類離 這個階段還很遠，當前所有深度學習模型只是基於歸納式的模型，那就必須依附在人類之 上。
※ 編輯: sxy67230 (114.45.8.61 臺灣), 06/04/2023 07:48:33以螺絲來說現在早就已經可以自動給螺絲自動電腦視覺
對位自動鎖螺絲加扭力控制了，不用的原因是人比較便
宜，在中國請個OP打螺絲底薪三千加班後五千又乖又聽
話，不是高毛利跟高良率產業或者少子化找不到人幹，
什麼都導機器人導AI而沒有實際為產品帶來對應的價值
提升最後的結果都是放棄，好不好很需不需要是兩回事
。
你講的都是很籠統的話
很多機器手臂已經會互相修復和溝通了
只是還有太多發展空間
No 會說設備工程師難取代是因為背後的整套機制
不是單純某個動作 根本沒看到重點
譬如換機油 如何製造取得/如何運送到機器旁?
如何獲得最原始的各種原料?
這些都可以流程化 可以被流程化就有機會程式化
小朋友言論 =.=
在強尼戴普電影全面進化transcendence則有強調
有什麼原物料是無法流程劃取得的嗎?
超級AI如何解決原料取得跟安裝運送的問題
哪裡有問題都是用電
之後是核融合
你真的認為非核會成真嗎?
AI認知中的環境是人類認知中的環境嗎?
唯一最適合全面取代人工的是上太空，
在月球鎖螺絲、在水星挖礦之類的。
小朋友你提出來的東西都經不起考驗喔!
可以先進到這種水準的AI 就可以消滅人類了啦
你才在哪唬爛 光講甚麼可以解決 你馬上做啊只會放屁
ZZzzzzzzzzz
你講的好複雜喔講簡單一點是什麼
拿過時paper當專業？ 怎麼不拿LLaMA的paper 來說其
實現在大家訓練GPT-3以上的能力根本超容易。
一看就知道你不是在做NLP與LLM在亂發文啦，現況根本
不是這樣。
2023年，現在很多Open source要訓練超越GPT-3 的能
力，本跟超簡單好嗎。
所以LLaMa有GPT-4的參數量跟性能嗎？我這邊前面提到的就是OpenAI自己公佈他們訓練GP T-4的可scalable 的工程化細節，這個放眼到現在要復現跟GPT-4一樣參數的跟scalable 能力，依然是不容易的事情。然後這邊是拿完全復刻GPT-3的OPT-3來做對比，利基點要一 樣才能做比對，然後深度學習可解釋的問題在2023的今天這篇2020的Paper基礎學習算法 依舊沒有改變所以依然有效，光是今年4月就有相關研究在研究一些學習有效性問題也發 現GPT-2、GPT-3更傾向低複雜度建模了，建議DrTech先看清楚文章脈絡再回覆喔。 P.S. 過時的文章不代表完全無用，要看中間有多少翻新的成果，當然對於基礎學習算法 的研究很多都要隔幾年才出現一篇，這類基礎學理當前還是很薄弱的。
※ 編輯: sxy67230 (49.216.132.111 臺灣), 06/04/2023 14:44:02你跳針耶，你拿的論文是GPT-3等級的。
LLaMA有沒有GPT-4的性能，也要看細節，有fine-tune
的，特定任務，可以贏沒有特地fine-tune的GPT-4也很
正常。
至於你在扯GPT-4參數？ Open AI根本沒公布參數量，
你怎麼知道，你在瞎掰什麼。
歡迎拿論文或參考資料來佐證，而不是引用一篇paper
後，2成對，八成內容在瞎掰。
請教一下，哪篇論文或網址，有透漏GPT-4的參數量與
訓練細節的？ 歡迎站內信給我學習，我是從來沒看過
。
你的文章都不錯，看得出來一定的專業。難得此版有專
業的人願意發文。如有什麼誤解，也歡迎站內信給我些
指導。
我覺得你有點誤會了，這邊是兩個問題分開說明的。 GPT-4是沒有公佈他的具體訓練細節跟參數，只能知道跟GPT-3差不多可能更大。可以看一 下GPT-4 report第三頁還是第四頁他們有討論到他們整體系統已經經過優化能做到從小模 型直接推估出最終大模型的loss這點就算是你直接拿開源Llama 訓練都很難復現GPT-4的 工程能力，我的第一個問題回覆是指撇開模型效能不管來探討純粹工程複雜度，當然Llam a用1/10不到達到相應的效果是很好的，但是考量到未來萬一有想復現甚至把羊駝家族提 升到對應參數量那第一個問題就是要怎麼弄出跟OpenAI一樣的系統確保訓練穩定這件事， 所以我才會說是不容易的，不是要拿來說Llama云云之類的。 然後第二個問題關於學習算法問題可解釋的研究當前最多就是只有研究到GPT-2到GPT-3從 一些線索來推估GPT-4甚至整體LLM的可解釋問題，我覺得用這篇論文來說明沒什麼問題， 而且隨著模型更複雜反而會更難解釋模型到底學到了什麼的問題，所以當前的研究包含Op enAI他們自己的研究都不會考慮拿最複雜的研究而是從比較好下手實驗的模型來推估隨著 參數增加模型的變化並且預測到GPT-4也會有相應的可解釋性。 主要是我想表述的有點多又比較雜，造成誤會就先說抱歉。 這邊附註一下，我這邊其實是想說明的是我為什麼覺得當前模型很難完全取代資工人，從 訓練來看降低工程複雜度是還有辦法提升的，這需要有資工背景，而從可解釋性來看，當 前算法很難有一個我們訓練好就可以解決全部問題的模型，所以最終還是需要搭配各種系 統包含顯式Coding來解決模型不足。
※ 編輯: sxy67230 (49.216.132.111 臺灣), 06/04/2023 16:23:54南無阿彌陀佛
人力資源的取代是漸進的,一樣的工作成果,從10個人
漸進到5個人再到2個人
ai其實很燒錢搞不好用人才比較便宜
用做產品角度來 沒有人會做出符合全部市場的功能
根本不切實際 一定是漸進式先小規模再慢慢擴大應用
所以當然不可能完全取代資工人
好喔 你覺得不會就不會吧
在火星上使用遙控開車的技術不知道多久了
那請問你現在出門也用遙控方式開車嗎
為啥不會的理由，跟這個問題的理由一樣
有些機密，是因為在人的腦袋內所以才是機密
只要讓AI學會，就跟公開讓人查閱也相距不遠了
而就成本來說，當前用人來執行相關工作更便宜
我覺得樓主sxy講的很棒，因為能夠用正確的數學佐證
自己的主張。被許多人質疑是一件好事，代表有許多人
看到你的意見，但是也請不要過度放在心上，畢竟有
些人，嘴上講得好AI，但可能連crossentropy是什麼
都解釋不來。
推樓上還有樓主
笑死 拿一堆術語拼起來唬唬人還行
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首Po照理說AI最早也是需要資工人去寫 而且AI目前能寫的程式無非也是比較簡單的那種 為什麼有種說法是AI會讓資工人失去工作呢? 純粹好奇 --17
早期的 tape out 和電路設計也都是人工繪製的 後來線路設計變複雜了加上電腦普及就出現了EDA AI 輔助編程應該會更快到來，後續應該只要提供架構跟prompt 就能跑project 只懂套模的話大概無法發現AI設計缺陷，最先受影響的應該就是這種的吧 --
講個更直白的 自動化測試每個軟體工程師都能寫 但QA們有因為這樣失業嗎?? 觀察問題發生的脈絡 然後統整歸納 這是人類才能做得來的 電腦做不來
取代是遲早的 現階段不敢說完全取代 未來一定是完全取代 最後留下的是訂製AI發展規則的科學家委員會 人類的需求就是靠輸出來告知需求
不會都失去工作啦 得看你的工作是甚麼 放眼未來30年還是需要有資工人可以去 開發／維運 skynet 1.0 所以搞OS, GPU datacenter, distributed systems, AI algortihms的資工人還是很 需要 ....這些工作機會多在美國 會失業的是搞applications，而且只有半調子水準 的資工人2
蛤 說說自己的看法，畢竟以前混過119，現在剛好在這間又是被提到的系 現在的chatgpt，bert之類的模型，簡單來說就只是輸入大量前人從古到2021寫好的各種 規則文本下去train，之後根據問題開始玩文字接龍。如果是沒有train過的資料，比如說 明天突然物理界有什麼超重大突破，打破現在的物理規則，這時你請GPT解釋，你也只會
119哪間啦 説AI只能吃以前資料會被受限 程度實在太差 你讓AI長出手腳後 他就能自己做實驗 自己歸納1
你這就假議題阿 看影片就懂 非本科系轉職工程師！？營養系到軟體開發工程師心路歷程分享 4,889 views Apr 8, 2023![Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?](https://img.youtube.com/vi/amXRpb3jx8U/mqdefault.jpg "Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?")
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先講結論, 後面再從AI原理開始解釋. 1. AI會不會取代人類? 就目前人類技術所產生的AI不會取代人類, 但是不會使用AI的人會被懂AI的人取代. 2. AI極限在哪裡? 他的潛力在哪裡? AI的潛力: 將人類的抽象思考或概念轉換成與讓機械實際執行步驟的介面,![Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?](https://i.imgur.com/3677Fwjb.jpeg "Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?")
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東西會越來越進步啊 只能說未來只有像設備工程師 這種黑手而且一個當好幾個人用的 才能活下去吧 製程類的都可以靠ai了
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Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？只要是深度學習AI，原理都是把圖轉換成矩陣，通過神經網路作back propogation學習特 徵，在整個模型的運算過程中只有矩陣，不存在任何圖像拼接的過程 你認為圖很像，是因為那個tag底下的圖大多有類似特徵，模型通過矩陣學習到這個特徵 當然，也有一些generator的算法是會拿部分來源當輸出，不通過矩陣運算的，怎麼選也 是讓模型自己學，類似概念可以參考pointer network或residual network之類的算法![Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？](https://i.imgur.com/RWgqfIbb.jpeg "Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？")
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Re: 本來學ML是該轉路還是繼續鑽研一個ML應用要落地產生商業價值 在data scientist把model訓練出來之後 還有很長一段路才能真正進到生產環境 ML系統的複雜度其實非常高 從資料收集，特徵處理, 模型訓練, 模型測試, 一直到後面的模型部署，模型監測27
[討論] Ai 與 工程師嗨 感覺在AI日益強大的今日，應該思考工程師與AI的關係了。 雖然說精進自己都是最重要的，但提前做準備並沒有不好，畢竟選擇總是比努力更重要。 關於近幾天有傳出今年會發布GPT-5，也有描述到所謂的強AI，到底是不是所謂的AGI還並不 清楚。![[討論] Ai 與 工程師](https://bucket-img.tnlmedia.com/cabinet/files/consoles/1/teams/1/2022/10/sAVtDZkG03h1lm1MX52Wa9AH2mC1cCarzlfXwDiC.jpg?auto=compress&fit=crop&h=630&w=1200 "[討論] Ai 與 工程師")
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[討論] 如果被終結者追殺要怎麼活下來？昨天在YT上看到OpenAI開發的一個語言模型 透過閱讀網路上大量文章訓練的AI 可以跟人類流暢的對話 並且會持續學習進步![[討論] 如果被終結者追殺要怎麼活下來？](https://img.youtube.com/vi/PqbB07n_uQ4/mqdefault.jpg "[討論] 如果被終結者追殺要怎麼活下來？")
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Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪，剛好碩班是研究AI領域，以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上，透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論，Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型；相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。11
Re: [標的] 3443創意 跳水台空Google 辛辛苦苦追趕 ChatGPT 好幾個月，還沒拿出什麼具體對策，OpenAI 今日又火上 加油發表 GPT-4 模組，在這條人工智慧賽道別說車尾燈，Google 現在要擔心的是被 OpenAI 套圈了。但究竟 GPT-4 有什麼威能，和現在聊天好好玩的 ChatGPT 有什麼差別 ？![Re: [標的] 3443創意 跳水台空](https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2023/03/15085848/gpt-4.jpeg "Re: [標的] 3443創意 跳水台空")
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Re: [討論] 好像這一天會來：工科超越醫科推 pornstar : 這篇文先存, 20年後再回來看會不會打臉 02/04 16:40 推 IBURNER : 等到AI診對開放給一般人作參考 AB test的結果是醫生 02/04 16:42 → IBURNER : 判錯的機會比較高 這職業就被挑戰了 沒那麼難 02/04 16:43 如果懂AI就不會說這種話 講白一點AI就是歸納大量資料訓練出模型3
[問卦] AI未來發展有沒有可能有意識?AI現在可以說是顯學 而且一直會不斷發展進步 那會不會哪天真的有電腦學家搞出可以產生意識AI算法? GPT-3 參數：1750 億 GPT-4 據說可能是GPT-3的6倍參數 隨著電腦晶片技術的進步 還有一些AI模型設計的進步1
Re: [問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了這一波是十年前的AlexNet才開始讓ML實用化 以往都只是研究 AlexNet橫空出世 GPU+大型CNN 辨識率高 忽然讓一堆人想到 啊幹 原來GPU能幹那麼複雜的事情 所以從2012年之後 ML/AI的研究如同雨後春筍呈現爆炸性的增長 ML從事的人多 想法就多 推出的模型多 成功的總會有幾個