本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。

GPT-3的強(qiáng)大功能令人驚嘆，很多人認(rèn)為這意味著人類編寫代碼的終結(jié)。但在筆者看來(lái)，盡管它十分具有開創(chuàng)性，但由此得出軟件工程師會(huì)遭淘汰結(jié)論還為時(shí)尚早。

如果你認(rèn)為GPT-3會(huì)讓編碼人員成為歷史，那么你可能從未編寫過(guò)代碼，這是那些以編寫代碼為生的人早已知道的。

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開發(fā)人員獲得報(bào)酬并不是因?yàn)榫帉懘a

正如大衛(wèi)·威廉姆斯所說(shuō)：“代碼不是解決方案，而是要將解決方案實(shí)現(xiàn)。”我們得到報(bào)酬是因?yàn)榻鉀Q了問(wèn)題。代碼是解決問(wèn)題的一種手段，但也是一項(xiàng)繁重的工作，也有難以規(guī)避的弊端。

對(duì)于開發(fā)人員來(lái)說(shuō)，編寫代碼很容易。在多層次的約束條件下，澄清一個(gè)問(wèn)題并解決它要困難得多。這就是編寫代碼和編寫軟件的區(qū)別。

GPT-3太過(guò)復(fù)雜，無(wú)法擴(kuò)展

GPT-3需要大量的專業(yè)知識(shí)，對(duì)于個(gè)人和小型企業(yè)來(lái)說(shuō)太過(guò)昂貴。OpenAI也表示：基于API的模型非常龐大，需要大量的專業(yè)知識(shí)來(lái)開發(fā)和部署，而且運(yùn)行起來(lái)非常昂貴。除了大公司以外，其他人很難從底層技術(shù)中獲益。

為什么模型只能通過(guò)API而非開源，OpenAI解釋了三個(gè)原因中的一個(gè)。它是巨大的，擁有1750億個(gè)參數(shù)的GPT-3使“只”有15億個(gè)參數(shù)的GPT-2相形見絀。

鑒于摩爾定律的消亡，在不久的將來(lái)，我們無(wú)法在私人電腦上看到這樣的模型運(yùn)行。也就是說(shuō)，筆者認(rèn)為這是一個(gè)暫時(shí)性的問(wèn)題。模型只能變得這么大，而且仍然具有成本效益。在某種程度上，我們不得不開發(fā)出更小或更智能的模型，即使這需要完全不同的硬件。

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圖源：unsplash

我們還不相信人工智能

銀行或軍事技術(shù)中的錯(cuò)誤代碼顯然會(huì)造成很大問(wèn)題，但常規(guī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序中的安全漏洞也可能是災(zāi)難性的(來(lái)自Equifax)。

就像自動(dòng)駕駛汽車，人工智能必須比人類的最高水平還要高，人們才能相信它。自動(dòng)駕駛汽車的最大問(wèn)題之一不是技術(shù)層面上的，而是哲學(xué)上的：它達(dá)到怎樣的安全系數(shù)才算是足夠安全?

人們通常將此約束應(yīng)用于高風(fēng)險(xiǎn)域。但是鑒于2020年代碼滲透到大多數(shù)技術(shù)中，它存在著很大的下行空間。從技術(shù)上來(lái)看，可以通過(guò)查看人工智能的代碼來(lái)克服這一問(wèn)題。但是，當(dāng)人們無(wú)法讀懂代碼時(shí)又會(huì)發(fā)生什么呢?

沒(méi)有“軟件工程師”，所有技術(shù)都是黑匣子

如果人類不再編寫代碼，那我們還可以理解人工智能編寫的代碼嗎?

有了人工智能編寫軟件，人們就不會(huì)花數(shù)千個(gè)小時(shí)來(lái)熟練掌握它。如果人們不擅長(zhǎng)編寫軟件了，又該如何審查它們呢。在這種知識(shí)流失的情況下，所有技術(shù)實(shí)質(zhì)上都變成了黑匣子。人類社會(huì)是否愿意走到這一步呢?

在不太遙遠(yuǎn)的未來(lái)，如果第三方擁有的人工智能和人類無(wú)法維護(hù)的和代碼組合起來(lái)，有可能會(huì)帶來(lái)巨大的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

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圖源：unsplash

GPT-3創(chuàng)建了無(wú)代碼編碼的文本界面

GPT-3創(chuàng)建了一個(gè)布局生成器。盡管在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)情況下它確實(shí)令人印象深刻，但通過(guò)文本放置按鈕的能力對(duì)于人工智能編寫代碼來(lái)說(shuō)，這似乎只是微小的勝利。

• 20世紀(jì)90年代以來(lái)，我們就有了拖拽式網(wǎng)頁(yè)編輯器，可以生成HTML和CSS。
• 自軟件開始使用以來(lái)，自動(dòng)化代碼就已經(jīng)存在并在不斷發(fā)展。甚至像Ruby on Rails這樣的框架，在應(yīng)用程序開發(fā)期間也會(huì)盡可能多地搭建通用代碼來(lái)節(jié)省時(shí)間。

因此，盡管筆者個(gè)人懷疑GPT-3很快會(huì)出現(xiàn)更復(fù)雜的用例，但我們目前看到的它能做的并不全是軟件工程師的工作。

撇開反對(duì)的聲音，GPT-3是令人難以置信的。如果“真正的人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)不會(huì)再變高的話，那么GPT-3就已經(jīng)是“真正的人工智能了”。

不過(guò)盡管筆者相信編寫代碼的編寫會(huì)繼續(xù)存在，但花更少的時(shí)間編碼是一件好事。有無(wú)數(shù)的代碼需要編寫，還有無(wú)數(shù)的問(wèn)題需要通過(guò)技術(shù)來(lái)解決。如果能將編碼托付給人工智能，工程師們能將精力放在處理更重要的事情上，這或許是未來(lái)人機(jī)合作的新路徑。