她在职场 | 在chatgpt开启的ai时代，写码的大家何去何从？

一位不愿意透露姓名的乡友在论坛发帖：在 chatgpt 开启的 ai 时代，写码的大家何去何从？ 

我的背景：大龄转码，去年读完了 cs 本科，目前正在读 cs 硕士。

最近用过 chatgpt 也正在用 cursor 写代码，感到非常惊艳也非常焦虑，真正有了自己马上就能被替代的感觉。我可以预见在不远的将来，学习代码的门槛会大大降低，domain expert/非码农的专业人士只需要有一些对代码的理解可以监督/纠正机器，不再需要数据科学家和软件工程师，与此同时，tech 的红利就不会存在，tech 的岗位会大大减少。我想请问大家对程序的未来有什么样的看法，以及有什么应对的建议。

乡友 崽崽 回复：

说真的我倒不觉得码农这种职业会被替代，工作场景中码农不止是码，更重要的是对业务的理解和解决实际问题的能力。模型对略复杂一点的业务代码还是无能为力的。

以及，模型再好，也需要人来 put into production，可以预见的是未来几年AI相关的应用会爆发式增长，这方面的 engineer 反而会有很大的需求。

当然 gpt 对于技术工作者来说，用的好能节约很多时间，把精力投入到攻克真正的难题上，所以我觉得是很有必要去熟悉并学会真正的使用这些AI工具。

乡友 康康 回复：

Developer觉得没那么快被AI替代。很多传统行业短期之内是没有办法大面积的 integrate AI 的，因为 compliance 的原因，大部分的写码工作必然还是要人来完成。AI 虽然迭代的很快，但带来很多数据上的风险并不是所有行业都可以接受的。

乡友 菠萝与西瓜 回复：

我是研究 system reliability 的，了解真实的系统 development lifecycle，并有涉猎到程序自动合成、程序验证和如何提高 reliability。从 reliability 的角度来聊一下～

就像前面乡友们提到的，复杂程序 gpt 是无法生成的。实际上程序自动合成是一个很大的研究领域，大家的研究成果还是比较初级的，程序自动合成也只能应用在少数情境下。一个很重要的原因是，一般的系统都要求 high reliability，比如99.999% availability guarantee 意味着每年只能有5分钟的 downtime。对于日常应用场景下的 web server，大家都是期待几个9的 availability；更不要说 life-critical system, 比如医疗、航天、通讯等等，对于 reliability 的要求有多高。（如果哪个航司告诉我 ta 们 rely on ai 开飞机，那我一定告辞。。）

如果细看 gpt 生成的程序，就算是简单的程序也有错误。只要存在一定错误的可能性，就很难直接应用到 production 中，一定要辅以很多 testing 和 verification 的技术，这些一定程度上需要大量人为 effort（gpt显然还无法生成 verification 和 testing 代码🤣 verification 和 high-coverage testing 本身都是有难度的 research topics；而且对于每一种新的 production，都要找新的方法，并非 one-to-rule-them-all）。

对于大型集群，程序本身不仅需要正确，在设计上还需要考虑 reliability（另外还有 high-performance 等）。比如对于大型集群，需要程序有一定的 redundancy，要考虑到 failure；这就涉及到很多选择，比如 stateful or stateless application design，stateful app 还需要背后failure-resilience storage system 的支持。现实中可能是大家吵个好几周才能定下的 design 🤣。目前的 ai 还无法做到。

在流程完成的公司，写代码和 deploy 代码的时间甚至可能达到1:1——写完代码以后，还需要进行彻底的测试、code review、设计 deploy strategy（对于大型集群需要 gradually apply changes, 并且时刻 monitor system health）、fall back code（有错误时如何快速回滚）。这些的复杂度是相当大的。

更何况 gpt 实际上还无法合成复杂逻辑的程序（试过几次，都告诉我生成不了，只能给 example🤣），相比于 production code 里简单的业务逻辑就要上千上万行的代码复杂度，而且需要 make them reliable, gpt 需要一种质的算法提升（比如和程序自动合成/验证技术相结合），我们还暂时无法看到这个技术的难度和可行度（我打算去做做看🤣）。

总之目前 gpt 的存在提供了很好的辅助（然错误其实繁多，并不 reliable），但无法被依赖。从无到有是一个质的飞跃，但从有到 exquisite (reliable, high-performance, etc.)，我相信也需要一个质的飞跃。这个飞跃需要多久，就不得而知了。

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