GPT-3的威力如此惊人，以至于很多人认为这意味着人类编写代码的终结。但在我看来，虽然它非常具有开创性，但现在就断定软件工程师会被淘汰还为时过早。如果您认为GPT-3会让程序员成为历史，那么您可能从未编写过代码，而那些以编写代码为生的人已经知道这一点。开发人员不会因为编写代码而获得报酬正如大卫威廉姆斯所说：“代码不是解决方案，而是让解决方案成为现实。”我们因解决问题而获得报酬。代码是解决问题的手段，但也是一项繁重的工作，也有难以避免的弊端。对于开发人员来说，编写代码很容易。在多层次的约束下，把一个问题弄清楚并解决，难度要大得多。这就是写代码和写软件的区别。GPT-3太复杂，无法扩展GPT-3需要大量专业知识，而且对个人和小型企业而言过于昂贵。OpenAI还表示：基于API的模型非常庞大，需要大量的专业知识来开发和部署，而且运行起来非常昂贵。除了大公司之外，任何人都很难从底层技术中获益。OpenAI解释了该模型只能通过API而不是开源的三个原因之一。它非常庞大，具有1750亿个参数的GPT-3使“仅”具有15亿个参数的GPT-2相形见绌。鉴于摩尔定律的消亡，我们在不久的将来不会看到此类模型在个人计算机上运行。也就是说，我认为这是一个暂时的问题。模型只能变得这么大，并且仍然具有成本效益。在某些时候，我们必须开发更小或更智能的模型，即使这需要完全不同的硬件。图片来源：unsplash我们还不相信人工智能银行或军事技术中的错误代码会明显导致大问题，但常规Web应用程序中的安全漏洞也可能是灾难性的（来自Equifax）。就像自动驾驶汽车一样，人工智能必须优于人类最高水平的性能才能让人们相信它。关于自动驾驶汽车的最大问题之一不是技术问题，而是哲学问题：它有多安全才足够安全？人们通常将此约束应用于高风险域。但鉴于代码在2020年渗透到大多数技术中，它有很多缺点。从技术上讲，这可以通过查看AI的代码来解决。但是当人们无法阅读代码时会发生什么？没有“软件工程师”，所有技术都是黑匣子。如果人类不写代码了，我们还能看懂AI写的代码吗？使用AI编写软件，人们无需花费数千小时来精通它。如果人们不擅长编写软件，他们将如何审查软件？由于这种知识损失，所有技术本质上都变成了黑匣子。人类社会愿意走到这一步吗？在不远的将来，如果第三方拥有的人工智能与人类无法维护的代码相结合，可能会带来巨大的商业风险。图片来源：unsplashGPT-3创建无代码编码文本界面GPT-3创建布局生成器。虽然在无监督学习的背景下确实令人印象深刻，但通过文本放置按钮的能力似乎是AI编写代码的一个小胜利。自1990年代以来，我们就有了可生成HTML和CSS的拖放式Web编辑器。自软件出现以来，自动化代码就一直存在并不断发展。甚至像RubyonRails这样的框架也会尽可能多地搭建通用代码，以节省应用程序开发过程中的时间。因此，虽然我个人怀疑GPT-3很快会出现更复杂的用例，但到目前为止我们所看到的并不全是软件工程师的工作。除了反对者，GPT-3是令人难以置信的。如果“真人工智能”的标准不提高，那么GPT-3就已经是“真人工智能”了。但是，虽然我相信编写代码会继续存在，但花更少的时间编码是一件好事。有无数的代码需要编写，有无数的问题需要通过技术来解决。如果编码可以委托给人工智能，工程师可以专注于更重要的事情，这可能是未来人机合作的新路径。
