程序員要被淘汰了
編者按：本文來自微信公眾號新周刊（ID：new-weekly），創業邦經授權轉載。
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GPT-4連代碼里的bug都能自己修，就不怕它自我進化，最后產生自主意識取代人類嗎？答案是：目前不會。但GPT-4要達到“完美”，可能也只是時間問題。
程序員要被淘汰了，這可能不是危言聳聽。
這個職業原本幾乎是“金飯碗”一樣的存在，技術門檻高、考驗創造力，收入也高。但ChatGPT的問世，改變了這種固有態勢。
最近這兩天，GPT還升級到了第四代——GPT-4。
要知道，上一代ChatGPT已經具有超強的語義理解能力。雖然這種能力僅限于文字處理，但也已經有公司在使用ChatGPT相關技術，替代掉一些初級程序員的工作了。
而GPT-4不光文字理解能力更高，還有超強的圖片理解能力，就連一些互聯網梗圖都能讀懂。
這還不是GPT-4的全部實力。在GPT開發者OpenAI發布的演示視頻中，GPT-4能根據一張非常潦草的demo圖，在10秒之內生成一個網站頁面。
10秒，是人類無論如何都不可能達到的速度，但AI可以。而且才100多天，它就躍進到了這個水平。
下一代GPT又會有多么強大的能力呢？這既讓人期待和興奮，又感覺有點后背發涼。
GPT-4，無所不能？上一代GPT并不是第一代，版本號其實是“3.5”。但因為其文字理解能力比較強，尤其對話交流表現非常“順滑”，所以才被稱為“ChatGPT”。
比起很多如同“人工智障”的AI助手，ChatGPT給出的回答更像人類，但也不是毫無漏洞。有用戶問過ChatGPT：“林黛玉三打白骨精是怎么回事？”
ChatGPT還真給胡謅出了一段故事，看起來有點像從網友二創作品中提煉出來的劇情。
林黛玉三打白骨精是怎么回事？/知乎答主@連詩璐
但拿同樣的問題去問GPT-4，它會提醒用戶不要混合《紅樓夢》和《西游記》的劇情。
ChatGPT有點像喝醉了在說胡話，而GPT-4保持了清醒。/知乎答主@連詩璐
如果你以為GPT-4的文字理解能力只停留在“語句”的水平，那你就錯了。GPT-4還可以理解“代碼語言”。
在GPT-4的產品視頻中，OpenAI總裁直接把一段1萬字的代碼發給GPT-4，讓它修bug。結果GPT-4只用了幾秒鐘就找到了bug，并且分點給出了解決辦法。換做是程序員去找，絕不可能有這個效率。
這次升級和更新之后，OpenAI還將GPT-4處理文字內容的上限拓展到了2.5萬個字符，這是ChatGPT上限的8倍。這意味著，GPT-4可以處理更大的信息量。
GPT-4更為突出的能力體現在圖片理解方面。
在OpenAI發布的產品視頻中，開發者給GPT-4看了一張“用VGA電腦接口給iPhone充電”的圖片，并問GPT-4“笑點在哪里”，GPT-4在條分縷析之后得出了結論：
“這張圖搞笑的地方在于，它將一個很大并且過時的VGA接口插在一個很小并且現代的智能手機充電口上，這很荒謬。”
GPT-4是懂幽默的。
更重要的是，它還能把對圖片和文字的理解結合起來，同步進行。
比如，給GPT-4一些統計圖表進行分析，GPT-4能高效地得出結論、發現問題，并迅速反饋給使用者。甚至直接把整篇論文截圖上傳給GPT-4，它都能在幾秒之內概括出論文的核心內容來。
將來，大公司的財報、銷售業務數據等內容，即便圖表內容再復雜、內容維度再多、數據量再大，只要不超過2.5萬個字符的限制，GPT-4都能分析得清楚。
如此看來，似乎GPT-4幾乎可以秒殺相當一部分人類了，程序員、金融分析師、數據分析師、音樂創作人（GPT-4可以自己寫歌）都要下崗。
至少，初級程序員會被淘汰。/微博截圖
GPT性能躍進，留給人類的機會不多了？
問題來了，GPT-4連代碼里的bug都能自己修，就不怕它自我進化，最后產生自主意識取代人類嗎？
答案是：目前不會，因為GPT-4也不是完美無缺的。
雖然它是多模態模型，目前已經可以處理文字和圖片兩種“模態”，這比ChatGPT只能處理文字的“單模態模型”進步了很多，但也僅限于此。
至少，目前它還分析不了聲音和視頻。后續的版本必然會覆蓋這些“模態”，以增強AI的理解能力。
事實上，對聲音的理解會更加復雜，比如一句話中的語氣、停頓都包含著信息。另外還有非語言類聲音，比如風聲、撞擊聲，以及聲音距離、方位的辨別，都是需要突破的點。而視頻圖像會更復雜，對這些技術的攻堅，勢必要耗時更久。
當然，這也只是時間問題。
多模態，類似于感官融合。/pexels
目前來看，它還有一個明顯的問題就是，容易產生“AI幻覺”，生成錯誤答案，并出現邏輯錯誤。
所謂“AI幻覺”，是指模型過于自信，生成的內容與提供的源內容無關或不忠實，有時會出現聽起來合理，但不正確或荒謬的答案，比如上文中提及的“林黛玉三打白骨精”問答。
中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏曾在接受采訪時指出，“ChatGPT的幻覺來自兩個方面，一是訓練數據本身，二是訓練方法。AI是通過海量數據訓練出來的，因此這一缺點也與大數據的問題一樣：數據很精確但錯得離譜”。
如果過于依賴AI，那么由這種幻覺導致的不準確性，顯然會影響一些業務的正常進行。這就意味著，人工必須對其反饋的分析進行復核，這是AI取代不了的職責和必要性。
AI幻覺，大數據繞不開的bug。/pexels
好在GPT迭代至今，其能力都僅限于被動響應。也就是說，不論是ChatGPT還是GPT-4，它們的信息讀取能力都只是對人類提問的反饋，而不會主動去評判或者分析。
這一點“被動”的屬性很關鍵，一方面能讓AI處于從屬地位，只會被動解決人類提出的問題。這一點，應當成為AI行業不可逾越的紅線，否則就會面臨很多麻煩，比如AI的自我演進，AI的權益和福利問題，AI越過防火墻進行監聽，甚至衍生出黑客行為……
另一方面，這也對人類提出了更高的要求，比如提問能力。
很顯然，GPT-4是根據指令進行分析的，那就是說，只有在指令或提問明確、清晰的情況下，GPT-4才能給出針對性的答案。否則，如果問得很淺，那得到的反饋也只會是和百科一樣的表面回答。
AI躍進，對人類的洞察能力提出了更高要求。/pexels
一個會讓人警鈴大作的消息是，著名金融服務公司摩根士丹利已經在實際業務中使用了GPT。
摩根士丹利的工作人員所面對的巨大內容庫，涵蓋了投資策略、市場研究和評論以及分析師見解等長達數十萬頁的內容。這些信息大多以PDF格式分布在內部網站上，需要瀏覽大量信息才能找到特定問題的答案，檢索起來費時費力。
而GPT高效的信息處理能力，讓這部分工作量得到了有效疏解。
但這也意味著，這部分信息處理類的初級崗位將要被淘汰，留下來的人必然要具備更強的洞察力，并且能提出好的問題來引導GPT。
所以，就目前來看，人類還不用為被AI取代而擔心，但絕對不能躺平大意，而是要不斷增強自己的水平，讓AI取代不了自己。
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