如同柯洁大败 AlphaGo 一样沮丧

[zhoumin9602]

一个经验丰富，敲码如神得程序员能够快速的实现需求和定位处理问题，靠的是丰富的知识储备，和活跃的编程思维，以及准备的问题检索能力。
但是这些靠时间和经历积累来的能力，好像在 ai 面前不值一提。一个普通的程序员好像也可以直接通过 ai 实现复杂的需求。
这样一个经验丰富的程序员还有多少竞争力吗，就好像柯洁面对 AlphaGo ，太有挫败感了。
但是围棋毕竟还不是一个只注重比赛结果的项目，更多得还是注重人类之间较量的过程，但是在公司敲代码，老板可是只关心结果。
这还能苟多久呀，好沮丧

[mesh]

@charlestang 上个月 V 站普遍的论调还是 AI 只能替代初级程序员呢,五年后不敢想了

[GeorgeWai]

AI 的本质还是排列组合，找到最优路径；可以进行非意识形态的创新；
下棋能赢是因为可以通过排列组合计算出最优路径，下一步怎么走，人脑的算力不够的；
写代码的问题，因为都是业务逻辑，或者借用前人的经验，或者抄，这时候 ai 就是强化版的搜索引擎；

[sentinelK]

@GeorgeWai “下棋能赢是因为可以通过排列组合计算出最优路径”

但目前的大语言模型以及编程模型，都在反复的证明，人类的编程、文章乃至语言，都是有统计学规律的。
你们以为你们在创造、编纂、写意。但实际上只是在某种统计学规律下的发散和随机。

人类之所以没有发现，是因为人类的大脑功率太低，不擅长发掘大数据下的统计学联系。

更何况，绝大多数的生产活动，都是在遵循既定的方法论，也就是既有最优路线与经验开展的。只是看你能不能承认与接受罢了。

[edisonwong]

ai 没办法解决企业内部的坑。即便你把公司内部代码都喂给私有化部署的 ai ，但 ai 也不知道你的公司的业务逻辑。这时候你的经验就发挥作用了。

[axinsoft]

DeepMind 几年前的 AlphaGo 纪录片记录了人类面对 AI 时心理上的巨大转变。这种转变不仅在围棋界，未来也必然会在各行各业上演

[zooo]

当年看柯洁对战 AI 失败后，就感觉各行各业的人很快就会经历和柯洁相同的感受，对自己知识的怀疑，甚至对自己做的东西/产品的怀疑，思考了比较久这个问题，实际上人做什么时候都是没有意义的，正如西西弗斯推动巨石一样，直面这种悲壮的无意义感吧，然后正常的生活。

AI 带给人类的冲击不亚于牛顿时期经典力学带给人的冲击，当时人们以为只要知道了每个物体/粒子的运动状态那么将来的任何事情都是确定了，也就是宿命论，有些人崩溃，有些人接受后仍探索人类的知识边界，慢慢地有了量子力学、相对论，并且这些基础物理给社会带了新的可能。

我们现在也处于巨大变革当中，AI 目前来看能够成为人类智慧的仓库，让所有人同时基于这个人类智慧仓库进行探索，想想看很多人学习了二十年可能还没到人类知识的边界，这下直接可以从边界处向外探索，并且是几乎所有人一起探索，这样不好么，我认为非常好，人类可能加速发展，因为几乎所有人都可以推动人类发展的不同领域。

[lwlizhe]

有用 AI 解决 Flutter 问题的人么，我咋感觉 AI 真的不行……
我知道的方案还用着你来教……你给我去看源码啊！

[mogutouer]

一天的活儿半个小时就干完了，不值得开心？怎么还忧上了

[plasticman64]

小时侯老师说 A 大败 B ，是 A 取得绝对性胜利的意思

[misaka19000]

娴熟的一次可以赶 8 匹马的马车夫，在面对蒸汽机和内燃机到来时，也很沮丧吧~~~

[cwcc]

AI 不能利用信息差来赚钱，也不能用来背锅，更不能用来控制和掌握权力，所以没什么好沮丧的。如果觉得你的工作能轻易地被 AI 取代，那说明你的工作本身也能轻易地被其他人取代。

[retamia]

并没有。我熟悉的音视频方面，AI 给的很多代码都是幻觉。或者是需求都达不到的，优化性能方面上也是出错的。

[ArrayBuffer]

- 我们有背锅的能力, AI 没法背锅
- 我感觉 AI 生成的代码还是需要 code review 的
- 让 AI 帮你做事的前提是, 你能准确详尽的表达需求

也许我们正在干的很多事情就是应该被 AI 取代呢?

[kassadin]

这个帖子我收藏了，五年后我们再来看看。希望到时候大家安好。

[520discuz]

@mogutouer 半小时能跑完的单十五分钟就跑完了，难道不应该开心吗？（最后平台就把半小时超时的限制缩短到 15 分钟，然后所有骑手都在骂）

[liuliuliucn]

@DigitaIOcean 能通过。

分析：​

​门的对角线计算​
门的二维对角线长度为：

4
2
+3
2

​
=5 米
若仅考虑平面内移动，5.1 米的棍子确实无法通过。

​三维空间的可能性​
实际搬运物体时，可通过三维空间调整角度。设门的平面为 xy-平面，棍子从门的一角 (0,0,0) 延伸至点 (4,3,z)，总长度需满足：

4
2
+3
2
+z
2

​
=5.1⟹z=
5.1
2
−5
2

​
≈1.005 米
即棍子需向门后延伸约 1 米，这在现实中通常可行（如门后留有空间）。

​动态调整的可行性​
实际操作中，通过倾斜棍子并利用门后空间，可使其投影在门的宽高范围内（ 4 米×3 米），同时总长度达 5.1 米。因此，三维空间中的路径允许棍子通过。

结论：​​
尽管二维对角线为 5 米，但借助三维空间的调整，5.1 米的棍子能通过 4×3 米的门。

[wnpllrzodiac]

@sentinelK 我觉得写代码也是类似的。可能以后 ai 写的代码就是黑盒的，人类完全不理解其中的逻辑和思路，但是测试就是能过，也能正常工作。类似现在的大模型，模型内部不知道什么原理。但是输入输出是符合预期的。整个代码编写的思路完全变了，不是怎么设计严谨的逻辑，而是怎么想方设法凑出正确的输出预期。不用理解为什么，照做就行了。但是这样，几十年的软件工程的经验全部坍塌了，那些架构师变的一文不值。

[hubqin]

换个角度，你可以从繁琐的编码中解脱出来，更专注于业务和需求。

[Genshin2020]

@misaka19000 所以马夫里也存在去学习开车的人，前者不停抗议，后者已经掌控新技能了

[la2la]

@msg7086 写测试用例前提是你得知道这段 SQL 解决的问题是啥，你看到数十个 case when, if 语句在叠加上脏数据处理逻辑，同一个表在在一个编辑页面里面来回 insert overwrite, insert into ，AI 处理这类问题还是需要一点特殊的调优的