前Google工程師主管:人類「寫程式」時代已經結束,讓Chatgpt或Copilot這類的AI去做吧!

前Google工程師主管:人類「寫程式」時代已經結束,讓Chatgpt或Copilot這類的AI去做吧!

曾是Google以及Apple的工程師主管、哈佛大學電腦科學的前教授麥特·威爾許 (Matt Welsh)在芝加哥電腦協會(ACM)上發表演講,認為ChatGPI和GitHub Copilot代表了「寫程式」這件事的終結。

麥特認為,寫程式即將由機器人所取代,包括ChatGPT和Copilot等技術。他認為,程式設計師將需要進化成為AI應用程式的「老師」——或許是產品經理或程式碼審查員,這兩種人類角色相對來說比較安全。但他說,未來的程式設計師,不要指望繼續從事實際的寫程式工作,因為機器正在接管這個角色。不過人類也不用太難過「反正寫程式這件事本身就很無聊」。

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麥特曾在Google和蘋果擔任程式設計主管職位,他在ACM雜誌的2023年1月版上發表了一篇關於這個主題的文章。然而,直到這次ACM的演講之前,人們才明確地意識到,麥特創立了一家初創企業來證明他的理論。

他現在是Fixie.ai的CEO,這是一個自稱為「大型語言模型自動化平台」的企業。它旨在使用ChatGPT和類似的機器學習程序幫助企業編寫客製化軟體。

「電腦科學已經完了」

麥特在演講開始時聲稱,「電腦科學已經完了」。

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「我認為這個領域將發生徹底的變革,」他解釋說,「如果你想想什麼是電腦科學這門學科呢?它一直以來都只是關於一件事情,那就是將想法轉化為程式。」

他接著說,寫程式在過去60多年中已經發展成為一種讓人類更容易理解程式碼的方式。他將1957年的Fortran與1964年的Basic以及2010年的Rust作了比較,但他說,就人類程式設計工程師來說,這三者在易用性方面沒有太大差別。

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「人們今天正在開發的程式和以往一樣複雜,同樣難以維護,同樣難以理解,同樣充滿了錯誤,」他聲稱。

GitHub Copilot讓麥特徹底重新評估了電腦科學的意義。「Copilot徹底改變了我們編寫程式的方式,」他說,「至少在我的個人經驗中,它是一種非常非常好的方式,可以加速我的發展。」

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他認為,Copilot已經是一個令人難以置信的產品。他說,「當我打字時,Copilot很好地完成了我的思維,它讀取我的思維比我想象的更多。」他補充說,Copilot「是一種極好的生產力提升,因為它讓我免於上下文切換。」

儘管如此,麥特認為Copilot的當前版本「只是開始」。他說,只有兩件事情缺乏會阻礙Copilot變得更好:更多的數據和更多的運算。由於這兩者資源目前都很豐富,他認為,「Copilot在一年、兩年或三年內可能就會達到這樣的程度:未來很有可能你在文件的頂部輸入幾行,它就寫了剩下的內容」。

未來的軟體團隊成員結構改變

麥特對未來軟體開發團隊結構的變化做出了一些有趣的預測。他認為,一旦程式設計師被淘汰,人類只能擔任幾種角色:產品經理和程式碼審查員。

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他說,產品經理的角色不會有太大的變化。

「想象一下,一個人類產品經理仍然需要編寫 PRDs(產品需求文件),如果你願意的話——這就是產品經理已經在做的事情,對吧?」

但在不久的將來,他說產品經理不再需要將PRD交給工程團隊,等待他們六周左右把東西生出來。「你只需要把PRD交給AI,AI在幾秒鐘內就能產生程式碼。」

當然,生成AI的早期教訓之一是,這些AI的輸出不一定是正確的。因此,他認為在一個沒有程式設計師員的未來,將會出現人類程式審查員的角色。

「我們如何知道程式碼是否有效?我們如何知道它是好的?它是否正確?當然,我們需要進行徹底的測試,測試非常重要——這不會消失。所有的CI/CD都是有用的。」

他認為,具有程式設計能力的人類將被賦予「審查和閱讀AI生成的程式碼,確保它有效,並且正在做正確的事情」的任務。

對於程式設計師和即將加入這個領域的人來說,他們需要成為AI的教師,而不是寫程式的那個人。「一切都是關於教AI,而不是編寫電腦程式,」他說。

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別難過!寫程式這件事,本來就很無聊

在這次演講中,很明顯麥特有動機讓傳統程式設計師變得過時,因為他新創的公司Fixie就是建立在利用AI寫程式的這個基礎上。不過,這也說明了他對自己的想法多有信心,才會決定要跳下來做。

尤其考慮到他本身就是前哈佛電腦科學的教授,以及長期在業界的程式設計生涯,你也必須認真對待他的預測,畢竟他本身就是一位對程式設計有著深刻理解的專家,他認為AI已經接近掌握這一技能,那麼就有相當的參考價值。

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「使用Fixie,你可以提供你想要做的事情的描述,Fixie會使用一組大型語言模型加上可以連接到外部系統的代理,為你產生一個結果——無論是對問題的回答,還是呼叫API,或調用工具,或在資料庫中進行更改。這些都是這些模型可以做的事情。關鍵是,我們不是通過編寫大量程式碼來做到這一點,而是通過教AI模型如何做到這一點。」

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此外,身為一個幾乎大半輩子都在寫程式的專家,他表示「寫程式這件事本身無聊」所以讓機器人去做吧。

「花時間做其他對你而言更有用的事情,」他建議,「對每個人來說,自己動手寫電腦程式並不是最好的利用時間的方式。」

對於當前還從事程式設計工作的人來說,他的這番話還有待商榷。但是這至少也是一部份未來將會發生的情形,因為ChatGPT的程式理解能力真的很強,因此我們人類可能必須要適應這個未來。

以下是他在芝加哥ACM上的完整演講內容:

 

 

 

janus
作者

PC home雜誌、T客邦產業編輯,曾為多家科技雜誌撰寫專題文章,主要負責作業系統、軟體、電商、資安、A以及大數據、IT領域的取材以及報導,以及軟體相關教學報導。

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