伦敦出租车司机的遭遇,暗示了程序员的未来
发布时间:2024年06月06日
伦敦的出租车司机,特别是那些驾驶传统的黑色出租车的司机,可能是世界上最厉害的。
为了取得出租车的驾照,他们必须通过一项叫做“The knowledge”的严格测试。
在考试中,考官会给出两个地点,司机需要描述出从一个地点到另一个地点的最快路线。
这个过程需要司机记住伦敦数千条街道和众多的地标,对伦敦的地理位置有深入的了解,包括街道、建筑、公园、酒店、商店、剧院、餐馆等等。
为了通过这项1864年就引入的测试(当时只有马车),司机们需要花费几年的时间来学习和准备。
这个测试提升了伦敦出租车司机的服务水平,他们成为了活地图,同时也构成了伦敦出租车行业的巨大的门槛,一般人很难进入。
然后Uber来了,手机+GPS让最短路径规划变成一件任何人都唾手可得的事情,突然之间,“The knowledge” 不再是有价值的专业知识了,任何有驾照的人都可以进入这个行业。
结果是出租车的竞争更加激烈,平均收入下降了10%。
专业知识被新技术普及化,极大地拉近了新手和专业人士之间的差距。
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无独有偶,类似的现象也出现在了编程行业。
微软的研究人员做了一个研究,看看人工智能编程助手Copilot对程序员的影响有多大。
他们把志愿者分成两组,一组使用Copilot辅助编程,另外一组则不用。
两个小组的任务都是用JavaScript实现一个HttpServer。
结果不出意料,使用了Copilot那组比另外一组要快56%。
让人震惊的是:经验较少的新手从Copilot中获益更大。
AI助手Copilot通过训练获得了很多大量的专业知识,这些隐形的知识对新手非常有用,特别是在某些新手并不知道怎么写代码的情况下,瞬间生成大量、高质量的代码,极大地提升了新手的编程能力。
可是,对于有经验的开发帮助却并不大,因为他们本来就会,AI助手只是提升了编码的速度而已。
伦敦出租车的专业知识类似于编程界的编程语言、工具、框架、LeetCode......
这些专业知识也构成了程序员的入门门槛,也需要几个月~几年的训练才能掌握。
AIGC的出现,虽然不能像Uber那样对“The knowledge”进行降维打击,也将极大地降低这个门槛,会拉近新手和有经验程序员之间的距离。
对于水平一般的程序员来说,这不是个好消息,门槛降低,人数增多,有人可以进来抢活了,可能会带来工资下行的压力。
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程序员可以有这些选择:
(1)呆着不动
国外的AIGC工具使用受限,很多人连弄个账号这一步都迈不出去,而国内的大模型生成代码的质量还远远不够,所以呆住不动,短期内看起来影响也不大。
不过,如果看到某些同事生产率突然暴涨,一定得关注一下。
(2)往上走
我之前把软件系统的开发分成三个层面:
系统级、模块级、函数级
函数级代码生成,对AIGC来说是小菜一碟。
模块级设计,AIGC也展示了很强的能力。
所以这两块对相关程序员的冲击最大,新手抄起家伙(ChatGPT)就上来了。
对于系统设计,架构设计,程序员的经验还有护城河,AIGC还不太行。
程序员可以进入AIGC触及不到,或者比较弱的领域。
(3)跨界
AIGC赋予了程序员这样的能力:
一个做过嵌入式开发的程序员,可以在ChatGPT的辅助下,实现复杂的Python爬虫。
一个只懂一点儿JavaScript的后端程序员,可以实现复杂的前端界面
一个不懂Android的程序员,也可以实现APP。
......
通过跨界,程序员可以实现更大的价值,如果有好的想法,在AIGC的辅助下可以去独立实现。
(4)寻找新机会
在银行业,ATM的大规模应用和在线银行的发展,并没有摧毁柜台人员,相反,从1980到2020年间,银行柜台人员有所增加,这是为什么呢?
分析发现,柜台人员的职责发生了变化,他们转行了,开始提供更复杂的服务,比如财务顾问或客户关系管理。
这些员工可以帮助客户理解和选择信用卡,贷款,投资产品等,这些都是ATM和在线银行无法提供的服务。
AIGC的出现,开源大模型的“泛滥”,对算力的要求越来越低,肯定会进入各个行业,也可能让程序员出现转型。
我甚至觉得对程序员来说,训练、微调大模型可能会变成像Spring开发那样的基础能力。
在ChatGPT信息过载,各种消息满天飞的时候,不妨沉下心来在这方面学习一下。
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/ERRkqkPt1Tu82kSg_l8eVw
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