整理 | 王启隆

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

“自然语言代替了编程语言,大大地降低了程序员的门槛。现在,ChatGPT 将全球的知识库和代码都放在了你的手中,只要有想象力,人人都能成为「新程序员」。在不远的未来,新的应用市场会产生,大多数工具都会被重构。”

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随着 GPT-4 的问世,“AI 时代”逐渐从闲暇时间的谈资变成我们身边正在发生的事实,一道疑云开始在许多人的心中萌芽:程序员的工作会被取代吗?就在 3 月 29 日,马斯克、图灵奖得主等数千 AI 专家紧急呼吁暂停训练比 GPT-4 更强大的系统,期限为六个月,理由是这些模型对社会和人类存在潜在风险。

面对这些问题,CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛在天风证券「如日方升 2023 春季策略会」和「新程序员大会(NPCon):AIGC 与大模型技术应用峰会」上进行了解读:

  • 现在 GPT 正处于 iPhone 4 时刻,而不仅仅是 iPhone 时刻。

  • GPT 应用将迎来大爆发时代,大多数软件、开发工具和工作流程都会重构。

  • 程序员的技术栈会发生许多变化,编写 Prompt 是新时代的必学技能,确定性编程依然重要。

  • 这是 AI 的“大航海时代”,有人获益、有人受损,所以需要新规则。

  • 成为“新程序员”为时不晚,AI 时代人人都能成为开发者。

直播回放:https://live.csdn.net/room-iframe/programmer_editor/2OmZkkQB

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ChatGPT 发展的速度史无前例

以下为蒋涛的演讲实录:

世界上有很多人已经用过 ChatGPT,其中包括了很多“老程序员”,而今天我想讲的是:什么是“新程序员”?

我自己就是一名老程序员。我从 1991 年开始写代码,一直写到现在,期间开发了一些软件。1999 年互联网出现后,我们出品了《程序员》杂志(现《新程序员》)、成立了 CSDN 的网站、创办了程序员的出版公司博文视点、还有面向程序员的培训机构传智播客,这一切都是在为程序员服务。

移动互联网时代到来时,我也曾感到焦虑,不知道该如何服务社区。后来,我选择投身投资行业,投资了许多公司。在 2017 年我重新加入 CSDN 之前,我一直在进行投资,直到我意识到人工智能的崛起为程序员发挥了更大的作用、提供了机会,于是回来重新整顿 CSDN。

当时我注册了一个域名,叫 AI100,寓意“AI 会改变百行百业”。当时我写了三个句子:人人都是开发者、家家都是技术公司、中国需要建立自己的技术生态。

现在看来,这三句话要成真了。CSDN 的注册账号是 8700 万,而注册用户在排重以后是 4200 万,去年新增了 600 万用户。这新增的 600 万用户里,新增用户中有 60% 都是大学生和高中生,高校计算机专业学生覆盖度 90%,非常的年轻化。

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今年是兔年,在十二年前,2011 的兔年我们也迎来过一次“移动时代的大变局”。当时中国移动市场有 9.5 亿手机用户,其中 1 亿是 3G 用户。现在又一个兔年到来了,GPT 的问世让全世界都“惊天动地”,盖茨最新的文章都被刷屏了,“AI 的时代已经开启了”。

这个三月,科技巨头公司推出了很多新产品,全都是大模型和应用;其中大部分是微软发布的,此外 MidJourney 和 Adobe 三月也发布了新产品。

连科技巨头都行动得如此快速,这是闻所未闻的。而且,OpenAI 的这次投资可能是有史以来最成功的投资。我们进行了一些流量统计,统计数据截至 2 月 23 号:微软 Bing 的流量没什么变化,在最近可能略有上涨;然而,原先流量极少的 OpenAI 从 12 月底开始,流量飙升,在那时,它的流量就已经超过了 Stack Overflow。所以,微软在 Bing 上花的钱可能已经被 OpenAI 颠覆了。当然,Stack Overflow 的流量其实也没有骤降,如程序员社区传闻的那样的“突然死亡”,事实上它是在缓慢下降。

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GPT 的能力本身进化非常快。ChatGPT 最初发布的时候,正好美国在开 NeurIPS 大会(Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统),有大概全球 4 万个机器学习和神经网络的博士参与,这些专家在看完 GPT 的发布后都惊呆了。

然后,2 月份微软 Bing 就集成了 GPT,紧接着 3 月 15 号 GPT-4 立马就发布了,这时候人们还在琢磨这个技术,结果还没琢磨完,22 号插件市场就推出了。我的资料也在随着行业动荡不断更新,直到这场大会的前一天晚上还要改。

我以前讲过“技术社区的三倍速定律”,就是说每当某个技术报告出来的时候,就会有人来忽悠大家:又有新技术了!但是,这种技术真正进入这个领域了吗?主流市场或者是开发者,真的在使用它来做应用了吗?在技术社区中,有没有真正讨论它呢?

在 2012 年至 2013 年之间,机器学习得到了很大的发展,这是因为 ImageNet 在深度学习领域技术推进;后来到了 2016 年,机器学习又因为 AlphaGo 出现了进展。从博客文章的数量上也能看出一些端倪,下面就是我们按年发表量统计的 CSDN 的博客文章,可以在人工智能、机器学习这些领域都看出这种趋势。

但是,我们改用月份来统计了 ChatGPT 相关的文章:去年 11 月有两篇文章,12 月有 1200 篇,而到 2023 年 2 月份有了 6800 篇文章,3月份到目前为止我们最新的统计是 11000 篇文章。以前的博客数量是按年增长的,而 ChatGPT 是按月增长的,这个发展速度几乎要赶上币圈了。

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GPT 开启了 AI 编码的“软件 2.0 时代

今天我的主题是“新开发者时代”,我之前重启《程序员》时,写过“新程序员时代”。行业内原先有很多单模型的研究员,像微软公司本身就是最早投身 AI 的公司之一,但是,微软最近解雇了一批做 OCR 的研究员,他们是世界上最顶尖的 OCR 研究人员之一。

然而,GPT 通过迭代取得了巨大的进步,这个进步让大家感到惊讶,因为通用模型出现了。通用模型可以直接理解文字和图片的含义,可以编写各种类型的文章,甚至可以编写代码。人类不再需要单一的 OCR 模型,而是全部采用通用模型。因此,第一批失业的,就是做单独模型的研究员。

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那么,ChatGPT 为什么这么厉害?很多人都说 AGI(通用人工智能)要来了,但其实盖茨自己也否定了这点,这可能是因为他看到了一些后期产品的演示还存在着边界和缺陷。前天我和百度的李彦宏进行了交流,我们也谈到了这个问题,他说其实真的是因为参数规模超过了 1000 亿,导致了一个突破。

这个突破是什么呢?OpenAI 的科学家解释说,数据背后有很多隐藏的知识。当模型的训练量不够,或者参数量不够时,你容易出现过度拟合的问题,进而出现很多错误。但当到达足够大规模和参数量时,它的预测就能接近于人类,并且拥有很强的理解和推理能力。当然,大模型仍有缺陷,这也是盖茨说 AI 还没到达通用人工智能级别的原因。

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GPT-4 的发布,让以人类编码为主导的软件 1.0 时代进入了以数据为驱动编码的软件 2.0 时代。GPT-4 可以进行视觉概念理解,让模型结合字母的形状来画一个人——但我们有让 GPT-4 用 CSDN 的形状去模拟一个人,最终没能折腾出来。GPT-4 还能与 Stable Diffusion 进行结合,用来生成草图。

当然,GPT-4 也能编写游戏,昨天我与今日头条的高管聊了一会,他告诉我,他使用 AI 写了一个跳一跳程序,最终只花费了一个小时。虽然这些案例都用了很多现成的东西,但足够证明 GPT 能够很好地理解需求,并不断改进。

GitHub 的行动也非常迅速,因为它已经在微软旗下了,所以早就整合了 GPT 进去。现在 Copilot 不只能编写代码,还能翻译、处理 PR 和写文档,提高程序员的生产力。这是很有价值的事情,因为程序员的人力非常宝贵。

我们可以看到,新版的 Github Copilot X 不仅可以识别开发者输入的代码内容,显示报错信息,还能对代码块的用途进行分析和解释,生成单元测试,给出 debug 建议。所以新程序员所需的能力,可能与过去不一样了。但是,GPT-4 编出的代码能力,是否真的提高了呢?

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所有的工具都会被“AI 化”一遍

目前 GPT-4 的做题能力是很强的,但事实上它的编码能力并没有显著提高,相比最高的比值,它只有 67 分,主要也是因为它没有进行调优。我们也试着使用GPT-4 在 LeetCode 上面刷题,最后发现 GPT-4 在容易的题目上得分非常高,高达 72 分,但在难题上的得分就没有那么高了。

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为了解决 CSDN 上许多用户的问题和需求,我们对 AI 编程做了一个评测标准,并以无人驾驶为灵感分成了五个等级:C1、C2、C3、C4、C5。

  • C1 级别的 AI 编程,就跟输入法一样,打一行会自动补全提示;

  • C2 级别的 AI 编程,会在程序员打完一行代码之后预测后面的代码;

  • C3 级别的 AI 编程,可以生成完整的函数代码,并且可以基于一段代码之后生成代码;(ChatGPT 就在这个级别)

  • C4 级别的 AI 编程,能够生成一个完整的模块,完成不同编程语言的互译;

  • C5 级别的 AI 编程,将可以在无人帮助的情况下完成独立的一个任务。

ChatGPT 就是达到了 C3 水准,它的测试结果是惊人的满分,而 GPT-4 我们还没有测完。程序员日常的编码工作,已经从过去用开源来集成,到现在用 AI 进行组合,所以程序员每天 80% 甚至 90% 的工作可能用 GPT 就能完成了。

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但是,开发人员的工作不仅仅是写代码,其实现实的工作还覆盖了确认需求、建流程、做开发、进行架构模块设计、模块设计、测试等软件开发周期中的多个流程中,而 GPT 在每一个流程中都可以辅助完成。当然,到最后上线运维的最后”一公里“、甚至最后“一毫米”工作还是需要人工操作、人工确认的。

所以,开发并不只是写代码这一个过程,实际的过程会复杂很多,最终这些工作可能就不是直接用 GPT 来取代,而是集成 GPT 在里面。总之,所有的工具都会因此被“ AI 化”一遍,律师已经拥有了成熟的工具 DoNotPay(世界上第一个机器人律师,https://donotpay.com/),医生和设计师这些职业的 AI 工具还没有出现,但这些职业最终肯定也会受到 AI 赋能。

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AI 应用生态已经形成雏形

前面提到,我是一个老程序员,我从 1991 年开始学 DOS,学 C 语言和 Windows,需要学 LAMP、学 iOS、还要学云原生。而现在的人学什么呢?现在的人不需要再去学大模型技术,而是学 Prompt,用语言去和机器对话。

自然语言代替了编程语言,大大地降低了程序员的门槛。CSDN 的口号叫成就一亿技术人,现在我认为可以给这一亿再加一个“0”了。未来操作系统的整个结构也与以前不同,ChatGPT 已经学习了所有的资源库和代码库,使用智能计算资源进行调度,通过 API、Plugin 和 Fine-tuning 报读给开发人员。因此,我们讨论的是应用程序和接口该如何发展,这也是本场大会的主要话题。

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Prompt 编程其实是比较复杂的,因为 ChatGPT 与以前的操作系统有很大的不同。过去用 Windows 操作系统时,可能有上千个 API,需要查找特定 API 参数的值。ChatGPT 是一个包容所有知识库的工具,可以根据场景提出各种需求。

如果作为一个高级前端开发者,就应该提出更详细的要求,因为写得很短的 Prompt 是难以理解的。这就像开发者与产品经理之间的沟通一样,信息量越丰富,对方的理解就越深入。如今这种 Prompt 编程方法备受青睐,在 GPT 出现的早期就有家 Jasper 公司,将 GPT 用于写作,提高了文案生产能力,最终赚了 8000 万美金。

之前我和李彦宏谈话,他对于 Prompt 的理解也是很深的,他认为「智能涌现」这个东西必须要靠提示词来勾出来,没有一个统一的 API。如果写的提示词不一样,最终 ChatGPT「涌现」出来的东西也不一样。

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如今,每天都在出现新的 AI 应用,3 月 23 号,OpenAI 也发布了第一批插件。目前的 AI 应用都还是早期阶段的,比如能帮你翻译一本书、帮你读论文、帮你分析亚马逊评论……但大家要知道,当年 iPhone 出来的时候有什么应用?滴滴是在 iPhone 问世三四年以后才出现的,所以如今表面上能看到的都是小 case,真正的大应用会在未来出现。

其实先前很多人都把 ChatGPT 当成 Chatbox,当成个人助理,但实际上它是调动全球资源和计算资源的操作系统。ChatGPT 插件出来之后,大家才恍然大悟,这些东西就是操作系统的“App”,实际应用阶段要开始了。ChatGPT 的插件可以解决很多问题,例如 Open AI 官方浏览器插件解决了信息不实时的痛,还有官方的代码解释器、开源资料托管插件这些实用的插件。

美国那边最近流行一个非常“聪明”的智能计算引擎,Wolfram,它就可以算各种各样的问题。本来 ChatGPT 只有预测能力和逻辑能力,插件就给它提供了计算能力,用户在问 GPT 问题之后,GPT 就可以调用它进行计算。尽管 GPT 本身是一个通用大模型,但它还可以通过插件的方式集成第三方能力,变得更加强大。

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成为“新程序员”,为时不晚

那么,“老程序员”该怎么办呢?我认为,“早参与、早收益”。因为未来的每一个流程和方法都要被重新构建,所以在 3 月 22 号,我给 CSDN 全员写了一封信,信上建议所有人都要用 GPT,希望大家把自己的工作流程都 GPT 化。但我们现在是否为时已晚呢?我会为大家讲解一下过去的历史。

移动互联网的“iPhone 时刻”是 2007 年,那时候“安卓之父”安迪·鲁宾在开车时收到了一通电话,说乔布斯发布了一款革命性的产品。鲁宾停下车,在手机上看完了 iPhone 的发布会。但事实上,移动应用的一个巨大爆发点——微信,是 2011 年诞生的,TikTok 的普及则更晚一些。也就是说,从 iPhone 推出到移动应用真正大量普及,历时四年。

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iPhone 用了四年,AI 应用是处于第一年还是第四年?其实现在已经是 AI 应用时代的第四年了,不是第一年。很多人都说今年是“AGI 元年”,但其实 GPT 是从第 1 代逐渐演变到 4 代的,到今年已经是第四年了。

2018 年,初代 GPT 刚问世的时候,我的投资团队就跟我谈过,聊到大模型的前景。然后,李志飞(语音搜索应用“出门问问”的创始人)也跑到了鹏城实验室跟高文院士谈过这个问题,但那时候没有人能看懂 GPT,还没有理解透彻。总之,如今的这个时间点,已经接近了各种丰富应用被开发的时刻。

再回顾一遍历史,会发现 2007 年的时候,连 App Store 都还没出来,苹果公司是在 iPhone 发布了半年后才推出了应用商店。ChatGPT 插件是过了两三个月推出来的,相比之下速度真的很快,这也是这场大会举办的主要原因。

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昨天我就看到推特上有位小兄弟,在零编程基础技能的情况下十分钟就开发了一个浏览器插件。这证明“新程序员”

不需要很多代码经验,也可以创造出东西。最近很多人都说要“学 ChatGPT”,但聊天对话其实没什么好学的,真正要学的是以下几点:
  • 第一、学会表达,学会善用 Prompt;

  • 第二、学好英文,前沿技术的英文资料更新速度更快;

  • 第三、发挥想象力,开始行动。你会发现全球的知识库和代码都在你的手中,你可以创造任何东西,只需发挥想象力。

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InsCode:让写代码像写文章一样简单

那么,如何释放你的想象力呢?这就要介绍我们即将发布的一个名叫 InsCode 的产品。它可以帮助你快速开发 GPT 的应用

InsCode 的研发初衷是因为我们收集了 30 天内在 CSDN 上的搜索热词,光是“安装”这个词就有很多人搜索。我自己在 AlphaGo 时代也有过这样的经历,当时我找了七篇相关的文章,花费很长时间才解决了安装Python环境的问题。不过现在有了 InsCode,就不再需要麻烦地安装一些东西,它可以缩小每个人从想法到产品实现之间的距离,让写代码像写文章一样简单

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InsCode 里面有非常多的模板,各种语言环境都不需要再自己去安装了,用户除了导入模板,也可以直接导入 Github 上的开源项目。有些模板是官方制作的,但用户也可以自己动手制作。未来,我们还可以为这些模板添加计费、打赏和奖励机制。无论你是要制作应用程序、游戏或小程序,这些模板可以极大提高你的开发效率。

这就是我们 InsCode 要实现的目标——让大家像写文章一样简单地写代码。当然,写代码需要先理解自己的需求。现在 InsCode 已经进行了公测,每个人都可以尝试玩一玩,看看能否写出自己的第一个 GPT 应用。

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那么,这个产品是如何做出来的呢?首先是运用了 ChatGPT 的能力。其次,yetone 做了一个开源项目叫 OpenAI Translator(项目地址:https://github.com/yetone/openai-translator),台湾开发者 doggy8088 将其做成了电子书的翻译版本。因为 CSDN 经常开会,所以我们的闫辉想到了一个点子:我们能不能在开会时使用这个工具?于是工作团队花了几个小时的时间,完成了这个应用。

InsCode 体验地址:https://inscode.csdn.net/

我认为这个新时代需要更多的资源注入,如今的程序员和以前不一样了,新程序员是新时代中最大的动力。我认为将来只有两种人,一种人是用上 AI 的,一种人是没用上 AI 的,所以“先用上、先受益”,这也是我们今天召开这个大会的主要目的,谢谢!

 
 

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