从去年11月底开始，ChatGPT的消息一次次刷新我们的认知，OpenAI公布的前几个版本我还只是震惊和感叹，可最近GPT4.0的公开让我彻底坐不住了，这已经超越了绝大部分人的能力，有这玩意儿还要啥搜索引擎。

首先，ChatGPT是什么？能进来阅读本文的人应该多少都知道一些，这里就不过多赘述，我们直接引用ChatGPT自己的介绍：

chatGPT是一个基于语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）的聊天机器人。它可以与用户进行自然语言交互，回答用户的问题、提供建议、分享知识等。chatGPT是由人工智能技术驱动的智能客服，可以在24/7的全天候为用户提供快速、准确的服务。

不难理解，ChatGPT就是一个可交互的问答机器人，只不过它比我们以往认识的问答机器人更加更加更加智能（它是质的飞跃，堪比蒸汽时代的内燃机），它不仅可以理解我们复杂的、甚至带点错别字的问题，还能基于上下文对答案进行优化和演进；它不仅仅只局限于文本消息，还可以输出文档、图片、音视频……

那么，ChatGPT的火爆问世，会影响我们现有的职业体系吗？

我认为是的，从目前外界对ChatGPT的测试来看，无论是文案整理、高考答题、leecode算法题、甚至GoogleL3工程师的面试，它都能达到中上水平，这不已经超越了大多数人的知识水平？毕竟它的训练数据是基于整个互联网数据。

 我们可以把它看作是提高生产力的工具，但至少目前还不是完全替代工作，但它可以极大地提高我们的工作和学习效率，这就让维持同等生产力下，人的比例就减少了，就好比以前做一个任务需要10人/天，现在加上ChatGPT的效率，只需要3人/天。

那么，ChatGPT会替代开发或者测试的工作吗？

这里我认为需要分开讨论，个人认为ChatGPT系列AI产品的问世和成熟，对基础编程会造成很大的冲击，毕竟理论上只要我需求拆解的足够细，ChatGPT就能帮我完成，更甚至可以对它做系列的业务数据训练和投喂，让它更容易理解和擅长你的特定业务需求，从而生成的代码就更加精准，这在以后我觉得都是很有可能实现的。另外从效率上讲，以前基于搜索编程，现在开始基于ChatGPT编程，理想状态下我们让ChatGPT来生成碎片代码、甚至优化代码、单元测试代码……你只需要搭好架子，调通程序，修修bug就好，这效率提升了，上面老板不得考虑下减少冗余人员？？？

下面用一个示例来说明，一个简单的需求拆分，然后用ChatGPT来生成代码碎片：

那么为什要分开说测试呢？一方面开发和测试的工作性质不一样，另一方面ChatGPT对测试的影响我觉得也是不一样，相比开发，我觉得如果ChatGPT在软件工程大量应用，那么测试反而是更加不可或缺，重要性甚至可能比现在要更加明显。

为什么呢？

一方面大量碎片代码是AI生成的，这样测试验证的重要性就更加不言而喻，毕竟要靠测试来保障最后一环的质量。虽然也可以让AI来做单元测试，但是这整体的业务流程、逻辑和用户体验不还得人来做（至少AI没进化到具有思考能力之前还得人来做）。

另外，ChatGPT是基于prompt交互式的问答模式，那么就需要对需求进行拆分到尽可能细的粒度，这样ChatGPT才能理解的更准确（有人猜测可能会诞生新的岗位——AI提词师），目前能把需求拆分到尽可能细的可测试粒度不真是测试吗！

所以现在做系统测试和功能测试的同学也不用慌，说不定后面测试真能越老越吃香，毕竟需求分解、测试分析、测试设计、系统测试能力正是你们的核心能力。

收录于合集 #测试感悟

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