点此链接阅读体验更佳：财迷‖护城河深也可能失业:GPT系列应用对医疗、物流和IT业可能之影响
本文中图片绝大部分由AI创作
财迷按：在之前的文章中，财迷已经盘点了以ChatGPT和GPT-4为代表的AI应用对一些行业可能的影响：
1）诸如记者/教师/公务猿/律师这样的职业的岗位数量可能会因为ChatGPT可以减少事务性劳动而被削减。
2）大量的画手/游戏美工/电影美工/设计师可能会因为ChatGPT+Midjourney的组合而失业。
3）初级的会计/金融分析师职业岗位也可能会因为事务性劳动减少而被削减。
4)游戏与电影工业：因为成本降低，好莱坞大片和米帝各类游戏的市场竞争力会更强。
5)建筑设计/工业设计：AI软件将会极大地提高设计软件的效率。
6)生物制药行业：AI软件可以提高制药行业的生产效率。
7)军工行业：AI可以极大地提高战场感知能力和复杂信息的操控能力，导致军备产生代际差异。
今天的文章中，财迷决定精选几篇知乎高赞文章，让大家了解ChatGPT和GPT-4可能会如何影响医疗、物流和IT业这样的护城河较深的行业——从这几篇精选文章中，我们可以看到，AI对这些行业也会有大量渗透，这些行业的护城河虽然较深，仍然免不了会有失业。
A) 就医疗行业而言,”影像检验已经黄土埋了半截，内科一只脚踏进棺材，外科的葬礼发生在肉眼可见的未来”。
B）就物流行业而言,GPT系列应用几乎可以重构整个物流行业。
C)就IT行业而言，一些初级的编程工作都可以由ChatGPT或者GPT-4来处理。
简而言之一句话：即使对护城河较深的行业，GPT系列应用仍然可能导致部分从业者失业——当然，也有可能带来一些新的岗位需求。
希望各位能借此更深刻地认识到AI应用的重要性——宏观上看，如果神州不能够快速接受并应用这些新型科技，在新一次的科技革命中，神州恐怕会全方位与米帝及其盟友拉大科技代差。微观上看，即使是护城河很深的技术行业比如医疗和IT行业，都会有人因为GPT系列应用失业，遑论其余行业？
隔几天财迷另有长文，敬请期待。
以下为财迷精选文正文：
ONE. ChatGPT在医疗行业的应用
作者：匿名用户、唐旭等来源：知乎著作权归作者所有。
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我是外科医生，干过手术机器人、医疗人工智能研发。
Chat-1Q到ChatGPT，短短5年时间，其所取得的进步着实让人震撼。
我的看法是:以目前人工智能的发展速度，影像检验已经黄土埋了半截，内科一只脚踏进棺材，外科的葬礼发生在肉眼可见的未来。
医生这个职业不会消失，医疗行业这个舞台仍在，但主角已改。影像以肺结节检测、肾脏三维重建检测Q为例:肺结节检测可以在3min内完成，精度和准确度超过人工，假阴性概率远低于人工;肾脏三维重建可以在15min内完成，精度可以达到2mm，自动分割病灶，判断病灶性质，时间是人工分割的5%，成本只有人工的5%。
外科以穿刺导航系统:为例:利用人工智能三维重建DICOM数据，分割病灶，规划穿刺路径，在红外双目测距仪观测下，利用多轴机械臂Q完成穿刺，轻松突破人工操作的精度，针对5mm级别的病灶，一针到位率接近90%(绝大多数三甲医院的大夫而言，10mm病灶已经是极限)的整个链条在三十分钟内完成，完全可以实现全过程自动化，只不过现在处于伦理考虑，将最后一步穿刺动作保留人工操作。
约翰霍普金斯Q的Star手术机器人，几平已经可以独立完成肠管缝合Q，这是软组织手术机器人的重大突破。
医疗体系实质上还是师徒传承制的手工业，在工业化时代格格不入。
医疗服务Q的价格增速快干经济增速，这种不可持续的增长是全世界范围内的难题。
医疗服务昂贵，其根本原因在于手工业有着高昂而固定的边际成本，无法大规模低成本扩增产能。
社会问题的解决方案，永远倾向于社会运行成本最低的那一个答案。
人工智能当然会误判，但误判概率会越来越低，更何况和人工智能诊疗系统9、自主型手术机器人所的超低边际成本相比，这一点误判不值一提。
精选评论：
@四不四撒：影像确实ai优势太大了
@556663：在真正的外科佬眼里，现在所谓的人工智能跟玩具区别不大，说难听点不过是人工智障，失去外科医生的操作，这些现代的医疗设备与破铜烂铁无异。别的不敢说，就神经外科来讲，这些现代医疗设备离开外科医生的双手就是个笑话。
@阿白回复 @556663：看病不敢说，但是手术绝对是时间问题。机器的精度是取决于造价，而手术方案是要靠数据堆积。而这两点肯定可以通过时间堆出来。路径可能是从辅助医生手术，来积累数据，从而完成那些通用性强，重复度高的手术。当然不可能全面取代医生，毕竟医疗需求今后也会大增。属于利好双方。
@逸之 回复 @556663：天真了吧，你自己说失去外科医生的操作就无法完成，就已经印证设备精度上已经做到了，就等AI的学习和发展了。以AI指数增长的学习能力和决策速度，取代只是时间的问题。最后只需要大量的分诊员和操作员就可以完成诊疗治疗过程了
@苯宝宝：昨天手术遇到一个左肺动脉肺叶分叉处门钉淋巴结，翻来覆去搞了2个多小时才搞定，我当时就在想人工智能铁干不了这活. 即使精准建模，这一步也做不到，目前的检查无论是CT MR都不行。就算做到了，淋巴结质软和质硬会决定阻断动脉的策略。另外，肺组织和胸壁有无粘连，粘连的程度严重不严重，血管的弹性怎么样，筋膜硬不硬，厚不厚，好不好分离，都影响手术策略。真要代替的话，我觉得关键技术有两个，一个是能把人体扫描地非常细致，分辨率要达到分子层面，全方位无死角地看一遍，同时还能判断质地，另一个是要有非常高密度的压力温度感受器的操作手，密度要像人手上的神经分布那么高。然后我觉得即使是这种情况，也要有医生在旁边，万一有紧急情况就开胸处理。
@勃天机回复@苯宝宝：：以后割包皮这种让机器来，你们就专门干那种
@牟山琪：内科诊断和处方很容易实现AI替代。外科操作可太难了，目前的科技即便是科幻片我也只能想象机器人辅助手术，或者独立完成简单的编程手术。想要全面取代外科医生，在理论上也是可行的，哪怕是最复杂的脑干肿瘤切除或者心脏置换，只要有流程，理论上机械都可以替代人手完成，所有术中并发症的处理以及手术路径可以通过大样本学习获得。但是为此需要投入多少力量开发这样的系统不得而知，目前还没有投入开发实践的可能，毕竟在AI领域，人类才处于刚刚起步的阶段。
@图灵喵回复 @牟山琪：内科诊断也没那么容易。患者给了AI错误信息怎么办？不依赖患者，完全靠机器检测？那你算算成本。@小小：其他科有可能。但居然敢说外科会被干爆的，估计你没做过几次主刀吧
@躺平的程序狗回复 @小小：自动驾驶也是时间问题，就特斯拉公布的几十亿公里L3数据，只出过几次事故，这比人类驾驶员好太多了，只不过人们想要的是自动驾驶0失误而已。你想想光刻机纳米级的操作，这精度和稳定性不比医生强？替代外科医生只是时间问题。
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利益相关：我就是基层大夫，我前几天用chatgpt询问过深静脉血栓和老年性下肢浮肿的鉴别诊断。实际效果比我去查论文和指南快得多。
完全可以。
甚至不用chatgpt这种级别的，找个if else 的逻辑库，鼠标点选各种症状，就能替代一半以上的基层医生。
真的。
什么是合格的医生？能够及时更新自己的知识，用丰富的知识判断病人的症状，做出最合适的治疗方案。
这不正是电脑最擅长做的事情吗？
别觉得医生有多神奇，医生也记不住那么多知识的。
你想想高三时候你的那些知识，现在还能记得多少？还记得二元一次不等式怎么解吗？还记得族序数和周期相同的元素有哪些吗？族序数是啥还记得吗？
用不到的就会忘，医学生也一样。考完药理，就没几个人还记得酚妥拉明的不良反应了。但心血管科的非常熟，因为他们经常用，但心血管科就不知道环枕筋膜挛缩造成的头晕怎么治疗了，因为他们不熟。
不熟的就会忘记，这是所有人类的通病。但电脑软件不会忘啊。他们能记住所有的疑难杂症，比人类强得多。
我一直建议基层推广这种诊断软件，这会大规模提高基层看病的规范性和准确率。
真的，都不用ai级别的，有个if 判断的就行。
现在类似产品已经很多了，比如心电图，现在90%的临床大夫不看心电图了，只看机器上自带的诊断。
化验室早就是以机器检测为主了，检验技师只负责把样本放上去。
大医院的影像科辅助读片软件已经开始推广了，对细小问题的检测率高于影像技师。
临床诊断也一样，而且不用未来，现在把所有指南拆解做成数据库，供医生检索，就可以取代一半以上的大夫。
很多大医院大夫看不起指南，但要知道，基层医生能读指南的已经是勤奋好学的典范了。
别迷信什么几十年的从业经验，很多老大夫一套诊断用了几十年，根本不更新自己的知识体系，还不如生搬硬套最新指南呢。咱们国家基层医疗质量堪忧，所以大量的病人往三甲跑。
三甲爆满，基层冷清，医疗资源不均衡。
有了诊疗软件，可以统一基层的诊断水平，不管是北京还是陕西的农村，基本诊疗水平都会趋于一致，这样会有效提高基层卫生系统的工作效率，为分级诊疗打好基础。
这事情其实早该做，之所以一直没人推，大概是医生们怕自己失业吧。
精选评论：
@萧溪：GPT会虚构论文，虚构出处，虚构专家，真假参杂，这点要小心。
@eric520回复 @萧溪：你問問題之前，可以先跟他要求說：确认问题：在回答问题之前，先读懂并确认问题的意思，避免出现误解。不确定就不要乱猜：如果我不确定答案或不知道相关信息，我应该承认自己的不知道，并向用户寻求更多信息或建议。确认答案：在回答问题之前，我应该仔细查阅可靠的资料，以确保提供的答案准确无误。提供来源：如果我无法确定答案的准确性，我应该明确告知用户，并提供相关的来源或资料。不随意添加信息：在回答问题时，我应该仅限于回答问题，不应该随意添加信息或假设情况。我会尽力遵守这些建议，以最大程度地避免可能出现的错误或误解。
@ukigumo：看了答主回答，我反而觉得它可以成为医生的好工具，但是代替不了医生医生可以总结出问题，而患者则常常无法正确提问。
@九命：不要高估病人的素质，正如用了gpt才发现，高效率的提问没那么简单。病人也未必能准确描述自己的症状
@唐旭回复@九命：没关系，那就培养基层医生专门负责问诊。按模板问，问完了转换为医学术语。这个不难。
@遗憾止于今日:关键是很多病人难以描述出他们的症状，得考经验丰富的医生来引导他们
@Kirle回复@遗憾止于今日：ai引导不是一样的吗。还有无限耐心，跟你把病史嗑得清清楚楚
@BPEYJZ回复@Kirle：人类有个巨大的优势就是经过长期练习之后，人类判断其他人类的情绪的能力任何AI都不能比较。
@陈宇梵回复@Kirle：去年就有一部日剧主讲从病历反推病人真实病因的，如果是AI的话可能分析的更快，但数据的实际收集还是得靠人去发现，很多细节因素的引导或询问是Ai无法真正理解的，就像moss也要禁止比喻或反问这类说法。
TWO.ChatGPT在物流行业的应用
作者：lucas2323
来源：知乎
著作权归作者所有。
ChatGPT刚刚出世，就俨然引起排山倒海的风暴，的确是难以置信，机器不断从人类语音分析中学习，并且可能比我们中的许多人更聪明。在未来几年，它可能会帮助我们比较日常购买的商品的价格、规格、优缺点和可负担性来做出决策。简单到列一份食品杂货清单，知道从哪家商店购买更便宜，或者复杂到为自己或爱人选择医疗保健，甚至股票购买。
当然，我本人和读者，估计您也是物流人，我们更感兴趣的是它对物流供应链领域的影响，该行业如何从中受益？我们首先从物流供应链信息方面，我们可能从以下方面获益。
1. 发现并提供需要的信息。
Ø 从世界上任何港口出发的航空公司/海运公司时间表-无论是客运/货运航班、散杂货船、集装箱运输公司等-均按需提供。Ø 任何国家的海关信息、关税、税收、法规，或在不同国家之间进行比较，了解如何寻找最佳方案。Ø 任何设施、国家、港口、集装箱、起重设备等的基础设施详细信息和规范，只要信息可在公共领域获得。Ø 任何产品的安全数据表。Ø 对实习生或学生进行物流方面的教育。
2. 风险评估和管理Ø 根据最新新闻报道或历史天气报告选择您的运输路线，以避免潜在冲突或已知的恶劣天气模式。因为有新闻报道某港口可能发生罢工，您可能就开始考虑驶往其他港口卸货，如果大洋某处风暴概率加大，您就应该绕开那条航线。Ø 根据其证书、索赔、延误、事故、船只/飞机的历史记录等来选择承运人。Ø 根据供应商的财政实力、历史业绩、基础设施等从供应商处采购。Ø 尽职调查，确保不与受制裁的个人或公司进行交易。Ø 处理危险货物的信息。
3. 人力资源管理Ø 人才获取不仅基于应聘者在面试中的表现，还基于其社交媒体帖子、公共互动、非强化技能或人才等。Ø 通过ChatGPT提供的资源，在供应链的各个方面进行培训，以留住和发展人才。Ø 根据季节性和历史需求，将员工安置在不同地点，以管理资源。
4. SaaS-软件即服务Ø 使用ChatGPT创建软件，根据业务需要设计和规划内容。例如，一家做航空货运的公司可能只需要航空运输航空公司的信息。Ø 业务绩效分析，帮助发现需要改进的薄弱领域。
聊天机器人影响各种供应链运营？
同时，供应链和物流都是关于库存管理和运输的。目前为止，几乎所有事件都是手动的，既昂贵又耗时。这就是我们所说的聊天机器人革命或会话机器人的革命。仓库可以自动化拣货过程，同时简化传统的试错的拣货方法。车辆的GPS集成将有助于管理人员关注交付进度，同时了解燃油效率。无人驾驶车辆和机器人的集成有可能节省最后一分钟的运输成本。内置物联网设备和相应的传感器可以跟踪恶劣的外部环境。例如，如果要交付的物品容易受到温度变化的影响，这些传感器会发出警报，并在出现不利情况时通知相关人员，这进一步降低了损失和损坏的可能性。所以，无论您考虑的是管理端客户端的运营，Chatbot的开发都是行业的福音。
物流供应链聊天机器人开发最关键的影响之一是客户与公司的互动。机器人具有广泛的前端和后端通信的能力，从而促进任务协调，进而改善整体业务运营。一些实时影响包括：
1， 客户订单Ø 从计算机接收订单Ø 跟踪订单进度Ø 更新延迟或取消的订单Ø 使需求与供应保持一致，以实时处理订单
2， 仓库管理Ø 跟踪库存Ø 根据要求安排交付Ø 跟踪订单信息Ø 更新仓库位置
3， 车队信息Ø 了解运输中的车辆Ø 随时了解整体维护、闲置或故障。Ø 采取必要步骤以防车辆故障。Chatbot在物流和供应链管理方面的优势
Chatbot通过计算机驱动的机器人简化任务和日常活动的优势，Chatbot开发已经给行业带来了冲击。从订舱到跟踪货物、管理库存到更新车队信息，拥有聊天机器人应用程序将物流和供应链行业提升到一个新的水平。该技术得到了人工智能的支持，这进一步促进了实时对话。这不只是让用户实时更新。我们来看看这个技术如何为供应链行业带来好处，以及聊天机器人应用程序如何加快管理流程：
实时提高生产力：坚持这样一个事实：聊天机器人应用程序与各种其他开创性技术相结合，如语音识别、人工智能和NLP。这使得应用程序足够聪明，能够了解客户的偏好，并相应地调整交付。
Ø 改善客户的总体体验：通过自动化日常任务，如更新CRM、安排会议和生成文档，聊天机器人不仅可以降低运营成本，还可以通过减少员工执行重复性务来提高员工的整体生产力。使他们能够专注于其他重要任务，从而努力提高绩效。
Ø 货物清单自动化：从挑选产品到更新软件，安排发货到通知故障，聊天机器人可以满足需求。该行业不再需要雇佣人力来完成所有工作，使用智能机器人，它可以在更短的时间内以更高的精度执行相同的任务，同时减少错误的可能性。
Ø 提高客户参与度：考虑到聊天机器人可以发起客户对话，获得有关问题的见解，并根据需要进一步帮助他们，与人类相比，他们在协调方面要好得多。此外，这些都是计算机生成的机器人，因此可以全天候使用，这意味着用户在提出请求后不再需要等待。
Ø 性价比很高：聊天机器人开发最重要和引人注目的好处之一是降低了维护和运营的总体成本。通过用聊天机器人开发服务取代基本的人工工作，管理者可以为员工分配重要任务，同样也可以节省成本。此外，聊天机器人在事件发生之时就通知车辆故障，降低了后续损坏成本。
实话说，AI技术的前景我们目前仍然很难预料，有些潜在的风险现在也许还无法预知，对于这些科技大佬大把烧钱进行的事业，我们以“躺平”面对显然是不对的，正确的态度应该是积极了解，积极学习，尽力探知这些新技术再我们行业领域的创新应用，就算我们没有赶上拥有这些迷幻的新技术的机会而赚得盆满钵满腰缠万贯，至少并不会让我们再新技术遍地开花的时候，我们的同行已经大获其利的时候，我们还不明所以不知所云，那时，我们大概率已经落后同行太多。
THREE.ChatGPT和GPT-4在计算机行业的应用和影响
作者：匿名用户、张云聪、waker240等
来源：知乎著作权归作者所有。
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我是游戏公司的，公司里的程序员使用Copilot + ChatGPT Plus已经很久了。这个东西和使用者的认知有关，是效率放大器，不存在替代关系。找了会一些程序的策划来使用和写，发现越不会代码的人使用效率越差，有的人甚至连问题都提的很差。这个东西就是独狼神器，过去有一些工程师叫做十倍工程师，用上这个之后变成二十倍工程师。
精选评论：
@AaronJin：之后不用GPT就和不用IDE的概念是一样的，无非就是增效，但是当生产力上去后，生产场景复杂度会成倍提升，该用程序员的还是要用，20年前word形态的网页谁还看得上，GPT现在已经能量产了，但是没市场了
@呼欸:曾经我不喜欢写注释，觉得注释浪费时间，感觉是同一个意思重复了两遍。现在我疯狂写注释，因为注释越清楚，AI 写代码的效率就越高。总体上比我亲自写要快得多。
@影子传说:乐观点，一百倍工程师，这个东西感觉是龙珠里变身超级赛亚人，战斗力提升100倍
@MorrisXu：根据最后一句话的逻辑，还是会替代
@张Ender回复 @MorrisXu：你就不懂了，工作效率提高带来的从来都不仅是岗位减少，也同时有需求的增加。一赠一减后大概率和原来差不多，淘汰的只是适应慢的人。
@瞎说什么大实话u：作为一个程序员 肯定愿意用十几个不同的gpt-4 开一个自己的公司啊 你猜是程序员学着代替其他职业来提问容易 还是其他职业学着用gpt-4容易？至于消费能力 看的就是谁能在用更少的资源的情况下满足其他人的需求 以产生剩余价值 纯粹的程序员作为喜欢干创造性工作的人 没有什么抵触啊
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不少对计算机不太了解的人，会拿一些别的行业被机器和程序取代的例子，来思考程序员行业，认为他们与机器打交道，产出的东西都是软件，应该是最容易被被取代的。
然而，这种思维忽略了太多关键的细节：
首先，现在计算机相关行业的规模大小，只是人们对计算机需求的万分之一不到，只因为现在的技术达不到，才只能做到现在的规模。几乎各行各业都有用程序做到某种程度自动化的需求，但是因为计算机软件技术的落后，现在完成许多自动化的成本过高，导致这些需求被抑制了。而ChatGpt这样的技术，则是提供了方案，让不少的行业可以被程序自动化，那许多程序自动化无法进入的行业，也都慢慢开始会被计算机行业变革，这中间，都还是需要程序员来把ChatGpt这类AI技术作为一种工具来实现的。这就会催生更多的对程序员的需求。
实际上，程序员在工作中，每编写一个可以复用的函数，每一个封装好的类，每一个编程框架，每一个软件，都是在制造可以取代自己的工具，因为在未来有同样需求时，随便一个人都可以调用它实现你以前需要几天几个月甚至几年实现的功能。然而，计算机行业正是一次次这样的取代自己中发展起来的。每次出现特别好用的工具时，都可能带来一次行业的繁荣。比如，高级编程语言的出现，使得人们不再需要使用汇编去编写程序，以前十个人的工作，现在一个人就能干好了，那程序员行业需求变少了么？不，因为程序更容易写了，以前许多用程序实现成本高于其收益的事，变得有利可图了，资本大量开始涌入，带来程序员行业的井喷式发展。以前魂斗罗这样的游戏是世界顶级团队才打造的出来的，现在unity/Ue等游戏引擎的发展，现在一个初学者就可以独立完成了，甚至十年前需要顶级团队打造的游戏，现在的独立制作人也能做出来了，这使得游戏行业从业者越来越多。深度学习技术的发展，又催生了自动驾驶等行业的火热。
反而是如果有一天，计算机行业无法再出现新的革命性技术，无法持续让未来一个程序员顶现在十个程序员用，那计算机行业估计也就走到头了。因为那时候，资本将不再能发现有新的行业可以被程序低成本取代，计算机行业将进入漫长的寒冬。
程序员行业不会因为新的可以取代一部分程序员工作的技术出现而消亡，反而会因此更加繁荣，但是，对于一些不去革新自己知识的程序员本身，是有被取代的可能的，正比如，现在还在写汇编的程序员越来越少，如果你坚守一个旧的被取代的技术栈，不去学习新东西，不去把新技术当成自己工具的一部分，那被会用新技术的程序员取代也确实是指日可待。
另一方面，我以前的回答中也说过，如果所有程序员的工作都能被取代了，那程序就可以自己给自己更新换代了，以它的效率来看，如果它能给自己更新换代，并且做得比人快，那么GPT-4很快就可以自己更新自己推出GPT-5了，然后是GPT-6，GPT-7… 然后那它很快就能让自己的智商提升到超越人类一百倍，你连智商不足200的爱因斯坦提出的相对论都理解不了，你认为你还能理解智商是人类100倍的机器的思考过程么？到人工智能奇点出现的时候，你一个智商才100多的猴子，凭啥认为人工智能连你个猴子的工作都取代不了？
因此，人工智能奇点之前，程序员一定存在。奇点之后，没有任何职业程序想取代还取代不了的…如果它想。
精选评论：
@温翔：有一个趋势还是很明显的，即NLP可以作为编程语言了，比SQL这种要更易用
@freedom-block：程序员不会越来越多，以前十个人的代码工作量，用gpt可能只需要2个人去做，会提高这个行业的门槛以及内卷，换句话说100个人的代码量，也可能只需要一个人，只需要这个程序员只需要懂得多，那么就可以通过gpt得到辅助，通过微调迅速完成。所以大部分人被优化是必然的。从企业的角度，如果一个人就可以完成，我为什么要养两个工程师，哪怕给一个工程师提高待遇，也比养两个划算。
@你开心就好回复 @freedom-block：但是需求也会扩张，不论是需求难度还是数量。
@沧海蜉蝣 回复 @freedom-block：：以前写个游戏多麻烦啊，现在unity这些引擎出来后，需求是多了还是少了呢？很多东西不是没有需求，像智慧城市，每个城市都有需求，但是成本太高，不划算，所有只有几个大城市能搞。要是有个新技术出来，让智慧城市的开发成本大幅降低，各个城市马上就会上马智慧城市项目。
@Mallow：资本大量涌入实现行业繁荣不假，但类chatgpt大模型会让编程的门槛大大降低，对行业是好事，但对于程序员就不一定是好事了
@知客北回复 @Mallow：我觉得就现在gpt的coding能力只会拔高行业门槛，以前可能面试算法题给个实现，讲讲优化思路就行。现在一般的实现gpt就能写出来，但是质量不高。对于使用者来说，就需要更高的鉴别能力，反而要掌握更多算法知识和深入理解语言的细节。
@confess回复 @Mallow：是的，我觉得最后一点特别重要，好多人还在关注chatgpt生成代码的可维护性和可扩展性，事实上，以后出了问题还可以直接针对新需求完全重构代码。
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我从刚开始的天天用它生成代码, 到现在摸清楚了, 基本上不用.我如果当初学习编程的时候使用它, 我想我会很开心很有效的学习. 并且如果我现在需要学习新的东西或者编程语言/框架的话, 我也会优先使用它作为辅助.
目前来说, 它生成的代码都很难实际使用. 越深层的东西, 它越没用.如果你用它生成一下基础的(你可以网上一搜一堆的) 代码, 那它基本不会出错. 所以真的很适合任何领域的新手. 稍微进阶一点的代码, 它生成的又慢, 出来的代码又难用, 不调整都用不了.
精选评论：
@白垩纪：我是这个使用思路:把一个高级的问题降级成若干基础问题去问。成功率还算不错。
@熊熊熊：我也是拆解的用的。我把大问题拆解成连续的小问题，再让他帮我翻译成编程语言，
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百度一搜就有明显答案的问题，但是又不想用重复的答案，还需要自己稍加定制，例如：用Java写一个快速排序，排序的对象是XXX类，定义如下…排序中输出每次循环后的中间结果，排序完成后将结果保存到List…
简单，但是高度重复，懒得手写的问题。比如，我有三个SQL建表语句是这样，连接查询这三个表…或者绘制一个界面，左边10个按钮排成一列，宽高多少，间隔多少，颜色…右边10个文本框，点击事件是…
能够描述清楚怎么写的，具体的复杂问题。比如，创建一个对象，有成员…，方法…其中…然后…就等于自然语言中文编程那种，只要你描述的十分清楚，完全不要让它自己发挥，没有Bug，它写出来就没有Bug。
千万不要直接扔一个需求，比如“做一个XXX功能”，它自己创造的代码大概率有问题，如果你对这个领域不熟悉你还看不出来有什么问题就更麻烦了。
精选评论：
@白垩纪:引导式模型 只要用户引导的好 这模型就是金牌辅助
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OpenAI发布了GPT-4，这个远超以往的任何人工智能的模型，在逻辑、推理、数学、常识等方面超越了90%的人类，也就是说它至少能替代掉大部分人的基础智力劳动者了，这绝对是堪比蒸汽机的一次“技术革命”！那么人类最大的智力密集型行业：电脑程序员，出现批量失业的情况必然会出现。但不意味者GPT4是吹程序员职业的唢呐，我认为GPT4是吹响了程序员的冲锋号。
虽然有些文章唱衰程序员，比如这篇：亚东：程序员这个职业已经死了，GPT4开始吹唢呐了！
GPT4官方发布会上，先用纸笔画一个非常粗糙的草图，再拍照上传GPT4，要求它做一个符合要求的网站，并生成网站代码，只需十秒左右，网站代码和页面全部做好了。看起来真是很牛逼。
网友测试一样有很多可以生成全部代码的案例：
01.写一个 iOS 的 ToDo 应用，并且要求它逐步改进代码，直到「完美」。GPT-4 一开始就能把完整的应用页面写出来，最后得到的「完美」代码，也明显更高级了。编程水平明显提高了。用之前做的一个编程实验，测试了一下GPT-4。 让它写一个 – 即刻App
02.让 GPT-4 开发一套Web端五子棋游戏，并以对话方式不断优化代码，15分钟后，一套可运行的程序完成了。
https://weibo.com/1044173452/MxulE4bjE
03.要求 GPT-4 提供贪吃蛇游戏的代码，以及运行该游戏所需的相关 HTML、CSS 和 Javascript。获得游戏所需的所有代码后，剩下的就是把你得到的HTML、CSS还有JS运行起来就好了！https://weibo.com/1727858283/MxlBx0LKM
04.用chatGPT实现4小时内一个商业化小程序demo的实现。小程序demo
05.我花了60秒时间，创建了Pong 的电子游戏。
http://twitter.com/skirano/status/1635736107949195278
以上案例虽然看起来很牛逼，实则不然，这些案例都是十分简单的代码生成，比如GPT4生成的是超级简单的网页，而不是一个网站，Web端五子棋游戏等，这些在互联网上都有十分丰富的代码，如果一个完全不懂程序的普通人，即使让GPT4生成了代码，也是无用，因为普通人连代码的运行测试环境都搭不起来。换句话说一个初级的程序员，即使没有GPT4，用谷歌搜索一下，1个小时时间他也是能搞出来的。
所以我认为：GPT4，是会导致一小部分程序员失业，但量不会很多，因为真要使用GPT4来做程序，还是需要程序员，也只有程序员才能让它工作得更好。GPT4可以显著提高程序员写程序代码的效率，只要有创意，一个程序员可以很快通过GPT4生成程序、网站的代码，以前需要3个月的任务，现在可能一个星期就能搞定了，腾出的时间就能思考更多创意和解决方案。所以未来有能力的程序员会通过小规模团队创业，甚至1-3人小团队就能创业，团队小，开支压力就小，获得收入分配率就更高，若创业方向正确，那么更加容易实现个人的财务自由。作为程序员，你是愿意永远打一份普通的工，还是愿意小团队闯一闯，去实现自己的财富自由呢？
精选评论：
@阳光灿烂的日子：要知道这才刚开始商业化，之前烧钱还有顾虑，现在都开始可以赚钱了，烧起钱来肯定豪无人性，一大把人拿着钱在门口排队
THE END.
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