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诚心问:为什么这里大多数人不太感冒 AI 写程序?

8 September 2024 at 19:12
pathetique: 事情起因是这样的。前天的一个帖子里( https://www.v2ex.com/t/1070885?p=1#reply35 )大家都表示 AI 对自己的工作无用。我只是有点好奇,为什么我的感觉完全相反?所以想分享一下我的感觉和情况,很好奇大家感觉的没用是什么意义上的没有用(因为不了解专业程序员的工作流程)。

本人没学过大多数码,但是算法懂。因为工作和研究兴趣需要( NLP ,很多很冷门的语言),也会经常坐一些很没办法要做的东西。比如分词器,就和 Andrej Karpathy 的网课跟着做,所以其实前一段时间看见他推荐 cursor ,我前天开始也就试着用。然后就觉得 AI 太有用了。我暂时感觉突然摆脱了对程序员的大多数依赖。

比如,试验阶段就很快用 prompts 做了一个全栈的、机构内部使用的工作记录论坛,感觉很兴奋。因为我之前既不会 java 、也没学过 sql 。就看着看着,debug 的时候,感觉就大概了解了构架、前端后端怎么互动的 blabla ,觉得很不错。我打算马上用现有的经验,写一个网页版的数据库,可以搜集结构化的语料 metadata (就是研究生会看古代语言的、就用这个网页进行标记并且生成结构化的元数据的 database 了,以后 training 时候用)(这样他们做习题就是 labelling slaves 了哈哈)。在之前这是想都不敢想的,肯定会想外包。但即便让专业 coder 做,也会有太多太多需要交流的小细节,比如很多语言是从右到左、从上到下,元音啊各种细节包不包括,乱七八糟的细节,这些调整交流起来会吐血(尤其是 coder 如果完全是技术部门来的),和 cursor 交流就感觉非常好,真的可以一个人把这个想了很久的事情做成。

再举一个例子,我之前也想过用 OpenAI 的 api 去导出一些专业的语料元数据,但是有一定的格式需求。我大概知道 function calling 和新的 Response format 可以实现,但是因为自己不是专业的,手笨不会做。但程序员一般都只会英语或者欧洲语言,对这些元语料的结构理解需要很多解释(因为现代语言一般语法都很简单),这是去年就一直搁置到现在。昨天突然想起来,半个小时之内就开始用 function calling 自动帮我生成 training data 了。今天打算晚点试试 response format 效果会不会更好。

所以我会感觉 ai 真厉害,尤其是很多事情可以一个人做了,会比团队快很多。可能有人觉得 AI 不会 debug ,其实不是这样的。第一,这几天 cursor+claudedev 几乎可以解决过程中 60%的错误。即便不能解决,很快要求它们解释哪部分代码是负责的,看懂之后很容易也能修好剩下的问题。(可能对程序员来说,没学过 java 看 java 的代码是荒谬的。但是实际情况是,其实 java 和 python 里也充满了自然语言,大多数问题理解了出在哪里就很容易看见并且修改。一些更高级的概念,比如类的继承啥的,单独看半个小时也基本理解了,虽然具体语句记不住但是可以问 ai 写。更复杂的 transformer 啥的框架确实要另外学懂才会改造,这个 ai 不行。还有, 剩下 40%的几率 ai 即便不能完全 debug 、但可以快速定位是哪些代码,定位速度可能比有经验的眼睛还快)

是不是专业程序员写的程序都比这些任务要复杂很多,所以 ai 会失效?还是什么别的原因会觉得 ai 鸡肋呢?真心好奇,避争论。
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