现代 C++20 实战高手课
卢誉声
Autodesk 首席工程师
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现代 C++20 实战高手课
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加餐|软件工程师在AIGC浪潮下的生存指南

你好,我是卢誉声。
最近一段时间,AIGC 和 GPT 技术的讨论十分火热。甚至我在跟跨行业的朋友聊天时,ChatGPT 也成了绕不开的饭后谈资——这其实很容易理解,毕竟新闻、媒体在涉及相关技术的时候,标题会非常吸引眼球,而且容易引发“焦虑”。
类似的,AIGC 技术也可能会对软件工程领域产生深远影响。这次加餐,我想通过我对 AIGC 技术的理解以及一些案例,简单分析一下软件工程师的生存指南,和你聊聊这件事是否值得我们“焦虑”。

怎么理解 AIGC

首先,我们先来梳理一下 AIGC、GPT 以及 ChatGPT 这几个词的含义和关系。
所谓 AIGC,全称是 Artifcial Intelligence Generated Content,即“AI 生成内容”。生成模型一直是 AI 研究中的重要分支,而 AIGC 的提出意味着 Al 生成数据的能力越来越成熟,也越来也越值得重视。
按照模态来划分,AIGC 有文本生成、音频生成、图像生成、视频生成及基于它们的多模态生成等。
GPT 就属于 AIGC 中的文本生成,全称是 Generative Pre-trained Transformer,即“生成式预训练变形器”。
另外还有 ChatGPT,它是由 OpenAI 建立在 GPT 模型基础上的特定变体模型,专注于提供对话生成和回应的能力。它旨在模拟自然语言的对话过程,并与用户进行交互。
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ChatGPT模型在生成C++代码方面的应用具有潜力和局限性。文章讨论了模型生成的基本代码、编译过程中遇到的问题以及对这些问题的修正过程。通过与ChatGPT的对话展示了模型在生成代码方面的局限性,以及对模型进行反馈和修正的过程。同时,文章指出了生成的代码存在的逻辑错误、编码错误以及理解错误,以及围绕Coroutine和Promise的类型定义引发的各种参数和返回值的类型转换问题。作者强调了ChatGPT模型在解决简单任务的代码生成方面的擅长,但在解决复杂任务时,需要软件工程师的丰富经验和对整体系统架构的理解。此外,文章还探讨了AIGC技术的发展和对软件工程领域生产力的提升,但同时警示读者需要小心AIGC陷阱,避免被错误的内容误导。总体而言,本文展示了ChatGPT模型在生成C++代码方面的潜力和局限性,以及对AIGC技术的积极拥抱和谨慎态度。文章提出了思想转变和技术变革的必要性,强调了软件工程师在使用AIGC技术时的重要性,同时指出了AIGC技术在软件开发行业生产力革命的潜力,但也指出了目前的不确定性。文章标题《我们会丢掉工作吗?》表达了对AIGC技术对软件工程师工作影响的思考,强调了AIGC与人之间是协作关系而非替代关系,同时警示未来对软件工程师的更高要求。作者也提出了对技术革命的不确定性,鼓励持续学习和思考。

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