※ 引述《gigayaya (gigayaya)》之铭言： : ※ 引述《gigayaya (gigayaya)》之铭言： : : 3.多去学习知识，不论是经典的CS知识或是最新和AI有关的知识 : 这几天想到一个例子表达我的观点，想分享给大家或许能更好理解我想表达的XD : 主要是想表达软体工程师仍然存在且需要有知识，以及AI时代工作型态的转变 : (ps.这只是一个展示概念的思想实验例子，希望大家不要对内容太认真) : --- : 想像一个场景：今天你去一家公司应徵软体工程师，你坐在会议室中 : 对面面试官给你一台笔电请你现场做live coding面试，你看到画面中的文字题目如下： : Q： : 目标为生产一个function解决以下问题-> : 有一串数字，规则是「後面的数 = 前面两个相加」： : 第1个: 0 : 第2个: 1 : 第3个: 0+1 = 1 : 第4个: 1+1 = 2 : 第5个: 1+2 = 3 : 第6个: 2+3 = 5 : 第7个: 3+5 = 8 : 其中第1个数字固定为0，第2个数字固定为1 : 给予你一个input数字，请你回传那个位置的数字是多少 : 约束/规则： : 1. 给你的数字范围为2~1000正整数 : 2. 你只能写prompt给AI，AI的输出即为你的答案，你不能手动修改AI回答的内容 : 3. 使用的prompt文字越少分数越高 : 4. 跟AI沟通的次数越少分数越高 : 5. 程式语言为python (其实这不重要,举例而已) : 6. 只能使用我们提供的AI : 7. 我们保证我们的AI没有任何的随机性 (意思就是保证存在方法拿到满分) : 8. 我们已经测试过我们的AI可以产生出最好的答案 (跟上一则同意思) : 9. AI只会回传程式码不会聊天 : --- : 然後面试官手上的正确答案是这样： : ``` : def fib(n: int): : a, b = 0, 1 : for _ in range(n-1): : a, b = b, a + b : return a : ``` : 我们先假设这就是这世界上最好的答案,忽略一下变数名称,错误处理之类的小问题 : 面试官会将你的答案跟他手上的黄金答案对比，跟答案长的越相同分数越高 : --- : 那在这个情况中你要如何获得高分，意思就是你要如何达成只用最少的prompt就能 : 产生出面试官手上的正确答案呢？ : 要能达成这件事情，我觉得你至少需要掌握以下几点： : 1.你知道这是一个费式数列问题，所以你跟AI沟通的时候不需要把完整的题目复制贴上， : 可以只用四个文字表达你的需求 : 2.你知道用for loop实作费式数列问题比递回好，因为时间复杂度比较低 : 3.你知道用两个变数而不是一个list储存内容比较好，因为占用的空间更少 : 4.你知道如何用最少的字告诉AI你的需求以及设定边界等等的技巧高品质地完成任务 : 我们先假设2,3点AI还没有被训练这些资料，那如果AI能写出这样的code的话一定是 : 你prompt要求的 : 所以如果你的答案被判定为高分的话: : 1. 你的CS知识 : 2. prompt engineering知识(AI使用技巧) : 肯定都不差 : (举例结束） : --- : 所以我想表达的意思是： : 有了AI之後工程师的任务从『自己用手将脑袋中的code敲到档案里面』变为-> : 『指挥AI将你脑袋中的code生产出来』 : 并且通常来说，在同样完成任务的前提下，後者花的物理时间会比前者少很多 是一篇值得深思的议题 未来一段时间 可能有公司会这样面试，测试下prompt的精准度 前提是模型不会进步 若人类被规定，长时间都只能使用这一号模型 这种针对「操作该模型最佳解」的需求会大量出现 但是，今日的模型持续在变化，而且只会迭代越来越快 因为AI的认知边界正急速扩张 今天用的prompt很准，一到明天、模型一变， 今日的旧prompt可能就成了限制或阻碍 不过，奇点将至 不妨把脑洞在放大一点： （看看就好，别放心上） 目前人与机器，沟通传输都是透过文字介面 把想法压缩成语言，会失去很多一闪而过的画面 意思就是失真 因为语言的传输频宽太窄，人类只能将意图有损压缩传递过去 不如呢，把传输介面上升一个层次 把脑中的「图片、声音」等等对应的神经讯号直接传输过去 直接略过文字压缩 所以未来可能，更快的想到足够好的办法、把意图以电讯号方式传输过去 脑机介面频宽比文字快上一个量级 可以压缩到一定程度，把想法在一秒钟内传递过去 以更好的方式压缩、降低失真 我猜大概在2031年左右有机会看到原型 结论： Prompt Enginner 可能会有其市场，但应该不会持续太久 从现在往後长期来看，脑神经认知科学或许是个好选择 --- AI洪流、大环境的变化 让人类工程师开始使用自然语言、描述意图，来操作程式码 软体工程师 正在从「阅读程式码」、「修改程式码」中抽离出来 人类也跟代码 逐渐"解耦合"了 不久的将来後，UI介面会翻天覆地的变化 因为AI多模态介面正在绕过语言... 我猜也许，人类可能也会渐渐跟语言文字「解耦合」 「程式码曾经短暂出现过，後来渐渐从大众眼皮底下消失； 人类语言曾经短暂出现过，造就了文明，後来渐渐式微。」 --

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