ChatGPT 拉開序幕

這陣子 ChatGPT 爆火，但大部分的人只是把它當成有趣的聊天軟體，相當可惜。 今年有一大堆 AI 工具推出，這是一個非常可怕的拐點，工業革命取代大部分低端勞動力，自動化革命也取代產線工人，而 AI 革命，會取代的幅度肯定是更大，很多知識性工作也會被取代，當然這不是馬上會發生的事情，但已經看到苗頭。

下一個大週期，AI、Web3.0、Cloud Native 相信都會是相當重要的底層概念，現在只有雲端的部分大量產品化，而前面兩個技術，都還在萌芽剛導入實用的階段，這個階段去了解並且參與，投資報酬率非常大。

工程師如何利用 AI

今天這篇分享會主要聚焦在 AI ，並且分享身為工程師的我們，以及普通人開如何佈局，以下會針對我近期使用 ChatGPT 的場景做分析與討論。

以下範例可以參考文中圖片

1. 生成程式碼雛形

把一個想法快速打樣，可以省去很多發想找工具的時間

2. 演算法優化除錯

只要定義好輸入輸出，他可以幫你分析算法的複雜度，甚至找到記憶體層面的問題

3. 工具使用方法速查

一些開源工具的用法，可直接找到你要的場景

4. 文件製作優化

寫技術文件相當繁雜，他可以依據你給他的場景做分析，還會自動腦補，省時省力

5. 總結文章重點

這邊我就不附圖了，基本上就是幫你快速看完一篇文章，對於一些知識型的文，相當方便

上面的使用場景，都基於一些平時工作需要的場景，並且有一些是有標準答案，例如 「Git 指令怎麼下？」之類的，他能夠提供基礎的使用場景分析並且給予適當的參考，對工程師相當有利。但是有一些深入的問題，他還是只能給予一些相對上層的答案，但這只是開始，未來一定會有更多的機會，只是 OpenAI 會不會免費開放更深入底功能，又是另一個故事。

結論

總結來說，它可以是一個免費的勞工，處理一些雜事，但想要得到好的答案，必須要清晰去「定義問題，這會是接下來這一代人最中重要的學習課題，發現需求與痛點的能力，會是需要去加強的點。像是基礎翻譯、文字客服人員這些工作，大概率會是 ChatGPT 大量投入應用後的第一個受害者，而接下來會有越來越多的產業受影響。

正如我去年的發文，奇異點快到了，人類發展進程正駛入風暴，只有夠優秀跟具備彈性的人，可以全身而退。