AI 炒作的真相：軟體工程師的困境與未來
本篇文章將探討生成式 AI 炒作對白領工作，特別是軟體工程師的影響，並分析其背後的真相。文章將會檢視近期 AI 產業的發展，並解釋為何現階段的 AI 仍然無法取代人類在軟體開發中的角色。
AI 預測與現實的落差
一年前的五月，筆者曾預測，如果今年沒有出現指數級更強大的 ChatGPT-5，人們或許會開始意識到應該將重點從等待更強大的 LLM 轉向將現有的 LLM 應用於實際問題。事實證明，筆者的預測是正確的。去年並未出現 ChatGPT-5，雖然在某些基準測試中，推理模型有所改進，但這些進展仍然有限。
然而，筆者對於人們轉變觀念的期望並未實現。AI 產業使我們陷入了兩難的境地。一方面，人類智慧非常難以模擬，生成式 AI 遠遠無法像人類一樣勝任工作，炒作中所宣稱的生產力提升並未出現。另一方面，人們仍然相信炒作，管理階層因此解僱員工，並認為 AI 可以讓剩下的人完成所有工作。
AI 炒作造成的負面影響
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不負責任的記者和影響者：為了獲取點擊率，他們在標題中發表誇大且毫無根據的聲明，並將實際引言埋藏在文章底部。
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不負責任的執行長：他們發表暗示進展的聲明，但又含糊不清，以便在法庭上為自己辯護，這讓記者和影響者有空間撰寫誇大標題。
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投資者：無論是專業投資者還是散戶，他們都將大量資金投入任何在財報電話會議中提及 AI 的公司。
這些行為基於對 AI 炒作毫無根據的信念，正在傷害人們，並將繼續造成傷害。
現實與炒作的差距
近期一些新聞標題顯示，AI 的炒作與現實存在巨大差距：
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微軟裁員超過 40% 的人是軟體工程師。
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Salesforce 今年將因 AI 而不招聘工程師。
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Google 超過 30% 的新代碼是 AI 生成的。
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AI 將在 2025 年底之前擊敗人類程式設計師。
然而，也有一些與上述觀點相反的報導：
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研究表明，AI 節省的時間被創造的新工作所抵消。
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研究人員表示，AI 尚未準備好取代人類程式設計師進行調試。
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新研究顯示，模擬推理 AI 模型尚未達到預期效果。
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AI 生成的程式碼可能對軟體供應鏈造成災難。
程式碼的「乾淨獎勵系統」？
許多人認為，程式碼的「乾淨獎勵系統」（程式碼運行或不運行）使其更容易被 AI 掌握。然而，這種觀點忽略了軟體開發的複雜性。
筆者分享了一個在 1990 年代遇到的真實案例。當時，筆者為 Motorola 編寫的程式碼在多個站點運行了一年多，但突然停止工作。問題的根源在於一個程式碼錯誤，該錯誤將數字作為字串而不是數字進行比較。這個錯誤在一年多的時間裡都沒有被發現，直到數字超過了 99,999。
這個案例表明，即使程式碼能夠運行，也不代表程式碼是正確的。軟體開發的現實情況是，錯誤可能潛伏很長時間，直到特定條件觸發才會顯現出來。
競技程式設計與軟體工程的區別
OpenAI 首席產品長曾表示，AI 將在競技程式設計基準測試中超越人類。這句話被媒體廣泛報導，並被解讀為 AI 將在 2025 年底之前擊敗人類程式設計師。
然而，人們普遍不理解競技程式設計基準測試與軟體工程之間的區別。競技程式設計類似於解謎，而軟體開發則類似於偵破謀殺案。
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解謎：有明確的答案，而且通常可以找到答案。
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偵破謀殺案：過程混亂、耗時，涉及多方利益，沒有標準答案，有時甚至可能沒有犯罪發生。
軟體開發與偵破謀殺案類似，需要技巧、經驗，並且沒有簡單的答案。擅長解謎並不代表擅長軟體開發。
如何應對 AI 炒作
當有人告訴你 AI 將接管世界或發送關於 AI 將在 2025 年底之前超越所有人類的標題時，嘗試與他們溝通，並將其與解謎和偵破謀殺案之間的區別進行比較。
筆者將會製作一個頻道更新影片，說明將會開設一個新的頻道，以處理更深入的主題，而原本的頻道將更適合大眾，讓更多人理解 AI 炒作背後的真相。
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