Reddit: ChatGPT o1 wrote 3000 line of code, 0 Errors

“This is why some professors at MIT, Berkeley, and CalTech are screaming from top of their lungs that great depression 2.0 is right around theb corner.”
https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/1ffdinm/comment/lmw5asg/

回复 1楼 zhangfei123 的帖子
码工这行也没赚几年钱，全民转码也没几年，就要完蛋了。这说明，business一定要diversify，真正能长久吃饭的东西就是脑子，别的学啥都没用，特别是不懂脑子瞎跟风

马工的价值不只是写code。

马工的价值不只是写code。
meidong20 发表于 2024-09-15 09:40

很快工程师设计软体就是用英语了，然后在系统层面，也基本上不会在直接接触电脑语言了。
现在游戏text to 3D character可以real time. 各种软件功能都可以 text-to-application instant 生成。 整个工程设计都上升了一个abstraction level

不错，希望AI早点学会干体力活，干个保姆保安啥的

这是要AI +robot

dayou 发表于 2024-09-15 09:49
不错，希望AI早点学会干体力活，干个保姆保安啥的

我想要自动割草和做饭打扫卫生的AI.

我想要自动割草和做饭打扫卫生的AI.
nicecool 发表于 2024-09-15 09:57

within 3 years, already in development

meidong20 发表于 2024-09-15 09:40
马工的价值不只是写code。

还有啥？

3906 发表于 2024-09-15 10:14
还有啥？

现在不是只是编程，是90%的“工具人”类的工作全部都被AI代替。整体工作性质全部升级到系统，总体设计，艺术，客户层面。底层的搬砖，华尔街的数据分析, 会计一般做帐通通都会消失

还有啥？
3906 发表于 2024-09-15 10:14

多个高层底层平层team之间的协调沟通 和客户，pm对接需求理解 复杂系统的设计文档 系统性能分析找到performance bottleneck 出问题之后在多个系统之间triage找到问题的root cause修复写post mortem
不要井底之蛙，以为马工就是给个任务写个code就下班了，那种估计是南亚某国外包马工，只简单搬砖那种。

3906 发表于 2024-09-15 10:14
还有啥？

权衡利弊，在资源有限的情况下找到工程上的最优解

回复 7楼 nicecool 的帖子
ai 不傻，肯定先学领导船

Anotherfacet 发表于 2024-09-15 11:13
多个高层底层平层team之间的协调沟通 和客户，pm对接需求理解 复杂系统的设计文档 系统性能分析找到performance bottleneck 出问题之后在多个系统之间triage找到问题的root cause修复写post mortem
不要井底之蛙，以为马工就是给个任务写个code就下班了，那种估计是南亚某国外包马工，只简单搬砖那种。

你这是类似于system integration/system engineer. 但是software development会有巨大的改变。将会整体升一个abstraction level.

Anotherfacet 发表于 2024-09-15 11:13
多个高层底层平层team之间的协调沟通 和客户，pm对接需求理解 复杂系统的设计文档 系统性能分析找到performance bottleneck 出问题之后在多个系统之间triage找到问题的root cause修复写post mortem
不要井底之蛙，以为马工就是给个任务写个code就下班了，那种估计是南亚某国外包马工，只简单搬砖那种。

这些留下 10% 的马工 感觉就足够了

AI也不想当保姆

工程师不是简单的写code，工程师是用来解决问题的。code只是工具而已。如果chatGpt能解决问题，那才能真的取代工程师。
打个比方，写程序有很多辅助工具，比如有的工具能帮助debug。这不代表，所有的bug不需要工程师去解决了。因为，机器和AI只能看到syntax问题，可能看到一部分code structure logic问题，但是他们无法像人一样从各个方向去分析。机器可以在既定规则里，高效运转。但是人必须给机器一个既定规则。想要AI大量取代人类，除非有一个人，或者有一个group，可以高效的总结整个地球的规则。这就很可笑了。人类连自然界的规律都没搞清楚，怎么可能有效总结一套规则给计算机呢？所以人工智能只是模拟人类，绝对不可能取代人类。

工程师不是简单的写code，工程师是用来解决问题的。code只是工具而已。如果chatGpt能解决问题，那才能真的取代工程师。
打个比方，写程序有很多辅助工具，比如有的工具能帮助debug。这不代表，所有的bug不需要工程师去解决了。因为，机器和AI只能看到syntax问题，可能看到一部分code structure logic问题，但是他们无法像人一样从各个方向去分析。机器可以在既定规则里，高效运转。但是人必须给机器一个既定规则。想要AI大量取代人类，除非有一个人，或者有一个group，可以高效的总结整个地球的规则。这就很可笑了。人类连自然界的规律都没搞清楚，怎么可能有效总结一套规则给计算机呢？所以人工智能只是模拟人类，绝对不可能取代人类。

扶苏 发表于 2024-09-15 11:30

以前早期电脑是用assembly 机器语言编程的。后来有了compiler，用C什么的编程。AI chatgpt o1开始，设计人员就开始在系统层面编程了。不是简单代替，是整个设计模式变了。
所以软件工程师有多少必要去到assembly level 去解决问题？未来设计都在系统层面，几乎不会再到电脑语言层面工作了。

zhangfei123 发表于 2024-09-15 11:37
以前早期电脑是用assembly 机器语言编程的。后来有了compiler，用C什么的编程。AI chatgpt o1开始，设计人员就开始在系统层面编程了。不是简单代替，是整个设计模式变了。
所以软件工程师有多少必要去到assembly level 去解决问题？未来设计都在系统层面，几乎不会再到电脑语言层面工作了。

Debug assembly和debug c++, python, js没有本质的变化， 和AI code writing 也是一样，无非就是多了一种工具，再包了一层而已。
任何稍微senior一点的马工都需要这些协调沟通和系统设计的能力，L4开始就是must了，不是只有10%才需要。
现在AI code generator 早就集成到各种IDE了，有时候确实很方便，少纠结一些基本的语法，让人能focus在设计上。但是连生成一个test都做不好，也不大可能做好，因为它根本不知道测试的需求，更别提系统设计了，差太远了。

Debug assembly和debug c++, python, js没有本质的变化， 和AI code writing 也是一样，无非就是多了一种工具，再包了一层而已。
任何稍微senior一点的马工都需要这些协调沟通和系统设计的能力，L4开始就是must了，不是只有10%才需要。
现在AI code generator 早就集成到各种IDE了，有时候确实很方便，少纠结一些基本的语法，让人能focus在设计上。但是连生成一个test都做不好，也不大可能做好，因为它根本不知道测试的需求，更别提系统设计了，差太远了。
Anotherfacet 发表于 2024-09-15 11:52

你说的AI code generator is at most chatgpt 4o level. O1 is a completely different animal.
before o1 增加一个feature 可能需要1个星期，现在可能4个小时就完成了。不需要hand coding. 只是system integration.

puyou 发表于 2024-09-15 11:16
权衡利弊，在资源有限的情况下找到工程上的最优解

那不是文科生的工作吗

那不是文科生的工作吗
3906 发表于 2024-09-15 12:41

这么多回帖看下来，你是最犀利的那一个。别人我都不服，就服你。

bochs 发表于 2024-09-15 12:55
你说得对。将来科技公司只需要文科生和AI。马工不需要了。

AI使得技术项目成本大幅下降。创业成本也大幅下降。所以产品经理的职位会大幅上升。华尔街预测AI新生工作有9千万个，但是这些新工作有新的工作模式。

你说的AI code generator is at most chatgpt 4o level. O1 is a completely different animal.
before o1 增加一个feature 可能需要1个星期，现在可能4个小时就完成了。不需要hand coding. 只是system integration.
zhangfei123 发表于 2024-09-15 11:56

这根本就不是写code的问题。我说test都写不好只是举个例子。
回想我在L4的时候，差不多就是30%时间开会，30%读doc, 40% coding 。 没有那60%的时间去理解各个team的需求，在会上和doc上讨论，剩下40%就是白瞎。更何况那40%的工作AI做出来也多半bug多如牛毛。
oncall的时候更是东来一个bug，西爆一个问题，这些都不是ai可以handle的。
更别提通过profiling分析各个unit的bottleneck，进行系统performance优化了。

扶苏 发表于 2024-09-15 11:30
工程师不是简单的写code，工程师是用来解决问题的。code只是工具而已。如果chatGpt能解决问题，那才能真的取代工程师。
打个比方，写程序有很多辅助工具，比如有的工具能帮助debug。这不代表，所有的bug不需要工程师去解决了。因为，机器和AI只能看到syntax问题，可能看到一部分code structure logic问题，但是他们无法像人一样从各个方向去分析。机器可以在既定规则里，高效运转。但是人必须给机器一个既定规则。想要AI大量取代人类，除非有一个人，或者有一个group，可以高效的总结整个地球的规则。这就很可笑了。人类连自然界的规律都没搞清楚，怎么可能有效总结一套规则给计算机呢？所以人工智能只是模拟人类，绝对不可能取代人类。

你这思路也是二极管， 一个manager以前管5个码工能做完的事，现在一个manager管一个码工+chatgpt就能搞定了，你说人工上是不是要少掉4个码工？

你这思路也是二极管， 一个manager以前管5个码工能做完的事，现在一个manager管一个码工+chatgpt就能搞定了，你说人工上是不是要少掉4个码工？
hnlimlu 发表于 2024-09-15 13:53

你以为码工的工作就是一个manager沟通，剩下的人实现？太天真了。
你说的那种是部分低端南亚码工。大部分普通的南亚码工AI都替代不了。

Anotherfacet 发表于 2024-09-15 13:50
这根本就不是写code的问题。我说test都写不好只是举个例子。
回想我在L4的时候，差不多就是30%时间开会，30%读doc, 40% coding 。 没有那60%的时间去理解各个team的需求，在会上和doc上讨论，剩下40%就是白瞎。更何况那40%的工作AI做出来也多半bug多如牛毛。
oncall的时候更是东来一个bug，西爆一个问题，这些都不是ai可以handle的。
更别提通过profiling分析各个unit的bottleneck，进行系统performance优化了。

我意思是工程和设计全部会到系统层面。一个人可以完成一个team完成的设计。

hnlimlu 发表于 2024-09-15 13:53
你这思路也是二极管， 一个manager以前管5个码工能做完的事，现在一个manager管一个码工+chatgpt就能搞定了，你说人工上是不是要少掉4个码工？

未来的模式应该是product manager自己也会AI直接generate code. 代替整个小组的程序员。

hnlimlu 发表于 2024-09-15 13:53
你这思路也是二极管， 一个manager以前管5个码工能做完的事，现在一个manager管一个码工+chatgpt就能搞定了，你说人工上是不是要少掉4个码工？

是，肯定得贬值

以后面试能不能不要再考leetcode…

在问题已经设好的前提下，ai比很多工程师强多了，又快又好。
但是，解决问题的全过程，其实一大半都是在设定问题。一旦问题分析出来，表达出来了，解决方法也就自然而然的出来了。
ai设定问题的能力，我还没有听说。

jarvi 发表于 2024-09-15 16:15
在问题已经设好的前提下，ai比很多工程师强多了，又快又好。
但是，解决问题的全过程，其实一大半都是在设定问题。一旦问题分析出来，表达出来了，解决方法也就自然而然的出来了。
ai设定问题的能力，我还没有听说。

AI 不能work on 它不知道的context，这应该是未来大部分人的工作。AI 越来越会take over hands on work