马工的价值不只是写code。
meidong20 发表于 2024-09-15 09:40
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.
nicecool 发表于 2024-09-15 09:57
meidong20 发表于 2024-09-15 09:40
马工的价值不只是写code。
3906 发表于 2024-09-15 10:14
还有啥？
还有啥？
3906 发表于 2024-09-15 10:14
3906 发表于 2024-09-15 10:14
还有啥？
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。
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。
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
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。
Anotherfacet 发表于 2024-09-15 11:52
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
3906 发表于 2024-09-15 12:41
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。
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
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？
hnlimlu 发表于 2024-09-15 13:53
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。
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？
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？
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。
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。
