用 ChatGPT 写 “Hello, world!”，首席资深工程师要写 40+ 行代码？

就像人类的许多活动一样，当小组开始工作时，本应轻松简单的任务往往会变得困难复杂。如果不积极抵制，你就会发现自己所处的系统和组织几乎不可能完成任何事情。

通过下面的实验，我想要探索 LLMs 的兴起是加剧还是缓解了这种复杂性。

“Hello, world!”

我们从一个简单的任务开始：让计算机显示“Hello, world!”。

我问 ChatGPT：作为一名初级开发人员，我要怎么用 TypeScript 输出“Hello, world!”？ChatGPT 给出的答案简短且正确：

初级开发人员往往不了解编写代码的复杂性，所以我又问 ChatGPT 能否像中级开发人员那样重构代码：

为了增加复杂性，我又问 ChatGPT 能否从高级开发人员的角度重构代码，于是生成了如下代码：

接下来是资深工程师：

然后是首席资深工程师：

经过以上几次迭代，我逐步提升了开发人员的资历水平，从初级工程师到高级工程师，最后到一家大型公司的首席资深工程师：

进行到这一步，仅用来显然“Hello, world!”的代码已经过于复杂了，但对于在大公司工作过的人来说并非不切实际。

学会“退一步”

在开发生涯中，我认识到了退一步的重要性，即首先了解程序、函数或类的目标，然后设想如何从头开始构建它。当一个程序看起来过于复杂时，这种策略尤其有用。如果发现问题比最初想象的还要复杂（可能是由于缺乏经验），这种方法也有助于理解复杂性背后的原因。

在我早期的工作中，我曾一丝不苟地遵循现有代码，认为别人对当前问题有更深刻的理解，只是我还没有掌握全局。但后来我了解到，简单地“顺其自然”，试图让复杂的程序发挥作用，并不是增强软件的最佳方式，往往还会导致代码进一步复杂化。

LLMs 似乎缺乏这种本能，它们倾向于维持现状，尽可能保持现有代码不变，却导致复杂的程序变得更加错综复杂。

为此，作为本次实验的最后一项，我要求 ChatGPT“退一步”，评估代码的目标，提出更好的解决方案。这一尝试起初并不成功，因为 ChatGPT 一直在调整现有程序并保留“现有架构”，只有当我提示它从头开始设想时，它才提出了一个新的解决方案，如下所示：

结论

从我使用 LLMs 的经历中，我发现它们倾向于在已经很复杂的程序上再叠加几层复杂性，而不是退一步考虑创新的解决方案——这表明，LLMs 解决问题的方法和创造力存在局限性。因此在我看来，LLMs 和缺乏经验的开发人员一样，往往会通过增加复杂性来“拥抱”复杂代码。

当然，以上内容均来自于我对于 ChatGPT 的使用经验，可能会以偏概全，没有全面了解 LLMs 的功能。另外，我还在 Claude 和 Gemini 上进行了类似实验，它们也更倾向于生成复杂的代码，并将其进行扩展，而不建议使用更简单的版本。

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