从去年11月底开始,ChatGPT的消息一次次刷新我们的认知,OpenAI公布的前几个版本我还只是震惊和感叹,可最近GPT4.0的公开让我彻底坐不住了,这已经超越了绝大部分人的能力,有这玩意儿还要啥搜索引擎。
首先,ChatGPT是什么?能进来阅读本文的人应该多少都知道一些,这里就不过多赘述,我们直接引用ChatGPT自己的介绍:
chatGPT是一个基于语言模型GPT(Generative Pre-trained Transformer)的聊天机器人。它可以与用户进行自然语言交互,回答用户的问题、提供建议、分享知识等。chatGPT是由人工智能技术驱动的智能客服,可以在24/7的全天候为用户提供快速、准确的服务。
不难理解,ChatGPT就是一个可交互的问答机器人,只不过它比我们以往认识的问答机器人更加更加更加智能(它是质的飞跃,堪比蒸汽时代的内燃机),它不仅可以理解我们复杂的、甚至带点错别字的问题,还能基于上下文对答案进行优化和演进;它不仅仅只局限于文本消息,还可以输出文档、图片、音视频……
那么,ChatGPT的火爆问世,会影响我们现有的职业体系吗?
我认为是的,从目前外界对ChatGPT的测试来看,无论是文案整理、高考答题、leecode算法题、甚至GoogleL3工程师的面试,它都能达到中上水平,这不已经超越了大多数人的知识水平?毕竟它的训练数据是基于整个互联网数据。
我们可以把它看作是提高生产力的工具,但至少目前还不是完全替代工作,但它可以极大地提高我们的工作和学习效率,这就让维持同等生产力下,人的比例就减少了,就好比以前做一个任务需要10人/天,现在加上ChatGPT的效率,只需要3人/天。
那么,ChatGPT会替代开发或者测试的工作吗?
这里我认为需要分开讨论,个人认为ChatGPT系列AI产品的问世和成熟,对基础编程会造成很大的冲击,毕竟理论上只要我需求拆解的足够细,ChatGPT就能帮我完成,更甚至可以对它做系列的业务数据训练和投喂,让它更容易理解和擅长你的特定业务需求,从而生成的代码就更加精准,这在以后我觉得都是很有可能实现的。另外从效率上讲,以前基于搜索编程,现在开始基于ChatGPT编程,理想状态下我们让ChatGPT来生成碎片代码、甚至优化代码、单元测试代码……你只需要搭好架子,调通程序,修修bug就好,这效率提升了,上面老板不得考虑下减少冗余人员???
下面用一个示例来说明,一个简单的需求拆分,然后用ChatGPT来生成代码碎片:
那么为什要分开说测试呢?一方面开发和测试的工作性质不一样,另一方面ChatGPT对测试的影响我觉得也是不一样,相比开发,我觉得如果ChatGPT在软件工程大量应用,那么测试反而是更加不可或缺,重要性甚至可能比现在要更加明显。
为什么呢?
一方面大量碎片代码是AI生成的,这样测试验证的重要性就更加不言而喻,毕竟要靠测试来保障最后一环的质量。虽然也可以让AI来做单元测试,但是这整体的业务流程、逻辑和用户体验不还得人来做(至少AI没进化到具有思考能力之前还得人来做)。
另外,ChatGPT是基于prompt交互式的问答模式,那么就需要对需求进行拆分到尽可能细的粒度,这样ChatGPT才能理解的更准确(有人猜测可能会诞生新的岗位——AI提词师),目前能把需求拆分到尽可能细的可测试粒度不真是测试吗!
所以现在做系统测试和功能测试的同学也不用慌,说不定后面测试真能越老越吃香,毕竟需求分解、测试分析、测试设计、系统测试能力正是你们的核心能力。
收录于合集 #测试感悟
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上一篇测试这碗饭,现在是越来越难吃了
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