这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？任何一个程序员都不会因此失业？只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。
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ChatGPT不会完全取代人工。
ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：
我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。
在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。
要使用 ChatGPT 编写代码，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 访问OpenAI的ChatGPT API页面或使用OpenAI GPT工具包（openai-python库）来连接API。
2. 在代码中导入所需的库和模块。在Python中，您可以使用`openai.ChatCompletion.create()`函数创建一个ChatGPT实例，并使用`openai.api_key = \'YOUR_API_KEY\'`将您的API密钥设置为适当的值。
3. 定义一个`messages`列表来存储对话的历史消息。可以从一个空列表开始，然后按照需要将用户的消息和ChatGPT的响应添加到其中。
4. 创建一个循环，以便与ChatGPT进行多轮对话。在每个循环迭代中，您需要将`messages`列表作为输入传递给ChatGPT API，并获取API的响应。
5. 将用户的消息添加到`messages`列表中，然后使用之前的历史消息调用ChatGPT API。可以通过向API发送一个包含用户消息和历史消息的`messages`列表来实现。
6. 解析ChatGPT API的响应并将其提取为文本。响应中通常包含ChatGPT提供的生成的代码片段。
7. 将ChatGPT生成的代码返回给用户或进一步处理。
需要注意以下几点：
- ChatGPT并不是一个完整的编程环境或IDE。它返回的代码片段需要您自己进行调整和改进，以适应您的实际需求。
- ChatGPT可能会生成不正确或无效的代码，因此您需要对生成的代码进行审查和验证。
- 在代码中使用ChatGPT时，请确保不会将敏感信息或私人数据传递给API。
这只是一个基本的概述，您可以根据自己的实际需求进行进一步的调整和改进。
ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，可以用于与用户进行对话。对于程序员来说，使用ChatGPT来写代码可以提供一种更直观、更自然的交互方式。下面是一些详细的步骤和指南，以帮助程序员使用ChatGPT写代码：
1. 环境设置：
- 安装Python和ChatGPT模型。您可以使用OpenAI提供的API或从GitHub上下载并自行配置模型。
- 导入所需的库和模块。
2. 准备输入与输出：
- 确定您想要执行的特定任务，例如编写一个函数、解决一个问题或实现一个功能。
- 将您的输入和输出定义清楚。输入可以是一句或多句话，描述您的需求。输出可以是一段代码、一个解决方案或下一步的指导。
3. 对话开始：
- 初始化ChatGPT模型，并指定对话的上下文。
- 设置对话的最大长度限制，以便代码生成不会过长。
4. 对话循环：
- 提供您的输入作为对话的开端，并获取ChatGPT生成的回复。
- 解析ChatGPT的回复，提取您需要的信息。
- 根据ChatGPT的回复和您的需求，向ChatGPT提供更多的提示和问题，以获得更准确和满意的结果。
5. 结束对话：
- 当您获得满意的结果或完成您的任务时，结束对话。
- 查看ChatGPT生成的代码或解决方案，并进行优化和修改。
6. 错误处理与改进：
- 如果ChatGPT生成的代码或解决方案不符合您的预期，您可以通过修改提示和问题，向ChatGPT提供更多的上下文信息，以获得更准确的结果。
- 理解ChatGPT的局限性，并在需要时手动进行修改和调整。
7. 安全性考虑：
- ChatGPT是一个生成模型，它可以根据您的输入生成代码。为了确保安全性，您需要检查和验证ChatGPT生成的代码，以防止潜在的安全漏洞和错误。
使用ChatGPT写代码可以提供一种交互式、自然语言的方式来解决编程问题。由于ChatGPT是一个生成模型，因此需要程序员对生成的代码进行审查和修改。通过与ChatGPT的对话，程序员可以借助自然语言的能力更加高效地编写代码。
ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。
在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。
这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？任何一个程序员都不会因此失业？只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。
chatgpt不会取代程序员。
chatgpt终究只是ai人工智能，它即使学会编程也无法掌握所有程序员的技能和知识，硬要说的话只是会影响到一些技术水平较差的程序员。
事实上在科技发展的过程中，总是会有机器取代人工的声音出现，这一现象从工业革命就开始了，不过新的科技和产业自然也带来了新的职业，因此完全不需要担心失业的问题。ChatGPT出圈企业入局
资料显示，ChatGPT是美国OpenAI公司于2022年11月30日推出的一款对话式AI模型，该模型使用一定的算法以及大量文本训练，只需向ChatGPT文字提出需求，即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令。
实际应用上，ChatGPT等文本AI可能帮助文本创造类行业完成智能内容生成，并一定程度上替代搜索引擎。
而ChatGPT一经推出便在人工智能生成内容(AIGC)领域上引起轰动——上线五天，就吸引了超100万用户。上线两个多月，月活用户就达到了1亿。这用户增长速度目前堪称是“前无古人”，要知道当年火爆的instagram用户数增长到1亿也用了两年半时间。
它之所以这么火，主要在于ChatGPT功能强大，应用广泛，是潜在的蓝海。
chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。chatgpt的算法介绍
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。ChatGPT的特别功能
1、ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。
2、ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。
3、ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。
4、ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。chatgpt背后的机构
chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。