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AI 入侵前端，哪类工程师最危险？( 二 )

前端


这个技术已有先例，前几年很火热的 Design-to-Code（从设计到代码）领域，可以生成设计稿的代码 。当时设计稿相对比较规范，但是生成的代码不管是可用性、可操作性还是二次编辑性都存在很大的差距 。这不仅仅是AI的问题，还涉及底层的组件库，它需要的是AI所理解的、高质量、耐用的组件库，这些因素都可能制约真正意义上的网站构建 。目前来看，我们只能达到扫图带演示的水平 。
对发布会上的演示我不会感到惶恐，反而感到兴奋 。从微观角度来说，它提高了我的开发体验和知识获取体验 。从长远来看，在真正能够取代人类工作的那一刻，AI 将会引发激烈的全社会、全世界关于伦理道德的讨论，即如何定位、限制和监管 AI 等等 。如果有人因此感到焦虑，不用太担心，先去学习和了解，静观其变 。
王安：我仔细分析发布会的视频，发现这并不完全正确 。虽然在 GPT-4 的演示中画了一个草图然后直接转换成 Code，但实际上商业场景不是这么用的 。应该是草图先被AI转成精修图，生成很多张，然后在其中选一张继续生成代码 。但由于前端“轮子”和插件在不断更新迭代，生成代码也会存在极大的过时问题 。比如花了一个登录页面的草图，转成代码，其实在 uni-App 体系中有一个库叫 uni-id，登录注册以及配套后台都写好了 。如果只是生成一个登录界面的代码，不引用 uni-id，那开发效率其实是下降了 。目前 ChatGPT 还不能有效生成引用 uni-id 的代码 。实际上库的更新速度非常快，目前AI 的训练和精调模型不支持如此快速的更新学习 。要知道 GPT 的中间的P，是预训练的意思，它无法实时学习 。除非将来微调和训练的成本有实质性的变化，才有可能让生成式AI 实时学习新的“轮子” 。尽管其他公司（包括我们）正在尝试，但不能确定能否成功 。
面对 AI 带来的变化，社会管理层的焦虑程度比老百姓更高 。它影响的不仅仅是前端职业，还有整个社会 。作为普通人其实不必替社会管理者操心 。如果你能力够强，懂算法，直接去看论文学习它；如果不足，那就使用别人做好的API 并研究怎么结合你的需求落地 。我们发布了uni-AI 的库，前端开发者可以通过 js 调用 AI 能力，不用搞 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 。不妨亲自去感受 AI 的能力，并思考如何在工作和生活中用其发挥更大的价值 。
贺师俊：关于 GPT-4 10秒生成网站的问题只是一个附带演示，而不是用于提高效率，至少目前来说不高效，我理解他们演示的目的是为了炫耀技术，单一的原始模型现在可以很多用途，这个真的很厉害 。虽然从专业角度来看，它生成的网站的意义可能不是非常大，但从它所展示的潜力来看，非常可怕 。
石川 : 以现有技术为例，Github 发布的 Copilot 可以简单地通过一些方法或者命名的函数，生成相应的函数，这类功能在降低成本和提高效率方面有多大的空间？
王安：目前我们与其他AI合作伙伴联合研发 IDE 的智能提示 。目前感觉它对生产力在实际项目场景中的帮助并不大 。因为它能帮你有效生成一些固定的代码，但在生成实际工程项目中的代码时，比如冒泡排序或正则式表达，由于对新库和 Uni-app 的不熟悉，效果不尽如人意 。另外 token 的数量限制使得AI无法扫描整个工程，也影响它的实用性 。不过它在写注释方面的助力非常好 。这个功能很受我们内部的工程师欢迎，但其写代码方面实际运用率不到 20% 。这也是很多人不想尝试的原因 。要想提高生产力，业界还需要做很多努力 。
杨森：可以看一个有意思的指标，那就是 Stack Overflow 的流量是否下降 。我认为 Stack Overflow 解决了一些奇怪的报错或新库使用的问题，这让编程变得更加高效方便 。许多新手可能已不需要再去查那些经常出现的基本错误 。
贺师俊：具体情况具体分析 。如果考虑提高效率，需要看具体条件 。比如，我使用的是特定的库，而现在的 GPT-4 或者其他工具可能不熟悉这个库，帮助会受到限制 。但如果没有这些限制，虽然不能完全完成任务，但肯定会提高效率，因为人从头开始学习需要花费很多时间 。
石川：AI 对前端行业的就业前景、薪资问题和技能要求等是否会有影响？
杨森: 我觉得不仅仅是前端，所有工程师未来都可能需要学习一些基础的 Prompt 技巧 。不仅在写代码的时候用得上，整理文字材料和日常工作中也会用到 。AI 是一个随处可见、随处可用的助理，人们离不开它 。怎样与它更好地交流？怎样让它更好地理解你，这可能是所有工程师、甚至所有职场人士都需要掌握的必备技能 。


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