最新的AI会使码农失业么？

 现在，AI可以使用任何语言进行编码，而无需额外的训练。

2017年，研究人员问：人工智能能否在2040年之前编写出大多数代码? Beta测试人员现在正在使用OpenAI的GPT-3，它已经可以使用任何语言进行编码。 机器主导的编码几乎就在我们家门口。

GPT-3接受了数千亿个单词或基本上整个互联网的训练，这就是为什么它可以使用CSS，JSX，Python进行编码的原因-随便您如何命名。

此外，GPT-3无需针对各种语言任务进行"训练"，因为其训练数据无所不包。 相反，当给出琐碎的指令时，网络会将自己限制在手头的任务上。

GPT-n的演变

GPT通过将有监督的学习与无监督的预培训配对(或将无监督步骤的参数用作有监督步骤的起点)，实现了语言任务的最新水平。 与后续产品相比，GPT很小。 它仅在几千本书和一台8 GPU机器上进行了培训。

GPT-2极大地扩展了内容，包含10倍的参数，并提供了10倍以上的训练数据。 尽管如此，该数据集还是相对有限的，并且专门针对"来自Reddit的出站链接进行了至少3业力"的训练。 GPT-2被描述为"类似变色龙"的合成文本生成器，但在诸如回答问题，总结或翻译之类的下游任务中并不是最先进的。

GPT-3是AI世界中最新，最强大的工具，它在一系列任务中达到了最先进的水平。 它的主要突破是消除了针对特定任务的微调的需要。 在规模方面，该模型再次大幅扩展，达到了1,750亿个参数，是其前身规模的116倍。

尽管完全不需要训练GPT-3(零镜头学习的一个例子)，但单次学习或几次镜头学习都已经使GPT-3令人印象深刻的表现黯然失色。

进化还是死亡

情况就是这样：Beta测试人员正在使用GPT-3生成有效的代码，并且需要掌握一些琐碎的知识。 从按钮到数据表，甚至可以重新创建Google主页。 这些示例都是通过零镜头学习完成的。

除了AI的飞速发展外，另外两个主要的技术趋势正使现实成为现实，那就是编程工作将来将变得不安全：无代码和AutoML。

无代码是指可视化工具，使任何人都可以轻松构建新产品，无论是网站，设计，数据分析还是模型。 WordPress，Wix和Shopify都是无代码工具的典范，它使数以百万计的人可以自己做事，而不必雇用开发人员或设计师。

第二个趋势是AutoML，即自动机器学习，它大大缩短了将AI投入生产的时间。

像Apteo这样的工具结合了这些趋势，使任何人都可以部署AI模型而无需任何编码技能。

GPT-3将引发另一波无代码和AutoML工具的浪潮。 许多可能的雇主会选择这些工具，而不是雇用昂贵的程序员。

自然，技能最差的程序员将是最先进入的领域，而专家将享有更长的工作安全性-与任何领域一样。

不仅仅是代码— GPT-3应用于任何语言任务

要将GPT-3定向到特定的语言任务，只需向其提供一个示例，说明您希望实现的目标。 因此，虽然您可以指导GPT-3编写代码，但也可以指导它编写诗歌，音乐，社交媒体评论或任何其他文本。

例如，如果您要生成新闻文章，则可以输入诸如"联合卫理公会同意历史性分裂"之类的标题，以及诸如"反对同性婚姻的人将构成自己的宗派"之类的副标题。

使用此输入，GPT-3产生以下结果：

"经过两天的激烈辩论，卫理公会联合会达成了历史性的分裂-预期这种分裂将以新教派的建立而告终，根据《华盛顿邮报》的说法，该教派将是"神学和社会保守派"。 参加5月教堂年度大会的大多数代表投票表决，加强了对LGBTQ神职人员的戒律的禁令，并制定了新规则，将"纪律"主持同性婚礼的神职人员。 但是那些反对这些措施的人有一个新计划：他们说到2020年他们将组成一个单独的教派，称他们的教会为基督教卫理公会教派……"

只有12%的人正确地指出这是由AI编写的。 88%被骗了。

就像人类一样，仅举一个例子，就可以教GPT-3新单词。 例如，给定上下文：

" Burringo"是具有非常快的加速度的汽车。 一个使用Burringo单词的句子的示例是：____________

GPT-3输出：

在我们的车库里，有一个父亲每天开车去工作的Burringo。

这些结果令人印象深刻。 请记住，人工智能的必然发展，因此对当前性能的任何批评都将化为乌有。

语言以外的知识— GPT应用于图像

GPT可以编写代码，或者可以编写任何东西，但是它也可以生成图像。

这怎么可能?

可以在像素序列而不是文本编码上训练相同的模型体系结构，从而生成新颖的图像而不是新颖的文本。 实际上，这样做是如此出色，以至于与顶级CNN竞争。

我之所以提及这一点，是因为它表明GOT(及其继任者)不仅具有一日更换编码器的潜力，而且鉴于其多功能性，还可以取代整个行业。