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工作学习 / 学科技术 / 软件工程中，coding 其实是一小块儿。你要是觉得 AI 马上能取代码工了，想想"AI, 给我产生一个 rolia.net" 什么时候能实现。对人也好，机器也好，真正的工作是定义你的 "problem" --- 绝大多数软件项目里，解决 problem 一般比定义 problem 简单。
-xmlhttprequest(build5381);
2022-2-5
(#14338163@0)
+1
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IMHO, computer programming is the last one AI can handle properly. The work of family doctors should be a lot easier for AI.
-sailor(Ocean & Mountain);
2022-2-5
(#14338327@0)
+1
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lol 这个要看情况吧 --- 95% 的时候，我的家庭医生就是让去做年检，然后看看报告告诉我减肥降脂 --- 这个 AI 应该能 handle。但有一两次我觉得不舒服又描述不清楚 --- 我觉得换成 AI 多半会被我误导，没准儿还得死机。
-xmlhttprequest(build5381);
2022-2-5
(#14338478@0)
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In that case, AI will just arrange some lab tests, like my family doctor does.
-sailor(Ocean & Mountain);
2022-2-5
(#14339233@0)
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你还别说，ai照着萝莉呀再写一个罗力压基本没问题，估计一台机器一个月的事。如果请这里20万的做，没三个人三个月真是干不下来
-big-foot-is-a-joke(big-foot-is-a-joke);
2022-2-5
(#14338330@0)
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我觉得现在所谓AI出彩的地方都是规则简单，但是变化多，需要算力的地方…… 所谓coding完全是另一种情况……想想微软拿github，stackoverflow里的code做trainning搞codepilot也挺有趣，这良莠不齐的东西出来的结果也有限……
-guestagain(guest again);
2022-2-5
{107}
(#14338356@0)
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忒悲观咧。Problem 实际是 needs。Uber/Lyft (BTW, 现在有了 D3 个竞争者 Empower）几年之内就 destroy 了 Taxi 市场，是发掘出了 needs（当然也可以说是 taxi 费用太高的 problem）。
-troyd(小C);
2022-2-5
(#14338397@0)
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你说的 needs 也好 problem 也好，是特别 high level 的 --- 目前的 AI 还远远不能理解，必须把它拆分成成千上万个 "小 problem" ---- 然后 github copilot / alphacode 这类的才能帮上忙。
-xmlhttprequest(build5381);
2022-2-5
(#14338434@0)
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大学里就学了人工智能。I don't think AI can go too far right now. One simple reason, You can imagine how smart one person is, but you can't imagine how high stupidity can reach!
-swing-boat(BERIGHT);
2022-2-5
(#14338571@0)
+1
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就算照你说的，定义是business analyst的活儿，不需要CS知识。现在流行的多功能开发团队，经常是BA做头儿的。
-piglet(小猪);
2022-2-5
(#14338584@0)
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现在最魔幻的就是，BA 一般就挣个 8 万 10 万（除非是 CPO），负责着超级重要的事情（需求错了后面全错）；只会刷 leetcode 的程序员可以拿到 20 万以上，而解决 leetcode 题反而是软件工程里 AI 唯一能 handle 的事情。
-xmlhttprequest(build5381);
2022-2-5
(#14338644@0)
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啥意思？说 translate BA's content to CS's content 的 architect 最苦逼？😂
-troyd(小C);
2022-2-5
(#14338685@0)
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你不能用加拿大BA的平均工资去比美国某个项目组的码工。那个项目组的BA不会比码工挣得少
-piglet(小猪);
2022-2-5
(#14338877@0)
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就算是和加拿大普通公司 dev 的平均比，BA 也是低很多 --- 但从软件工程角度来说，错误出现在越上游 (po -> ba -> ux -> arch -> dev...) 代价越高，而目前现在 AI 还是不能做上游的 task。
-xmlhttprequest(build5381);
2022-2-5
(#14338922@0)
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因为纸面上的东西再美好，造不出来也白搭……而且需求这东西没有一成不变的，你费半天劲搞的100%正确，一周后需求改了……
-guestagain(guest again);
2022-2-5
(#14339023@0)
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不能说全部，相当一部分会被机器取代，最起码不需要那么多程序员了。
-sob(不吃这一套);
2022-2-5
(#14338749@0)
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都转行当QA了……
-guestagain(guest again);
2022-2-5
(#14338941@0)
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所以不会解决问题，遑论定义问题
-giss(rr);
2022-2-5
(#14338950@0)
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也不一定，一般而言，定义问题的能力是先通过解决问题提升的没错，但很多重要的、关键的问题定义能力要求思维层次比解决问题更高，具体实施的行动力，与对问题的观察视野、分析判断能力未必集于一身...往往定义得好，解决就不难，可能繁琐或耗时而已...
-see1see(Isee);
2022-2-5
(#14338991@0)
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没有外行来定义内行的问题就是因为内行已经具备了解决问题的能力和经验
-giss(rr);
2022-2-5
(#14339022@0)