腾小云导读
当 AIGC 逐步运用于开发事务的日常作业中，它与低代码结合使咱们的研制提效，与数字人结合将为咱们创造新的生态场景，更有言辞以为 AIGC 与其它更多技能交融，或将取代程序员并完成自主立异？今日，咱们特邀了中国信通院低代码/无代码推动中心技能专家、腾讯云 TVP 职业大使沈欣老师，他将带咱们解读 AIGC 与不同技能交融与立异的趋势，欢迎阅读。
目录
1 导言
2 AIGC 与软件开发职业的交融
3 AIGC 与立异的交融
作者介绍：
沈欣，腾讯云 TVP 职业大使，曾任喜茶数字化高级副总裁、广东省连锁经营协会技能委员会主席、上海交通大学终身教育学院特聘讲师，中国信通院低代码/无代码推动中心技能专家。
01、导言
早在古埃及时期，人类就发现了石油，可是直至 1860 年的第一个炼油厂建立，石油才成为在人类史上不可或缺的资源。相同，从第一个数据库到 2023 年 ChatGPT 的出生，也预示着数据才真实开始被推翻性运用。
咱们以为，以 ChatGPT 为代表的 AIGC，打破了人类生产“内容”的特权，然后将会对整个人类社会生产关系带来巨大的变化。
本来仅仅简略的猜单词游戏，跟着喂入数据不断打破了量变界限，直接进入了质变：AI 一夜之间好像有了了解才干。
通过对话谈天窗口，咱们发现 ChatGPT 突然之间让 AI 运用变得人人可用，只需求自然语言即可。AI 不只能够读懂你的言语，乃至能够通过推理才干了解文字背面的隐喻和暗示，并且还能够输出有逻辑的答案。这就意味着，咱们能够让它代替人类，去做一些本来只有人类才干做的“内容生成作业”。
AI 永不疲倦，只需有安稳可靠的算力，就能安稳可靠地输出，在人力本钱日益增加的今日，许多作业都会被 AI 代替，这一点也不令人奇怪。
接下来，咱们从下面几个比如看一下 AIGC 会与哪些技能领域进行结合，并且发生革命。
02、AIGC与软件开发职业的交融
前段时刻，某知名的研究机构给出一个这样的数据：依据每月作业天数、工时、每个等级的数据分析师花费的均匀时刻来进行统计，GPT4 的本钱约为初级数据分析员本钱的 0.71%，为高级数据分析员本钱的 0.45%。
咱们都知道，AI 最大的特点在于高速迭代，咱们能够很清楚地预见，明年此刻，本钱或许会下降到现在的 20% 或许更低，那时 95% 的人类数据分析员都将没有存在的必要性。
相同，也有大量数据标明，运用 AIGC 编程比一个传统的编程人员功率提高 3 倍，换言之“以一敌三”。咱们也看到，低代码编程现已将传统软件开发功率提高了约 5 倍，假如叠加 AIGC，那么 70% 的程序员也都会被代替，低代码乃至无代码集成了工程才干，代码编程被封装，事务逻辑则是 AI 主动生成，跟着 AI 技能的迭代，这一功率会进一步上升，因此，我预言程序员这个职业就像马车时代的马夫相同，会在三年内式微乃至消失。
软件的构成当然不是这么简略，编码仅仅一部分作业，UI、测验都是重要构成部分，而这些功能也在 AIGC 的辅佐下大大提高了功率，跟着复杂度被掩盖，普通的事务人员都能够直接参与到系统的开发中来。
在这个比如中，我将之总结为：按时刻收费的内容制作人员，将会被 AI 无情代替，转化为按成果收费的生成式 AI。
03、AIGC与立异的交融
其实，大家往往以为立异是人类在 AI 面前最终能够坚守的阵地，但真的是这样么？
首要，咱们需求界说什么叫做立异。在我看来，立异主要包含以下三类：
第一类立异有 80% 以上的创造点，咱们能够称之为推翻性，比方大统一理论、量子力学等。其特点是“惹是生非”，推翻一切现有理论并更进一步解说国际。
第二类立异的创造点在 50% 以上，咱们称之为巨大的革新，比方大刘提出的二相箔、水滴、黑暗森林理论。这往往是两个跨学科才干的融会贯通，例如当电力被创造以后，电+一切都是立异。
第三类立异的创造点在 10% 以上，一般称为微立异，比方古筝举动（注：《三体》中的一次战役，立异性地选用纳米技能制作的“飞刃”摧毁敌船）、手机点餐等。其特点是通过运筹学和工程落地才干使得立异价值得以体现。
| 推翻性创造 | 巨大的革新 | 微立异 |
|---|---|---|
| >80%立异度 | 80%~30%立异度 | 30%~10%立异度 |
| •量子力学 •曲率引擎 •大统一理论 | • AIGC • 二相箔 • iPhone 及生态 • 电力+运用 | • 手机点餐 • 古筝举动 • 鼠标、语音输入 |
| “惹是生非”，推翻一切现有理论并更进一步解说国际 | 跨界的才干开始融会贯通 | 运筹学+工程落地才干展示新价值 |
关于物理学视点而言，一切令人震慑的科学在打破前都有着一个漫长的萌发期，在这个时分，立异的土壤、阳光和水分都现已充足，最终由一两个天才人物通过逻辑推理和假定，把规则用严谨的方式总结并推导至更普遍的运用场景。
简略来说，没有什么立异是天上掉下来的，都是已有常识的跨界衔接，90% 的立异是衔接发生的。假如咱们用第二三类（巨大的立异和微立异）来要求 GPT 模型，咱们会发现，不苟言笑地胡言乱语莫非不是立异的萌发么？
现在的 GPT 模型的奖赏机制是猜想被拿掉的单词，假如咱们引入新的鼓励机制呢？
咱们一同来看立异的人群都有什么特质？首要，他们会对新的刺激（比方一个新的段子），有着超出寻常的兴奋，并迫不及待地将其分享出去，可是当这个段子翻来覆去回到面前，又会显得不屑一顾。这儿面的奖赏机制需求的是一个“新组合”。可是当能穷尽的组合现已在系统内部穷举，显然无法带来额定奖赏。所以和人类相同，GPT 需求不同主体间的交流，需求 AI 进行社交，在这个环境下，新的刺激、新的奖赏会带来额定的鼓励，这也是立异的来源。
其实，在 50 时代的苏联，为了提高生产力，有专门的“创造方法论”萌发，并于 1974 年正式诞生了 TRIZ，它列出了以下几个步骤：
| 常识/立异预备期； 寻觅需求； 使命和/或主意的发生； 探究计划； 形建立异概念； 把概念变成原理图； 主意的技能实施和开发。 |
|---|
40 种处理问题的原理：
| 切割 | 预支撑、预缓冲 | 越过、略过 | 空地材料 |
|---|---|---|---|
| 去除 | 等（电）势，等位 | 假装 | 改动颜色 |
| 部分质量 | 一切其他方法 | 反馈 | 均匀化 |
| 非堆成 | 球状体 | 中间物，催化 | 摒弃和恢复 |
| 兼并 | 动力学 | 自助 | 改动物性状况 |
| 普遍性 | 只取部分过度 | 复制复制 | 相变 |
| 套娃 | 另一种标准 | 廉价和短寿命 | 热膨胀 |
| 减轻分量 | 机械振动 | 机械替换 | 强氧化 |
| 预想反举动 | 周期举动 | 气动和液压 | 慵懒气氛 |
| 预举动 | 有用举动的连续性 | 灵敏的薄层包覆 | 复合材料 |
对立矩阵的 39 个分量：
| 运动物的分量 | 应力或压力 | 功率 | 物体发生有害要素 |
|---|---|---|---|
| 停止物的分量 | 形状 | 能量损耗 | 制作难易 |
| 运动体的长度 | 复合物的安稳性 | 物质损耗 | 操作难易 |
| 停止体的长度 | 强度 | 信息损耗 | 修复难易 |
| 运动体的面积 | 运动物举动的持续期 | 时刻损耗 | 适应性或灵敏性 |
| 停止体的面积 | 停止物举动的持续期 | 物质数量 | 设备复杂度 |
| 运动体的体积 | 温度 | 可靠性 | 查看和丈量的复杂度 |
| 停止体的体积 | 流明数（照度） | 丈量准确性 | 主动化程度 |
| 速度 | 运动体的能量运用 | 制作精度 | 生产率 |
| 推动力 | 停止体的能量运用 | 外部危害影响物体 |
举个比如，爱迪生创造灯泡，碰到的问题（对立），便是可靠性（选什么做灯丝）、外部危害影响物体（灯丝高温下会氧化烧毁），处理问题的方法则是：改动物性状况（碳化后的竹纤维做灯丝），慵懒气氛（灯泡里冲入氮气避免氧化）。
上述表格里内容根本都是针关于二三类（巨大的革新和微立异）的立异系统，在我看来非常有效并且可执行。假如翻开专利，99% 的专利都能够用这个方法论来解构。俗话说，灵机一动，计上心来，咱们用方法论解说一下便是：假定要处理一个问题 X，有 A1、A2….An 几个不同路径， 一起能够用 B1、B2…Bn 几种不同速度（视点）进入；人在思考时，其实便是对事物的边界构建清楚的认知，潜在的几个入口现已清楚，已知 A2、A5 是或许性最大的两条路径，一起，B6、B8 是最合适的两种速度。灵机一动则是选择了 A2+B8 ，在大脑中进行了直觉模拟，于是计上心来。
一个表意的中文 LLM 和一个表音的英文 LLM，让他们直接对话，按以上的方法给予额定的鼓励，就能够源源不断地发生立异，再通过第三个 LLM 模型，对成果进行收敛，就有或许得到真实的立异。国际需求英语系统的 GPT 和中文系统的 GPT，通过中西文化和语境的碰撞，然后构建 AI 立异的基础。
毋庸置疑，两个 LLM 模型之间的交流与交流并不需求凭借文字去表达，仅仅电缆中流动的电子或许光缆中的光子交流，无需知道为什么，创意就在交流中发生，并且不可名状，也不可说。
通过以上两个比如，咱们看到，工业化的实质是社会分工带来的功率上升与标准性、确定性的增加，AI 现在乃至未来也不或许代替 100% 的人类作业，可是就好像“养马人”相同，跟着马车退出历史舞台，这个职业只在少数的赛马场还有存在，整体而言却现已退出了历史的舞台。
另一方面，AIGC 会发生大量的内容，并且内容的质量会越来越高，咱们以为，未来会有一个趋势：人类通过一个 AI 来“了解与运用”另一个 AI 生成的内容，咱们能够形象地比喻为，只有魔法才干打败魔法，生产关系将会再一次发生巨大的变化。
如下图所示，生产关系的巨大革新现已开始，奇点已来。
最终，我以为虚构的纯 AI 公司或许会在一年半内大量出现，真实意味着生产关系的巨大革新现已发生。
跟着 AI 技能的快速开展，AIGC 与低代码等不同技能交错得愈加严密，在现实国际与虚拟国际的交融过程中，AI 将成为促进生产关系革新的要害力气，等待未来出现更多 AIGC 与不同技能交融运用的新场景、新机遇。
-End-
原创作者｜沈欣
技能责编｜刘斌
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