针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
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每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，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。
自然语义理解区别，chatgpt可以协助人类完成高难度任务。
1、自然语义理解不同。chatai在图像识别，语音识别方面卓有成效，但是在NLP（也就是自然语义理解）领域表现一般，chatgpt输入了海量数据，不仅可以拥有千亿级别的参数量，而且在NLP（自然语义理解）任务上的表现远超常规手段，与chatai有很大区别。
2、chatgpt可以协助人类完成高难度任务。ChatGPT是一种全新聊天机器人模型，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话互动，并协助人类完成一系列高难度任务，ChatGPT可以结合上下文语境，用拟人语气和你互动，甚至可以写代码，制定商业提案，甚至检查程序错误等。
GPT-3：GPT-3是由OpenAI开发的语言模型，拥有比我更多的参数和更高的精度，能够生成更加自然、流畅的文本。
AlphaFold：AlphaFold是DeepMind开发的人工智能系统，能够预测蛋白质的三维结构，对于生物学和药物研发等领域具有重要意义。
自动驾驶技术：自动驾驶技术是一个涵盖多个领域的复杂系统，涉及计算机视觉、机器学习、控制系统等多个技术领域，目前在一些公司和实验室已经有了初步的应用。
量子计算：量子计算是一种基于量子力学原理的计算方法，拥有比传统计算机更高的计算速度和效率，在一些领域如密码学、化学模拟等有广泛应用前景。
Chat+AI和Chat+GPT都是指结合了人工智能技术的聊天软件，但是它们所采用的人工智能技术不同。Chat+AI可能使用了多种不同的技术，比如规则引擎、机器学习、自然语言处理等，而Chat+GPT则是指使用了GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的聊天软件。GPT是一种自然语言处理模型，可以在不需要特定任务的情况下对大量文本数据进行学习，从而生成新的文本，比如对话内容。因此，Chat+GPT可以更加自然地与用户交互，但是需要在训练过程中提供大量的文本数据。
