ChatGPT 會取代人類編碼員嗎？

生成式人工智能（Generative AI）ChatGPT在近幾個月風靡全球，人們在驚嘆智能科技發展的迅速，也在積極討論人工智能對各界的影響，包括人工智能會否取代人類執行各工作。但原來早在2013年，CodeMonkey仍在籌備期間，已有不少人問過創辦人之一的Jonathan Schor：「電腦不會很快就變得聰明到，可以直接告訴它們我們想要甚麼，而不再需要用代碼去編程嗎？如果是這樣，孩子們為何還要學習編程呢？」Jonathan至今仍認為——不會，沒有那麼快。

人工智能的台上一分鐘

近期生成式人工智能的發展得到了很多關注，近10年也比從前更較多人討論人工智能，但Jonathan表示，實際上國際間的電腦科學家已花了數十年時間，持續深入研究和開發了人工智能及其潛在應用。
電腦科學家們花了超過40年時間，才研發出可以擊敗世界頂尖棋手的電腦。著名的圖靈測試（Turing Test）是在1950年代，由被譽為電腦科學與人工智慧之父的艾倫 · 圖靈（Alan Turing）提出。透過讓一個人在不知情的情況下跟一部電腦對話，如果在若干交談後，對話的人仍無法分辨跟他對話的是電腦還是人類，那電腦即通過了圖靈測試。到了2023年的現在，人工智能如ChatGPT仍無法通過圖靈測試。
自80年代初，電腦科學家便嘗試建立醫療專家系統。當人類的專業醫療人員無法提供診療時，便由人工智能去提供治療建議及病情發展的預測。但時至今日，藥店仍未會接受電腦處方的藥物。而機械人，暫時仍未征服人類。

新科技作為提升效率的工具

要在棋盤上擊敗電腦似乎變得不可能，而人工智能在越來越多的日常事項中幫上忙，包括寫代碼。
不過，現時機器可以寫出的好的代碼，仍主要是簡單及常規的例行事項。Jonathan便舉出了3個例子：

1. 常規測試的代碼，用作查找缺陷和錯誤
2. 提供範例或設置初始的基礎代碼
3. 掃瞄安全漏洞的代碼

Jonathan認為，至少在未來10年，編碼員也似乎不太會被人工智能完全取代。反而，生成式人工智能很可能會成為幫助程式設計師提高效率和生產力的工具。就正如試算表程式沒有取代會計師、教育程式沒有取代老師一樣，這些新科技作為工具，提升了專業人士的生產力。