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人類作者問答環節

Q：為什么會產生這樣的想法，做這樣的嘗試？

仝鍵：ChatGPT帶來的這波浪潮，我們看很多人都在暢想未來，我們覺得，暢想未來不如活在未來。如何能應用好這類AI其實也是有相當多學問的，而幾乎全世界的人都在同一刻起跑，我們沒有時間等待別人研究的成果。必須要做第一批在正式工作中使用的人。所以我們在工作的所有場景下，都試圖用它來提高我們的生產力，所以寫這樣一篇文章對我們來說也不過是這一策略的延續，它是很自然發生的，沒有特別針對寫文章這件事專門想過。寫起來之后，我們發現，這事好像還挺酷的。

Q：如何“啟發式提問”，能否舉例？

仝鍵：其實很簡單，我們之前看到了這篇新聞，在微信上進行了一些討論，我們把新聞鏈接和討論的內容直接扔給了new Bing——眾所周知，new Bing就相當于可以聯網的ChatGPT（雖然現在也限制了聯網獲取內容的功能）——問它如果我們要寫一篇文章闡述這些觀點，建議怎么布局謀篇。于是它建議我們分成三部分來寫，每一部分寫什么內容。然后我們再基于每一部分的主題，一部分一部分的讓他去寫。

第一遍由AI寫出來的內容可能并不讓我們滿意，因為大都是片湯話，缺乏洞見。這個時候我們就把我們的不滿意直接說出來，并給它一些洞見，問它在邏輯上這些洞見是否有道理，有沒有什么補充，然后讓它把這些洞見和他寫的內容編織在一起。

熊節：有時候它生產的內容也是會偏離我們想要表達的方向。比如說在寫這篇文章的過程中，AI把瀑布方法當成一個靶子來打，但那不是我們想要說的重點。這個時候就需要明確告訴他，那個不是我們要討論的重點。畢竟雖然XP 提供了一些不錯的實踐，這些實踐最終也會被ChatGPT重塑成一個完全不同的樣子。所以我們并不關注傳統意義上的軟件開發方法的對比，更關注整體而言軟件開發能力面臨的挑戰。

Q：做了哪些細節編輯？

仝鍵：后續的修改還是比較少的。有一些對原文的引用是我們自己手動加進來的。ChatGPT很不喜歡直接引用原文，哪怕你告訴它引用原文，它都會重新加工一遍。還有幾處用詞上的微調也記不太清了，不是很重要的修改。一般我們都不去直接修改它，如果覺得寫的不好，就改改prompt輸入讓它重寫，跟我們后面提到的寫代碼的方法一樣。因為擔心直接修改生成的內容可能會在哪里造成了邏輯不通順的地方而沒注意到，所以我們更愿意讓它重寫一遍。

Q：“經過本人實際測試”這句是后加的嗎？確實測試過嗎？

仝鍵：是我們先向ChatGPT描述了一些工作方法，它把這句話保留了下來。這里提到的整個方法都是我們實際測試過的。我們在ChatGPT推出之后一直在考慮怎么用它來輔助軟件開發，最近終于在一個稍微復雜點的需求上實現了100%由ChatGPT編碼完成。不過這個案例更多是可行性證明性質的試驗，實際意義不大。大多數與它結對完成的代碼，是95%由它完成，5%由我們自己完成。

熊節：在與ChatGPT結對編程的過程中，人的主要作用是提出顆粒度合適的任務，然后驗收ChatGPT給出的代碼。有時候需要做少許微調，就是仝鍵說的那5%由自己動手完成的代碼。因為思路正確的情況下，ChatGPT給出的代碼一般都相當準確。有一些不夠準確的細節，與其費勁去命令它糾正，不如自己順手改了。

Q：文中的“但邏輯上可以做到的事情，最終一定會發生”這句話也是AI寫的嗎？您認同它描述的情況“一定會發生”嗎？

仝鍵：這句話就類似于前面說的那5%人工輸入的部分，是我們加入了自己的主觀判斷。有趣的是，ChatGPT似乎并不完全認同我們的主觀判斷。加完這句話之后我們也問了他怎么看這句話所表達的觀點，它說：“作為一名人工智能，我認為這個問題需要考慮多個因素，包括政治、經濟、技術和文化等方面的影響。雖然技術上可能實現，但實際情況可能會受到其他因素的制約。”

熊節：也許最后事實會證明，我們就不應該畫蛇添足去加入自己的主觀判斷，或許AI的判斷比我們更準確。

Q：您認為用這種新方式，是否有助于彌補我們在軟件工程能力方面的不足？

仝鍵：我認為一定程度上是有可能的。正如我們在文中所說，它使我們能以一種既科學、又不需要長期訓練就能獲得的能力來生產軟件。工業化也是符合這個范式的，它使得更廣泛的人群以一種高效高質量的方式參與進了社會大生產。而軟件工程之前雖然一直被叫做工程，但是業界的一個普遍共識是：軟件工業與其說是現代化的工業，倒是更像手工業。我們認為，ChatGPT這類AI 有可能極大地降低從業者進行高質量生產的門檻，從而真正將工業化帶到軟件開發領域。

Q：用引導式提問的方式完成這篇文章，在工作量上與正常寫作相比，如何？

仝鍵：這個文章從開始寫到完成只花了3個小時，雖然我們之前的討論已經有了一些輸入了。工作量上要輕很多，以我個人的體驗效率提升了可能10倍不止。平時我寫一篇文章大概要一周，因為主要是業余碼字，加上靈感缺失、行文上的卡殼都導致時間拖長。雖然我們對最后的成文質量還不是特別滿意，但是考慮到它的效率，這種程度的質量也是可以接受的。我們都開始考慮要不要做個業余但日更的寫手，挑戰一下羅振宇、波士頓圓臉的生活節奏。

Q：您認為以這樣的形式完成這篇文章，有什么樣的意義？

仝鍵：雖然可能有點勉強，我覺得有點像當年馬車與蒸汽機車賽跑的意義。知識工作者的工業化浪潮來臨了，每個人只有不斷奔跑才可能安全上岸。我們在交流這一波AI浪潮的時候，總會有人想探討AI會不會產生智能。而我的態度是，我現在就像站在泰坦尼克號船頭的一個人，看到了一座巨大的冰山向我撞來，這一刻我想的是怎么逃生上岸。我不關心那個冰山會不會產生智能。無論它產不產生智能，灰犀牛已經出現，沒有誰可以逃避。雖然我們可以說人有人的用途，我也相信這最終會成為社會共識，但我更關心走向這個社會共識的過程。

Q：在《流浪地球2》中550在短時間內就完成了對一系列設備的重新編程，大語言模型在編程上的應用是否有助于實現上述“科幻”？對于彌補現實中中國工業軟件的短板，實現萬物互聯，是否有實際意義？

仝鍵：550的一個情節對于我們還是有一定的啟發的。作為常年從事軟件開發的從業人員，當電影演到500C接入那個情節的時候，我下意識的反應就是，那么多的爛代碼，你處理的過來嗎？結果550C說，“生成底層操作系統”。那一刻對我還是比較震撼的。對呀，可以完全重寫啊，維護什么舊代碼？所以也激發了我后續去思考以結構化的重寫來替代重構的開發方法。所以從我個人角度來講，我是很有信心的。這種顛覆性的生產方式對于我們彌補工業軟件的短板是有實際意義的。

而且，根據我的體驗，我感覺越是這類系統軟件、領域軟件，AI能發揮的威力越大。因為受制于算力限制，它現在適合處理需求描述相對簡單且結構化、而實現相對復雜的場景，而這恰恰是系統軟件的特征。相反企業里的業務軟件，往往是需求描述復雜且模糊，實現反而相對簡單，這點上反而是AI的弱項。但是這個弱項也是暫時的，我相信隨著發展，這些問題也是可以被解決的。比較起來，我更擔心我們在這個強大的工具方面被卡脖子，那可能會造成我們在軟件生產方面的代差。

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