看板Tech_Job
作者sxy67230 (charlesgg)
標題Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?
時間2023-06-04 01:17:04
※ 引述《csie68 (小春子)》之銘言： : AI可能會取代"人力" : 一些基礎的工作 就像現在的電動車 : 但不可能取代"人類" : 因為沒有電 AI就無法運作 拔掉插頭 它能做甚麼？ : 所以結論 : AI會取代資工人嗎? : 答案是 不會 : 因為資工系 是人 不是電腦 : 無論AI發展得多好 都無法取代人 : 因為他就不是人 怎麼取代？ : ※ 引述《xa56 (枒)》之銘言： : : 東西會越來越進步啊 : : 只能說未來只有像設備工程師 : : 這種黑手而且一個當好幾個人用的 : : 才能活下去吧 : : 製程類的都可以靠ai了 : : 只剩改機修機這種雜活暫時沒人可以處理 阿肥外商碼農阿肥啦！ 我只能說當前甚至往後十幾年都很難完全取代，除非真正的AGI實現了，那取代的可能不 止資工人，而是整個人類社會了，想想看AGI都有人類智慧了，那鎖螺絲、自己修理自己 或是檢測同類機器人都是很簡單的，那幹嘛還找人類黑手？ 先說說像GPT-4即便是大成功的當下，很多企業要復現這樣的模型難度也是跟登天一樣 ，整個複雜系統工程是OPENAI在標榜GPT-4可scalable的基礎，這邊說說Meta(Facebook) 其實之前有實現開源的GPT-3，光是訓練重啟就花了整整五十次，其中有各種像顯卡崩潰 、loss跑飛等等，這些都是需要建構好的基礎系統跟對於複雜系統的開發維護才能解決， 不是說很輕鬆的事情。 https://i.imgur.com/pLsUJnR.jpg
這邊在說說這張圖，這是ICLR 2020的一篇Paper，充分說明當前DL的難點，這邊data A跟 data B有一條藍色的部分是local minimum ，而白色星星移動點是模型初始值到鞍點，可 以發現到隨機起始雖然都能始模型到達一定的低點也就是一定的精度，但是內部神經節點 的激活功能卻完全不同，這也充分解釋了為什麼神經網路的解釋性那麼差，而且隨著參數 量越來越複雜，可解釋就成比例下降，最近OpenAI拿GPT-4來解釋神經節點也發現這種現 象，有些神經網路節點看似有對一些抽象概念激活可以解釋，但是有些連人都很難理解他 激活了哪些概念。 而且當數據分佈發生變化，內部不變性也會改變，雖然說最近有一些研究認為現實世界的 結構是共享低複雜高結構化的所以也間接證明爲什麼GPT-4可以處理很多一般性的問題， 但是我們還是發現他對於高複雜度的問題像是數學等依舊是蠻差的，也剛好驗證了這類大 語言模型更偏好kolmogorov複雜度低的預測，而他也確實學習到了其中的歸納偏置。 最後一點，就是當前基本上所有的模型都是基於類貝葉斯歸納原則的，若是要從哲學上探 究勢必要挑戰卡爾波普爾奠定科學非歸納的認知論，否則要模型取代一門科學學科跟研究 都是不可能的，尤其是模型在面對Out of distribution 的問題時當前基於梯度的反向傳 播本質上是無解的，也就是為什麼我之前會說要完全取代資工/工程師很困難，最多是讓 工程師未來不需要一行一行寫code僅需掌握一些抽象概念然後給模型優化方向跟目標來進 行程式撰寫，而且撰寫程式的複雜度也會隨著越抽象門檻越來越高，因為你必須搞懂什麼 樣的優化方向而不是顯式開發。 除非未來真的出現更好的學習算法或是我們真的完全可以復刻大腦，不然真的要離AGI還 差很遠的，也就是LeCun說得當前深度學習還缺少世界模型、Hinton一直想找到能取代反 向傳播跟梯度下降的新的學習算法的原因。但即使是這樣LLM也確實充分展現了他跟人類 完全不同的強大力量，只是他現在甚至未來十年都仍需要依附人類之上。 以上 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.org.tw), 來自: 114.45.8.61 (臺灣) ※ 文章網址: https://ptt.org.tw/Tech_Job/M.1685812626.A.F70 ※ 編輯: sxy67230 (114.45.8.61 臺灣), 06/04/2023 01:22:44
推 a27417332 : 推推 06/04 01:42
推 holebro : 學到了06/04 02:07
推 ggggggh : 好奇問問。一台會鎖螺絲的機器要多少錢啊？ 06/04 02:56
推 yudofu : 以螺絲來說現在早就已經可以自動給螺絲自動電腦視覺06/04 08:50
→ yudofu : 對位自動鎖螺絲加扭力控制了，不用的原因是人比較便 06/04 08:50
推 Drither: 包養網到底在紅什麼? 06/04 08:50
→ yudofu : 宜，在中國請個OP打螺絲底薪三千加班後五千又乖又聽 06/04 08:50
→ yudofu : 話，不是高毛利跟高良率產業或者少子化找不到人幹， 06/04 08:50
→ yudofu : 什麼都導機器人導AI而沒有實際為產品帶來對應的價值06/04 08:50
→ yudofu : 提升最後的結果都是放棄，好不好很需不需要是兩回事06/04 08:50
→ yudofu : 。06/04 08:50
推 Notker: 有人被包養嗎06/04 08:50
→ yunf : 你講的都是很籠統的話06/04 09:16
→ yunf : 很多機器手臂已經會互相修復和溝通了06/04 09:17
→ yunf : 只是還有太多發展空間06/04 09:17
推 pttnowash : No 會說設備工程師難取代是因為背後的整套機制 06/04 09:18
→ pttnowash : 不是單純某個動作 根本沒看到重點06/04 09:19
推 Peycere: 求包養...管飽就好XD06/04 09:19
→ pttnowash : 譬如換機油 如何製造取得/如何運送到機器旁? 06/04 09:20
→ pttnowash : 如何獲得最原始的各種原料?06/04 09:21
→ yunf : 這些都可以流程化 可以被流程化就有機會程式化 06/04 09:21
→ yunf : 小朋友言論 =.= 06/04 09:22
→ pttnowash : 在強尼戴普電影全面進化transcendence則有強調 06/04 09:22
推 vd422: 阿姨!我不想努力了(求包養) 06/04 09:22
→ yunf : 有什麼原物料是無法流程劃取得的嗎? 06/04 09:23
→ pttnowash : 超級AI如何解決原料取得跟安裝運送的問題 06/04 09:23
→ yunf : 哪裡有問題都是用電 06/04 09:24
→ yunf : 之後是核融合06/04 09:24
→ yunf : 你真的認為非核會成真嗎?06/04 09:25
推 lutano: 有沒有富二代要包養我06/04 09:25
→ yunf : AI認知中的環境是人類認知中的環境嗎?06/04 09:25
推 chocopie : 唯一最適合全面取代人工的是上太空， 06/04 09:27
→ chocopie : 在月球鎖螺絲、在水星挖礦之類的。 06/04 09:27
→ yunf : 小朋友你提出來的東西都經不起考驗喔! 06/04 09:28
推 pttnowash : 可以先進到這種水準的AI 就可以消滅人類了啦06/04 09:41
推 muiwo: 身邊有朋友被包養嗎06/04 09:41
→ pttnowash : 你才在哪唬爛 光講甚麼可以解決 你馬上做啊只會放屁06/04 09:42
噓 pttano : ZZzzzzzzzzz06/04 09:57
推 kappaisshit : 你講的好複雜喔講簡單一點是什麼06/04 12:17
噓 DrTech : 拿過時paper當專業？ 怎麼不拿LLaMA的paper 來說其06/04 13:42
→ DrTech : 實現在大家訓練GPT-3以上的能力根本超容易。06/04 13:42
推 sunuzo: 亞洲最大包養平台上線了06/04 13:42
→ DrTech : 一看就知道你不是在做NLP與LLM在亂發文啦，現況根本 06/04 13:44
→ DrTech : 不是這樣。06/04 13:44
→ DrTech : 2023年，現在很多Open source要訓練超越GPT-3 的能 06/04 13:48
→ DrTech : 力，本跟超簡單好嗎。06/04 13:48
→ DrTech : 你跳針耶，你拿的論文是GPT-3等級的。 06/04 15:13
推 UNIQC: 這個包養網正妹好多 是真的嗎 06/04 15:13
→ DrTech : LLaMA有沒有GPT-4的性能，也要看細節，有fine-tune 06/04 15:15
→ DrTech : 的，特定任務，可以贏沒有特地fine-tune的GPT-4也很 06/04 15:15
→ DrTech : 正常。 06/04 15:15
→ DrTech : 至於你在扯GPT-4參數？ Open AI根本沒公布參數量， 06/04 15:16
→ DrTech : 你怎麼知道，你在瞎掰什麼。 06/04 15:16
推 dewaro: 真的有這麼多人在找包養嗎 06/04 15:16
→ DrTech : 歡迎拿論文或參考資料來佐證，而不是引用一篇paper 06/04 15:17
→ DrTech : 後，2成對，八成內容在瞎掰。 06/04 15:17
→ DrTech : 請教一下，哪篇論文或網址，有透漏GPT-4的參數量與 06/04 15:21
→ DrTech : 訓練細節的？ 歡迎站內信給我學習，我是從來沒看過 06/04 15:21
→ DrTech : 。 06/04 15:21
推 Elfego: 有人可以分析一下包養平台的差異嗎 06/04 15:21
→ DrTech : 你的文章都不錯，看得出來一定的專業。難得此版有專 06/04 15:26
→ DrTech : 業的人願意發文。如有什麼誤解，也歡迎站內信給我些 06/04 15:26
→ DrTech : 指導。 06/04 15:26
推 gino0717 : 南無阿彌陀佛 06/04 16:10
推 saygogo : 人力資源的取代是漸進的,一樣的工作成果,從10個人 06/04 19:58
推 Nicodim: 那個包養網人最多XD 06/04 19:58
→ saygogo : 漸進到5個人再到2個人 06/04 19:58
推 nanpolend : ai其實很燒錢搞不好用人才比較便宜 06/04 20:28
推 nikolas : 用做產品角度來 沒有人會做出符合全部市場的功能 06/04 20:40
→ nikolas : 根本不切實際 一定是漸進式先小規模再慢慢擴大應用 06/04 20:41
→ nikolas : 所以當然不可能完全取代資工人 06/04 20:42
推 Foning: 我妹上包養網被我發現= = 06/04 20:42
噓 weitin7011 : 好喔 你覺得不會就不會吧 06/05 08:34
→ jones2011 : 在火星上使用遙控開車的技術不知道多久了 06/05 09:20
→ jones2011 : 那請問你現在出門也用遙控方式開車嗎 06/05 09:21
→ jones2011 : 為啥不會的理由，跟這個問題的理由一樣 06/05 09:22
→ jones2011 : 有些機密，是因為在人的腦袋內所以才是機密 06/05 09:27
推 AKNY: 隔壁桌的人竟然在討論包養... 06/05 09:27
→ jones2011 : 只要讓AI學會，就跟公開讓人查閱也相距不遠了 06/05 09:28
→ jones2011 : 而就成本來說，當前用人來執行相關工作更便宜 06/05 09:41
推 Jacob975 : 我覺得樓主sxy講的很棒，因為能夠用正確的數學佐證 06/06 15:41
→ Jacob975 : 自己的主張。被許多人質疑是一件好事，代表有許多人 06/06 15:41
→ Jacob975 : 看到你的意見，但是也請不要過度放在心上，畢竟有 06/06 15:41
推 mysister: 樓上是不是被包養 06/06 15:41
→ Jacob975 : 些人，嘴上講得好AI，但可能連crossentropy是什麼 06/06 15:41
→ Jacob975 : 都解釋不來。 06/06 15:41
推 haha248787 : 推樓上還有樓主 06/06 19:31
噓 acininder : 笑死 拿一堆術語拼起來唬唬人還行 06/07 11:13
→ snoopy790428: 那ai機器人互摸會高潮嗎 06/07 22:13
推 cir72: 未看先猜這包養網 06/07 22:13
推 elevenkbc : 也太專業了吧，推 06/08 07:54
噓 wengeniusgod: 你還是閉嘴吧 06/13 07:27