ChatGPT 已成為下一代的新作業系統！

作者 | 屠敏

「作業系統 20 年一週期」這一經典理論，正在科技發展的長河中得到了新一輪的驗證。

如果說 Windows 引領了 PC 網際網路新時代，iOS、Android 成為了移動開發時代的敲門磚，那麼，AI 開創的新紀元中，OpenAI 率先開放ChatGPT API的心思還有些讓人不解——一款聊天機器人難道要成為 AI 模型應用的小助手，直至昨日，其帶著「應用商店」之外掛功能炸場之時，眾人才恍然大悟，ChatGPT 的種種動作正在向 AI 時代的作業系統無限逼近！

AI 激盪 70 載，身處作業系統演變的中心位置，在 ChatGPT、文心一言等 AIGC 產品，GPT-4、Stable Diffusion、Midjourney 等 AI 大模型的加持下，程式設計師現有的程式設計正規化將會遭到怎樣的衝擊？面向的全新 AI 應用時代，開發者的思維、開發方式、工具又該做出怎樣的改變？

繼「新程式設計師：人工智慧新十年」大會探討程式設計師進入下一個 AI 十年的準則之後，3 月 25 日，CSDN、《新程式設計師》聯合主辦的「新程式設計師大會（NPCon）：AIGC 與大模型技術應用峰會」於北京環球貿易中心正式拉開帷幕。

在本次大會上午場的主論壇現場，CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合夥人蔣濤，創新工場 AI 工程院執行院長、SeedV 實驗室創始人王詠剛，華為雲智慧化軟體研發首席專家王千祥，42 章經創始人曲凱，在 CSDN 副總裁鄒欣的主持下，就技術人如何利用通用人工智慧、ChatGPT、AIGC、大模型、AI 程式設計等重要話題，給出了乾貨滿滿的解答。

直播回放：https://live.csdn.net/room-iframe/programmer_editor/2OmZkkQB

以下是今日「AIGC 與大模型技術應用峰會」主論壇的演講精華。

GPT 是人工智慧時代的 Windows

首先，CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合夥人蔣濤發表了《大模型時代的新應用開發者》的主題演講。他表示，AI 時代的到來，為開發者產業帶來三大紅利：人人都是開發者，家家都是技術公司，萬億技術雲大生態。

CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合夥人蔣濤

CSDN 的最新開發者資料也證實了這一點。目前 CSDN 註冊使用者超過 4200 萬，去年新增了 600 萬使用者，新增使用者中有 60% 都是大學生和高中生，高校計算機專業學生覆蓋度 90%，非常的年輕化。

技術的演進所經歷的階段宛如一個輪迴，回顧 2011 年，全球化移動應用市場大門打開之際，掘金海外還是瞄準國內市場、專注 iOS 還是 Android 亦或者是 HTML5 跨平臺開發等都成為開發者抉擇的方向。

12 年之後的再一個兔年中，開發者再次站在選擇的十字路口，正如技術社區三倍速定律所彰顯的那樣，「一個技術要進入到真正的生態應用裡，首先是在學術界被大家認可，接著進入到工程界，最後才進入大眾視野。因此技術社區的動向往往能反映出未來的技術趨勢」，從資料中，我們可以明顯感知到了 GPT 正在以前所未有的速度成為人工智慧時代的 Windows，AI 發展也正處於 iPhone 4 時刻。

之所以 ChatGPT、大模型能夠具備「理解它從沒見過的需求，並讓你「心想事成」」這樣的能力，蔣濤解釋道，它們克服了單領域、多模型的限制，具有「湧現」的能力。正如百度創始人、董事長兼執行長李彥宏在與他的對話中分享的那樣，「參數規模達到千億，同時匹配足夠多的資料來訓練，最後就會出現智慧湧現，應該說是從量變到質變的過程」。

自 ChatGPT、GPT-4 擁有超強的程式碼生成能力之後，也迅速讓工程師以編碼為主導的軟體 1.0 時代進入了以資料為驅動編碼的軟體 2.0 時代。

而為真實呈現 ChatGPT 等自動化程式設計工具對開發者的影響，蔣濤也分享了 CSDN 最新上線的 AI 程式設計測試方法，其中以使用者的高頻需求為主，將自動化程式設計演進劃分為 5 個等級：

經過評測結果發現，ChatGPT 以幾乎接近滿分的成績，摘得榜首，成為開發者最佳程式設計輔助工具，但目前尚未有任何一款產品達到 C4（高度自動程式設計）級別。

對此，蔣濤認為，程式設計師日常的編碼工作，已從過去用開源來集成，到現在用 AI 進行組合，程式設計師每天 80% 的工作，甚至 90% 的工作可能用 GPT 就能完成了。

不過，由於開發人員的工作並不僅僅是寫程式碼，還覆蓋確認需求、建流程、做開發、進行架構模組設計、模組設計、測試等軟體開發週期中的多個流程中，蔣濤認為，每一個板塊、流程可能是集成 GPT，而不是用 GPT 來取代，到最後上線運維的最後」一公里「工作還是需要人去做的。

在這個過程中，所有的工具都會被 ChatGPT 重構，重新生成。每個行業都有 AI 在賦能，這也可以讓各個行業的開發者們通過 LLM/GPT，引入外掛/prompt，再用自然語言去對話，極大地降低了程式設計師的門檻，擴大了入口，這也讓 ChatGPT 成為新一代的作業系統。

最後，蔣濤對於想要加入這場 AI 浪潮的開發者建議道，首先要去學表達，學會善用 Prompt；第二要學英文，因為前沿技術的英文資料更新速度更快；第三，發揮想象力，開始行動。

在大會現場，CSDN 面向所有使用者群體，重磅發佈了一款快速開發 GPT 應用工具——InsCode（https://inscode.csdn.net）。當談及為什麼會開發這款工具時，蔣濤表示，InsCode 旨在縮小每個人從想法到產品實現之間的距離，讓眾人實現寫程式碼像寫文章一樣簡單。

目前，InsCode 今天正式對外公測，也歡迎有興趣的開發者們加群、試用，看看你是不是可以寫出自己的第一個程式碼，第一個 GPT 的應用。

學會 Prompt，就能完成 AI 開發？

「我發現我們這些老一代程式設計師今天被 AI 技術的發展拉到了一個和剛畢業的大學生一樣的門檻上，我不認為我做了十幾年的自然語言處理技術，比一個今天的剛畢業的大學生使用 ChatGPT、GPT 開發的應用有任何優勢，這是一個我非常焦慮的時代和時刻」，創新工場AI工程院執行院長，SeedV 實驗室創始人王詠剛在主論壇上如是說道。

創新工場 AI 工程院執行院長，SeedV 實驗室創始人王詠剛

王詠剛表示，今天所有的計算機、系統都會被 AI 去重新改寫，重新定義。這也引發了無數人思考：未來的程式設計師真的會被簡化為提示詞的編寫員嗎？然後由提示詞操縱 AI？是不是這樣一個非常簡單的正規化，就可以總結未來所有的 AI 開發？

就個人觀點來看，王詠剛給出了否定的答案，其表示，「未來的 AI 開發應該是一種多正規化的開發流程」。至於原因，他用了兩張圖作為案例加以解釋——猜一猜哪幅圖出自人工智慧演算法？

謎底揭曉：右圖是 AI 演算法畫的，左邊這幅畫是用數學公式生成的，這是一個由分形公式生成的 3D 圖案。早在 10 年前便有這樣一款軟體，在沒有 AI 的情況下，它可以幫助藝術家創建類似所謂的數字藝術產品，只是當時關注的人較少，以至於這款軟體如今幾乎無人維護。

王詠剛認為，左邊的任務更多的內容是確定性的，如當你去解一個方程或者用一個數學公式推演時，其結果往往是在大的程度上符合預期的。而右邊的圖用 AI 生成，主要採用了大規模的統計模型，具有非確定性，這也是如今做 AI 軟體開發的人類首先想要解決的問題。

為此，也可以將世界上任務天然地分為兩類，一類是天生的不確定性任務，一類就是天生的確定性任務。這也讓未來 AI 程式設計呈現出兩種典型的正規化：

第一種程式設計正規化是適用於端到端的感知類任務、創造性任務、探索性任務，它可以通過提示詞得到結果。
第二個正規化是強調控制力、結果確定性、計算精準性的應用任務。在這個任務裡面，我們不能放任所有的事情都交給大模型一次來解決問題，大模型可能需要通過引入外掛的方式，調用非常多的後臺服務。

人類工程師在這個正規化裡被降級了，我覺得沒辦法，我們只能承認我的命運，我們也只能去擁抱這個時代，所以現在的我們，應該儘量少說話，早日開始行動起來。」

AI 程式設計的邊界在何處？

緊接著，華為雲智慧化軟體研發首席專家王千祥在發表《AI程式設計：無盡的前沿》主題演講中表示，AI 程式設計基於 GPT 的程式碼生成取得了很大的突破。

華為雲智慧化軟體研發首席專家王千祥

GPT 程式碼生成原理主要分為兩個階段：訓練階段，關鍵問題在於學什麼和怎麼學；生成階段，通過自然語言輸入，經過線上 GPT 模型，然後生成程式碼。

不久之前，華為雲與 CSDN 聯合發佈智慧程式設計助手 Snap，如今基於業界能力領先的程式碼大模型 Pangu-Coder 持續迭代中，目前支持 IntelliJ、PyCharm、VSCode 等業界主流的 IDE。

對於 AI 程式設計的邊界究竟在哪裡，王千祥通過 GPT-4 技術報告和微軟研究院的報告發現，AI 大模型在多數情況下是超越了人類的程式設計能力，但是其距離頂尖程式設計師還有很大的差距。

王千祥認為 AI 程式設計肯定會超越 Coding 程式設計，因為現有的 ChatGPT、GPT-4 大模型工具的能力覆蓋到了程式碼補全、翻譯程式碼、解釋程式碼、DeBug 等多維度。未來，這些工具必將覆蓋到設計、搜尋、遷移、運營等多流程中。

未來，王千祥也希望 AI 程式設計背後的新模型可以將統計方法與規則方法（常識）融合起來，並能夠適時地進行反饋學習，以及通過健康的生態得到良好的發展。

用生成式 AI 打通商業！

在 ChatGPT、大模型徹底改變開發者程式設計方式之際，大家可以用它實現出什麼，站在需求的角度來看，42 章經創始人曲凱帶來了《生成式 AI 的商業化落地思考》的主題演講。

42 章經創始人曲凱

他認為，首先，中國肯定會有自己的大模型，也可以有。因為可以把大模型這個事情定性成為一個工程問題，而不是一個技術問題，發現新大陸難，抵達新大陸實則沒那麼難。

在曲凱看來，現如今大模型主要帶來了三個維度的能力與改變：

第一點，讓萬物具備的常識。這是最重要的一點，曲凱表示，我們所謂的 AI 助手實則就是無數個人在幫使用者打工。OpenAI 創始人 Samuel Altman 曾表示，「未來每個人如果想賺錢，就打開 ChatGPT，你在裡面輸入4個字叫我要賺錢，你就不用管別的東西了，會有人去幫你做這個事情」。當前，如電商場景中選品可以用演算法實現、圖片可讓 AI 生成、獨立的網站也能由 AI 搞定等等，其實當下每一個事情 AI 都是可以做到的，倘若把它結合在一起，未來幾年之後，你或許只要打開一個網站隨便點幾下，然後演算法就能告訴你哪個貨是最流行的，你需不需要想要去賣，點選一下，投入成本， AI 就能幫助實現盈利，這個事情未來理論是可以實現的；
第二點，大幅降低各個領域的生產門檻。
第三點，改變了互動形式。

在實際的落地場景和機會上，曲凱表示，現在看起來簡單講，不外乎這三類：

1. 大模型。從當下資本的視角來看，絕大多數的基金在過去的一兩個月的時間，都在看大模型的一些機會，國內大概有 10 多家公司都在做大模型的事情，包括大廠，也包括很多創業公司。

2. 中間層。包括資料標註、模型訓練模型部署、模型監控的技術，但是這一層看起來機會相對少一點。

3. 應用層。這一層的機會比大家想象的要大。嘗試的機會包括：

最簡單直接的文字和圖片生成的一些東西，如營銷、法律、醫療、教育、客服等這些場景。不過，曲凱表示，「長期來講，最不看好的也是這一類」。因為大模型會把這一類的機會慢慢覆蓋掉。
第二類就是垂直的 2B SaaS 類的機會。它更核心考驗的是創業者對於一個垂直領域垂直場景業務流的理解，如何把 AI 的技術和大模型封裝在整個業務流裡面，甚至於說，當大家使用的時候，都不一定知道產品的哪一部分用到 AI 的能力，如果能到這個地步的話，其實就是有機會的。
第三類是 2C 平臺級的機會。想必很多人用過快手，其實快手最早時候，它是做 GIF 的工具，隨後開放成為一個社區，再到今天的快手。所以，通過 AI 做一個更好給生產者的開發工具也是一個不錯的嘗試。
最後一點是未來的個人助手。

不過，在開發者、企業嘗試過程中，曲凱也分享了可能會面臨的五大壁壘，包括自己做大模型、自己有私有化資料、使用者使用過程中有資料飛輪效應、使用者有網路效應、有複雜的業務流系統。

圓桌對話：ChatGPT 大航海時代

在上午主論壇的圓桌對話環節，由 CSDN 戰略合作總監閆輝主持，CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合夥人蔣濤，創新工場 AI 工程院執行院長、SeedV 實驗室創始人王詠剛，華為雲智慧化軟體研發首席專家王千祥，42 章經創始人曲凱作為嘉賓的圓桌對話正式展開，五位技術專家以「 ChatGPT 大航海時代」為主題，共論 ChatGPT 開闢的新領域、新應用、新機遇。

」我特別同意這是一個 ChatGPT 大航海時代，這是一個新時代的開始，如果再加一點，我覺得這不是一個在地球上的大航海時代，而是一個星際旅行的大航海時代「，創新工場 AI 工程院執行院長、SeedV 實驗室創始人王詠剛分享道。

他表示，人類發現美洲之後，然後上面去建工廠、做開發，包括美國的西部大開發，實際都是以歐洲規則來進行的。因此，這也有可能引發一些擔憂，目前大家用 GPT 開發程序，都是在 PC、移動上進行開發，以及遵循相關的規則。不過，再過 3-5 年規則有可能會發生變化。宛如在星際旅行時，到了一個星球，這個星球可能像在電影上看到了，它可能特別接近一個黑洞，它的引力場、時間、行為全都不一樣了，在這個時候，如果開發者的應用開發還在按照在移動時代、PC 時代那樣的方式繼續做，可能就不適用了，這是 3~5 年後可能會出現的局面。

當談及在開闢出大航海時代之後，ChatGPT 反向會推動哪些維度進步時，CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合夥人蔣濤表示，GPT 的能力是彙集了所有的知識庫，此時人類與它比拼的不是已有的知識，而是看它能否為我們產生新的知識，當然，這裡新的知識並不是說讓 GPT 寫一篇科幻小說等等。更為重要的是，如果它的增量是科學發現，那麼我們現在社會的進步都是無盡的前沿。因此，他認為，未來我們可能會經歷 3-5 年的前 GPT 時代，GPT 會通過人類的提示等不斷改進，但是 5 年之後，也許 GPT 會產生我們根本無法想象的事情，就如十幾年前，眾人無法想象出現在我們使用智慧手機的現狀。

華為雲智慧化軟體研發首席專家王千祥則認為，ChatGPT 中可以將不同語言之間實現無縫轉換的功能，具有兩面性。一方面，大航海時代的確促進了很多交流；另一方面，也導致強勢文化更強，有很多弱勢文化可能被壓縮了。這一點在大模型方面也是類似的，包括我們在訓練大模型時，有時用中文語料訓練的效果不行，但帶上英文的效果就好。所以，ChatGPT 到來對我們文化影響力如何，還是需要持兩面看待。

對於未來可能會創造的機遇，42 章經創始人曲凱表示，」很多東西在當下是很難推出來的，就像 10 年前，我們很難想到現在最流行的應用是抖音之類的產品、最早的小紅書只不過就是一個 PDF……因此，我認為當前大家需要做的就是，先用起來，不用想那麼多，還是站在使用者需求的角度，看看當下的技術到底能實現什麼東西，在這個過程當中在不斷去調整。「

共築 AIGC、大模型新時代

隨著人工智慧和大資料技術的不斷發展，AIGC 和大模型技術已經成為了各行各業的重要發展方向。在本次 AIGC 與大模型技術應用峰會上，我們還特設了」AIGC 與大模型技術應用「與」AI 程式設計技術應用「兩大論壇、ChatGPT 應用創新營特色活動（稍晚些會有精彩文字內容呈現，等不及的小夥伴可以通過直播回放，立即了解 AI 應用開發所必備的那些技能：https://marketing.csdn.net/p/de8b31c4d6a107ef961a314bb5ec151a）。

此次，我們深入探討了大模型技術對開發者的影響與潛在的研發應用場景、未來發展趨勢，也不難看出，我們正在 AIGC、大模型的引領下站在 AI 智慧感知階段的 C 位，而屬於 AIGC、大模型的時代也才剛剛開始。

未來，我們也期待 AIGC 和大模型技術將為我們帶來更加智慧化和高效化的工作流程、更加精準和個性化的服務、更加安全和可靠的系統、以及更加優秀和有趣的人機互動體驗。