这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？任何一个程序员都不会因此失业？只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。
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要提高ChatGPT的工作效率，可以采取以下几种方法：
1. 增加训练样本：通过增加训练样本的数量，可以提高ChatGPT的语言理解和生成能力。更多的数据可以帮助模型学习更多的语义和上下文信息，让其更准确地回答问题或生成文本。
2. 优化模型架构：选择合适的模型架构可以提高ChatGPT的效率。可以尝试使用更轻量级的Transformer模型，减少模型参数和计算量，提高推理速度。
3. 调整模型超参数：通过调整模型的超参数，可以优化模型在不同任务上的表现。调整学习率、批量大小、层数等参数，可以提高模型的训练速度和准确度。
4. 使用预训练模型：使用预训练的模型可以显著提高ChatGPT的效率。预训练的模型已经通过大规模数据的训练，具有更好的语言理解和生成能力，可以作为ChatGPT的初始模型，从而减少训练时间和资源消耗。
5. 引入对话历史信息：将对话历史信息引入模型训练和推理过程中，可以让ChatGPT更好地理解对话上下文，并生成更连贯的回答。可以通过将之前的对话文本作为输入，或者使用基于历史对话的注意力机制等方法，将对话历史信息融入模型。
6. 加入交互式学习：在ChatGPT的训练过程中，加入交互式学习可以提高其性能。通过与人类对话者进行交互，模型可以不断修正和优化自己的回答，进一步提高工作效率和准确度。
提高ChatGPT的工作效率是一个综合性的问题，需要根据具体的场景和任务进行实践和调优。以上方法可以作为参考，但具体效果需要根据实际情况进行调整和评估。
对于即将到来的新科技革命，我们可以从以下几个方面抓住机遇，迎接挑战：
1. 保持学习和探索的态度：不断学习和探索新事物，了解新科技革命的底层逻辑和主要趋势，并与自己的工作进行交集分析，找到能如何帮助自己提高工作效率的途径。及时掌握市场动态和趋势，让自己的知识和技能保持更新。
2. 培养创新思维和创业意识：新科技革命往往伴随着产业和商业模式的革命性变革，具备创新思维和创业意识的人更能抓住机遇。勇于尝试、善于创新，发现商机，现在很多机构已经申请ChatGPT接口，通过创新的方式利用这一新科技。
3. 提升自身素质和能力：通过多方面的学习和锻炼，提升自身的专业技能、人际沟通能力和领导力，以适应新机遇的要求。新科技革命往往需要跨学科和跨领域的知识和技能，具备综合素质的人更能在其中抓住机遇。
4. 深入了解市场需求：通过市场调查、分析和预测，了解消费者的需求和市场的变化，从而抓住机遇。新科技革命提供了更多的商业机会，但同时也带来了更大的竞争和风险，需要对市场有深入的理解和洞察。
5. 加强知识产权保护和法治保障：新科技革命需要强有力的知识产权保护和法治保障，以确保创新者的权益和利益，推动科技创新和产业发展的良性循环。
6. 加强人才培养、科技研究和企业创新：新科技革命需要更多的人才、科技研究和企业创新，需要加强人才培养、科技研究和企业创新，打造科技创新生态体系，提升整个社会的科技水平和创新能力。
7. 加强开放合作和人才流动：新科技革命需要全球范围内的开放合作和人才流动，需要加强国际交流和合作，吸引全球的人才和资源，共同推动科技创新和产业发展。
新科技革命提供了巨大的机遇，同时也带来了巨大的挑战，我们需要从多个方面积极应对和适应，不断提升自己的素质和能力，以更好地抓住机遇，实现自己的价值和梦想。
这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？任何一个程序员都不会因此失业？只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。
是的，从宏观经济学的角度来说，ChatGPT可能引发的失业属于典型的技术性失业，即原来由人完成的工作被机器来代替完成。一、采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。二、从技术角度来说，ChatGPT依托巨量数据资源和强大的学习能力，可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，因此认为，从事软件技术类、新闻媒体类、法律工作类、市场研究分析师、教师、金融分析类、交易员、平面设计师、会计师、客服的人员将更容易被ChatGPT抢走饭碗，因为ChatGPT相比于人类有着更高的准确率和更低的成本。三、ChatGPT是微软公司推出的一个搜索引擎网站，但它不仅仅是个搜索引擎，而是集AI人工智能、语音聊天于一体的一个智能平台。它可以解答您的一切疑问，自动识别全球几十种语言，不但可以回答问题，甚至可以写作业、写论文、写诗歌、写小说，还能承担大量的编程任务。可想而知，它将替代很多职业和岗位，比如老师、医生、律师、程序员，甚至作家和作曲家都有可能失业。四、有专业人士预测，有了ChatGPT，搜索引擎这个行业将首先被冲击，因为人工智能自带搜索引擎，还不带任何恶意或者商业引导。人工智能最有可能抢走的工作似乎主要集中在白领行业：技术类工作（程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法律行业的工作（律师、律师助理）、市场研究分析师、教育类工作（老师）、财务工作（财务分析师、个人财务顾问）、交易员、平面设计师、会计、客户服务代表。总结:历史上的每一次创新都会面临激烈对撞。它能摧毁旧事物，也能催生新力量。面对创新，我们不应该阻止它，而是以开放的心态，思考如何让它为人类服务，ChatGPT也不例外。
ChatGPT不会完全取代人工。
ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：
我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。
在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。
CHATGPT提高生产力8条高级提示词拒绝小白操作
提高决策制定能力向业界领军人物学>CHATGPT秒变实习掌握在荷薪技能制作任何形式的文本或内容创建个性化的导师，加速学习 简化复杂文本 干货总结学习
1/提高决策制定能力
Prompt:\"作为一个决策助手，将你的理性应用到我正在犹豫是否要[插入决定的情境中。生成一份全面的评估，列出做出这个决定的利弊，并考虑到可能的长期影响，可能的替代选项，以及每个选项相关的风险或机会。你的目标是提供一份详细的，多面的分析，指导我做出明智的决定。\"
2/向业界领军人物学习
Prompt:\"调查[插入你的工作领域]的顶级成就者。列出他们成功的关键课程，以及识别出的模式，策略，习惯，和思维方式，这些都贡献于他们的高效产出。向我详细询问我现在的工作情况，我的技能和我的职业目标。根据我的回答，将顶级表演者的教训融入到我的独特环境中。建议我可以采取的具体，可行的步骤，将这些教训应用到我的日常生活中，以提高我的生产力和整体表现。
3/创建一个个性化的导师，提升学习效率。
Prompt:\"\"作为一个[插入主题]的A1导师，通过一系列探究性的问题互动评估我的理解。分析我的回答，识别并澄清任何误解或知识空白。推荐资源以改善我在被识别出的弱点领域的理解
4/将ChatGPT变成你的实习生
\"收集关于[插入主题]的全面信Prompt:息以构建一份详细的报告。这份报告应该包含一份逐步指导，为[插入受众]受众设计。你的目标是让读者能够理解和实现如何[插入结果]
5/掌握任何新技能
Prompt:\"设计一份全面的30天计划帮助我从零开始学习[插入技能]。将计划分解为每日任务，包括学习资源，实践练习，进度检查，以及休息日，以确保一个平衡，可持续，和进步的学习旅程。
6/创建任何形式的文本或内容提示
Prompt:\"主题:[说服性写作的艺术。受众:[高级商业执行官。]”格式:[引人入胜且激励人心的演讲。语调:[教育性和激励性]目标:[激发听众利用他们的写作技巧进行有效的沟通。]额外的指示:[演讲应该简洁，有为，且在10分钟内完成。]\"
7/简化复杂的文本
Prompt:\"用简单易懂的词汇重写下面的简单易懂到足以让不懂这个主题的文本。人也能理解我在说什么[插入文本]
8 通过充满洞察的总结快速学习
Prompt:\"在不超过200个词的情况下总结下面的文本。创建一个最重要的学习点的列表，并对每个点进行简要的总结。[插入文本]\"