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Will Ting
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Will Ting
@deeptree
荷蘭離岸風電工程設計公司 ENFP 海人🤿🏄🚣🏻♀️
Taiwan Katılım Eylül 2008
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BREAKING: Team Chinese Taipei clinches a berth in the 2026 #WorldBaseballClassic with its win over Team Spain.

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This shot of Cheng-Jui Sung motoring all way home is absolutely ridiculous 😲
#WorldBaseballClassic
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要如何理解生成式 AI 會如何影響軟體開發?
GitHub 是目前做 AI coding 最厲害的公司,不但有全世界最多的 source code 可以訓練,也有微軟爸爸的算力。
最近他們 CEO Thomas Dohmke 有場 TED 科普演講: 透過 AI 任何人都可以成為 Coder (15分鐘、有簡中字幕) 值得一看:
* 目前可用 Github Copilot 工具協助你完成程式碼,將造福更多人可以輕鬆開始寫程式
* 透過自然語言與程式碼互動,未來將有更多人可以是 Coder
* 目前 Github 上有 100M 開發者,預計到 2030 年成長十倍,也就是 1B 的開發者。全球人口 10% 不只會用電腦,還會寫程式!
* 最後還 demo 了最新預覽版功能 Github Workspace: 只要開票,Github 就可以幫你拆解成文字規格,經過你確認修改後,再幫你寫 code 產生 pull request,最後你再檢查程式碼合併進主程式
* 最後主持人提問一個關鍵問題: 預測未來是否還需要人類參與? 回答是: 專業軟體設計師不會消失,仍需要人類去理解要打造什麼東西,仍需要人類專業去維護較大的複雜軟體系統。
幾點自己的看法:
1. 整場 talk 只講 Copilot (AI協助人類寫code),沒有提到 Autopilot (全自動開發軟體),我覺得這才是現況實際可行的發展。講什麼 AI 會取代軟體工程師,專業不要學資訊工程了,這都只是引發 FOMO 焦慮沒啥幫助,就跟去猜明年後年就有 AGI 一樣。
2. 我認為生成式 AI 不但不會減少軟體工程師的需求,反而會增加。有個現象叫做 "Jevons paradox" (杰文斯悖論): 當某項資源的使用效率提高時,反而可能導致對該資源需求的增加,而不是減少。當人人都可以寫點程式的時候,各行各業就會開始自行做些自動化程式,這將會產生更多 IT 軟體需求。
最近常有文科同學分享他們如何自己做自動化(例如透過 ChatGPT 詢問如何寫 google sheet 的 script),這樣演進下去,當單兵不滿足於 "自動化程式",想要做一個長期維運的複雜 "軟體系統" 時,就會需要專業軟體工程師的協助。
3. 對軟體工程師來說,技能組肯定是會改變的。這件事情我想大家都已經是過來人,舊技能的需求會減少,新技能的需求會增加。這幾天又上了一次 @Will_Huang 保哥的 Github Copilot 課程,保哥就講他現在用嘴巴寫程式,打字退化,因為 Github Copilot 可以接受語音辨識輸入指令協助你寫 code。這樣透過與 AI Agent 交互協作開發軟體的 UX 體驗,是目前演進中的趨勢。
所以,只要你對 coding 有興趣,現在學是再好不過的時機。享受新的軟體開發時代來臨吧。
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Apple Intelligence 這樣看來是由三個 LLM 所組成:
* Apple 地端 Siri: 判斷問題類型、基本文字任務、呼叫本機 function 等簡單任務,這是個 Apple 自製的 3B 小模型。另外本機還要負責做 semantic search 找出要參考的個人 context 資料。
* Apple 雲端 Private Cloud Compute 的 LLM: 當用戶指令比較複雜時改用這個,會根據傳上來的 context 資料做複雜任務規劃,這是個 Apple 自製特調此場景的大模型 (這 server 也是用 Apple Silicon 晶片,不是 nvidia 喔)
* 整合外部 OpenAI ChatGPT: 會用於泛用的知識問答聊天,當 Siri 判斷用戶的問題適合 gpt-4o 時,會跳提醒問用戶是否允許去問 OpenAI。這個外部模型我想不同地區將會是可切換的。
# WWDC 2024


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