“一用大模型，就10倍提效”，这说法有多可笑呢？

亦飞凡

“一用大模型，就10倍提效”，这说法有多可笑呢？假设编写代码、排查错误的时间跟金钱代价被拉到零，且原本占程序员工作时间的50%（远超实际时间），程序员效率是原来的两倍。


下班时间不会提前，需求错误、项目延期风险仍在。

软件工程，没有“灵丹”。工程复杂度会引发一系列“疾病”，随着技术发展，有些越来越容易治好，但死亡始终不可能避免。还会出现新型疾病，有的旧病反而更多……

大模型开发能带来什么新型疾病呢？“这个需求，AI不是能很快做好吗？”或许有的需求是这样，但有的需求，有没有AI都不该做。

十倍提效刚好就是《没有银弹》（图灵奖得主Fred Brooks 1986的经典论文）中的主张：

> 未来的十年之内，不会有任何单一的软件工程上的突破，能够让程序设计的生产力得到一个数量级的提升。

虽然是1986年的推断，作者在2022年11月17日去世，ChatGPT发布于30日，有些迷信的人可能觉得，这暗含着“上帝”认为“没有银弹”这个观点死了。

但我不迷信，认为这个推断仍然有生命力。未来十年，整体效率提升没那么乐观。

引用其中几段话：

> 软件实体的本质是由相互交织的概念构成的结构：数据集、数据项关系、算法以及函数调用。这种本质是抽象的，因为同样的结构在不同表述下依然相同。尽管如此，它仍然极其精确且细节丰富。
>
> 我认为构建软件最困难的部分在于规划、设计和测试这种概念结构，而不是将其表达出来并测试表达保真度。诚然，大家仍会犯语法错误；但在大多数系统中，它们与概念错误相比简直微不足道。
>
> 如果这说法成立，构建软件永远是一件难事。天生就没有银弹。

在大模型真正能在概念设计发挥明显作用之前，提效或许相对有限。可以把目光放到其他更有价值的地方，比方说，大模型开辟新需求，或许才是“正道”。