大数据会被CHATGPT取代吗

目前来看，大数据和CHATGPT是两个不同的概念和应用领域。大数据是指海量、多样化的数据集合，通过分析这些数据可以获得深入洞察和决策支持。而CHATGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，可以生成自然流畅的文字回复。

大数据和CHATGPT都有着自己的优势和应用场景。大数据可以通过对海量数据的分析和挖掘，揭示出一些隐藏的模式、趋势和关联，可以在市场营销、金融、医疗等领域提供决策支持和洞察。而CHATGPT可以根据输入的问题或对话，生成与之相关的自然语言回复，可以用于客服、智能助手等场景。

虽然CHATGPT在自然语言处理方面有着很高的表现能力，但它并不能替代大数据。大数据分析是基于数据的模式识别和关联关系的挖掘，可以帮助我们理解和解决现实世界中的问题，而CHATGPT更多地是面向对话交互的应用，它主要通过生成回复来实现。

在某些特定的应用场景中，CHATGPT可能可以用来辅助大数据分析，如在智能客服中生成回答用户的问题。但在复杂的数据分析和洞察领域，大数据仍然是核心，CHATGPT可以作为一种辅助工具。

大数据和CHATGPT是不同的技术和应用领域，在特定场景下可以相互配合使用，但它们之间并不存在替代关系。大数据分析和CHATGPT在不同领域中都有着独特的价值和应用。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。

在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

以下是值得关注的几个方面：

1. 开放百度文心一言：百度文心一言是一种文化及情感表达方式，是以短句形式表达出内心深处感受的一种方式。百度文心一言向全社会开放，意味着任何人都可以使用和参与分享自己的情感和体验。这一举措可能会为用户提供一个表达情感、分享生活的平台丰富文化交流和社交互动的方式。

. AI原生应用重构：百度在AI领域一直处于领先地，其全新重构的AI原生应用将带来更加进、智能的功能和体验。具体细节尚不清楚，但可以期待的是更加智能化的语音识别、图像处理和自然语言处理等功能，以及可能的个性化推荐和人机交互的改进。这将为用户提供更便捷、智能的服务和体验。

3. 用户体验和隐私保护：值得关注的是，随着百度的开放和应用重构，用户的体验和隐私保护也成为重要关注点。百度需要确保用户数据的安全隐私，并提供友好的用户界面和操作方式。这样才能赢得用户的信任，并在激烈的市场竞争中保持竞争力。

这些信息表明百度在极推进技术创新和服务拓展方面努力。用户可以期待更多智能化、捷化的产品和服务，并需要关注个人信息护和合理使用的问题。

无法确定程序员未来是否会大量失业，因为取决于许多因素，包括技术发展、人工智能应用、行业需求等等。虽然人工智能确实会对一些编程工作产生影响，但是它也会创造出新的编程需求和机会。随着人工智能应用的发展，需要大量的数据科学家和机器学习工程师来构建和维护人工智能系统，因此程序员的需求可能会增加。未来世界中所有的东西都将建立在 Runtime 的应用程序上，这意味着程序员的需求将继续存在。程序员不必担心失业的问题，而是应该学习新的技能和知识，以适应未来的挑战和机遇。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。

在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

我觉得短期内不会影响到高校的专业设置，但长期来看肯定会有这样的趋势。

大模型的快速发展必然会对教育领域的专业设置产生影响，教育是为产业服务的，同时教育也是产业领域发展的晴雨表，近些年不断增加的与计算机、人工智能相关的专业就能够说明一定的问题。不过高校的专业设置本身一向都是滞后于社会发展的，短期内应该不会看到有太大的改变。毕竟就算想改，师资本身的更新迭代都还有个过程。

从现有的实践来看，AIGC的确可以用于执行一些基础重复工作，让人们有更多时间从事创造性和复杂的任务。的确可能会对高校的专业设置产生一定影响。至于说对专业设置的影响，我倒觉得不会太大，因为大多数传统的、基础性的专业肯定还会存在，最多也就是教学目标和方式可能会相应改变。

一些专业可能需要大量的数据处理或者复杂计算，而这些工作现在完全可以由AIGC来完成。这样一来，本来做这些工作的人们就可以更多地关注解决更复杂、更有挑战性的问题。那么这样的改变就可能会导致高校需要调整专业设置。某些专业可能需要调整其课程设置，以适应AIGC的应用。在个专业中，可能要要加入与AIGC关的课程，以培养学生在与自动化系统和智能化技术合作方面具备必要的技能。当然未来肯定也会开设一些新的专业，就像前几年大数据火的时候一群高校集体扎堆开大数据方向的专业一样，后边还有开电竞专业等热门方向的，估计再过几年就能看到 与AIGC 方向的专业出现了。例如：与AIGC相关的学科，如人工智能、机器学习和数据科学等，高校可能会根据市场需求和学生兴趣来开设这些新专业。与此AlGC的应用可能导致某些专业中的一些基础重复工作被自动化和智能化。高校可能重要重新评估课程设置，将更多的重点放在培养学生与自动化和智能化技术进行合作的能力上。

我猜想未来可能会出现一个专门培养prompt工程师的相关专业，类似于“自然编程语言专业”之类的东西。将AIGC本身涉及到的软硬件相关卡脖子技术研究，转化为一门偏软的“语言”类培训。新鲜事物究竟有没有那么强大的生命力还是有待观察的。就拿代表本人观点文字举个例子，比如ChatGPT确实可以根据你的培汪团需求分分钟产出文字，但这会影响汉语言文学的专业设置吗？

显然并不会啊！退一万步讲，AI写出的文字只能作为一种生产资料来看待，而并不能作为一个艺术品，某种程度它并不能完全替代作家的作品。因为它写出的文字带有浓配橘浓的机器色彩，少有感情、也无情绪，将文字工作完全变成了保准化的流水线工程。

作为一些较为低端的营销文案、或者含金量并不高的网文来讲还是可以的，但作为一件作品还是差点意思。但反过来想想，对毕业生的要求变高了是真的。AIGC虽然在短期不会影响高校的专业设置，但是必然会影响相关专业的就业率，特别是针对一些基础重复工作。

往后毕业生最大的竞争力应该是在思维，特别是创新思维和工具使用思维上。

最后随着人工智能技术的发展，可能会出现一些新的专业，例如人工智能工程师、数据科学家等，但这并不会导致现有专业的消失。