作者 alihue (wanda wanda)標題 Re: [心得] 寫點自己的觀察時間 Tue Jun 17 12:14:40 2025
※ 引述 《ripple0129》 之銘言：
: 從兩年前GPT4剛出我就講了
: 當時版上風氣就是取代資淺資深不要想
: 兩年過去了
: 全世界的Senior被砍多少人了
: 反正還是很多人在那邊敝帚自珍
其實現在 Senior 還在砍還真的跟 LLM 沒關係，主要是：
- 疫情後一開始是為了經濟蕭條做準備，以及疫情間過度招募
- 最近還在砍很多都是縮減業務與成本、部門重整
- 資金流到 LLM 專案，其他軟體產品走維持路線
真的有因為 LLM 提高員工生產力而造成的裁員嗎？
這超難欸，首先公司要先測量出現在員工生產力，再測量用 LLM 的戰力，有這麼好做？
再說，LLM 目前強的只有在前端，以及簡單的後端，這裡的資深工程師大概都知道 LLM 對
於複雜系統的理解能力還很糞，大概只能湊合著用
然後現在根本一大堆公司都還沒買 LLM 給員工用
至於 LLM 未來會變更強？我覺得不一定，主要原因：
1. 現在願意上 stackoverflow 解問題的越來越少，工程師開始封閉知識
2. Open Source 貢獻越來越少，訓練資料越來越少
3. LLM 的硬傷是推理能力不足，多為統計，但大系統技術還是多為推理為主
4. 總合：新技術的知識分享原來越少，LLM 無法訓練，最後隨著新技術的演進 LLM coding
會越來越笨
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※ 作者: alihue 2025-06-17 12:14:40
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※ 同主題文章:
Re: [心得] 寫點自己的觀察
06-17 12:14 alihue
推 ILoveAMD: 今天chatgpt gemini 又給我呼叫不存在的 method1F 06/17 12:49
→ zzzxxxqqq: 現在都跟AI一起解問題了 誰還會上網問 -.-2F 06/17 13:04
推 dream1124: 我啊，我還是常上網問。網上的答案常有思辯的過程，
這很重要，有時可以直接幫你避免走冤枉路。3F 06/17 13:05
→ zzzxxxqqq: Superintelligence 是現在主流想法了
覺得會越來越笨 只能說這想法很特別5F 06/17 13:06
→ dream1124: 問答AI比較適合：1.潤飾 2.提供難搜尋的問題之頭緒7F 06/17 13:08
→ dream1124: 其他情況大多沒比較好用，或是時間效益沒比較高10F 06/17 13:09
→ Romulus: 在AI真的會解題之前 AI都是拿人解題的答案給你而已
那要是沒有人願意把答案放出來 那要不然營運AI的人自己要解題餵給AI 要不然AI就開始幻覺
這想法沒啥特別的11F 06/17 13:09
→ dream1124: 畢竟這些問答AI就只是很精緻的人云亦云機器15F 06/17 13:11
→ zzzxxxqqq: 目前看起來衝擊最大就是CS剛畢業的 失業率上升16F 06/17 13:13
對啊
現在就是有缺不補，有補也是幾十上百封高階履歷，連資深工程師跳槽都難
所以現職不敢跳，遇缺不補，市場又一堆被裁的等消化，公司也沒非 AI 新專案，總合起來
當然也沒新人的缺
→ kattte: 我叫gemi幫我畫個簡單的chart都畫不出來了17F 06/17 13:13
→ zzzxxxqqq: 如果5年後反著走 我會覺得很神奇 當然不是不可能18F 06/17 13:13
→ kattte: 還要我自己幫他的半成品debug19F 06/17 13:13
推 kurtsgm: 上網問問題現在聊天抬槓的成分大過找正解啦...20F 06/17 13:15
問題是找到解的人不太會再貢獻出來，所以下一個遇到的人還是找不到直接解，隨著技術演
進這樣的狀況會越來越頻繁，LLM 最後也沒新資料可以訓練
→ kurtsgm: 網路上的random guy跟chatgpt誰比較有機率回答出正確答案這應該很清楚.....21F 06/17 13:15
→ zzzxxxqqq: 光是跟AI一起解問題的過程就是在提供資料訓練了23F 06/17 13:16
僅限個體戶，企業 LLM 合約都是禁止拿客戶的輸入來訓練
而且 LLM 也不曉得最後你是怎麼解的，你也不會把試出的正解跟 AI 回報
→ zzzxxxqqq: 除非大家都不用AI解問題 不然怎麼可能沒東西訓練24F 06/17 13:17
※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:17:08
→ kurtsgm: AI的source還有各類型的線上文件以及文章 除非某一天開始大家都不在網路上分享知識了 不然AI總會有新的資料能吃25F 06/17 13:18
※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:19:28
→ zzzxxxqqq: 找到解的人也是會用AI阿，除非他很認真藏
但現實是哪那麼閒，有解叫AI記起來，方便下次用27F 06/17 13:20
※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:21:55
→ zzzxxxqqq: 你不會直接拿資料來解問題阿，但不代表不能用AI
而且大企業封閉的LLM 不會是多數
每天個人用戶那個數量 不能比吧
還是你覺得值得做的問題只在大企業LLM裡面29F 06/17 13:23
推 kuosos520: 工人智慧vs人工智慧 = 中醫vs西醫33F 06/17 13:33
→ Obama19: Apple那篇已經在網路上被嗆爆了 一個實習生做的34F 06/17 14:08
→ hobnob: 不能認同拿中醫比西醫，兩者的方法論是不一樣的35F 06/17 14:39
→ NTUTM04: 不過出錢的人還不一定進入這個階段。現在比較像是從 AI可以取代人，發大財 -> AI 可以做更多，發大財 -> 然後發現並沒有那麼美好，但 bubble 又不到破掉的程度36F 06/17 14:55
目前各大廠投入 LLM 的遠大於收益，目前唯一能看到未來的感覺只有結合機器人這塊
→ ybite: 2/4我自己的看法沒有到那麼悲觀39F 06/17 15:40
※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 15:41:32
→ ybite: 搞不好是反過來 新框架為了搶市佔 出來的第一天就做好AI精華版文件讓你爽用（？
開源的問題主要也是美國大廠撙節的問題40F 06/17 15:42
推 strlen: 不用複雜任務 光是一般任務 或甚至就把現在AI當成高級版的43F 06/17 15:44
→ ybite: 如果有一天訓練成本降到大部分大財團都能玩一個200-500B的LLM 那我猜到那個時候語言模型變成開源打群架的可能性會很高 現在看起來只有中國因為制裁問題想開源膊聲浪44F 06/17 15:44
→ strlen: autocompletion 都能大大增加效率吧？啊不然 現在叫你回去用記事本 跟用IDE開發 哪個快.....
而且寫code也僅是AI其中一個小小應用而已吧 AI能用的領域超級多 只拿寫code來看能不能發大財？
喊AI公司沒賺的 一定是沒跟到PLTR 那是你自己的問題吧
老黃沒跟到 PLTR也沒跟到 怪東怪西然後還在喊泡沫 喊兩年了還是眼巴巴的看著人家賺爛47F 06/17 15:45
→ superpandal: 不可能用記事本的 連ed/vi都強過記事本非常多 再配上文本工具整理個index都有個簡易版completion
炒股那就...54F 06/17 17:30
→ strlen: 撇開股票我講的公司都是賺錢的 財報都是賺爛57F 06/17 17:35
→ jonathan793: 確實現在要取代還太早 但從以前無法想像到現在這程度已經很誇張 如果說10年內會發生蠻有可能的58F 06/17 17:57
→ DrTech: 要不要去了解一下訓練一個200B模型的成本啊。先不說幾十億的硬體成本。假設未來硬體降到0成本好了。光是整理能訓練到可用，不會overfitting資料的成本，數百GB級token就好，台灣就沒幾間公司能負擔了。給你硬體零成本啦，整理資料0成本啦，一般公司還請不到能訓練的人。
企業自搞大模型AI到可取得工程師，目前看不到任何機會與希望。60F 06/17 18:04
→ ybite: 也是 我樂觀過頭了67F 06/17 18:29
推 openthedidi: 去試用一下openAI codex ，就知道哪些層級的人可以被取代。去試用一下n8n，就可以知道哪些日常髒活可以被取代。69F 06/17 23:20
推 sumsum: 推這篇 Input資料很重要 短期間不覺得對工程師會有太大的impact 不過還是樂見其成十年後的發展72F 06/18 01:45
推 umum29: 解析大型專案真的能力很差 都需要人為介入縮小範圍
新的專案需要先細分task 這也需要工程師人為規劃74F 06/18 07:48
→ ssccg: 跟AI一起解題根本沒有在訓練啊，以為硬體不用錢每個user的input都拿去訓練喔，光是只跑訓練好的模型來給你答案，都要加一堆用量限制來限制賠錢了，要都丟去跑訓練還得了76F 06/18 12:27
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