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无法完全取代底层程序员的工作。虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。
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Chatgpt真的是高情商，可以写小说、写诗、写代码，写稿会是底层的程序员失业。
第一，面对提问，ChatGPT做出了高情商回答。
在回答“你是否会抢走我的工作”时，ChatGPT回复：我不会抢走人类的工作，而是将为人类工作带来更多的便利。
第二，在回答“ChatGPT是否无所不能”时，ChatGPT回应：我仍然有很多局限性和不足，例如，我无法判断一个人的诚意。
那么ChatGPT作为一个“聊天机器人”，为什么能有如此多的功能？其实，我们一直都理解错了。
严格来讲，ChatGPT并不只是一个“聊天机器人”，而是一个以自然语言为界面的机器人。这是两码事。
虽然大多数人都只是将ChatGPT视为一个聊天机器人。但实际上，聊天机器人只是它的一个表现形式。它实际上是大语言模型（LLM）的一个代表，一个“以自然语言为界面”的机器人。这是不同的两件事。
“作为一种服务的自然语言界面”，这并不是一个常见的概念——然而，这件事每天都在发生。
一个人受教育的过程就是如此：我们不停地训练自己，把书本上的内容翻译成自己可以理解的自然语言。
但是你有没有想象过这样一种场景呢——看书的时候，突然有一个精灵浮现在书本上，对你说：“我是这本书里的结构化知识的对话界面。我了解这本书的全部内容。关于这本书，你有什么问题都可以问我。”接下来，你就可以通过深入的沟通（聊天）逐步了解了这本书中所包含的知识。
在把这些知识投入实际应用的过程中，你也可以随时通过“聊天”的方式，引入这个“精灵”的帮助。
外行人总是以为程序员是写代码的，因为总是看到他们面对屏幕上的代码在敲键盘
但是真的当过一个合格程序员就会知道，写代码的时间占比也就20%。
其它80%的时间里 超过 50%是调试和修改代码，30%是沟通协调，包括讨论需求同步信息等等。
即使chatGPT很神奇，可以帮助省掉 所有的写代码时间，那么也就节省了20%的时间。
除非chatGPT可以保证代码完全没有bug可以直接发布，那么才能省掉 50%的调试修改时间，但这可能吗?
由于代码是chatGPT生成的，不是程序员自己写的，那么调试和修改时间会变长，因为调试别人写的代码首先要去读懂别人的代码。
可能综合算下来，未必节省什么时间。
除非你的项目小到只有几个函数，否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，chatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代码都风格迥异。
你还要去调整所有的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。
但是突然需求变更了，你只好重新用chatGPT生成代码，然后继续修改调试，做到接口一致，类型统一，风格规范。。。
也许你最后会发现，chatGPT也就是给你个灵感，实际代码还是自己一行行写的。