尽管生成式人工智能和大型语言模型已被推崇为某些类型工人的直接替代品，但许多实际这样做的企业发现，使用这种新技术可能会导致比它自由支配任务时解决的问题更多的问题。虽然这可能不会无限期地实现，但这些工具目前的真正用例是作为某些类型工作的助手。为此，他们可以非常强大正如 [Ricardo] 在此演示的那样，使用 Amazon Q 帮助在 Commodore 64 上进行游戏开发。
这里的第一步是生成显示在屏幕上移动的精灵的代码。AI 首先生成全部大写的代码，就像 C64 时代的风格一样，但在 [Ricardo] 的开发环境中这引起了一些重大问题，因此代码被转换为小写。接下来的步骤中完成了更令人印象深刻的转换，因为程序需要利用汇编语言中的优化。将代码转换为可在虚拟 Commodore 上运行的 6502 Assembly 后，[Ricardo] 经过 AI 多次迭代后最终能够显示四个在屏幕上移动的精灵，并将精灵的样式更改为任意设计。
尽管这篇文章对 Amazon Q 作为专门针对开发人员的工具有点过于乐观，但它可能比其他生成式人工智能有一些优势，特别是如果它能够用汇编语言进行编程的话。我们很想听听有这方面实际经验的人的意见，以及它是否真的值得比 Copilot 或 GPT 4 等产品付出额外的成本。不过，对于任何这些生成式 AI 模型，可能都值得尝试当他们还处于早期阶段时就已经出局了。请记住，有不仅仅是编程其中一些也可以做到这一点。