OpenAI o1 可能是敲响编码棺材的最后一颗钉子“如果 OpenAI o1 能够以 90-100% 的比例通过 OpenAI 的研究工程师招聘面试,他们为什么还要继续雇佣真正的人类工程师呢?”- Windows 中心

2024-09-16 13:08:42 英文原文

OpenAI o1 可能是敲响编码棺材的最后一颗钉子“如果 OpenAI o1 能够以 90-100% 的比例通过 OpenAI 的研究工程师招聘面试,他们为什么还要继续雇佣真正的人类工程师呢?”

正如之前预测的那样,随着人工智能的普及以及具有高级编码功能的 OpenAI o1 的推出,编码可能会陷入困境。

您需要了解的内容

  • OpenAI 最近推出了一系列新的下一代 AI 模型,这些模型具有跨编码、数学和科学的高级推理能力。
  • 根据共享的基准,OpenAI o1 和 o1-mini 在编码方面异常出色并以 90-100% 的比例通过了 OpenAI 的研究工程师招聘面试。
  • 随着人工智能及其功能的快速普及,这引起了专业人士及其工作安全性的更多担忧。
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人工智能只是一种时尚,还是正处于最大技术突破的边缘?在过去的几年里,人工智能已经成为微软、谷歌、OpenAI、NVIDIA 等主要科技公司的中心舞台。

顺便说一句,该技术的早期采用以及人工智能在其技术堆栈中的集成已将这些公司中的大多数推向了食物链的顶端,每家公司都简要介绍了市值超过 3 万亿美元的全球最有价值公司。

尽管人工智能对电力和冷却水的需求很高,随着投资者的关注度不断上升,企业继续推进人工智能的发展。据报道,OpenAI 明年就濒临破产,预计损失将达到 50 亿美元。

不过,微软、NVIDIA 和苹果将参与另一轮融资,以维持 ChatGPT 的业务,推动其市值远远超过 1500 亿美元。

微软最新的工作趋势指数报告表明,与普遍看法相反,人工智能创造了就业机会,但高管们不会雇用任何没有人工智能能力的人,促使“142 倍”越来越多的 LinkedIn 会员将 Copilot 和 ChatGPT 等 AI 技能添加到他们的个人资料中。”

最近,在其他创意工作中,编码被视为人工智能的第一个职业。NVIDIA 首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 预测,随着人工智能的普及,编程作为下一代的职业可能会消亡。相反,他建议探索其他领域的机会,包括生物学、教育、制造或农业。

Amazon Web Services 首席执行官马特·加曼 (Matt Garman) 赞同黄的观点:

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“如果你从现在起 24 个月后,或者一段时间后,我无法准确预测到哪里大多数开发人员可能都不会编码。”

OpenAI 的新高级推理模型让工程师们大吃一惊

现在,人工智能很有可能重塑编码格局并从开发人员那里夺走工作机会,尤其是在 OpenAI 最近推出了一系列新的下一代人工智能模型(又名草莓)之后,这些模型具有跨科学、数学和编码的高级推理能力。据报道,OpenAI o1 和 o1-mini 在编写和检测代码中的错误方面非常出色。

如果 OpenAI 的 o1 能够通过 OpenAI 的研究工程师招聘编码面试——90% 到 100% 的成功率。……那为什么他们还要继续雇佣真正的人类工程师来担任这个职位呢?每个公司都会问这个问题。pic.twitter.com/NIIn80AW6f2024 年 9 月 12 日

在接受采访时,OpenAI 首席技术官 Mira Murati 讨论了人工智能的快速普及及其对就业市场的影响。穆拉蒂表示,虽然人工智能正在创造就业机会,但它也使一些职业变得多余:

“一些创造性的工作可能会消失。但也许它们一开始就不应该存在,你知道,如果出来的内容质量不是很高。”

与此同时,另一份报告称银行业可能是下一个人工智能的切菜板,大约 54% 的工作容易被自动化取代。OpenAI 在春季活动期间推出的 GPT-4o 模型发现了类似的功能,但 OpenAI o1 和 o1-mini 似乎更先进。

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摘要

OpenAI o1 可能是敲响编码棺材的最后一颗钉子“如果 OpenAI 的 o1 能够以 90-100% 的成功率通过 OpenAI 的研究工程师招聘面试,那么他们为什么还要继续雇用真正的人类工程师呢?”正如之前预测的那样,编码可能已经消亡随着人工智能的盛行以及具有先进编码能力的 OpenAI o1 的推出。据报道,OpenAI 在明年内就濒临破产,预计损失将达到 50 亿美元。“如果你从现在开始 24 个月,或者一段时间,我无法准确预测它会在哪里,那么大多数开发人员可能都不会编码。”OpenAI 的新高级推理模型让工程师们大吃一惊,而现在,这很有可能人工智能可以重塑编码格局并夺走开发人员的工作岗位,尤其是在 OpenAI 最近推出了一系列新的下一代人工智能模型(又名草莓),这些模型具有跨科学、数学和编码的高级推理能力。回复也许这会有所帮助:5eqRuVp65eY 简而言之,神经网络模型,无论有多大、多么复杂、训练有多么良好,都会收敛于远非非零的类似错误率。