不得不说OpenAI的速度是真快，GPT-3.5的热度还没散呢，GPT-4就轰轰烈烈的登场了，一大早我的朋友圈就刷屏了。
这次发布的能力有多强大，官方已经给了很多对比数据，不少自媒体也都挥挥洒洒的介绍了很多，这里我就不再重复聊了。我想聊点行内行外人都能看懂的。中午利用午休时间，我到youtube上看了下GPT-4的Live Demo，二十多分钟的时间里，我被它的实战效果震惊到好几次。那些写诗，长文语义提炼啊啥的能力，虽然牛，但是之前也见识过了，不算稀奇，真正让我觉得有点意思的，是这些：小哥让它用最新的接口写一个chatBot出来，几秒钟就写出来了。
然后小哥把这段代码复制粘贴到Jupyter（一个可以实时运行代码的平台）上，哦豁，报错了！
正当大家都以为小哥翻车的时候，他不慌不忙，把报错信息一字不落的复制粘贴到对话框里告诉GPT-4，然后奇迹出现了……GPT-4马上把这个bug修复了！
这就太厉害了好吧，程序员都不一定能这么快定位问题。我不由得在心中竖起了大拇指👍。小哥继续演示。他截了个图，然后把这个图片丢到对话框里，让GPT-4给他描述下图片细节（此处展示图片理解能力）。
没出意外，GPT-4很快就给出了自己的描述。不过这并不是我觉得最牛的地方。
我觉得最牛的是这个：
小哥指着图上这个log（这就是刚刚用GPT-4自己生成的代码跑起来的程序打出来的日志），说：“这个返回值有点问题，图片信息并没有打印出来，而是用...代替了，这是为什么？”
然后他依然不慌不忙的打开Pycord（一个封装了Discord的Python库）文档，找到了图上这句解释：
原来Pycord对于图片消息的支持是在2022年9月才更新的，而GPT的语料库是2021年之前的，所以刚刚生成的代码里没有考虑到新特性。
这太正常了对吧，毕竟所有AI的训练，用的都是已有历史数据，所以AI的回答基本上都是基于过往语料生成的。
但是重点来了！小哥把这个问题原封不动的又抛给了GPT-4，没想到它还真就给出了解决方案！并且完全可行，小哥照着解决方案就给解决了。
见鬼了真的……其实看多了AI能力，对已有数据的提炼和推导这些基础能力早就司空见惯了，但是这个模型，它对未来（对它而言2022年9月就是未来）产生的新特性的兼容，也能给你解决方案，这就厉害了。还有一个爆炸性的能力，小哥当场拍了一张图，图上是他用笔画的一个网站的草图（你可以理解为产品原型稿）：
然后他把图发给GPT-4，让它按照这个原型图把网站做出来。嘿……GPT-4还真就给你做出来了！
太夸张了好吧！看到这里我心里咯噔一下，完了，一大堆前端开发要失业了……这可太牛了啊，以后不需要程序员了，直接招几个厉害的产品经理，把idea画到图上让GPT去开发代码就好了（老板们看到这里心里笑开了花，又一大笔人力成本没了）。上面几个演示的场景，展示了程序员日常的几个工作项：需求理解，功能开发，Bug定位，新特性兼容。这么说吧，GPT-4在程序开发这块的能力，应该是能代替掉中级工程师了。而且它不会跟老板要涨薪，要奖金，你骂它，它还不会还嘴，真香。不要投入生产！不要投入生产！不要投入生产！广大程序员在瑟瑟发抖中，发出三声绝望的哀嚎……
