什么是那 10% 不能被 AI 轻易取代的技能？
90% 和 10%以 ChatGPT， CoPolit 为代表的大语言模型技术，正在颠覆许多领域，各人都在想 – 我的技能还有用么？我的行业还能保住么？
前两周，软件工程界的领军人物 Kent Beck 发了一个关于 ChatGPT 的感想，效果引起了许多转发和讨论。 他写一个博客进一步解释：
[翻译文章，原文来自 https://tidyfirst.substack.com/p/90-of-my-skills-are-now-worth-0 ]
我（Kent Beck）昨天发了一个推，效果反响强烈：
https://twitter.com/KentBeck/status/1648413998025707520?s=20
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/87be496d1d7cb4b7e9e9d50e0d57b31a.png
我想对此多说几句。
首先，我 不知道 哪些技能在90%中，哪些在10%中。（我待会儿就会告诉你为什么我这么分别）。 我们回到了 3X 的探索领域：探索Explore / 扩展 Expand /提取术语 Extract terms。找出答案的唯一方法是实验一下许多想法。
其次，为什么我得出的结论是，我 90% 的技能在经济上变得毫无价值？我是从一些经验中疯狂地推断。
昨天，我们一群人做了一个单词练习。我拿了一个语义精确的句子，把它变成了有力并抓眼球的东西。我通过一系列的单词变换做到的。有人说，“这意味着XYZ”，我说，“写下来吧“。然后我修改句子，用一个较强的动词代替了一个弱动词——比方， “想要” （would like to）变成了“渴望” （crave）。
在实验了 ChatGPT之后，我意识到 ChatGPT 也可以同樣地打出同样的句子，而且可能更快。任何知道怎么提问的人都可以从 ChatGPT 那边得到差不多的效果，当然，这种技能和我说的 10% 技能有关系。
我花了我在这个星球上的 1 - 2% 的时间写作，就是把一些单词连成句子。对于程序员来说，我很写得挺不错的。但是，这个差异化技能的价值刚刚被 ChatGPT 低沉到了零。现在，任何人都可以像我一样把单词排连成句子。
我可以列出过去对我和客户有价值的技能。其中许多现在在很大水平上是可以复制的。其他的，比如烘焙，就没有那么多了（但在咨询情况中也很少有价值）。
第三，技术革命通过以下方式进行：
[*]极大地低沉过去昂贵的东西的本钱。
[*]探究那些突然变得自制的东西究竟有什么价值。
ChatGPT 可以用 Biggie Smalls（愿他安息）的风格写了一篇关于 测试需求列表 的饶舌歌。这不是一个巨大的饶舌歌，以是我不会把歌词写在这儿，但这的确是一个饶舌歌。我做梦也想不到自己会写一个。现在我接下来可能做的事情的空间扩大了1000 倍。（用伍迪·格思里（Woody Guthrie）风格的民歌写同一主题，歌词也很蹩脚。）
第四，每个人都可以说，“是啊，但ChatGPT不是很好”，我想提醒你，技术革命不是关于绝对值，而是增长率。假如我现在很大，你很小，但你成长得更快，那么你超越我只是时间问题。
我的技能在不断提高，但 ChatGPT 的技能进步得更快。它超越我，这只是时间问题。
下一步是什么？我要把能想到的统统都用 ChatGPT 实验一下。我已经在我的艺术作品上训练了一个模型。我会在 ChatGPT 的协助下实验各种任务，看看什么能成功。
以上是 Kent Back 的文章的部门翻译， 他还让 ChatGPT 写了两篇小文，一篇同意他的观点，另一篇反对他的观点。 你可以在原博客中看到：https://tidyfirst.substack.com/p/90-of-my-skills-are-now-worth-0
类似的分别
Kent 在他的文章中并没有提及分别 90% 和 10% 的理由， 但是在软件开辟领域， 另一位大家以前倒是做过类似的分别。
瓦茨·汉弗雷 （Watts Humphrey）说过：软件领域可以分为两个方面，对峙不懈的工程工作占了 90%，技艺创新的大爆发只占 10%. 我们想一下软件工程师每天的工作，我们看单纯花在 代码相干 事项上的时间， 90% 都花在哪里了？
[*]设置情况，适配情况
[*]同步代码
[*]写代码做各种数据的接收，解析，发送，增删改查 …
软件工程师可以回想一下，自己做的事情中，充足独特、大概有创意，能写成博客的，是有 10% 么？
从我们现在看到的 CoPilot 以及各种 AI 辅助工具、云 IDE （比方 CSDN 的 InsCode）来看，它们的确可以取代一样平常的各种简单工作，随着 AI 能力的提高（Kent 的文章提到，AI 的进步速度要大大超过人类），他们在这些初级、常规性的工作中肯定能做得非常好。 那么，人类软件工程师的 10% 焦点技能到底是什么呢？
我觉得，10% 的技能有这些方面：
[*]对技术的娴熟掌握，高效 debug 的能力
[*]对软件体系架构的全面理解，集成的能力，把你写的 1000 行代码集成到现有的十万行代码的体系中去，能把各个模块集成、优化为一个高效的体系。
[*]对软件运行数据的理解，能从数据中洞察到问题，而不只是一个会念数据的人类。
[*]提问的能力，向用户提问，了解用户的真正需求，向领导、同事提问，了解各人的思路，当然，还有从对方的角度思索问题的能力，交换的能力。
上面这些能力，假如有了 ChatGPT，AI编程工具的资助，有很大可能会发挥出有 100 倍、1000 倍的威力。
关于 Kent Beck
Kent Beck 肯特·贝克 （1961 年生）
美国软件开辟工程师、软件工程咨询师
他软件开辟方法学的意见领袖，是最早研究软件开辟的模式和重构的人之一，是敏捷开辟的开创者之一，更是极限编程和测试驱动开辟的创始人，同时还是JUnit的作者，他的著作有 《重构》，《测试驱动开辟》等。 他对现代软件开辟影响深远。
关于 瓦茨·汉弗雷 Watts Humphrey
瓦茨·汉弗雷 （1927 - 2010） 软件工程的奠基人，软件成熟度模型 CMM 的提出者。 详情：https://www.sohu.com/a/344014634_505788
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