ChatGPT来临，架构师何去何从？

你好，我是李运华。

最近科技圈大火的事件就是ChatGPT的全球火热流行。这款由OpenAI公司在2022年11月底推出的聊天机器人，创造了史上消费应用最快达成1亿用户的历史，在推出仅仅两个月后，月活跃用户估计已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。与之对比，TikTok达成1亿月活目标耗费了9个月，而Instagram则耗时两年半。

ChatGPT 因何爆火？

ChatGPT为什么会如此火热和流行呢？体验过的朋友应该都有类似的感觉：它的回答内容几乎和真人聊天的感觉类似，聊天的上下文有连贯的逻辑性，尤其让人震撼的是，它能够根据用户的描述直接写一段代码、写论文、写报告。例如：

如此强大的智能能力让ChatGPT成为了现象级的人工智能产品，而上一个如此火热的人工智能产品还是围棋领域的AlphaGo。在击败人类顶尖棋手李世石后，AlphaGo直接带起了人工智能领域的热潮，这次ChatGPT的火热同样会引领人工智能领域一个新的热潮。

但这次ChatGPT引领的人工智能热潮和上一次相比，出现了一个很大的变化。虽然科技工作者和技术人员对ChatGPT的技术饶有兴趣，资本大佬们对ChatGPT带来的创业机会兴奋不已，但更多的人却开始担心自己会不会被ChatGPT为代表的人工智能取代！尤其是ChatGPT现在的算法模型是GPT-3，已经这么厉害了，据说很快要升级到GPT-4，如果后面再有GPT-5、GPT-6呢？

ChatGPT 能够取代架构师吗？

这样的担忧不无道理，毕竟只是从ChatGPT目前的能力来看，已经可以取代不少岗位了，例如客服、教师、文员等，那是否意味着随着ChatGPT的发展，以后任何岗位都可以被ChatGPT取代呢？比如说有了ChatGPT，架构师还有必要继续存在吗？以后是不是把需求文档输入给ChatGPT，它就能给出一个可行的架构方案？

要回答这个问题，我们既需要对ChatGPT的技术本质有深刻理解，也需要对架构师的职责和能力有深入的洞察。

首先，我们概要理解一下ChatGPT的技术本质。

ChatGPT中的GPT是指Generative Pretrained Transformer，是一种可利用互联网数据进行训练的文本生成深度学习模型，在问答、文本摘要、机器翻译、分类、代码生成和对话式AI 领域都有相当出色的表现。GPT的算法细节不展开，你可以自行搜索了解。总体来说，GPT的技术本质还是用大量已有的数据去训练算法模型，然后算法模型根据概率输出回答结果。

这就意味着ChatGPT有几个能力缺陷。

1. 数据样本量越少，训练的结果就会越差

比如说下图，这是学员们调侃ChatGPT时的一个案例：

很明显这个回答是一本正经的瞎扯，里面的内容看起来大部分是阿里云王坚博士的资料 ：）

2. 数据无法及时更新

比如说下图是关于《流浪地球2》的问题，ChatGPT的回答：

3. 历史数据对未来影响很大

以架构领域为例，前几年中台很流行，假设我们用很多中台的内容去训练ChatGPT，然后2022年没什么人讲中台了，这个时候如果让ChatGPT回答架构设计，它还会回答大量中台的内容。

其次，我们概要归纳一下架构师的职责和能力。

架构师本质是业务和技术的桥梁，核心职责是深入理解业务需求，然后判断业务需求带来的系统复杂度，然后设计备选方案来应对或者降低复杂度，最后基于各种情况来做取舍。这里我提炼几个能力关键词：理解、判断、设计、取舍。

最后，我们综合对比一下ChatGPT的技术本质和架构师的能力要求，再来看看这个问题：ChatGPT能够取代架构师吗？

我的答案是“不能”，至少在5~10年内不用担心，即使GPT-4、GPT-5算法出来问题也不大，因为技术本质还是GPT。我说4个主要的理由。

1. 业务需求本身的差异性无法训练

业务的差异性是没法训练、没法预知的，比如说即使同样是电商领域商品评论功能，淘宝京东拼多多的具体做法都会有很多细节差异，而来一家新的创业公司，做法又不同，甚至同一家公司同一个业务，只是换了一个产品经理，需求可能就会调整。

ChatGPT目前还不具备理解特定场景下的人类语言，简单来说就是ChatGPT是没法和客户讨论需求的，而架构师是需要理解业务才能做架构设计的。

2. 架构设计过程中的判断无法标准化

架构师要根据利益干系人的诉求、团队的技术水平、业务的发展情况来做判断和取舍，这些事情不能标准化也不能被训练。尤其是涉及和人打交道，有人的地方就有江湖，ChatGPT是无法理解特定团队里面人情世故之类的微妙关系的。

举个简单例子，同样的业务、同样的团队，换个leader就可能导致架构推翻重来。

3. 技术不断在演进

如果用旧的架构文档和方案训练ChatGPT，它需要很长时间和大量数据才能更新到新的技术，很明显这个过程中的方案是不合理的。目前ChatGPT的训练数据据只到2021年底。

而技术圈的技术演进是非常快的，前几年还大火的中台，到无人问津只需要不到1年时间；去年火热的低代码，今年可能就被替换为云原生了。

4. 架构师需要创新能力

比如说谷歌三篇论文开创大数据时代，Redis的诞生、Nginx的横空出世等等，这些都是需要创新的，而ChatGPT技术本质就是基于已有数据来训练，目前难以做到真正有价值的创新。

更可能的情况是ChatGPT一本正经瞎扯淡，因为它的技术本质是根据训练数据的概率来生成答案，如果是放在绘画或者音乐领域，这样输出的结果看不出明显的问题，可能还会让人觉得很有创意，但是在明确的事实（例如“过五关斩六将”具体是哪六将）或者严格的目标导向的事情（例如“开发一个比Kafka更强大的云原生消息队列”）方面，按照概率来输出内容的话，很容易就能看出问题所在。

比如说“过五关斩六将”这个问题，ChatGPT的回答五花八门，如下是两个比较搞笑的回答：

技能和学习方式要升级吗？

基于上面的分析，我们可以看到，ChatGPT目前还不具备取代架构师的能力。但不取代并不意味着不影响。对于技术人员来说，需要意识到自己的技能和学习方式要升级了。

比如说以前花费大量时间在刷数据结构和算法，死记硬背一些框架和第三方库的一些API如何调用，有了ChatGPT后，这些知识和技能已经非常容易获取，自己刷得再熟练也体现不了什么竞争力了。技术人员需要积累更多业务相关的知识，增强对业务的理解力和洞察力，提升自己在技术方面的创造性。这样才不用担心会被人工智能取代。

顺带提一下，你可能对ChatGPT最可能取代什么样的岗位感兴趣。我用一句话概括：标准化的常规工作。

例如客服、医生、律师、教师等岗位。以律师为例，打官司的律师不会被取代，但是基础的法律咨询和法律协助等很可能被取代；以程序员为例，只熟悉编程语言API算法和数据结构的程序员会被取代，能够完成端到端业务需求开发的程序员不会被取代！

希望这节分享能让你有所收获，启发你及时调整自己的学习方式，提升核心竞争力。