我本人是資訊工程師，主要的項目就是跟AI直接相關，所以有點經驗可以來討論AI運用在非文學上的進展。第一是我喜歡的AI生圖，第二是寫程式上。
AI生圖
之前一段時間有個吉卜力之亂，一堆人用了剛推出的ChatGPT生圖模型，把自己的照片轉換成吉卜力風格，被一堆繪師罵死。
但現在時過境遷，吉卜力還是活得好好的，生圖模型也沒怎麼翻江倒海。
因為到了這個時代，藝術這種東西已經不是繪畫的「你創造了什麼」，而是相片攝影的「你選擇留下什麼」。
AI生圖也是，我個人可以一天生個幾千張圖，但重點是我本人的審美能力能讓我挑出哪些圖，然後開出繪圖軟體修正哪些圖，甚至利用ChatGPT強大的特徵抓取，給它參考圖然後要他生出相對應的其他風格：
AI訓練最大的問題是素材的版權盜用，但是現在也有了越來越多的授權素材誕生的AI（例如Adobe的Firefly），且素材規模越來越完備。也就是說，再過十幾年，授權圖加上公共財產加上合成素材訓練出來的AI就能脫離「盜用」的污名，變成合法的工具。
十幾年後，我們子孫的世代，AI產圖早就是常態了，跟我們這時代的PS一樣，會是一個技能，用得爛的，出來的圖千偏一律；會用的，出來的圖就能超越人類的感官限制。
更別說現代就已經有先鋒藝術家在嘗試半人馬式流程：先畫草圖，然後AI塗色，或者AI產圖，然後人工臨摹畫出無瑕疵的圖。將AI上色當成一種筆刷，將AI出圖當成一種參照圖，你能說這不是藝術創作的流程嗎？
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AI產程式碼
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AI程式碼大概是所有生成AI裡面數一數二早被拿來實用的（另一個是自動回信草稿）。
因為我們程式猿也是程式碼拷貝來拷貝去啊～～
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程式碼是有所謂最佳化的理念的。在理想的API設計裡面，是有標準答案的。而我們coder得在各種API文件裡面尋找那個特定的API來用，否則就會重造車輪。
因此，stackoverflow.com （一個超大型，屬於programmer的ptt）一直都是我們的好夥伴，每天沒上去抄個答案都會覺得自己離最佳化程式碼遠離了一步～～
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直到現在，我們有了code copilot。
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根據微軟的CEO，現在微軟自家員工產出的程式碼，有20%是純AI產生。他們的目標是80%。
其實每個矽谷大公司的目標可能都差不多，因為AI吃了自家的codebase之後跑出來的程式碼就是香！
但這代表工程師就失業了嗎？我不覺得。因為code copilot再猛，也是要有人類開出文字規格，然後一行行驗證程式碼的邏輯。這點你不能交給AI自動驗證，畢竟出了事死了人，AI沒辦法替你去坐牢。
工程師的價值就體現在對程式碼的理解，以及超大規模程式碼的組織，加上對特殊規格特殊功能等AI做不出來的東西的實踐。
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這大概就是我的想法。
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