过于依赖chatgpt编程会有哪些弊端？

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作者 LiGood

说个实际例子吧，今年大学生数学建模竞赛，有不少小组都是用GPT来生成代码，生成的代码很好，又快速，又规整。

问题是什么呢，很多人看不懂生成出来的代码，要做一点调整时，要么无法精确的表达给大模型得到新的代码，要么就是看着已经生成的代码，不知道怎么改。

所以弊端是什么，弊端就是，对于素人来说，写代码越来越黑盒了，大模型写对了，皆大欢喜，写错了，无从下手。是不是有点被机器控制的意思了？当我们丧失了评价机器的产出能力时，也许就是天网觉醒的时刻了。当然，对于那些专业的老鸟来说，那就是一直用，一直爽了。

作者 Maxwell

就目前来看，ChatGPT对我来说全是优点没有弊端，反正我现在是依赖的不得了。当然我的主要工作是科研，但也会涉及编程。其主要用途如下：

润色能力：直接写论文飞快，有GPT帮忙托底不会再畏首畏尾半天憋不出一个字，管他三七二十一先写出来再说，GPT润色完了再慢慢修改斟酌。主要使用prompt:"please revise my writting to make it more clear, concise and well-organized: xxxxxxx"。
当Mathpix用：做PPT直接电脑截图然后丢给它直接获得LaTeX code，再也不用充钱或者慢慢打LaTeX了。主要使用prompt：“please convert the content in this figure to the latex format and directly return me the latex code.”
帮我录入数据：以前把数据往LaTeX的table里打眼睛都要瞎了，现在只用事先把数据排列好，把表的格式做好，然后直接让GPT帮你填。主要使用prompt：“I would like you to help me fill the table based on the data I give you, the first figure is for ave and the second is for std, make sure that each number is multiplied by 100 and keep two decimals: \hline & & & & & \ ”
帮我把一种语言转成另一种语言：有时候要在别人的基础上改code，但又要加另一个这个语言没有的模块，或者需要的code是用不同的语言写的，那直接交给GPT让他翻译就好了。主要使用prompt：“please help me convert the R code I provided into Python, and tell me in detail what function you use for replacement.”
帮我快速搞懂别人的code在干什么：直接喂给它然后哪里不懂问哪里，效率upup，比自己盯着干看高多了。
当我的函数字典工具书：不同语言下的数据可视化，数据预处理，压缩解压文件，并行处理等等，以前一个bug调一天，现在有问题就问GPT。

当然，所有的一切都得建立在你能分辨他输出的对不对，或者至少在不在对的方向上。

作者 pansz

弊端在于谁获得收益。

假如提升效率10～20%，你获得了10%的休息时间以及自我充电时间，这是很好的。

但如果是领导缩减了10～20%工期。。。你可能不会依然觉得这是极好的。

不用gpt你996，用了gpt你还是996，那不是白用了吗？