隨著AI技術的迅速發展，愈來愈多人開始利用AI進行程式設計，而不再需要深入了解程式語言。特別是像ChatGPT這樣的工具，讓沒有程式經驗的使用者，也能輕鬆完成與程式相關的工作。ChatGPT等生成式AI的出現，則讓工程師即便面對不熟悉的程式語言，也能透過AI快速生成和理解程式碼。（本文節錄自《AI職場超神助手》一書，作者：張可佳（Claire Chang），博碩文化出版，以下為摘文。）
ChatGPT讓工程師不再受限於程式語言
在過去，工程師必須精通特定的程式語言才能有效解決問題，撰寫程式碼時也常因語言限制而遇到瓶頸。然而，隨著 ChatGPT 等生成式 AI 的出現，這項技術打破了語言的界限，即便面對不熟悉的程式語言，工程師也能透過 AI 快速生成和理解程式碼。
這不僅大幅提升了開發效率，還讓工程師能專注於解決問題的本質，而不再被語言障礙侷限於技術發展。生成式 AI 工具已成為程式開發中的強力助手，帶來了全新的可能性與創新。
筆者在去年初次使用 GitHub Copilot 時，曾嘲笑這個工具過於笨拙，但時隔一年，這個工具的寫程式能力有了顯著提升。對於工程師而言，學習與 AI 協作撰寫程式，並在開發的過程中搭配這類 AI 生成輔助工具，已成為不可避免的趨勢。
ChatGPT讓非工程師也能寫程式
隨著 AI 技術的迅速發展，越來越多人開始利用 AI 進行程式設計，而不再需要深入了解程式語言。特別是像 ChatGPT 這樣的工具，讓沒有程式經驗的使用者也能輕鬆完成與程式相關的工作。
最近，台灣一個大型的生成式 AI 社群推廣了一項名為「AI/ 科技麻瓜好朋友」的活動，專門向完全不懂程式的文科生推廣 AI 寫程式的應用。
經過一段時間，這些原本不會寫程式的人已經能夠上手開發 Google 的 App Script，並透過 Make或 OpenAI 的 API，讓日常生活中瑣碎且重複的工作得以自動化。
例如：自動將收到的 Email 登記到對帳軟體，或是自動分析發票內容、處理發票資訊，甚至使用 OpenAI 的圖片辨識 API 擷取發票資訊。
這等等的事情都能夠透過 ChatGPT 讓原本看不懂任何程式的人也能輕鬆做到。
（延伸閱讀│學資工才跟得上AI時代？程世嘉：進階程式語言對一般人愈來愈沒必要性）
為什麼選擇 ChatGPT 來學習程式？
1. 降低學習門檻：過去，程式設計往往讓人覺得困難且遙不可及，但 ChatGPT的出現，讓更多人可以輕鬆上手，迅速獲得成效。
2.節省時間與成本：傳統上寫程式需要耗費大量時間和精力，但透過 ChatGPT，你能快速完成自動化工作，讓你專注在更有價值的任務上。
3.減少錯誤：o1-mini 的即時錯誤偵測和修正功能，讓新手在學習過程中更有信心。
生成式 AI 在程式撰寫能力上具備著極大的潛力
在 2024 年 9 月 12 日，OpenAI 推出了 o1 系列的模型，這個模型的最大特色就是具備有先進推理能力，可解決難題。測試顯示 o1 系列在程式碼分析和最佳化方面效果良好。該模型能思考挑戰並能夠將複雜任務分解為步驟，這可以最佳化程式碼以解決效能問題，加速開發工作的流程。
透過這樣的思考流程，ChatGPT 可以完成更複雜的程式撰寫任務，過去，我們仍會需要透過人的思考將任務拆細後一步一步請 ChatGPT 幫忙完成，再由工程師將任務功能組合起來，而現在 o1 則自己就能夠具備有將複雜任務拆細的能力。
這邊是我嘗試請 o1-preview 製作一個 HTML 的俄羅斯方塊遊戲的過程，完整產生的指令可以參考這邊：https://chatgpt.com/share/66e6bcf1-4254-8005-a573-a250e1b51702
從上面我們可以看見現在的 o1-preview 會為我們將大的要求自動拆分成細項任務，並重新檢視、串接整個程式碼，接著則是設置遊戲的玩法。
這樣完整的要求，在過去任何的一個語言模型都沒辦法產出沒有 BUG 的結果，但是這一次 o1-preview 則是完美的產出一個可執行且功能完整的成果。在後續我要求他新增功能或者修改版面，也都能完美達成任務。
什麼是 ChatGPT o1-mini ？
ChatGPT o1-mini 是針對程式撰寫專門最佳化的 AI 模型，o1 系列由於引進了更多的思考鏈、更長的上下文，因此在程式撰寫上有了大幅的提升。
從下圖可見， o1 系列的預覽版本和正式版本其能力大幅勝過原本的 gpt-4o。在圖中，gpt-4o僅位於 11 百分位左右，而 o1-preview 已經達到了 62 百分位，o1 正式版更是高達 89 百分位。這顯示出 o1 系列在程式競賽中的表現有了顯著的進步。
（資料來源：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/）
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