尝试开发的项目
项目功能
用 ChatGPT 开发了一个视频播放器。需要它编写的功能包括：
☆ 本地文件，在线 URL 播放，暂停
☆ 点击空白区域弹出操作菜单，再点击消失
☆ 手动横竖屏切换
☆ 播放速度调整，限定 0.5, 1.0, 2.0 倍速
☆ 进度条拖动
☆ 其它一些下载，缓冲区管理等功能
最后由 ChatGPT 帮我完成多个类代码的编写，其中最主要的对外接口类是 VideoPlayerView。
目标平台和语言
☆ 系统 iOS 环境 Xcode
没别的，选熟悉的来。
另一方面，刚好需要写一个播放器嵌入到开发的产品中，正好拿 ChatGPT 练手。
☆ 语言 Objective C
这么做是想给 ChatGPT 降降难度，也是给我自己降降难度，Swift 的语言版本兼容性是个灾难。如果出现大量因为不兼容导致的编译错误，到时候负责打扫的还是我。
而 OC 这样一门成熟的语言，我相信 AI 能很好胜任。
但是，因为有时候会用到 iOS 的 C SDK，所以 ChatGPT 也需要写一些调用 C API 的代码。
以下就是我通过测试这个项目，实践出来的对 ChatGPT 的看法。
开发中遇到的问题
沟通问题
☆ 需求陈述是一个大问题
和 ChatGPT 描述清楚自己的需求是比较费神的，在部分场合很容易让人产生“干脆自己写了算了”的想法。
例如如下的需求，需要仔细跟 AI 说明白。
播放器不依赖手机的方向感应，它应该是固定竖屏为基准。 播放器可以手动旋转方向，但是这个旋转不是“真旋转”，也就是说，旋转的是视图本身，而手机屏幕的显示方向事实上不变。假设我是产品经理，我搭档是个程序员，一般来说对于说起来费劲的事，我们会通过给图片，或者现场展示一些实体来交流。
这也是为什么人和人“当面沟通”对于解决复杂问题更高效。
然而面对 ChatGPT 这一点是做不到的。
AI 不懂装懂
☆ ChatGPT 会撒谎
ChatGPT 会撒谎，而且因为它不是人，所以脸不红心不跳，你甚至不知道它在撒谎（可能它自己也不知道）。
例如，有时候我让 ChatGPT 写一段代码出来，它会写出来，大部分时候都能正常工作，但是偶尔会编造根本不存在的 API 。
☆ AI 无法正视错误
如果 AI 的代码里有 bug，我尝试向它指出来，它一般会这么回答。
抱歉，我犯了错误。以下是我的修改方案……
然而，很多时候 AI 给出的修改方案并不能解决问题，但是它会“装得”好像已经解决了一样。
例如，我尝试让 ChatGPT 来写播放器的进度条控件，并且该控件要带一个进度条显示球来展示播放进度，并能方便用户拖拽进度。
为了测试它的能力，我不自己写，尽量反复和它沟通让它完成。然而，它写的进度条确实存在显示上的问题，以下是我和它的沟通简略过程。
我：UIProgressView 的 duration 小于 0.1 时进度条没有显示。
它：为了修复这个 bug，你可以通过设置 minTimeInterval 属性。
progressView.minTimeInterval = 0.1
……此处省略……
我：我：UIProgressView 并没有 minTimeInterval 这个属性。
它：抱歉，我犯了个错误。………此处省略………
以上这类会话我已经见怪不怪，这只是无数次例子中的小小一个，从以上会话可以看出，AI 遇到自己不太理解的问题时，会尝试编造一个解决方案来，而且听起来像模像样。
这对于很多容错率很低，或者出错就酿成大祸的工业级产品来说，很可能会产生灾难。
AI 的知识是死的
AI 知识是死的，而开发遇到的问题是活生生的，脱离了文档知识的。
例如，如果 iOS 某个 SDK 现阶段有 bug，以至于用标准代码不能解决时，那么程序员就需要另辟蹊径，重新开创解法。
而 ChatGPT 只能依赖于已经知道的知识去创造代码（当然了，除非它提前吃了stackoverflow的帖子，这也是为什么stackoverflow在控诉内容隐私的原因），它不但没有能力调试，而且也没有能力去理解更细碎的现实问题（除非你去告诉他）。
当然了，现在还有 AutoGPT 这些更厉害的 AI 出来了，可以自动查资料，调试编译代码，但是我还没尝试过，不发表看法。
AI 代码的安全隐患
ChatGPT 写出来的代码非常规整，但是如果是写 C/C++ 语言的代码，那么就要小心了。
因为它真的会写出很多漏洞来。
例如，ChatGPT 会在某些缓冲区偏移量计算时犯错，导致内存写入时的溢出。
AI 没有感知能力
没有感知能力的 AI，是无法胜任大量任务的，例如对于音视频的播放，人用“耳朵”去听，“眼睛”去看。通过这种方式来察觉播放器是否存在跳帧、卡顿、破音等现象。
而 ChapGPT 无法帮助你，而且即使你发现了问题，将问题告诉它，由于它无法感知问题的细节（因为它不会陪你“看”和“听”）所以设计不出解决方案来。
这也是为什么，这个测试项目虽然最后跑起来了，但是耗费的心力（指的是完全让AI写代码）让我觉得不太值得的缘故。
项目结束后的总结
ChatGPT 是 API 活字典
ChatGPT 对所有公开的技术文档都非常熟悉，可以说是手到拈来。对于 iOS SDK 自然是不在话下。
所以，对于“某个实现用什么系统 API 来完成”，ChatGPT 可以完成的非常漂亮。
如果不让它写代码，而是把它当成 SDK 顾问，然后让它提供示例代码，对开发者来说等于多了一个高级帮工。
模版大师
ChatGPT 太擅长写模板了。所以开发者完全可以在设计一个类的时候，让 AI 帮忙写模板，自己去填细节。这比纯粹让 AI 写全部代码要靠谱的多。
要让 AI 独立解决问题，除非它变成“人”
如果 AI 没有作为人的行动能力，那么它就注定只能是个吃数据，吐结果的终端。
它无法通过声音判断音频数据播放出来的效果，也无法通过眼睛判断画面是否符合预期，更无法主动去外界测试设备，调试每一个设备上产生的问题。
当然了，你大可以说未来 AI 外接了各种设备被赋能之后如何如何厉害。但我仅就目前最成熟的 AI 产品的体验得出结论。
☆ “喜欢撒谎”的AI永远靠不住
ChatGPT 会胡编乱造，这早就不是新闻了，它会在不了解情况的前提下试图整合出一个像模像样的解决方案来。
从职业伦理角度讲，这几乎是不可容忍的。
所以，我认为只要 AI “喜欢撒谎”，那么就要尽量避免让它独立完成任务（何况现在让它独立完成也确实够呛）
AIGC 用的效果好不好，取决于你强不强
AIGC 要求使用者自身有更高维度的水平。
技术人要求能辨别 AIGC 产生的错误。
画师要求能辨别和修复 AIGC 画作中的错误。
更关键的，AIGC 需要提问者提出问题，更优秀的人才能提出更优秀的问题，就这么简单。
请拉黑身边贩卖焦虑的号贩子
不是说 AIGC 不强，也不是说开设 AIGC 课程有问题。
就现在来说，AIGC 真的很好用。
☆ 另外，ChatGPT 独立完成成熟的代码框架，尤其是安全性要求低的小模型能力还是很强的。
主要是想说，现在 “AI 黄牛”太泛滥了。一个个到处贩卖焦虑，大肆鼓吹 AI 未来会让什么什么行业消失。
就算 AI 未来会让这么多行业消失，我相信解决方案也不是去找人买号，或者买什么midjourney课程。这种行为和房地产泡沫时期鼓吹房价的中介没有区别。
未来的变数很多，AI 会发展成什么样谁也没有数，如果它会对行业造成威胁，焦虑也没用，如果它不会造成威胁，焦虑也依然没用。所以停止焦虑，也应该立刻屏蔽贪财短视的焦虑贩卖者。
如果想体验 AIGC，用一些免费的国内镜像即可，然后亲自体验，逐渐领会，大可不必求新求大。
记住上一条结论：“AIGC 用的效果好不好，取决于你强不强”。
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