ChatGPT 正在殺死編程里的樂趣
多年以來，編程一直是我生命最重要的快樂來源之一，我從沒細想過這份快樂能伴隨我多久。但就在幾天前，在觀摩了 ChatGPT 替我編寫一個 Python 程序的全過程后，我突然有種強烈的感覺：不遠的將來，人們能從編程中獲得的樂趣可能會逐漸消失。
換句話說，ChatGPT 正在緩慢地“殺死”編程里的樂趣。在解釋這個觀點之前，讓我先帶你簡單回顧一下：ChatGPT 到底幫我寫了個什么程序。
用 ChatGPT 編寫程序
先簡單介紹一下 ChatGPT。ChatGPT 是人工智能公司 OpenAI 在 2022 年 11 月份推出的基于 GPT 自然語言生成模型的聊天機器人。它功能強大，能輕松完成許多在人類眼中非常復雜的任務，比方說：根據你描述的需求寫一個可運行的程序。
前天晚上十一點左右，我正坐在床上刷手機，突然想起一個給路由器用的工具腳本，已經拖延了幾個月都沒動工。既然自己不愿寫，不如這次試試讓 ChatGPT 來幫我完成。
這個工具的需求簡述如下：
接收一個 URL 地址作為參數，將該 URL 里的域名，以及該 URL 所返回的頁面里的所有域名，一并轉換成 dnsmasq 服務的配置條目，寫入到 /etc/dnsmasq.conf 文件中（需要考慮重復寫入）。
為了讓 ChatGPT 寫代碼，我需要用自然語言清楚描述程序的用途和大概的執行流程，這個過程花了我 5 分鐘左右。
需求描述如下：
Write a Python program, it accepts an URL address url from command line input, the program extract the domain name from url and stores it in a variable called src_domain, then it starts to request the given URL address and parse the response as HTML, it should find out all valid domain names in the response and stores them in a set called secondary_domains. Now print the src_domain and secondary_domains to inform user.
Let's start to update dnsmasq's config file, combile src_domain and secondary_domains into a big set called domains. Iterate over domains...（之后的內容省略）
將它發給 ChatGPT 后，我瞬間就收到了回復：一長串 Python 代碼。
圖：ChatGPT 聊天界面
其中一部分摘錄如下：
def main():
# ...
# Extract the source and secondary domains from the HTML response
src_domains = {src_domain}
secondary_domains = extract_domains(html)
domains = src_domains | secondary_domains
domains = sorted(list(domains))
# Create the configuration entries for each domain
domain_configs = create_domain_configs(domains)
# Write the configuration entries to the dnsmasq config file
dnsmasq_conf_path = '/etc/dnsmasq.conf'
write_config_to_file(domain_configs, dnsmasq_conf_path)
# ...客觀來說，ChatGPT 給我的代碼結構清晰、注釋準確、函數和變量命名恰當，整體有模有樣。我將其保存在本地，準備執行。不過令人意外的是，第一次執行失敗了。
一陣排查后，我發現代碼中至少存在 3 個 Bug：
- bytes 和 str 類型兼容性問題
- 用 'a' 模式（追加）打開了文件，無法讀取內容
- 在循環內調用了 .read() 方法讀取文件，但文件游標不會重置，因此只有第一次才讀到了完整內容
這些 bug 在 Python 中很常見，因此改起來并不麻煩。將它們通通搞定后，程序終于可以正常運行了。經過簡單的測試和驗證，我發現它完美實現了我要的功能。
之后我算了一筆時間賬。從開始描述需求到調通整個程序，我一共花了 10 分鐘左右。也就是說，在不到半個番茄鐘的時間內，我成功借助 ChatGPT 把腦海中的想法變成了 88 行可運行的 Python 代碼。
不夸張的說，當晚我失眠了。半夜四點，我從床上坐起來，腦海中一直重復著一些問題：“我以后應該如何編程？向計算機描述需求，由計算機完成，還是自己打開 IDE 直接上手？在許多年以后，人們還需要編程嗎？我們現在到底是為何在編程？”
從這些問題開始一路發散，我突然想到：“樂趣”一直是驅動我們編程的一個重要推動力。具體來說，編程帶給我們的樂趣可被大致分為兩類，而目前的情況是：ChatGPT 正迅速吞噬其中很重要的那一類。
編程里的兩類樂趣
“創造使人快樂”——這個特點可能數萬年前就刻在了人類基因里。編程就是一種創造性工作。人們通過編寫代碼，一步一個腳印實現自己想要的東西，這個過程讓人心情愉悅。這種愉悅和“建造一所房子”、“制作一件工具”所產生的愉悅類似，都是在人類創造事物時自然產生。
而藏在編程這件事里的樂趣，大致可分為兩類，它們分別來自于編程中的兩大環節，一個是“規劃與設計”，另一個是“解決小謎題”。
1. “規劃與設計”
在開發軟件項目時，當我們從用戶那接到一個需求后，第一件要做的事情就是“規劃與設計”。在這個環節，我們需要先理解用戶需求，隨后在頭腦中完成一些“大”的決策，比如：
- 如何利用項目中的業務模型與術語，翻譯這個用戶需求。
- 分析該需求將給項目中的每一層帶來哪些改動。
- 在實現時，哪些部分需要考慮擴展性，哪些部分不需要。
- 如何處理與之相關的舊代碼，合并、改寫還是擴展？
- ……
一言以蔽之，在“規劃與設計”環節，我們考慮的核心問題是：“如何在滿足用戶需求的同時，讓項目質量在長期維度上保持健康。” 個中要訣，在于將軟件的整體復雜度維持在一個合理范圍內，不要過度增長。
2. “解決小謎題”
完成“規劃與設計”后，下個環節是“解決小謎題”。該環節的目標，是將“規劃與設計”里的每個“大決策”，分解為一個又一個的“小謎題”，隨后逐個擊破。
舉個例子，“給用戶注冊接口增加密碼強度校驗”這個需求，可能會被拆解為以下這些小謎題：
- 如何從請求中讀取用戶輸入的密碼？
- 如何校驗密碼必須包含至少 1 個特殊符號、1 個大寫字母？
- 如何獲取用戶之前的舊密碼，并判斷是否和新密碼相等？
- ……
一旦所有謎題被明確后，下一步就是編寫代碼解決它們。有許多技巧和工具能幫你能更流暢、更快速的解決每個謎題，比如說：實踐 TDD（測試驅動開發）、查文檔或求助于搜索引擎，等等。但它們之中沒有一個能和 ChatGPT 相提并論。
ChatGPT 帶來的變化
自人類發明計算機的第一天起，程序員就在完全依靠自己的頭腦完成以上兩個環節的工作。
但有了 ChatGPT 后，你會發現，一旦“規劃與設計”部分已經被搞定，那么剩下的工作：解決一個又一個的小謎題，其實已不再需要人們親自編寫代碼了——只要將需求丟給 ChatGPT 就行。
因為縱使某個需求復雜無比，一旦它被拆解為許多獨立的小謎題后，每個謎題所涉及的抽象概念與邏輯關系都會大幅減少。這就意味著，你根本不需要花費多少工夫，就能將它清晰地描述給 ChatGPT，由它完成代碼的編寫。
第一眼看上去，你是不是覺得這對程序員有好處？因為這么做能極大提升我們的工作效率呀！但在認真思考過這件事后，我發現它在提升效率的同時，也可能會帶來另一個嚴重的問題：當每個人不再需要親自動手解決那些小謎題后，編程的樂趣會消失一大半。
為什么這么說？讓我用一個我很喜歡的電子游戲《Hades》來做個類比。
以《Hades》來類比編程
《Hades》是由 Supergiant Games 開發的一款以希臘神話為背景的動作游戲。在游戲中，你操作冥界王子扎格列歐斯逃離冥界。
圖：Hades 游戲封面
《Hades》的核心游戲體驗由兩部分構成：“實時戰斗”與“能力構建”。
“實時戰斗”部分很好解釋，游戲包含多種可供選擇的武器，比如：冥府之刃（單手劍）、永恒之矛、索心弓等。每次游玩前，玩家可以選擇其中一把。為了獲得最好的獎勵，你需要熟練使用各種武器、躲避每一次攻擊，用精湛的操作擊敗每一個敵人。
“能力構建”則是《Hades》的另一個極具特色的游戲機制。《Hades》是一款 Rogue-like 游戲，玩家每次游玩的所有關卡都是隨機生成，每開始一次新游戲，主角的能力值都會被重置。當你操作角色，闖過一個小關卡后，地圖上會隨機出現兩道通往下一個關卡的門，每道門上標注著你能拿到的獎勵。你需要在這兩道門之間做出選擇。
圖：選擇下一道門
游戲中的獎勵五花八門，它們包括：增加生命值上限、增加大量金幣以及最重要的一種角色能力增強——來自不同奧林匹斯神靈的“祝福”。這些“祝福”，有的會增強角色攻擊力，有的會給普通攻擊增加反彈效果，有的會提升你的沖刺距離，還有的則會直接升級你的武器，給其增加新的酷炫動作。
圖：選擇“祝福”
《Hades》這款游戲引人入勝的原因，在于它完美融合了“實時戰斗”與“能力構建”兩部分內容。游戲發售后，數以百萬計的玩家（包括我）沉浸其中。我們潛心研究武器和“祝福”的每種組合，在選擇下一個獎勵時絞盡腦汁，沉迷于操作主角用極富技巧性的戰斗將每位敵人轟殺至渣。
現在，請想象在另一個平行世界中，《Hades》的開發組發布了《Hades》游戲，但在這個時間線的《Hades》里，玩家不再需要親手操作冥界王子解決每場戰斗，而是只需要在每次游玩前負責以下這些事：
- 挑選一把武器
- 選擇能力加成
- 選擇下一道門（獎勵）
- 選擇眾神的“祝福”
- 選擇每場戰斗的策略，比如：優先投彈攻擊還是莽進敵人堆
總而言之，在這個游戲中，玩家不再需要練習如何操作索心弓射出蓄力一擊，如何使用永恒之矛的沖刺攻擊高效擊殺敵人。玩家要做的所有事情，就是在每個關鍵節點做出分析和指示，然后觀察 AI 完成所有戰斗，坐享最終的獎勵。
你覺得這樣的《Hades》游戲，還像之前一樣那么有趣嗎？
一款注重經營與策略，完全去除了動作要素的《Hades》游戲，這就是我認為 ChatGPT 可能會將“編程”最終變成的樣子。
關于 ChatGPT 的一些疑問
假如到目前為止，你還沒有真正使用過 ChatGPT，那么相信你一定會有一些疑問。
ChatGPT 寫的代碼真有那么好嗎？
平心而論，ChatGPT 寫的代碼并沒有那么完美，相比許多經驗豐富的程序員仍有不小的差距。就像我在之前所描述的，ChatGPT 寫的代碼可能并不能直接運行，有著一些細小的 Bug。
但 ChatGPT 的另一個強大之處，在于你總是可以通過對話的方式，不斷要求它改進代碼。比如我在編寫工具腳本時，就這樣要求過它：
- 請將代碼按指責封裝為不同的函數，主函數的名稱為 main
- 請不要使用任何第三庫完成 HTTP 請求
從結果看來，ChatGPT 似乎已經可以完美理解我的請求，瞬間就給出了修正后的代碼，這一點足以給我留下深刻的印象。
不用 ChatGPT 不就完事了？
讀完前面的所有內容，也許你有句話一直在心里憋著，不吐不快：“既然作者你覺得用 ChatGPT 寫代碼沒啥樂趣，那么你不用不就完了，廢話這么多干啥？”關于這點，請你考慮以下這個場景。
你在編寫一個函數，試圖將某個嵌套數據類型進行扁平化展開，現在有兩種做法擺在你的面前：
- 完全靠自己手工完成函數和對應的單測代碼，花費 20 分鐘
- 梳理思緒，描述需求，發給 ChatGPT，將它寫的代碼（以及測試用例）略作調整，直接使用，花費 5 分鐘
你會選哪一種？不知道你的選擇是啥，但我目前正處于一種懷疑第一種做法的必要性的狀態中。
寫在最后
親愛的讀者朋友，我承認，本文標題里的“殺死編程里的樂趣”實在有些危言聳聽。ChatGPT 當然無法抹殺編程中的所有樂趣。但是，在你看過我使用 ChatGPT 的經歷后，我希望你能停下敲打鍵盤的手，思考一下：在這個 AI 迅猛發展的大浪潮中，編程這項只有幾十年歷史的智力行為究竟會如何變化，而這些變化會將我們帶向何處？
最后，雖然 ChatGPT 給了我一份質量可比肩（部分）人類的 Python 代碼，但我并不認為它會在短時間內消滅編程，讓程序員這個職業成為歷史。里面的核心原因在于：“規劃與設計”部分短期內無法由機器代勞。
但不會消滅編程，并不等同于 ChatGPT 不會改變人們的編程習慣。我認為它已經開始在調整人們從編程中獲取樂趣的方式了——如果不是直接抹除的話。
也許，那份以經營與策略為核心，完全去除了動作要素的《Hades》游戲已經在路上了。祝我們未來玩得開心。
我的博客： https://www.piglei.com/
