ChatGPT 凭一己之力让全球为 AI 沸腾，引发了科技巨头之间的聊天机器人军备竞赛。曾有人调侃地说，现在IT公司没大模型，出门不好意思打招呼。
可是，大模型在使用层面是不是真的有应用价值？
大模型提高工作效率呈现五大优势
从著名的IT外包服务和咨询行业跨国企业——埃森哲的使用过程可以看出，大模型提高工作效率的五大优势。
根据埃森哲技术架构高级经理Balakrishnan Viswanathan的介绍，“埃森哲正在使用Amazon CodeWhisperer加快编码任务，这是我们Velocity平台软件工程最佳实践计划的一部分。”
公开资料显示，埃森哲Velocity团队一直在使用CodeWhisperer来加速其人工智能（AI）和机器学习（ML）项目。由此发现使用CodeWhisperer带来了五大优势：
埃森哲公司公开的数据显示，Amazon CodeWhisperer可以帮助减少30%的开发工作量。因此，团队可以更专注于安全、质量和性能的提升。
埃森哲四大应用细节曝光
“作为一名开发人员，CodeWhisperer能够让您更加快速地编写代码”埃森哲人工智能工程顾问Nino Leenus表示，“此外，CodeWhisperer借助人工智能可帮助消除拼写错误及其他典型错误，让编码更准确。对于开发人员来说，多次编写同样的代码乏味而枯燥。通过建议后续可能需要的代码片段，AI代码补全技术可以减少这类重复性工作。”
根据曝光的应用细节，可以看出，开发人员使用大模型至少在四大应用场景中获益。
（1）帮助开发人员尽快熟悉新项目。
CodeWhisperer可以帮助开发人员更快地熟悉使用亚马逊云科技服务开发的项目。
例如，借助CodeWhisperer，埃森哲新的开发人员就能够为Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）和Amazon DynamoDB等亚马逊云科技服务编码。在短时间内，他们就能够高效工作并为项目做出贡献。CodeWhisperer通过提供代码段落或逐行建议来辅助开发人员完成工作。此外，CodeWhisperer还能理解上下文。指令（注释）越具体，CodeWhisperer生成的代码越相关。
（2）编写样板代码。
开发人员可以使用CodeWhisperer补全先决条件。他们只需输入“为机器学习数据创建预处理脚本的类”，就能够创建预处理数据类。
开发人员只需几分钟编写预处理脚本，然后CodeWhisperer就能够生成整个代码段落。
（3）帮助开发人员使用不熟悉的语言编写代码。
一个新加入团队的Java开发人员可以借助CodeWhisperer轻松编写Python代码，而不必担心语法问题。
（4）检测代码的安全漏洞。
开发人员可以在IDE中选择“运行安全扫描”来检测安全问题。发现的安全问题的详细信息会直接显示在IDE中。这可以帮助开发人员及早检测和修复问题。
Amazon CodeWhisperer锁定的AI编程工作
根据亚马逊云科技的公开资料，Amazon CodeWhisperer是一款AI编程助手，可根据开发人员使用自然语言编写的注释和IDE（集成开发环境）中的代码生成建议，帮助开发人员提高工作效率。借助CodeWhisperer，开发人员无需在IDE与文档或开发者论坛之间切换，加快编码过程。通过CodeWhisperer的实时代码建议，开发人员可以在IDE中专注地工作，更快地完成编码任务。
CodeWhisperer由基于数十亿行代码训练的大语言模型（LLM）赋能，已经学会使用15种编程语言编写代码。开发人员仅需编写注释，用简明的英语概述一个特定任务即可，例如“upload a file to Amazon S3”（上传文件到Amazon S3）。在此基础上，CodeWhisperer可自动确定适合于该指定任务的云服务和公共库，即时构建特定代码，并直接在IDE中提供一段代码建议。此外，CodeWhisperer能够与Visual Studio Code和JetBrains 等IDE无缝集成，使开发人员可以专注于开发，且无需离开IDE。截至目前，CodeWhisperer支持的开发语言包括Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Ruby、Rust、Scala、Kotlin、PHP、C、C++、Shell和SQL。
现在，用户可以在喜欢的IDE中激活CodeWhisperer。CodeWhisperer就可以根据现有的代码和注释自动生成代码片段建议。
所以，看到这里，我们再讨论一下：AI这个人工智能工具，到底不能取代哪些工作岗位？