最近关于这个话题频繁出现在MM上面，大部分的恐惧来自chatGPT的兴起，大家对于前端这种相对低门槛的工种产生了更多地担心。当然掘金上也有很多大佬分享自己的观点，我的资历不足以跟大家分享我的看法，但我想把一个外国的大佬对于这件事的看法在这里分享一下，大家可以参考看看。
大佬是谁
Joshua Comeau，一位十分有经验的前端大佬，从github上面的一些数据也能反映一些情况，也可以访问他的个人站点看他更多地分享内容。
开始正文
我不会完全翻译他的文章，只是针对他的观点进行翻译和提炼，我想翻译这篇文章也是比较赞同这里面的内容，大家有想法也可以交流看看。
故事的开始从一篇twitter开始
大家从类似的表述中纷纷感到焦虑，因为AI的不断兴起，它可能会不断取代前端开发者的工作。
显然，我并不能同意这个观点，我认为因为AI我们的工作形态可能会有变化，但是不是人们口中说的取代的方式。
说一些过往
1996年，伴随着IE3，CSS语言第一次问世。接下来2年内，Homestead——第一个无代码网站构建器问世，它允许用户不写一行代码来生产自定义的网站页面。像这样：
（确实我也没见过，这么早就有no code的概念了，学习了）
像这样现象级的能力出现，都会对于Web开发者带来很多的关注和危机感。2000年代是WordPress，2010年代是Webflow，2020年代是”no code“工具。
确实，Web开发人员已经开始过时了，现在很多简单的网站建设都不再需要Web开发者了，例如一个实体行业想要自己做个网站，他们不再需要自己找开发做，直接在SquareSpace上面定期付费使用其中的某个模版即可。
但是，即使这样Web开发者到如今还是存在着。
我想，稍微关注了ChatGPT的前端开发应该都看过这个令人印象深刻的Demo，手画草图到直接生产出含有功能的页面。这确实很了不起，也会有很大的发展空间。
但是但是，我想强调的是：前端开发人员也已经不需要做这类页面有数十年了，现如今的前端开发人员的工作跟产出HTML文档已经有了很大的区别了。
聊聊未来
就我看到的demo都是一些简单的HTML页面或者一些简单的JS功能，这些工作是一个开发者一个下午就能完成的工作。如果ChatGPT持续高速发展，也许未来几年就是自行完成一个完整的应用。
我并不是一个LLMs（Large Language Models，像GPT-4）的专家，但是在应用层面的工作模式我还是知道的。实际上，LLMs就是一个强化的文本预言家，提一个问题，它通过机器学习和提问中的关键字来给出答案。
OpenAI公司花费了大量的人力和财力来调试模型，进而优化最终的结构，通过大量的人来针对模型结果进行标记来持续学习和进化。
如果你用过ChatGPT或者AI版本的Bing，你会发现他们的结果中80%是正确的，但是他们却表现的十分自信。LLMs其实有个问题是：他们不能验证他们的答案，不能确保他们的结果就是正确或者错误的，他们是一个概率游戏，有时候你会发现结果完全不是有意义的。
可能会随着技术发展不断降低结果的误差，但是他们还是没有一种机制来验证他们的答案的准确性。所以这就导致最终的应用中缺少不了开发者的存在，通过他们来验证这里面是否完全正确。
GPT-4确实会不断修正自己的答案，但是并不是所有的修正都会产生完美的结果，例如我通过GPT-4产出了一段Model代码，但是存在一定的问题，这个问题作为非开发者是看不出来的，但是前端会看出来。
那这个时候我应该更信赖谁呢？LLMs还是前端开发者？
还有一个观点：生成一个50行的HTML文档和一个实际应用之间还是有很大区别，一个常规Blog工程就有65k行代码，超过900个文件。你可以想象，就算这些都是LLMs生产出来，并且成功了高达95%，那么剩下的工作就是一个噩梦，就好比一个程序员写了这么多代码但是从来没有启动调试过，从这个状态到调试到完全正确的过程，你想想吧。
AI不是万能的，这需要依赖高质量的且通用的代码片段，而实际情况下，大部分的业务代码都是独一无二的，公共的开源仓库不多，AI的学习空间是受限的，那么怎么保证它能完成一个实际的应用呢？
从上述看，我觉得科技公司里要取代开发者这件事还有很长的路要走，这里面有一些仍旧不能解决的问题存在着。
是增强，不是取代
我对于AI持一个乐观的态度，未来基于AI的一个常见场景：在我们的开发工具里面集成它，进而增强有经验开发者的能力。
- 好工具不会取代工匠
- Excel不会取代会计师
- 数字相机或者手机相机不会取代摄影师
LLMs也不会取代开发者
接下来有个观点：因为AI让每个开发者的效率变高了，那么理论上会让开发人员流失一些，这看起来没问题。但是我觉得也不是这样的，但凡你待过一些公司，你知道事情永远是做不完的，我们往往受限于人力不足进而导致很多事情做不了。
如果开发者都变成了2倍能力的自己，那么从公司角度来看，会有更多的产出，也就会有更多的收益，并不缺乏可以做的事情。
这里轻踩一下外包人员，一些大公司为了节省成本，他们将自己需要的应用包给外包团队来做，而不自己招聘开发人员。那如果开发者因为LLMs变得更高效了，那么是不是可以招聘少量开发者做，进而能省下更多地成本。
各个行业的一些大佬也进行了相似问题的讨论，当然结论各不相同，但是我的观点还是：专业人员会在他们的工作流程里面找到融入这项技术的方式，进而提升他们的生产效率和价值，一些实际的工作通过AI来处理掉，但不是大部分。
让LLMs帮你学习
我了解到ChatGPT在辅助学习技术技能很有用，尤其当你对于文档不清晰的情况下，问它！在我看来它就像一个结对工程师，帮你理解你还不了解的知识。
但是还是需要谨慎使用，如果你盲目地把它当成类型导航来用，盲目的相信他的所有内容那会很糟糕。你要做法官，把它当被告，进而针对结果做出评判。
不要盲目复制/粘贴GPT的内容，要仔细斟酌它的结果，时刻谨记LLMs是百分百自信，不是百分百准确。带着这个观点，你会很好的使用LLMs的。
给一些激励
还是想给那些在学习前端的人员一些信心，从过往经验来看，新技术的出现不会取代工程师，只会让工程师伴随着新技术不断地进化，进而达到更高的水平。
如果AI真的能完全替代开发者实现一个完整的应用，我能想象到很多它不起作用的原因，即使GPT已经很完善了。
我不希望你因为现在这个不确定的因素就放弃了自己的追求，5年后你会后悔你放弃的事情。
一点声明
我并不是绝对正确的预言家，我也不可能做不到。我只是根据自己的过往多年的经验和自己身边的一些案例来给出自己思考，大家也可以参考看看。总之LLMs并不是前端技术领域的第一个技术高峰，而过往的经验告诉我们，这些高级能力的出现也并没有替代掉开发者，所以我们不必过度紧张和焦虑这类新技术的产生，跟进它，拥抱它，持续保持你现在的热爱和擅长的部分，继续精进他们。