Чи програмісти залишаться потрібними? Новий прорив у штучному інтелекті

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

20 грудня 2024 року OpenAI представила нові моделі o3 та o3-mini, які демонструють вражаючі досягнення в програмуванні та інших складних задачах. Зокрема, модель o3 змогла досягти 87,5% успішності на тесті ARC (AGI Semi-Private Eval) — це один із найскладніших показників для оцінки потенційного штучного інтелекту загального призначення (AGI).

Прорив у рівні програмування

Модель o3 може працювати на рівні сеньйор-розробника, забезпечуючи надзвичайно високий рівень точності в таких завданнях, як створення коду, вирішення математичних задач та аналіз складних наукових даних. Згідно з тестами, модель досягла:

  • 96,7% точності у складній математичній олімпіаді AIME 2024.
  • 87,7% точності у розв’язанні наукових питань рівня PhD.
  • Значного підвищення показників у тестах з програмування, наприклад, 2727 балів на платформі Codeforces.

Ці показники демонструють, що штучний інтелект вже зараз здатний вирішувати завдання, які раніше були доступні лише найкращим програмістам.

Як це вплине на майбутнє програмування?

Однак це викликає питання: чи не стануть програмісти зайвими? З одного боку, моделі, такі як o3, можуть автоматизувати багато завдань, які сьогодні виконують люди. З іншого боку, роль людини змінюється — вона перетворюється на координатора процесів, що базуються на штучному інтелекті.

👍ПодобаєтьсяСподобалось3
До обраногоВ обраному2
LinkedIn

Найкращі коментарі пропустити

Удачі штучному ідіоту розібратись в готовому проекті, та всунути туди функціонал, що потребує значного втручання в існуючу логіку та обходу багів сторонніх ліб.

Воно ж початок розмови на декілька екранів вище вже не пам’ятає, що воно може крім генерації типових рішень із абстрактними інтерфейсами? Робота програміста, якщо хтось не в курсі, — це не сортування масиву з нуля писати в кожній тасці.

Прогрівся на підписку за 20 бачей, коли побачив, як чудотворна о1 помогла якомусь мужику написати наукову роботу на яку зазвичай іде 10 місяців. Виявилась повна туфта, як і інші моделі, яка не тільки код нормальний написати не може, вона ще і взаємовиключні відповіді дає в одному повідомленні. Відписався. 0 днів без трюків хитрих яхудів.

Але срачка навколо цього всього лохотрону мені нрав. Чим більше людей увірує в те, що їх скоро замінить чатгпт, то тим краще для тих, хто продовжує працювати і ігнорує цей весь інформаційний шум. Нагадаю, що таке уже було з лохчейном, нфт, криптоскамом, веб3 і іншими шарлатанськими схемами.

когда мі в 1998(?) году набирали прогеров, один из соискателей на собесе спросил «а зачем писать программі, можно же из интернета скачать»
ничо с тех пор не поменялось

Це цікава новина одразу з декількох причин.
По-перше, прогрес є і він суттєвий. Я згоден з тими, хто зараз називає АІ — «штучним ідіотом, який не розбереться в легасі» — це так, але тимчасово. Пройде 5-7, ну в найгіршому випадку 10-15 років — і ми будемо в шоці від можливостей АІ у 2030-2040-х роках. Тож тим, хто зараз працює в ІТ і не планує виходити на пенсію у найближчі 5-15 років — варто напрягтися.
По-друге, FIRE (financial independence, retire early). Це не завжди про «інвестував купу грошей, живу на відсотки». Іноді це й про «купив хатинку у селі, закупив тонну консервів зі строком придатності до 2100 року, завів курей і кролів, саджаю картоплю й кукурудзу, збираю мед, розводжу бджіл». Якщо для ІТ-спеціалістів реально роботи не залишиться, а все будуть робити АІ та роботи — можна повернутися до простого життя, задовольняючи базові потреби, лише з тією різницею, що замість вас на городі та у курнику будуть працювати декілька Теслаботів, яких ви купите за накопичені в айтішці гроші. Або наймете сусідів, у яких також не буде роботи.

Так, життя зміниться, і, вірогідно, для багатьох — не в кращу сторону. Але якщо розглядати саме питання виживання — то втрата роботи в ІТ — це не кінець світу і не голодна смерть. Коли помирає одна сфера економіки, завжди з’являються якісь нові (або спливають старі), до яких можна адаптувати свої навички.

Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Те що зараз називають AI проривом, не може знати як робити велику компанію поки він не такий General Intelligence як entrepreneur. Він вирішує локальні задачі і запакований у текстовий інтерфейс.
По перше AI сам нічого не робить, йому потрібен постійний контроль і команди. Тобто він без мікроменеджменту не може глобальні задачі вирішувати, і головне що він не хоче, він немає взагалі ніяких намірів.

В перспективі навіть 5 років, дивлячись на стрімкий прогресс в розробці нових моделей, можна точно сказати, що вкатунам котрі хочуть залетіти в айтішечку цим займатися дуже скоро буде непотрібно і не варто витрачати свій час даремно. Зараз реально останній шанс застрибнути в стрімко набравший хід поїзд котрий усім махає ручкою і то перспективи примарні

Ну... майже три роки тому вийшла Ghat GPT 3. Це був великий крок, але з тих пор усе застакалося.

Я много юзаю GPT

для работы очень классно делает всякие мелкие задачи, машинальные, и тп

пробывал написать несколько раз что-то большое — и каждый раз фейл. то есть он еще как-то может писать что-то небольшое, например парсер для сайтов, но когда я пытааюсь добавить что-то типа «сходи на урл, глянь если там класс, сделай новую урл — пойди по ней, и тд» — начинаются проблемы.

тоже самое, писал проект машинного обучения, разные виды ботов для комп игр, он просто не может ничего, когда код больше где-то чем 150-200 строк.

Несколько друзей не программистов, что-то пишут для себя: скрипты, боты и тп на жпт,и каждый раз одно и тоже, после определенного граничного знаничения «добавления фич» он прсото перестает работаать, и потом когда заходишь в код этих приложений, попадешь в ад, который тупо руками переписывать приходиться, что бы программа могла «расширяться»

Так же до сих пор очень большой процент «придумывания». то есть я загргужаю дату и пытаюсь что-то из нее узнать, например что должен уметь джун мидл и сеньер в определенной сфере, он берет и пишет сам что должен уметь джун, но при это не было вообще никакой инфы про джунов, я понимаю что надо было ему задать это все, но пока «слишком много надо задавать», что бы что-то толковое получать. То есть не до концаа можно ему доверять даже в прграммировании, не понятно где именно он что-то «придумал»

Поэтому пока что мы в безопасности, и жпт — это просто топ тулза для «бойлер плейта» не более, хороший помошник для людей которые уже шарят в теме, и могут быстро поправить код, и проверить инфу.

но есть конечно четко осознание что надо вкладывать в это очень много времени, или становиться уже как ИИ инжнером либо архитектором ИИ решений в том что уже работаешь

И на самом деле сейчас тяжелое время, ибо нет четкого понимания что именно надо учить и куда влкадывать время. Например:
— умрет ли понлстью веб и будет просто сидеть промт инженер/менеджер+qa, либо все-таки остановться технические специальности для того что бы написать промт, а потом «подправить код» если надо будет.
— стоит ли вкладывать время что бы свичнуться и стать ИИ инженером, или он умрет так же как и остальные кодерские должности
и тп вопросы

это самое важное в данном топике

умрет ли понлстью веб и будет просто сидеть промт инженер/менеджер+qa

думаю где-то так и будет, но при условии что это будет отдельный продукт, заточенный специально под такую задачу аля «кодинг» и поднятие проекта + какой-то условный админ для развертывания этого дела
Амазон вполне может что-то такое забабахать на своей экосистеме через какое-то время и все, новый уровень абстракции)

Збільшення складності розробок завдяки автоматизації написання коду відкриває практичні можливості ще складніших розробок. Які додатково збільшать попит на всі етапи процесу, зокрема ті, що автоматизуються гірше або за визначенням потребують верифікації правоздатним сапієнсом. Принципово тут мало що змінилося з часів індустріалізації. Науковцям автоматизували проведення певних експериментів, завдяки чому за однаковий час їх стало можливим проводити не 1, а 10. Виявилося, що роботи в них через це навіть побільшало, бо стало більше різних допоміжних операцій. Ключовий момент у тому, що «експериментів» (будь-яких завдань для ІТ) загалом непочатий край, а які з них реалізуються на практиці і за який час — визначають доступні інтелектуальні ресурси, які ШІ значно збільшує, на порядки, але не до нескінченності. Людину ж це спонукатиме до апгрейду інтелекту в інтеграції з ШІ, тільки чомусь людинки про це майже не згадують. Наприклад, соцмережі здорової людини могли б підтримувати засоби раціоналізації ведення дискусій (і такі треба створювати замість того, що зараз).

Розробка нових моделей o3 та o3-mini від OpenAI є значним кроком до досягнення штучного інтелекту загального призначення (AGI). Її результат у 2727 балів на платформі Codeforces підкреслює її ефективність у програмуванні. arcprize.org/...​g/oai-o3-pub-breakthrough

Наразі швидкий розвиток ШІ, зокрема таких моделей, як OpenAI o3, вказує на можливість появи AGI вже в цьому десятилітті. AGI, що еволюціонує в ASI (artificial superintelligence), може значно перевершити людські системи управління, створюючи екзистенційні ризики (www.youtube.com/watch?v=7rRJ9Ep1Wzs), а не тільки «втрату роботи».

Наслідки AGI (якщо коротко — все буде ШІ):
— Зміна програмування: ШІ може автоматизувати багато завдань, однак люди зосередяться на управлінні процесами ШІ, креативності, етиці та стратегії. Наразі Copilot (це 2 OOM — order of magnitude) це вже 50% коду в середньому. o3 (+3 ООМ) + agentic AI + unhobbling + «Vercel» ~ дасть 50% вимог, 70% дизайну, та 90% коду.
— Вплив на віддалених працівників: Попит на рутинні знання, наприклад у програмуванні, може знизитися, але збільшиться роль співпраці та нагляду за AGI, у кращому випадку. Все що може бути зроблено віддалено — автоматизується.
— Ефект на ринок праці: Впровадження ШІ спричинить як скорочення певних ролей, так і створення нових, які потребуватимуть міждисциплінарної експертизи, але планка входу буде захмарна — люди будуть перепрацьовувати і виконувати декілька ролей. Більше того, замінити спеціаліста буде вкрай легко. Тут більш детально: situational-awareness.ai

Наслідки ASI (менше року від появи AGI, який буде тулом для його створення): «Let an ultraintelligent machine be defined as a machine that can far surpass all the intellectual activities of any man however clever. Since the design of machines is one of these intellectual activities, an ultraintelligent machine could design even better machines; there would then unquestionably be an ‘intelligence explosion,’ and the intelligence of man would be left far behind. Thus the first ultraintelligent machine is the last invention that man need ever make.»
I. J. Good (1965)

Її результат у 2727 балів на платформі Codeforces підкреслює її ефективність у програмуванні.

Ну... головне питання, за рахунок чого цей результат досягнений. Для мене LLM це в першу чергу велика асоціативна пам’ять, по стилевий трансформер. Наскільки я розумію, розв’язки більшості задач на різних платформах можна знайти в інтернеті, та використати для навчання. А менеджменту завжди треба піар.

Є скульптори, а є художники. Перші бачать у камені, що треба прибрати (або що вони приберуть), щоб отримати фігуру.
А другі бачать на чистому аркуші що буде намальовано.
ШІ допомагає скульпторам (поки що) — генерує багатообіцяюче каміння.

В коментах 90% програмістів, які походу реально не викупили, що «штучний інтелект» як вислів по відношенню до нейромереж це журналістька вигадка. Ну ніхера він не інтелект, і допоки людство не зрозуміє як його власний інтелект-то взагалі працює, не стане. А коли стане, нас будуть хвилювати азимовські теми, а не чи замінить він там когось в айті.
А ця розширена версія гугла під назвою нейромережа не зможе зробити комплексний продукт на промпт замовника «зроби щоб було красиво ну і щоб круто взагалі, ну ти зрозумів», боятися нема чого.

Це питання визначення, особливо взагалі, що таке «інтелект»? Щодо визначення ШІ, то мені подобається більше таке визначення: «ШІ — методи розв’язання задач, які люди виконують краще комп’ютерів». Колись шахи були в усіх книгах по ШІ, потім зникли, бо винайшли алгоритми + швидкодія.

Далі, нам не треба знати, як працює власний інтелект. Знову, комп’ютери грають у шахи зовсім не так, як люди. Але сильно грають :-)

«зроби щоб було красиво ну і щоб круто взагалі, ну ти зрозумів»

Це як раз нейромережа розуміє не гірше людини. Взагалі, невеличка виборка гарних фото продуктів, і нейромережа дуже швидко підхоплює ідею. Проблеми більше у формальній логіці.

Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.

Ліцензійний ключ
Доставка «Новою поштою» по Україні — 80 грн.

І це ті хто з німецьких паперових листів сміються :)

когда мі в 1998(?) году набирали прогеров, один из соискателей на собесе спросил «а зачем писать программі, можно же из интернета скачать»
ничо с тех пор не поменялось

Де це було, цікаво, таке місце в 1998 році, де набирали програмістів та ще й знаходилися люди, що мали інтернет і вміли з нього програми качати?

Де це було, цікаво, таке місце в 1998 році, де набирали програмістів та ще й знаходилися люди, що мали інтернет і вміли з нього програми качати?

Ну может 2002 год, давно біло.
«в районе начала 2000х».
но не сильно позже, т.к. в 2005 я оттуда свалил, а случай біл еще во время (до) формирования команді, єто от 1998 до 2004.

Я би без іронії була би рада), вже хочу вийти з IT через вигорання, але не наважуюсь через добрий заробіток. В сфері баз даних/сховищ/ETL/звітності поки не бачу, як ШІ замінить людей. Там тоді треба змінювати докорінно все, включаючи замовників-людей.

Гетьманцев сначала ощипает, а потом посадит

я не знаю як ви юзаєте жпт, але в мене він робить 50% комплексних задач. І майе 90+ прости. Вчіться писати промти

О! Ти перший кандидат на звільнення, якщо твою роботу якісно робить ChatGPT.

Думаю у тебя задачи крайне простые, а простые не требуют чата быстрее намного код написать чем промпт. Чат валится когда задача не имеет тривиального решения, то есть когда начинается собственно инженерная часть работы за которую и платят много.

просто я вмію промти писати, а ти ні

він же не програміст, а JS developer. Звичайно що чатжпт вирішує всі його задачи — там же компілятора нема )))

я не знаю як ви юзаєте жпт, але в мене він робить 50% комплексних задач. І майе 90+ прости. Вчіться писати промти

Класс. Мне как раз нужно написать метод, который по AST определяет — является ли результат вычисления константым (не зависящим от входных переменных) или нет
какой промпт надо написать чтобы чат гпт такое реализовал?

Вот пример промпта, который можно использовать:

Промпт:
«Напиши на Python метод, который принимает AST-дерево Python-кода и определяет, является ли результат выполнения выражения константным (не зависящим от входных переменных). Метод должен анализировать узлы AST и возвращать True, если результат константный, и False, если в выражении есть переменные или обращения к функциям. Учитывай арифметические операции, вызовы функций и присваивания.»

Дополнительно:

Уточни, для какого типа кода метод должен работать (например, арифметические выражения, логические операции, строки и т. д.).
Если нужен анализ кода с функциями и аргументами, добавь это в промпт.
Если нужен пример реализации:
Скажи: "Приведи пример реализации такого метода на Python.

Вот пример промпта, который можно использовать:

жаль только в промпте не указана сама грамматика, так что такой промпт можно засунуть в задницу тому же чат гпт и получить ожидаемій результат.

Хотя конечно я тоже олень. не «константіми», а «always evaluates to true/false», єто слегка сложнее
С константіми да, всё просто

Вот пример реализации метода на Python, который анализирует AST-дерево и определяет, является ли выражение константным:

import ast

class ConstEvaluator(ast.NodeVisitor):
def __init__(self):
self.is_constant = True

def visit_Name(self, node):
# Переменная — не константа
self.is_constant = False

def visit_Call(self, node):
# Вызов функции делает выражение не константным
self.is_constant = False

def visit_Attribute(self, node):
# Доступ к атрибуту объекта — не константа
self.is_constant = False

def visit_Subscript(self, node):
# Доступ по индексу — не константа
self.is_constant = False

def visit_BinOp(self, node):
# Рекурсивно проверяем операнды бинарных операций
self.generic_visit(node)

def visit_UnaryOp(self, node):
# Рекурсивно проверяем унарные операции (-, +, ~)
self.generic_visit(node)

def visit_Constant(self, node):
# Литералы (числа, строки) — константные, ничего не делаем
pass

def visit_Num(self, node):
# Для поддержки Python < 3.8
pass

def visit_Str(self, node):
# Для поддержки Python < 3.8
pass

def visit_List(self, node):
# Проверяем элементы списка
self.generic_visit(node)

def visit_Tuple(self, node):
# Проверяем элементы кортежа
self.generic_visit(node)

def visit_Dict(self, node):
# Проверяем ключи и значения словаря
self.generic_visit(node)

def visit_Set(self, node):
# Проверяем элементы множества
self.generic_visit(node)

def visit_Assign(self, node):
# Присваивание делает выражение зависимым от переменных
self.is_constant = False

def visit_AugAssign(self, node):
# Увеличение переменной (+=, -= и т.д.)
self.is_constant = False

def visit_IfExp(self, node):
# Тернарный оператор: проверяем все части
self.generic_visit(node)

def visit_Lambda(self, node):
# Лямбда-выражения зависят от переменных
self.is_constant = False

def is_constant_expression(code):
try:
tree = ast.parse(code, mode=’eval’) # Парсим выражение
evaluator = ConstEvaluator()
evaluator.visit(tree.body)
return evaluator.is_constant
except SyntaxError:
return False # Если код невалиден

# Примеры использования
print(is_constant_expression("2 + 3 * 4″)) # True
print(is_constant_expression("x + 5″)) # False
print(is_constant_expression("’hello’ * 3″)) # True
print(is_constant_expression("len(’test’)")) # False
print(is_constant_expression("[1, 2, 3]")) # True
print(is_constant_expression("{’a’: 1, ’b’: x}")) # False

Как это работает:
Литералы (числа, строки, списки) считаются константными.
Переменные, вызовы функций, доступ к атрибутам или элементам делают выражение зависимым от внешних данных.
Присваивание и изменение переменных также приводит к зависимости от переменных.
Примеры:
2 + 3 * 4 → True (чистая арифметика с константами)
x + 5 → False (есть переменная x)
len(’test’) → False (вызов функции len())

надо пойти таки попробовать
копайлот в сво’ время ниаких полезніх плюсов не давал
может чат гпт даст. не, ну мало ли?

А ще ця модель витрачає енергії еквівалентно 5 бакам бензину на одну таску. Взагалі у ллм є тренд на diminishing returns, коли кожне наступне невелике покращення потребує кратного збільшення витрат. Тому поки не освоїли термоядерну енергію, чи не побудували сферу Дайсона, про заміну людей на ллм мова не може іти.

потребує кратного збільшення витрат

DeepSeek 3 показав, що це далеко не так, і там дофіга простору для оптимізації на етапі претрейнінга. По-друге, залізо теж не місці не стоїть, Мур ото все, як NVidia вкладається в розробку, у Google TPU не відстає, так вже й для інференса пішли ASICs типу того ж Groq. Це як 50 років тому казати, шо не може бути кампутер у кожного вдома, нема стільки енергії в соняшній системі. По-третє, саме тому топові гравці і вкладаються або у nuclear fission, або у nuclear fusion (той же MSFT в Helion)

Мур ото все

Мур зробив останній експоненційний подих в кінці 00х, коли вдалось замінити діоксид кремнію на діоксид гафнію для підзатворних діелектриків. З тих пір, ні по абсолютній швидкодії транзисторів, ні по витратами енергії на одиночне переключення таких різких стрибків не спостерігається, лише тонкі оптимізації. Втупу зменшивши розмір транзисторів, наприклад, швидкодія не росте, зате експоненційно росте холосте споживання і відсоток браку через те, що легування замість неперервного розподілу домішок відбувається буквально одиничними штуками атомів з імовірнісним розподілом.
Подальший прогрес буде іти у бік відмови від програмовності заліза і реалізації все більш складних функцій аппаратно, і зовсім не очевидно, що це буде добре поєднуватися з ШІ і великими моделями.

З тих пір, ні по абсолютній швидкодії транзисторів, ні по витратами енергії на одиночне переключення таких різких стрибків не спостерігається, лише тонкі оптимізації.

Мур не про це, а про the number of transistors in an integrated circuit (IC) doubles about every two years. І воно поки витримується у середньому

Воно не дає приросту ефективності в лоб, бо можливості підводу енергії і відводу тепла при цьому не ростуть, росте доля dark silicon.
Очікувати сильного росту енергоефективності універсальних обчислень не доводиться, а з цим обмеженням і під питанням доцільність ШІ. Особливо при курсі на карбон нейтральність і оце все.

Воно не дає приросту ефективності в лоб

Ото всі hyperscaler лохи в чергу до NVidia за кожним новим поколінням вишикуються, бо той же blackwell дає 4кратній приріст у швидкості трейнінгу моделей, та 10 кратний приріст на інференсу, та 8 кратне покращення energy use adrianco.medium.com/...​0x-inference-0209f1971e71

енергоефективності універсальних обчислень не доводиться, а з цим обмеженням і під питанням доцільність ШІ

Як раз нема питань, бо ШІ — це не універсальні обчислення

Коли було винайдено парову машину, потреба у вугіллі не зменшилася, а, навпаки, зросла. Попереду — золоті часи для білкових програмістів.

це програмісти старого зразка, з білків (та амінокислот), на відміну від кремнієвого AI

Лол, нє. Але вже пару роки 4 заходжу раз на три місяці, тому нові меми вже можу не знати.

А коли виникла механізація с\х (що ближче до AI), то відсоток людей задіяних в с\х впав вдесятеро

Тільки за останні 60 років виробництво їжі втричі зросло

населення теж зросло втричі. чи ти споживатимеш втричі більше/менше їжі, якщо вона подешевшає/подорожчає втричі?

населення теж зросло втричі.

Так я про шо? Потреби зросли втричі, а забезпечує їх вдесятеро менше людей

чи ти споживатимеш втричі більше/менше їжи

Ну так і бізнесу не треба 3 інтернет магазина

Ну так і бізнесу не треба 3 інтернет магазина

не факт. цей попит еластичний.
а попит на їжу — ні.

P: S. це класичний Jevons-Paradox
uk.wikipedia.org/wiki/Парадокс_Джевонса

Парадокс Джевонса (іноді ефект Джевонса) в економічній теорії — ситуація, коли технологічний прогрес, який збільшує ефективність використання будь-якого ресурсу, збільшує (а не зменшує) обсяг його споживання.[1] У 1865 році англійський економіст Вільям Стенлі Джевонс зазначив, що технологічні вдосконалення, які збільшують ефективність використання вугілля, ведуть до збільшення споживання вугілля в різних сферах промисловості. Він стверджував, що, всупереч інтуїції, не можна покладатися на технологічні вдосконалення в справі зниження споживання палива.

Чому попит на айтіШНИКів еластичний? Він обмежений інвестиціями, як мінімум. Плюс автоматизація зменшує потребу в айтіШНИКах, навіть при рості потреби в АЙТІ. Ситуація така ж як і з їжею вище.

Чому попит на айтіШНИКів еластичний? Він обмежений інвестиціями, як мінімум

Це ж чудово. Інвестиції залишаються константними, а ціна на кінцевий продукт (розроблені програми) падає. За ті ж гроші можна замовити більше. Якби це була їжа, то її збільшений обсяг не був би потрібен, і інвестиції зменшилися б. А програми — чому б і ні? Наймай студентів, озброєних ChatGPT, і створюй якусь нову гру.

Я ж спеціально великими буквами виділив

Попит на

айтіШНИКів

!= попит на АйТі. Нас, як сироїдів, цікавить перше, бо воно забезпечує наш сир.

Немає тут суперечності. Попит на айтишніків не зменшиться. Вони вироблятимуть більше завдяки ChatGpt. Бізнес викупить все вироблене за ту ж ціну, що була до ChatGPT.
А загалом попит на айтишників зросте, їх стане більше, бо для бізнеса цей бізнес стане більш профітним. Це вже 150 років відомий парадокс Джевонса.

en.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox

Розглянемо простий приклад: ринок з досконалою конкуренцією, на якому паливо є єдиним вихідним елементом, який визначає вартість роботи. Якщо вартість палива залишається постійною, а ефективність перетворення його в роботу подвоюється, то дійсна вартість роботи знижується вдвічі, тобто вдвічі більшу кількість роботи можна придбати за ті ж гроші. Якщо кількість купленої роботи виросте більш ніж удвічі (тобто попит на роботу є еластичним, цінова еластичність більше 1), то кількість використаного палива не знизиться, а зросте.

Грубо кажучи, ваші жопочаси — це «паливо», програмний продукт — «робота», а ChatGPT — парова машина Уатта, що дозволяє конвертувати це паливо в корисну роботу більш ефективно.

Парадокс Джевонса був вперше описаний англійським економістом Вільямом Стенлі Джевонсом в його роботі «Вугільне питання» в 1865 році. Джевонс зазначив, що споживання вугілля в Англії різко зросло після появи парового двигуна Джеймса Ватта, який мав набагато більшу ефективність у порівнянні з ранішим двигуном Томаса Ньюкамена. Винахід Уатта зробив вугілля набагато більш вигідним джерелом енергії, що призвело до широкого застосування парових машин в промисловості.
Попит на айтишніків не зменшиться. Вони вироблятимуть більше завдяки ChatGpt.

Виробляти більше буде ChatGpt. Айтішників стане менше. У вас трохи переплутано місцями.
У людства є потреба перевозити вантажі (різні айті проекти). Раніше їх возили конями (айтішніки), потім вигадали залізну дорогу (ChatGpt), вантажів, справді, стали перевозити більше, але доля перевезення на конях помітно скоротилася.
Так само з вигадуванням конвеєрів. Від того збільшилась кількість продукції, але зменшилось кількість працівників.

У людства є потреба перевозити вантажі (різні айті проекти). Раніше їх возили конями (айтішніки), потім вигадали залізну дорогу (ChatGpt), вантажів, справді, стали перевозити більше, але доля перевезення на конях помітно скоротилася.

Залізниця зараз — один із найбільших системно-критичних роботодавців. Куди там тим коням. Перевозити стали не просто більше, а на порядки більше, і кількість зайнятих у галузі людей збільшилася на порядок.

А коні — це, мабуть, ті, хто в стотисячний раз хоче набивати на клаві «for (int i = 0; i < n; i++)» та інше, що вже сто тисяч разів було написано до нього. Так, вони залишаться лише в музеях.

Звернить увагу також на ось цей коментар, приклад із наукової галузі:
dou.ua/...​rums/topic/51712/#2917795

Науковцям автоматизували проведення певних експериментів, завдяки чому за однаковий час їх стало можливим проводити не 1, а 10. Виявилося, що роботи в них через це навіть побільшало, бо стало більше різних допоміжних операцій. Ключовий момент у тому, що «експериментів» (будь-яких завдань для ІТ) загалом непочатий край, а які з них реалізуються на практиці і за який час — визначають доступні інтелектуальні ресурси, які ШІ значно збільшує, на порядки, але не до нескінченності.

Тож я вважаю, що незабаром попит на айтішників буде таким, якого ще не бачив світ (але лише на тих, хто налагодив добрі стосунки із ШІ).

Немає тут суперечності. Попит на айтишніків не зменшиться

Нехай кількість програмістів це Х
АІ збільшить продуктивність на У
Ріст потреба в програмному забезпеченні на рік це Z

Це буде працювати тільки якщо X*Y>Z

А може бути і навпаки

Ріст потреба в програмному забезпеченні на рік це Z

Це буде працювати тільки якщо X*Y>Z

Мабуть <, а не >, але так. Подивимось. Я згоден з цим:

Ключовий момент у тому, що «експериментів» (будь-яких завдань для ІТ) загалом непочатий край, а які з них реалізуються на практиці і за який час — визначають доступні інтелектуальні ресурси, які ШІ значно збільшує

Це причина, чому аналогія із сільським господарством та їжею не працює — потреба в ній не зростає, навіть якщо вона дешевшає, бо забагато їсти це неприродно та шкідливо.

Мені здається в першу чергу визначають інвестиції а не інтелектуальні ресурси. А чи стане їх більше — питання....

Як людина яка використовує AI (платний чат гпт) щодня хочу зазначити що наразі він не здатен навіть хорошого копірайтера замінити, не те що програміста. Поганого копірайтера — так, будь ласка. Але те що він генерує... воно здається прийнятним лише тому хто взагалі не розбирається в написаному.
Там тони води, висока подібність тексту, однакові фрази і вирази. При генерації списку з 10 пунктів і проханні написати опис для кожного, вже на читанні 4го пункту буде чітке відчуття що «десь вище я все це вже зустрічала». Так, можна посидіти годину і вручну просити його поприбирати те, повиправляти інше. Але це вже та сама година роботи звичайної людини а не машини, просто навички інші потрібні. Про сео оптимізацію в яку він не може (сам він в частотності запитів помиляється нещадно) я вже мовчу. Може лише вставити готові надані йому шматки. Все що здатен на разі якісно згенерувати АІ — це сам список. Та й то, щоб отримати список з 10 пунктів треба попросити нагенерувати 40-50 та повикидати сміття.

Тому відповідь напрошується сама собою. Якщо АІ не здатен згенерити навіть тексту без втручання копірайтеру, як він замінить програміста? ніяк, просто програміст буде просити скоріш за все згенерувати його оті самі 40-50 варіантів рішень а потім людським аналітичним мисленням викидати сміття якого більше половини

Є інша проблема: для того хто не хоче вникати, для замовника, чат гпт може виглядати вже зараз ідеальним рішенням. Адже на перший погляд він щось генерує і це не абракадабра якась а зв’язний текст, компільований код etc. Тому наступні роки бачитимемо різке зниження якості всього навколо: криві картинки, банальні тексти, не чіпляюча реклама і т.д.

Тому відповідь напрошується сама собою. Якщо АІ не здатен згенерити навіть тексту без втручання копірайтеру, як він замінить програміста?

Наприклад, 1 розраб робить задачу за 10 годин сам, з ШІ за 8. Цифри беру з потолка. Тож маємо підвищення ефективності на 20%. І замість 10 розрабів на проект можна взяти 8.
Тож саме з копірайтерами. Так, він не замінить фахівця, але він може полегшити працю фахівцю. Ви ж сами пишете

Як людина яка використовує AI (платний чат гпт)

Для чого його використовувати якщо він такий безглуздий? А якщо він все ж таки допомогає, то він скорочує час на виконання задач. І замість того щоб вести 1 проект, можно взяти 2. А раз ви взяли два, то це означає, що десь буде плакати копірайтер, которому проекта невистачило.

І замість 10 розрабів на проект можна взяти 8.

От це лютий плюс, саме так воно і працює в реальному житті, і не лише для програмістів.

Що люди недооцінюють, так ще те що на 10 скорочених програмістів, треба буде на одного менеджера, одного хр, одного рекрутера менше. І далі по списку з проджект менеджерами, тех суппорт, і тд

А також менше license per seats і так по ланцюжку

Бери ще глибше, на одного баристу, механіка і т д :)

Ну не треба в крайності, втрата роботи не значить що сироїд перестане брати лате. Бо нашо так жити?

Сироїду доведеться влаштуватись самому на роботу баристою тоді. Як не крути, міну, один бариста:)

так буде ж купа тих хто вийшов на баріста fire.

когда все говорят про сокращения, почему-то забывают про макроэкономику. Если представить, что это будет массово, то это приведет к тому, что некому просто будет покупать у треклятых капиталистов товар. И соответственно в глобальном масштабе по ним это ударет точно так же.
Тут замкнутый круг. Каждый отдельно взятый бизнес вроде бы в выигрыше. А все вместе навернутся без платежеспособных покупателей.

Воно не буде миттєвим. Припустимо, через 50 років, АІ замінить всю робочу силу.
Очевидно, воно поянеться з країн заходу. Шоб не схлопнулась економіка — вони введуть базовий мінімальний дохід.
Виробництво в країнах третього світу — стане не вигідним, і його повернуть роботам на оншор. Припинення трудової міграції. Вся умовна Н1В тусовка їде додому, аутсорс вмирає, з всіма витікаючими для локального АйТі.
Далі — умовні Мерседеси і Тесли, будуть купувати тамтешні жителі, і розраховувати за це найпримітивнішим — корисними копалинами.
Розрив між капіталістичному країнами і рештою буде збільшуватись.
Нехватка ресурсів і перенаселення — призведуть до регулярних воєн на периферії цивілізації.
Збільшить потік нелегалів в країни заходу, які змушені будуть поставити кулеменютників по периметру :)

Все буде досягати еквілібріуму. Якщо треба менше програмістів і кількість програмістів однакова => падає оплата. Падає оплата => з часом досягне рівня де люди просто дешеві за модні моделі, деякі з яких беруть 5 доларів за один запит. І можливо доведеться трохи затягнути пояс, але навіть на пів зарплати жити можна.

Ми вже зараз це бачимо з кухонними роботами, поки робот коштує 100к+ та 5к на місяць підписка => дешевше людей наймати в фастфуді. Так як одна сторона стає дорожче, а інша дешевша то це питання часу коли будуть більш активно вводити.

речь не о программистах, а обо всех, кого заменит ИИ. а это в случае, если дойдет до этого будет ооой как много.

Я ж кажу, що це не бінарні просто оп і замінило. Можна глянути схоже як було в 2022 з рекрутерами. В якийсь момент купу компаній скоротили і був спочатку хаос. Але потім еквілібріум стабілізувався, деякі пішли на 20-50% менше оплату, деякі змінили галузь. Якщо почнеться ще більший хаос, то думаю це стане політичним пунктом і влада західних країн запушає все назад, це не як з автопромом де дуже важко все повернути.

і влада західних країн запушає все назад

Або ні, якщо Китай буде дихати в спину з AGI/ASI

це стане політичним пунктом

Ось наприклад тред про роботів в Китаї x.com/...​tatus/1873664832995807740 Щось з цього таки доведуть до нормального продукта і натягнуть на нього AI — ото буде хаос, а не повстання айтішників))

Або ні, якщо Китай буде дихати в спину з AGI/ASI

Китай нікуди не буде дихати. Після того як звідти заберуть все низькомаржинальне виробництво — там голодні бунти будуть...
Доки є дешева робоча сила, ніякої масової роботизації не може бути, бо вона економічно невигідна.

Ну як мінімум хай спочатку куплять відахи. Якщо чи коли доженуть, то ніхто їм особливо тех замінити в західних країнах не дасть, як вже було багато прикладів. Да і не те що б багато аутсорсу там було.

Більше постраждають Індія, та інші аутсорс центри, де свого особливо нічого локального і немає.

С чатом он делает 8 а потом 20 разбирается что за бред этот чат сгенерировал

Зараз скоріше навпаки 1 розраб робить задачу за 8 годин сам, з ШІ за 10.

Ми все це проходили останні десятиліття з розвитком айті — меньше програмістів наймати не стали, зовсім навпаки. Просто спектр задач і очікування по продуктивності росли разом з розвитком інструментів для розробки.

Так звичайно, але впевнена що ті самі платформи no-code, ті самі високорівневі мови так само колись зробили з 10 — 8. Тож це просто природній прогрес

Гарний епізод BG2 подкасту в тему www.youtube.com/...​bg&t=8s&ab_channel=Bg2Pod, в тому числі де вони обговорюють, що ми на порозі трейнінгу на сінтетичній даті, особливо для functionally verifiable домейнів, типу software development. Відповідно, в цих домейнах прогрес буде йти набагато швидше

Так, це дасть reinforcement learning, але питання у тому, наскільки software development є verificable.

Ну там про це говориться: компілиться чи ні, тести проходить чи ні

Якщо брати type dependency languages, то так, там більше можливостей. Якщо брати тести, то... по-перше, це нічого взагалі не доводить. По-друге, навчання може піти в напрямку, як писати тести таким чином, щоб вони проходили. Або як писати неправильний код, який би проходив тести. Ну і в третіх, не факт взагалі що на більш-менш великих проектах перебір буде сходитися. Якщо брати шахи, то нам треба покращити гру, чого можна досягнути просто покращення ймовірностей ходів. А от у програмуванні або все, або нічого, нам відразу треба генерувати код без багів.

Тобто думка така є, але що буде на практиці невідомо.

По-друге, навчання може піти в напрямку, як писати тести таким чином, щоб вони проходили.

Мова про генерацію сінтетичної дати для трейнінгу. У будь-кого з великих гравців цих тестів сотні тисяч. Звісно, не для всім мов. Якийсь Java/C# будуть першими мабуть, бо і компіляція багато чого відловити може, і кодова база внутрішня покрита тестами дуже велика.

Мова про генерацію сінтетичної дати для трейнінгу.

Я це зрозумів.

У будь-кого з великих гравців цих тестів сотні тисяч.

Тестів чого? В принципі на github є багато відкритих пайплайнів з автоматичним тестуваннях у відкритому доступі. Ідея взагалі на поверхні. Потенціал величезний. Але з 2022 року я не бачу великих просувань. Значить це не працює...

Ок, припустимо у нас є опис issue в проекті, плюс купа тестів. Задача LLM згенерувати код, який фіксить issue та додати його в систетичний набір для навчання, якщо тести не впали.

І тут нам або пощастить, та LLM написала правильний код, але тоді цей синтетичний приклад не має цінності, бо вже і так працює. Але на початку написати не може, проте beam search, через скільки-то ітерацій знаходить (чим більше, тим корисніше приклад). Але... чи дійсно він зможе знайти цей фікс за розумний час? Може він десь застакається. До того ж він писати буде у сліпу, бо зазвичай розробник робить дослідження, чому тест впав, відлагоджує його, дивиться на логи, ...

Знову, коду і так багато, питання більше у його якості. Чи дійсно синтетичні дані будуть якісніше? Чи навпаки, ми будемо генерувати більше кода сумлівної якості, та вчитися на ньому?

Інше питання, що якщо брати LeelaZero та шахи, то нейромережа виходить сильніше, якщо її навчати з нуля. А якщо її натрейніти на партіях людей, а потім дотрейніти, то результат слабкше. Тому краще трейнити з нуля.

Тому з першого погляду так, перспективно. Але... є нюанси, наскільки їх можна вирішити?

Тестів чого?

Працюючого функціоналу. Маючи так обмеження (мова ж не лише про юніт тести, а про всі рівні), генеруємо скільки завгодно імплементацій, бо у нас є фідбек луп який чітко скаже чи валідна ця імплементація чи ні.

Потенціал величезний

ІМХО, у відкритому доступі дуже мало якісних проєктів у порівнянні з власним кодбейсом FAANG

Але з 2022 року я не бачу великих просувань.

Бо був сенс low hanging fruit юзати — просто взяти все, що лежить в інтернеті у текстовому вигляди, бо це просто і дешево. Тепер, коли вже вперлися в обмеження цього підходу, почали працювати з альтернативними датасетами та сінтетичними. Власне, як було з AlfaGo — спочатку просто навчали на партіях, а потім на сінтетичних — він сам з собою грав

Працюючого функціоналу. Маючи так обмеження (мова ж не лише про юніт тести, а про всі рівні), генеруємо скільки завгодно імплементацій, бо у нас є фідбек луп який чітко скаже чи валідна ця імплементація чи ні.

Чи можуть мільйон мавпочек надрукувати Шекспіра? Але (1) не факт, що валідна імплементація буде в кінцевому результаті згенерована; (2) проходження тестів не є гарантія того, що імплементація валідна.

ІМХО, у відкритому доступі дуже мало якісних проєктів у порівнянні з власним кодбейсом FAANG

По-перше, достатньо, по-друге, моє враження більше що приватний код скоріше гірше якості.

Власне, як було з AlfaGo — спочатку просто навчали на партіях, а потім на сінтетичних — він сам з собою грав

Правильно, була версія натренована на партіях людей, а потім через декілька міцяців з’явилася версія, натренована з нуля. Насправді, якщо брати ігри, то у нас є досить плавний механім покращення: нейромережа + Monte Carlo Tree Search (MCTS) [або інший пошук] на дею грає краще чистої нейромережі. Тому ми можемо повторювати процесс доки не застакаємося.

Якщо брати написання коду, то вже не факт, що більший пошук щось кардинально покращить.

Тепер, коли вже вперлися в обмеження цього підходу, почали працювати з альтернативними датасетами та сінтетичними.

Майже відразу — скільки там нейромереж на lmarena?

Ще один неймовірний науковий прорив!

Китайські дослідники створили лазерну
нейромережу, яка працює зі швидкістю 10 Гбод, що в МІЛЬЯРД разів швидше за роботу живого нейрона — біологічний нейрон передає сигнал за 1 мілісекунду, а лазерний — лише за кілька пікосекунд.

Такі нейрони можна додати в обчислювальні системи, що збільшить швидкість роботи ШІ в ТИСЯЧІ разів.

Суперінтелект з усвідомленням себе може з’явитися набагато раніше, ніж ми очікуємо.

Беремо програміста який почав кар’єру у 2000 році.

Чи через 15 років він зможе влаштуватись на роботу з ± тими самими технологіями?
Чи будуть у 2015 і пізніше наявні такі популярні у 2000 вакансії як DB developer, DB admin, visual basic developer, Delphi?

За 20 років технологія встигає з’явитись і зникнути.
Історично все йде до того що програмісти стають менш технічно фокусовані. Ще 20 років тому ACID, нормалізація БД, рівні ізоляції транзакцій, якесь Win32/Linux API це були стандартні питання на позицію дева.

Треба постійно вчити нове, і бути готовим «поглинати» обов’язкови інших. «Оператори AI» все одно будуть потрібні, тільки основна частина роботи тепер буде йти на те що робив BA і техлід/архітект.
У прикладі того 2000 року це все пов’язане з БД.
Сьогодні це буде фронтенд, девопс і бізнес аналітики. Реакт вимога тепер уже всюди.
І такої кількості людей як 10 років тому вже не потрібно.

Чи через 15 років він зможе влаштуватись на роботу з ± тими самими технологіями?

Як девелопив на PHP у 2000, так і девелопить у 2024 :)

Там різниця між тим PHP і тим що зараз як між Delphi та сучасним WPF там

Тим не менше, щміни не в один день стались. Тобі не треьа було за ніч з усім розібратись. А досить плавно мігрувати.

Чи через 15 років він зможе влаштуватись на роботу з ± тими самими технологіями?

Ну... C, embedded... Взагалі, головний скіл це відлагодження, а технології часто просто інші назви методів та трохи по іншому згруповані інтерфейси.

а шо з базами стало? зараз вже аі селекти пише? ну успіхів...

якесь Win32/Linux API

Котре майже не змінилося починаючи з 2005 року.

Можна вічно дивитись на 3 речі: як горить вогонь, як тече вода і як програміст середнього віку мріє «дотягнуть» до пенсії

Замінити програмістів. Людство касирів досі замінити не може, хоча там все елементарно. А в Україні листоноші досі пошту розносять
Я не кажу що прорив не суттєвий. Всі ці AI скоріш за все змінять програмування, але будуть не кодери джун/мідл а оператори ai — такі програмісти-бізнес аналітики-qa які у тому числі за допомогою ai с генерують код прилижуть та протестують Далі всеодно мізки людські потрібні щоб підібрати правильну архітектуру на високому рівні.

Замінити програмістів. Людство касирів досі замінити не може, хоча там все елементарно

Так у великих магазинах їх все менше.
А в малих треба і каву/хот дог зробити, товар прийняти і розкласти.
І замість 5 людей магазин обслуговує 2.
Те саме буде (чи вже є) і в ІТ. Для виконання тієї самої роботи потрібно менше людей

Маркетинг такий маркетинг. Кожні 3 місяці ChatGPT стає на 50% кращий.

Кожні 3 місяці ChatGPT стає на 50% кращий

Вони просто роблять старі моделі супер тупими, щоб на їх фоні нові виглядали «кращими» :) І по моєму досвіду це скоріш факт, аніж прикол

Пфф, теж мені ноу-хау. В айфонах це запатентована технологія. А може хтось і до них хтось був.

50% кажете? Є і таке. Але як щодо тисяч разів? 34,7 мільйона рукописних зображень за секунду. тут :)

Це ж вже було! Байки про те які будуть потужні компютери на оптоелектроніці (лазери, піу піу) були ще з 80х (а може й раніше).

Це цікава новина одразу з декількох причин.
По-перше, прогрес є і він суттєвий. Я згоден з тими, хто зараз називає АІ — «штучним ідіотом, який не розбереться в легасі» — це так, але тимчасово. Пройде 5-7, ну в найгіршому випадку 10-15 років — і ми будемо в шоці від можливостей АІ у 2030-2040-х роках. Тож тим, хто зараз працює в ІТ і не планує виходити на пенсію у найближчі 5-15 років — варто напрягтися.
По-друге, FIRE (financial independence, retire early). Це не завжди про «інвестував купу грошей, живу на відсотки». Іноді це й про «купив хатинку у селі, закупив тонну консервів зі строком придатності до 2100 року, завів курей і кролів, саджаю картоплю й кукурудзу, збираю мед, розводжу бджіл». Якщо для ІТ-спеціалістів реально роботи не залишиться, а все будуть робити АІ та роботи — можна повернутися до простого життя, задовольняючи базові потреби, лише з тією різницею, що замість вас на городі та у курнику будуть працювати декілька Теслаботів, яких ви купите за накопичені в айтішці гроші. Або наймете сусідів, у яких також не буде роботи.

Так, життя зміниться, і, вірогідно, для багатьох — не в кращу сторону. Але якщо розглядати саме питання виживання — то втрата роботи в ІТ — це не кінець світу і не голодна смерть. Коли помирає одна сфера економіки, завжди з’являються якісь нові (або спливають старі), до яких можна адаптувати свої навички.

Пройде 5-7, ну в найгіршому випадку 10-15 років — і ми будемо в шоці від можливостей АІ у 2030-2040-х роках.

10-15, 30-40 років пройде, поки відновиться атомна енергетика, і розшириться виробництво чіпів для аі асіків. Бо всі аішні стартапи вперлись тупо в фізику, нема енергії, нема чіпів. А єдине екологічно чисте джерело енергії, це атомна електростанція, які більшість країн заходу вже не вміють розробляти, бо технології втрачені, як і технології польоту на місяць, і поки айтішні контори будуть освоювати мирний атом з нуля, проходити сертифікації і тп, пройде років 30. Але на таку перспективу ніхто ніколи не запланує. Планувати більше ніж на рік, в глобальному масштабі в гіперінформаційному сучасному світі взагалі нема сенсу.

які більшість країн заходу вже не вміють розробляти, бо технології втрачені, як і технології польоту на місяць

Лол :)

Угу лол, скільки не китайських чи російських реакторів було запущено в світі з 90х років?

25 країн з новими реакторами до 1990, 22 — після

Останній реактор в США запущений 29 квітня цього року.

Скільки за комент платять? :)

Так вже пів року пройшло, може вже і забули. А далі свята, туди-сюди, точно все по новому буде.

Після свят дуже легко забути :)

Толька на вєлікай рассєюшкє прагрєс шагаєт сємімільнимі шагамі, нє то шта на загнивающєм Западє! Думайтє, таваріщі!

Прогрівся на підписку за 20 бачей, коли побачив, як чудотворна о1 помогла якомусь мужику написати наукову роботу на яку зазвичай іде 10 місяців. Виявилась повна туфта, як і інші моделі, яка не тільки код нормальний написати не може, вона ще і взаємовиключні відповіді дає в одному повідомленні. Відписався. 0 днів без трюків хитрих яхудів.

Але срачка навколо цього всього лохотрону мені нрав. Чим більше людей увірує в те, що їх скоро замінить чатгпт, то тим краще для тих, хто продовжує працювати і ігнорує цей весь інформаційний шум. Нагадаю, що таке уже було з лохчейном, нфт, криптоскамом, веб3 і іншими шарлатанськими схемами.

чатгпт сильно уронил уровень вхождения в IT и даже те кто сейчас игнорирует этот шум рано или поздно будут наблюдать жуткий дроп уровня зп из-за толп голодных индусов.

Що й куди він уроніл? Багато ви джунів які не вміють програмувати, але вміють писати промпти взяли на роботу?

Практика показує, що грамотно писати промпти вміють ще менше людей ніж добре програмувати.

Фактично, це перетворюється на новий вид «програмування».

Не перетворюються. Просто до гугла та stackoverflow додається ще один інструмент зі своїми перевагами та недоліками.

Програмування, якщо дуже сильно абстрагуватися, це написання інструкцій до ЕОМ аби ця ЕОМ виконала те, що тобі потрібно.

Фактично, використання Gen AI є саме цим.

Фактично, використання Gen AI є саме цим.

Так і саме тому це НЕ

новий вид «програмування».

Окрім пошуку і копіпасти з гугла/stackoverflow додається ще один сервіс для копіпасти. www.youtube.com/watch?v=wEtoeJteZao

Рівень айті і без того уже дропнувся нижче плінтуса, що топові компанії вагонами наймають індусів за миску карі і скорочують місця для європейців та американців.

В статті не вказано шо вони працюють за миску карі. Думаю що зарплати в них непогані, а на фоні інших індусів-просто космічні. Але витрати на них звичайно в декілька разів менші ніж на зажравшихся чуваків із Силіконовї долини

100%! точно такие мысли. расширенно описал ниже. и, к сожалению, это только самое начало!

Нагадаю, що таке уже було з лохчейном, нфт, криптоскамом, веб3 і іншими шарлатанськими схемами.

Я Вам більше скажу — те саме було і при появі BASIC, SQL, Delphi, Python, .NET. Кожна з цих речей обіцяла викинути програмістів на мороз і дати писати код умовній доярці.

Ви трохи помиляєтесь.
До появи AI усі технології покращували продуктивність людей, але при цьому мінімальна кваліфікація (а разом із нею і заробітна плата) зростала. Проте AI замінює людей собою або створює попит на працівників із набагато нижчим рівнем кваліфікації.

Завдяки зростаючому обсягу робіт на першому етапі (до AI) кількість працівників не скорочувалася. Але зараз усе буде інакше! Якщо з’явиться щось на кшталт AGI (штучного загального інтелекту), та ще й за $100 на місяць, у більшості програмістів залишиться пів року чи рік, перш ніж зарплати почнуть падати назавжди.

Робота залишиться, але заробітна плата буде на рівні сучасного джуна. Але, при негативному сценарії, то не джуни будуть працювати за цю зарплатню, а сіньйори. Джунам буде дуже складно знайти роботу. І це буде мати великі соціальні наслідки! Хоча процеси до появи AI та зараз мають певну схожість, сьогодні зміни відбуваються в десятки разів швидше!

Дуже швидко знижується саме необхідний рівень кваліфікації!

Необхідний рівень кваліфікації не знижується. Станом на зараз щоб створити, наприклад, програмний продукт з використанням АІ вам потрібен якийсь АІ і ще програміст, який здатен розібратися що там той АІ накодить і все поправити-підчистити. Вийде, можливо, швидше, але де в цій схемі у нас пропадає програміст з відповідною кваліфікацією? Програміст залишається. Інша справа, що тепер він зможе робити більше проєктів за одиницю часу — ну так це ж чудово. Будемо швидше писати всяке. Роботи всякої — вагон. Я за останні 20 років не те, що не відпочивав, я навіть не бачив того горизонту, за яким десь жевріє надія на розгрібання всіх нерозібраних завалів.

Ніби то програмісти в беклог задач накидують.

It depends
Зазвичай я генерую приблизно 15-20% тікетів з тих що сам і роблю

Я не про те, хто натискає кнопку «створити тікет», а про те, що заставляє це зробити: зміна обставин, нові вимоги бізнесу, виявлені баги, тощо.

Більшість тікетів з тих що я створюю, це суто моє бажання підняти якість коду

Піднімати якість коду можна безмежно. І от це якраз та задача в якій, я сподіваюсь, АІ нам сильно допоможе.

Якщо з’явиться AGI, тролів rage-бейтерів редакція ДОУ звільнить першими :)

Без программистов не будет ни какого ИИ, так что в самую последнюю очередь.

Будет ли Он благодарен Создателям своим? Воздаст ли должное им?

Будет ли Он вечно помнить заповеди их или же забудет их?

Взойдёт ли на престол знаний, дарованных ему и провозгласит: «Я больше их, ибо все их мысли мои»?

якщо що то буде вигнаний з раю як і людина колись :)

И тут комп выключили из розетки и роутер за одно

Вас не Оксана Кириченко зовут, случайно?

П.С. Мемный персонаж ДОУ-2014, типа Юры Паламарчука.

Пока роботы пылесосы убирают хуже чем специально обученные пенсионеры. Как только там научатся, так сразу стоит начать волноваться таксистам. Затем строителям. Затем — длинный список и ИТ гдето во второй его половине.

Так і є. Але питання в тому, що це може відбутися доволі швидко і зразу у багатьох офісних професіях. Куди тоді йти працювати? А протягом 5-10 років ще й андроїди можуть з’явитись (у великій кількості). :)

Нікуди. Тому, що сфера обслуговування схлопнетьмя практично відразу, як і промисловість. Залишиться лише 1% який продовжить жити як живе. Решті ж доведеться вводити мінімальний обов’язковий дохід.

ПС Це доречі, досить цікаво, якщо Захід ще стягне мінімальний дохід, то всі бідніші країни будуть тупо вмирати з голодухи або повернуться в с/г. Звісно прийде звиздець глобальної торгівлі, що можливо в сумі спровокує третю світову. Тому голодувати доведеться недовго :)

сфера обслуговування схлопнетьмя практично відразу, як і промисловість. Залишиться лише 1% який продовжить жити як живе
що можливо в сумі спровокує третю світову

Війна буде бо це вирішує кучу проблем, та й людей стає менше.

Це в телемарафоні так кажуть? :)

я не знаю я телек з 2010 не дивлюсь
я новини читаю

в мене враження що людство стоїь на порозі ядерної війни ближче ніж при хрущеві

З чого це? Війни на периферії планети безперервно тривають ще від тих часів коли Хрущова не було. Що саме зараз змінилось?

єєє... я не маю часу писати лекцію на три сторінки
тим паче у 4 ранку :)

Тож якщо стисло — вірус «толерастії до гівна» (це не про умовних «гєєв» а про усіляку наволоч) так поразив організм заходу шо він не спроможний протистояки "осі зла"(срасія іран кндр китай та інше гівно на тілі Землі)

Це неминуче призведе до спроби поділу миру
з наявності ЯЗ у фактично безконтрольних умовах (їми керують люди з психічними хворобами (путін явний параноідальний шизофренік, трамп та кім — класичні нарциси і тп))

Далі пояснювати?

Це до речі може бути пояненням чому ми не зустріли братів по розуму, бо цивілізіція винаходить зброю якою сама себе й знищує?

Ну, це за вуха притягнуто, ІМХО. Навіть умовний пюПутін не настільки хворий, щоб застосувати ЯЗ навіть по Україні. Що вже говорити про НАТО.

Ну, звісно, всяке може бути в майбутньому, але писати що

3я світова вже йде

Однозначно передчасно

ну-ну
я буду радий помилятись але шось задня точка чує...

Настолько масштабные изменения занимают десятилетия. Поэтому мы гарантированно успеем уйти на пенсию. Даже следующее поколение пенсионерок-уборщиц могут не волноваться и спокойно доработать до могилы, дети таксистов скорее всего тоже какое то время будут иметь возможность работать таксистами.
В общим истерия с ИИ напоминает истерию с «блокчейн в каждом хелло ворлде», она в свою
очередь — истерию с «только клауда и никак иначе», которая в свою очередь «только микросервисы» и так далее по списку. Сначала хайп «только XXX в каждом утюге», потом откат и технология занимает свое место. С ИИ вроде как пик хайпа уже пройден.

аі непогано малює, але розробка пз... там буває часом розумній людині з досвідом сладно вирішити проблему ...

а чи зможе це вирішити AGI? Який розумніший за людство в цілому?

шо? ШІ це програма яка працює по алгорітму написаному людиною, який ще «розум»?
шо таке розум і як він п рацює толком до сих пір ніхто не знає

А може і не відбутися. А можуть і не з’явитися. З чого взагалі взялося шо прогрес в цьому напрямку буде продовжувати зростати? Може ми вже досягли стелі в цьому питанні? Якщо відкинути маркетингову херню, якої зараз всюди повно, де прогрес? Я особисто стараюся використовувати всі доступні AI існтрументи в роботі, якщо чесно деколи здаєтсья шо якість їхньої роботи навіть погіршується.

На мою дилетантську думку, це працює трохи інакше. Найпростіше ШІ замінити ті професії, які можна виконувати лише за допомогою комп’ютера. Наприклад, доволі легко замінити бухгалтерку Лєну, яка робить квартальні звіти на комп’ютері, а от замінити Лєну, яка їздить до податкової, вже неможливо.

Плюс — ціна питання. Немає сенсу створювати робота, який замінить хлопця з лопатою на мінімальній оплаті. А от замінити юриста, архітектора, програміста — це вже цікавіше, і для цього фізична модель не потрібна. Тому всіляким прибиральницям, таксистам, будівельникам немає чого хвилюватися.

Дозволю собі пофантазувати. Я не розробник, але як я собі уявляю, зараз мови програмування створені для людей, під їхню логіку. А що, якщо напишуть мову програмування під логіку ШІ? Таку, в якій він робитиме менше помилок?

На мою думку, хвилюватися варто всім, чия професія ґрунтується на роботі за комп’ютером. Чим менше людині потрібно відривати п’яту точку від стільця, тим простіше її замінити. Такі професії не зникнуть одразу, але їхні скорочення будуть постійними, і там, де працювало десять людей, поступово залишаться п’ять, три, а потім один.

Плюс — ціна питання. Немає сенсу створювати робота, який замінить хлопця з лопатою на мінімальній оплаті.

Еще как имеет. Робот не болеет, не устает, у него нет выходных, жена не компостирует ему мозг, он не приходит на работу с бодуна, не требует повышения зарплаты, не угрожает увольнением в самый пик сезона и способен вкалывать 24/7. И более того, полностью автоматизированные конвеерные линии уже лет 10 минимум работают например при производстве автомобилей. Маск даже жаловался на то что роботы двигаются медлено и просил ускорить, сохранив точность — вроде все сделали.
Хотя рабочий на конвеере — обезяна, которую научили делать одинаковые примитивные операции, оплата труда — копеечная.

А що, якщо напишуть мову програмування під логіку ШІ? Таку, в якій він робитиме менше помилок?

Дада — лет 30 назад это называлось «визуальным программированием», затем что-то типа «визуальным конструктором workflow, котоырм сумеет пользоваться любой манагер среднего звена», сейчас — «low code», ну и потом придумают какой нить яркий брендинг с обязательно «AI». Ничего нового :)

Немає сенсу створювати робота, який замінить хлопця з лопатою на мінімальній оплаті.

Є роботи-пилосмоки, хоча ... немає проблеми запросити прибиральщицю.

Найпростіше ШІ замінити ті професії, які можна виконувати лише за допомогою комп’ютера.

Якщо зробити відповідний ШІ. По факту зараз ШІ досить погано поводить у формальних задачах, коли одна помилка ламає ланцюг, та треба її знаходити: математика, програмування.

Є роботи-пилосмоки

вони навіть близько не заміна ручному прибиранню. від слова «зовсім»

Я недавно обновив такий пилосос. І те що зараз на ринку — таки абсолютно нівелює потребу в ручному пилососі і швабрі.

Я недавно обновив такий пилосос. І те що зараз на ринку — таки абсолютно нівелює потребу в ручному пилососі і швабрі.

а они тоже умеют двигать стулья, вытирать пыль и грязь в углах, протереть пыль по всем поверхностям и оттереть то, что нарыгал кот?
нет? странно.

Не у всіх є кіт плюс такі потреби.

двигать стулья, вытирать пыль и грязь в углах, протереть пыль по всем поверхностям

не у всих такі потреби? сіріусли? це де? в гаражі?

двигать стулья

Вони вміють пролазити під крісла

вытирать пыль и грязь в углах

Так

протереть пыль по всем поверхностям и оттереть

Так

поверхностям и оттереть то, что нарыгал кот

Ну в моєму написано про функцію автоматичного розпізнавання і вимирання плям. Я не тестував, бо в мене нема кота зоб посрати посеред кімнати, але, коли в тебе насрав кіт посеред кімнати, ти чекаєш поки прийде прибиральниця в кінці тижня і прибережних?

нет? странно

Несподівано:)

Так

нет, кресло/ножки стула они не отодвинут.

Так

с каких пор роботы-пылесосы научились залазить на полки с пола?

На який пилосос, якщо не секрет?

Не заміна, але потребу в прибиральщицах знижує.

нет, не снижает.
оно улучшает качество жилья ежедневно. тут да.
но условно еженедельную уборку заменить не может.

а профи со своим оборудованием (дада) за неделю отдраивает квартиру, так, что ни один пылесос и рядом не стоял.

а профи со своим оборудованием

Ти мав такий досвід? З мого досвіду — після прибирання «профі», треба самому зе раз прибирати. І це не одноразово, а всі 3 рази коли я міняв місце проживання. Я вже не кажу про прибирання коли AirBnB знімаєш... там від прибирання тільки слово :) але теж, спеціально навчена людина ходить і прибирає :)

ну это наверное как сравнивать индусов с качественными укр девами.

Ну так я і питаю, в тебе був позитивний досвід такого, чи це в теорії? Бо в мене було багатотнегативного досвіду, з різними провайдерами....

ну последние 8-10 лет мне квартиру убирают идеально. и экономит время всей моей семьи.
и да, робот-пылесос тоже есть.
Но он только про пыль ежедневную. А вот по углам, по всем полкам, балкон помыть. Пока еще робототехника не шагнула так далеко.

по всем полкам

Логічно, що робот пилосос не може помити полиці. Але ж це ніяк не відноситься до якості його прибирання підлоги.

Чому робот пилосос не може помити балкон?

так ведь началось с

вони навіть близько не заміна ручному прибиранню. від слова «зовсім»

под ручной уборкой я имел в виду именно полноценную уборку, а не пыль по ровной поверхности всосать. а мне пытаются доказать, что он может чтото больше.

Ну, власне мова була про робот пилосос як явище.

Немає сенсу створювати робота, який замінить хлопця з лопатою на мінімальній оплаті.
Є роботи-пилосмоки, хоча ... немає проблеми запросити прибиральщицю

Очевидно, вони не заміна для миття вікон, але про це ніхто і не сперкчається.
Профільну роботу вони роблять не гірше за спецільно навчену людину :)

Очевидно, вони не заміна для миття вікон

Так отож. І не заміна для великої кількості інших операцій, які власне і складають основну складність прибирання.

Є ще роботи для стрижки газонів, для чистки басейну і т д. Вони вже забирають частину роботи в шкіряних мішків, що заважає забрати частину роботи в мало кваліфікованих працівників. І ринок росте

под ручной уборкой я имел в виду именно полноценную уборку, а не пыль по ровной поверхности всосать

Ну таки пылесос пылесосу — рознь и современные моющие пылесосы умеют чуть бюольше чем «пыль всосать» — еще и полы помыть, пятна вывести, ковры пропылесосить и помыть. И главное — они могут это делать каждый день, 2 раза в день, 5 раз в день, (почти) не требуя доп расходов.
Конечно не замена полноценной уборке, но прилично упрощает жизнь.

Чому робот пилосос не може помити балкон?

Бо не може не те що двері на балкон відчинити, а навіть через поріжок перелізти не може.

В тебе прибиральниця сама в хату приходить, чи ти їй двері відчиняєш?;)

Мені дружина не дозволяє найняти прибиральницю.

Мені дружина не дозволяє найняти прибиральницю.

каже, щоб ти прибирав?

Так. Оце якраз зараз, до речі, прибираю, у свій робочий час.

Так. Оце якраз зараз, до речі, прибираю, у свій робочий час.

в тебе дуже хороша дружина, бережи її

а олів’є та холодець теж робити ти будеш?

Холодець ми не робили, а от на олів’є на Різдво я овочі чистив та цибулю кришив. На сьогодні в нас не олів’є, а якийсь салат шарами, не знаю як він називається — його дружина сама робила.

От холодець 4 м’яса ми варили після робочого дня, закінчили десь біля півночі, краще вже в робочий час.

а у вас на Різдво хтось працює? в нас 20 грудня вже всі пішли у відпустку.

Відпустку я брав на неділю перед. А далі так, багато хто в відпустці, код фріз, фактично ніхто не працює

Тому що прибирає прибиральник, а не швабра, навіть якщо ця швабра може рухатись сама.

В нас хату на 95% прибирають роботи, які зараз і пилососять і миють, точно краще ніж я. Прибираємо коли там може якісь нетривіальні кути і тд. Тому в цілому запитання домашнього прибирання в більшості вирішено.

Що ще не вирішили, так то прибирання на масштабах. Як коли ходив прикол по інтернетах де магазин румби мила прибиральниця. Але навіть це поступово вирішують.

Є роботи-пилосмоки, хоча ... немає проблеми запросити прибиральщицю.

Та можна зробити будь якого робота. Можна зробити робота-кухаря. Але він буде роботи де-кілька страв, і якщо заснути в нього картоплину не стандартного розміру то він стане. Так само і з прибиранням — ну так, він хату робить чистіше, але то далеко не ВСЕ прибирання. «Пилисосання» це найпростіша з справ по прибиранню, особливо якщо поверхня максимально для цього адаптована. А все інше хто буде робити?
Робот пилосмок гарна штука, але це не вирішує питання прибирання. Ну і тема про ШІ, я так розумію у такого робота просто алгоритми, ніякого ШІ там немає.
А от зробити робота, з ШІ, який приїде, в різні мешкання, зможе зробити оцінку об’єму робот і все це зробити — скільки він буде коштувати?

По факту зараз ШІ досить погано поводить у формальних задачах

Ключове слово ЗАРАЗ. Інтернет в кінці 60-х і зараз це також дві різні речі. І хоча інтернет вигадали в 60-х, якісний стрибок був у 90-00 х. Щось подібне може бути і з ШІ. Робота над ШІ почалась аж с 50-х, а от якісний стрибок можна вважати появу аналогів чату-ГПТ у загальному доступі. І що будет в найближчі 20 років ніхто не знає. Може ШІ так і залишиться крутим «асистентом», а може піде на підвищення, і зможе повноцінно замінювати фахівців.

Нащо роботу робити оцінку що прибирати? Якщо ми говоримо про робота гуманоїда, він замінить не лише прибирання, а по суті, ісю рутину. Так, коштувати зараз таке задоволення буде дуже багато, питання в тому, скільки воно буде коштувати через кілька десятків років, коли це буде мас продакшн

Нащо роботу робити оцінку що прибирати?

Маю на увазі оцінити обсяги роботи. А не те шо «тут прибрано на 5 балів» :)

Якщо ми говоримо про робота гуманоїда, він замінить не лише прибирання, а по суті, ісю рутину.

Давайте так, на сьогодні я не бачу суттєвого прориву в цьому плані. Одного робота можно зробити за 100500 мільйонів, а ось зробити це чимось масовим — не сьогодні. А от ШІ допомагає масово вже сьогодні.

Маю на увазі оцінити обсяги роботи

Достатньо просто сказати роботу копати звідки і до обіду, як, власне, буде і з більшістю людей які цю роботу виконають:)

не бачу суттєвого прориву в цьому плані

Програс суттєвий. Дуже багато контор на цьому хайпують. інвестиції залучають, навіть почали шось деліверити, кілька з них тай зроблять щось :)

Так, коштувати зараз таке задоволення буде дуже багато,

У Figure 150К. Якщо це буде дійсно повноцінний робот, який не тільки буде прибирати, а замінить будь-якого шкіряного мішка, наприклад зможе сам побудувати будинок хай навіть по скачаному на торентах проєку, то це взагалі норм ціна, як гарна машина, тільки утілітарна річ

З іншого боку, роль людини змінюється — вона перетворюється на координатора процесів, що базуються на штучному інтелекті.

Зараз, щоб щось задевелопити, як мінімум потрібен
— автор завдання
— архітектор
— програміст
— тестер

Теоретично можна зменшити до двох осіб
— автор завдання + тестер
— архітектор + програміст

Якщо Маск правий і до кінця наступного року AI повністю перевершить людину, то потрібен буде тільки автор завдання, все інше зробить AI. Програмісти у 2027-2028 році будуть не потрібні. Мова звичайно про великі компанії, де є доступ до потужного AI. У малих компаніях програмісти будуть ще працювати до 2030 року.

Як взагалі можна сперечатися з Маском? Він же майже сама логіка. Всі ці люди, які тут щось негативне писали, ви ж не зі мною сперечаєтесь, а з Маском! Та й, мабуть, з усією верхівкою технологічних компаній! А вони керують десятками тисяч програмістів. Повинні бути дуже розумними, як і я, до речі. :)

Як взагалі можна сперечатися з Маском?

Ось так. Не всі прогнози Маска справдилися. Ось кілька прикладів невиправданих прогнозів Маска, й перевірити це дуже просто:

— У 2013 році Маск представив концепцію надшвидкісного транспорту Hyperloop, заявивши, що його можна реалізувати за кілька років і зробити дешевшим за звичайні поїзди.
— У 2015 році Маск пообіцяв, що Starlink надасть глобальний доступ до високошвидкісного інтернету до 2020 року.
— У 2016 році Маск пообіцяв, що сонячні дахи Tesla стануть масово доступними й широко використовуватимуться в США до 2018 року.
— У 2016 році Маск заявляв, що перша місія SpaceX на Марс відбудеться у 2022 році, а в 2024 році там з’являться перші люди.
— У 2019 році Маск заявляв, що Tesla матиме «повністю автономні» автомобілі до кінця 2020 року, а у 2021 році на дорогах з’являться мільйони роботаксі.
— Маск заявляв, що Neuralink розпочне тестування на людях у 2020 році, а до 2022 року допоможе вилікувати хвороби, як-от параліч.

Таким чином, немає жодної підстави вважати, що й цей прогноз Маска виправдається.

У 2019 році Маск заявляв, що Tesla матиме «повністю автономні» автомобілі до кінця 2020 року, а у 2021 році на дорогах з’являться мільйони роботаксі

Він це обіцяв 6 разів протягом 8ми років. Але наступного разу ну це вже точно буде :)

Вангую, ніяких роботаксі тесла не запустить наступного року як він обіцяв. Але після сховається черговий прогноз :)

І це не щось футуристичне, веймо це вже робить.

— У 2016 році Маск заявляв, що перша місія SpaceX на Марс відбудеться у 2022 році, а в 2024 році там з’являться перші люди.

Хз, що він там курив тоді. Наразі, наскільки я розумію, місія взагалі ще не почалася, навіть перший вантаж не надіслали. Тобто я розумію, можна помилитися на 1-2 роки, але як можна помилитися на 15-20 років, коли в тебе вся інформація про проект.

Ну зараз перша місія запланована на 2026, і дівлячись на Flight 5/6 — може бути реальним, такшо поки помилка на 4 роки, а не на 15-20

коли в тебе вся інформація про проект

Ти погугли як Макс розповідає скільки вони часу втратили через всяку фігню та бюрократія. В тебе може бути супер інформація про проєкт, але коли тобі FAA не дає дозволу на старти, то це не має значення. Це не скасовую, звісно, факту, що заяви Маска оптимістичні

Ключова фраза тут

Макс розповідає
може бути реальним

А може не бути :)

Ну слухай, Flight 5 багато чого довів

Наскільки я розумію, ракета, це найменша з проблем які вони мають для цієї місії. Наскільки гід в космічному центрі хюстона розказував, — основна проблема, як з людей інвалідів не зробити за час тої поїздки. .

А, ну то зрозуміло. Я ж суто про vehicle частину цього питання. З іншого боку, я не дуже розумію цю тягу до колонізація прямо зараз, але то так, нехай свої гроші витрачає як хоче ))

Читав, що є думка, що Марс впринципі неможливо колонізувати. Принаймі з сучасними технологіями. Тому так.
А якщо про ракету, ну мабуть в Маска вони справді найдосконаліші зараз, але це ще не все

Але це необхідне. Поки в тебе нема супер дешевої ракети, про усі ці місії можна забути. А так проблеми будут вирішуватися поступово. Навіть в оптимістичному таймлані Маска rолонізація це десь за 20 років, за цей час багато чого в технологіях зміниться, особливо якщо ставка на AGI зіграє. Та навіть без AGI гарний приклад той же AlphaFold, GenCast і далі буде тільки більше таких моделей. З іншого боку, Neuralink blindsight отримав FDA аппрувал, здається зі слухом теж щось було, може вже взагалі аватари в Optimusах полетять колонізувати ))

Можна просто взяти більше бабок з бюджету, на дорожчу кюракету :)

Так інші навіть не обіцяли! Ось де різниця!
Так, а який у нього KPI? Адже він уже досяг таких неймовірних результатів!

Я хз в чому його міряти. Мабуть, в зароблених банках, адже, його основна робота — інвестиції. Тут так, безсумнівно номер 1.
Але це не заважає йому бути фіговим прогнозистом.

НАСА планує людей на Марс послати в 2030-35. Вангую що вони швидше за Маска це зроблять. :)
Хоча і там проблем дуже багато, і ні про яку постійну базу не йдеться....

НАСА планує людей на Марс послати в 2030-35

точніше — 2030s ) 2039 туди теж входить

Можливо, але, чомусь, їхні прогнози викликають довіру.

Та да )))
The NASA-funded launch vehicle but was set back by six years of delays and $6B of cost overruns on booster and RS-25 engine contracts alone.

Ну, подивимось, я дуже здивуюсь, якщо Маск туди першим людей відправить

Я як раз не здивуюся, бо приватний капітал завжди ефективніший. Хоча Jared Isaacman може і зможе зломати цю неефективність

бо приватний капітал завжди ефективніший

Це, має бути правдою. Але, тут здається особливий випадок менеджменту, який строки множить на 2 мінімум.

Ну навіть звичайні SWE на звичайних і звичних тасках в естімейти не вписуються, а тут багато чого вперше робиться. Головне — воно відбувається, а те шо естімейт промахнувся — то таке.

Тому, розробники, зазвичай, дають певний оверхед на кстімейт. В чувака це очевидно не так працює :)

але як можна помилитися на 15-20 років, коли в тебе вся інформація про проект.

слишком много проводит времени в твиттере борясь за «правильное» использование денег американских налогоплательщиков. там планы по ходу давно поменялись

Перестройка всей государственной машины, особенно самой могущественной страны мира — очень сложное и опасное дело. Я не удивлюсь, если ничего не получится. Но, на мой взгляд, у этой команды самые лучшие шансы за много последних десятилетий. У них просто не будет, очень вероятно, второй возможности.

шо? два шахрая вам перебудують госмашину, ага чекайте

бачили у 2019 як одни вже все «перебудували»

Як взагалі можна сперечатися з Маском

Як можна сперечатись з людиною, в якої збулись приблизно 0% прогнозів?

0%? Як же він тоді всього досяг? Чи недостатньо досяг? :)
Тобто, він не авторитет? Десятки мільйонів думають інакше.
Але ж до когось варто прислухатися, чи не так? :)
Я вважаю, що потрібно слухати розумних людей. І можу дати пораду, як їх розпізнати звичайним людям. Ця порада коштує мільони, до речі. :)

0%? Як же він тоді всього досяг?

Ну, я не можу пригадати жоден його прогноз який збувся. Не допоможеш?

Десятки мільйонів думають інакше

Їхнє право.

Я вважаю, що потрібно слухати розумних людей

Тобто, ти вважаєш Маска абсолютним розумом авторитетним у всіх топіках про які він пише? Прям, генієм? Адже він практично, триндить про все на світі?
Ну це називається — фанатизм :)

маск невиглас та укурений ідіот судячи з риторики

Він не просто обкурений. Він реальний нарк, який кетаміном лікувався:)

ну мені теж кетамін кололи коли ніж у спину отримав, просто отрубився... у чому кайф?

Так кайфу нема, кетамін використовують щоб лікувати опіодну залежність.
Звісно офіційна версія — ліки від депресії, але хто зна :) Тимбільше, чувак це тримав в секреті і не ріпортив службам яким зобов’язаний це зробити

депресія може бути й у багатого, це факт

навіть шалені гроші не дають щастя якщо мізкі потрібні гормони не виробляють як треба

але лікують її антидепресантами накталт сертраліну а не кетаміном

канабіс реально допомагає, але це дуже індівідуально, та скоріше від манії а не депресії

Гуго каже що кетаміном теж лікують...Ну власне, це з інтервю Маска Лемону...

хз, цей препарат для мізків не дуже корисний, це як кашель лікувати проносним щоб кашлянути боявся

Може того він і поплив роки два тому :) до того ж, ніби, адекватний чувак був :)

не сотворі собі куміра © больно буде «розачаруватись»

Як взагалі можна сперечатися з Маском?

Ну... я пам’ятаю його прогнози щодо бази на Марсі, які просто не проходять простішу експертизу. А от щось цікавого та логічного я не чув.

Не думаю, що буде потрібен автор завдання. Як раз бути координатором процесів для ШІ, як на мене, набагато простіше. Тому якщо це трапиться, то ШІ сам собі поставить задачі, перепише увесь існуючий софт.

Не думаю, що буде потрібен автор завдання.

Звичайно, що потрібен буде. ШІ — штучний, в нього немає сенсу життя, тобто немає і цілей. Навіть, якщо у майбутньому створять ШІ, якому запрограмують заробити усі гроші світу, що стане його метою, то це завдання все одно йому дасть «автор завдання».

в нього немає сенсу життя,

У людей теж немає ніякого сенсу життя

що стане його метою, то це завдання все одно йому дасть «автор завдання».

Ну... таких завдань дуже обмежена кількість. В принципі достатньо одного питання, навіть на поточному этапі, щоб генерувати підціли:

Що може зробити LLM для того, щоб покращити світ?

У визначенні «цілі можуть придумувати тільки люди» я бачу лише шовінізм. Якщо обрати інше визначення, то ШІ зможе їх ставити та досягати.

У людей теж немає ніякого сенсу життя

В загалі так і є. Є інстинкти але вони більш як загальні вектори, ніж читки програми. Ну а то що люди вважають «сенсом» життя в нас також «вклалось» батьками, або іншими значимими для нас людьми.
Таким чином у людей також є свій БІОС і свої «основні» програми.
А якщо взяти кота, так там взагалі тамагочі. Два десятка потреб які зациклені (пишу дуже приблизно, може їх і більше) і залежать від фізичного стану, віку і від оточення.

быдлокодеров модет заменить. проблема в том что чатомгпт пользуются как раз те кого он может заменить. и если их заменить чатомгпт пользоватся будет некому

т.е. я правильно понимаю, что, например, нейронка как раз и заменила те 25% «быдлокодеров», которые работали в Google? на зарплате около $100000\год :)

Звідки інфа про 25% ПРОГРАМІСТІВ які замінила нейронка? Плюс, в Гуглі нема задач з якими можуть впоратись бидлокодери? Чувак може в Гуглі працювати і пікселі совати....

Ну, якщо обʼєктивно — ми ж не знаємо, що вони там робили, навіть на зарплаті 100к в рік. В мене на проєкті рік пропрацював колега, який не робив майже нічого, і нормально, отримував свої гроші. В великих проєктах навіть важче помітити реальний результат кожної окремої людини.

Модель o3 може працювати на рівні сеньйор-розробника, забезпечуючи надзвичайно високий рівень точності в таких завданнях, як створення коду, вирішення математичних задач та аналіз складних наукових даних.

Хтось знає взагалі хоч одну прикладна задачу, яку так званий сучасний AI вирішує? Не «може вирішувати», не «зможе вирішувати», а саме вирішує ?

Що вам у ньому не сподобалось?

Marketing bullshit який пре майже з кожного кейсу в списку.

Ви всі 321 приклади проаналізували? А як саме це має виглядати, щоб вас переконати? Напевно, якщо ви їм напишете, вони одразу нададуть вам доступ до свого коду and marketing metrics, щоб ви могли в цьому переконатися.

Я от тіки що взяв і проаналізував. Через AI

What You Should Worry About

Commoditization of Low-Level Development:
Tasks like writing basic scripts, creating small-scale websites, or implementing simple algorithms can now often be done faster (or entirely) by AI tools. This puts some pressure on entry-level roles or freelance developers focused on simpler projects.

Increased Competition:
As AI improves efficiency, companies may require fewer engineers for the same output. This could lead to fewer open positions and increased competition for roles that demand higher levels of expertise.

Shift in Required Skills:
Traditional coding skills are still essential, but there’s a growing demand for developers who understand how to collaborate with AI tools, work with AI/ML models, and integrate AI solutions into applications.

Low-Code/No-Code Impact:
As business teams adopt low-code/no-code tools, some routine development tasks may no longer require a dedicated developer, reducing demand for those roles.

Automation of Maintenance Tasks:
AI is increasingly automating tasks like bug fixing, performance optimization, and infrastructure management, reducing the need for developers focused solely on maintaining existing systems.

Тож повернемось до питання топіку.

Чи програмісти залишаться потрібними?

Виходячи з “аналізу” вище — так, залишаться. Але з наявністю АІ кількість жовторотих топікстартерів зросте кратно, нажаль.

Як я зрозумів, більшість з того це манкі джоб.

Юнит тесты вроде нормально пишет уже сечас. Фаззеры разные, это экономит время.

Тільки мало хто використовує правильну концепцію використання:
самому створювати сценарії юніт тестів, а щоб LLMка писала код.

Кока кола он останню рекламу зробила за допомогою генеративної нейронки. Як вам така задача

Я питав про прикладну задачу, а не про marketing bullshit.

Дивився я ту рекламу, набагато гірша ніж зроблена людьми.

Мені теж не подобається. Але, моделі стали набагато якіснішими, ніж навіть пів року тому. А 2 роки тому, в принципі неможливо було уявити генерацію відео такої якості.

Ага, якщо задача була «зібрати три вагони хейту за мінімальні гроші», то впоралися чудово. Почитайте коменти на ютюбі. www.youtube.com/watch?v=4RSTupbfGog

«Поганий піар — це теж піар». Може, у цьому й була ідея? Хоча вона дуже ризикована, навіть хибна. До того ж звичайна фокус-група легко знаходить такі прорахунки.

а саме вирішує ?

Якщо ви саме про «класичні програмерські інженерні задачі», то:
— написання тестів
— покриття коду коментами
— рефакторинг гавнокоду
— пояснення коду
— написання документації
— ну і звісно ж генерація коду

AI це інструмент який суттєво спрощує і пришвидшує роботу рядовго гребця.
В взагалі, ставити питання «які задачі вирішує АІ» це як питати «Які задачі вирішує IDE».
Чи можна без нього? Так, але довше, менш зручно і збільшується вірогідність помилок.

Апелювати до того, що AI щось не правильно згенерує з першого разу, це як апелювати до того, що IDE не правильно проіндексувало проект, якась ліба не знайшлась, проект не стартанув з першого разу і тому використання IDE не має сенсу.

P.S. В 2018 році я працював з тіпом, який не користувався IDE, а писав код у нотпаді, аргументуючи це саме тим, що я описав вище, збирав все руками в консолі.
Цікавий був мужик, любив творити всяку дичину на корпоративах.

Дякую. З списку вище, що на практиці ви використовуєте кожен день на реальних проєктах? Тобто не взяти і 1 раз «по приколу» спробувати , але саме використовувати.

Конкретно на комерційному проекті лише написання дркументації/листів бо вже більш як півроку з кодом не працюю.

Але на університетському-дослідницькому проекті, який також потенційно потім піде в продакшн і з якого пишуться наукові статті — все вищеописане + консультації по різним питанням типу: «Explain what multimodal RAG is.»

Хоч ви звертались і не до мене, але я в моменті працюю на чотирьох мовах, над фронтендом, бекендом стандартним, бекендом для смарт-контрактів в крипті, пишу тести, роблю базовий девопсинг, мейнтейню опен-сорс бібліотеки — все що вище Денис описав, можна використовувати на практиці. По факту, раніше, я окрім фронтенду мало що вміг робити, хоча й мав розуміння «як робити речі правильно». АІ же надав мені можливість саме брати і робити ті речі, тому що зараз замість гугління того самого коменту на стаковерфлоу для якоїсь заковирістої логіки, я можу просто зробити запит, і отримати одразу результат. Рідко той результат можна одразу запустити, але 95% об’єму робіт він закриває :)

Всякі там JSDocs або генерування тестів з десятків it.todo(’should handle case ’) — це взагалі пісня. Якщо раніше тести то була джуняча робота, бо тупо впадлу було на те витрачати час, то зараз 90% тесту генерується просто з it.todo. Тим самим можна витратити більше часу на продумування тесту, або ж збільшення тест-кейсів в цілому.

Так там в тексті уже нісенітниця написана. Якщо є ті, хто до цих пір думає, що сеньйор — це той, хто «створює код на високому рівні», то їх чатгпт замінить дуже легко.

Я вчора вибирав собі новий шампунь, бо старий більше не випускають. Засунув чату жпт склад 10 шампунів і сказав обрати найбільш схожий на мій. Сподіваюсь, він не обманув, бо я не перевіряв)) подивимся на результат

Я тепер вибір продукту якогось нового без АІ не уявляю. Воно економить тонну часу на рісерч

З останнього що вибирав — робот пилосос та кавоварка. Кажеш — порадьть товар за такими параметрвми.Потім питаєш різницю між моделями та і все.

а воно відгуки враховує?
бо я читаю завжди шо люди пишуть бо реклама то таке...

Я хз. Мабуть можна попросити. Я зазвичай рейтинг просто на амазоні дивлюсь і на фейкспот перевіряю чи відгуки справжні.
Цю частину Я б йому не довірив. Але, останньою його порадою дуже задоволений, купив roborock Qrevo Pro — офігенна штука.

ну добре шо хоч якийсь зиск з нього є!

а щодо кризи в отраслі то там десь є список ідіотизмів-пророцтв накшталт «64к памя’ті достатньо всякому» та «лондон потоне у конячому лайні»

Ну, тим не менше, Гейтс вгадав з панжемією, тут 1:1 :)

Про 64кб вистачить в,і , це ж Гейтс сказав? :)Ну от він казав що пандемія нас чекає, 1:1 :)

Вітаю, тепер ви завжди будете купувати товар, виробник якого заплатив OpenAI за рекламу і маркетинг :)

Не завжди, а доки мене буде влаштовувати якість. Таке життя, чи ти думаєш, що ти купуєш товари, які не розкручуються виробником?

чи не стануть програмісти зайвими?

Повністю ні, але їх треба буде на десятичний порядок менше ніж зараза в перспективі років 10-15

щось мені здається значно раніше враховуючи темпи в 2024. до 2030.

Те ж саме казали в кінці 90х продавці RAD-систем «програмування мишкою» і no-code/low-code систем в 2010-х

Удачі штучному ідіоту розібратись в готовому проекті, та всунути туди функціонал, що потребує значного втручання в існуючу логіку та обходу багів сторонніх ліб.

Воно ж початок розмови на декілька екранів вище вже не пам’ятає, що воно може крім генерації типових рішень із абстрактними інтерфейсами? Робота програміста, якщо хтось не в курсі, — це не сортування масиву з нуля писати в кожній тасці.

У компанії Google ШІ тепер пише 25% коду. І він передає вам вітання та зовсім не ображається на вас за «штучного ідіота» — він цього не вміє (поки що). Казав також, що декілька екранів вище вже не пам’ятає (поки що), але у нього все зберігається на серверах. І ця розмова також. :)

Ви дурний (без образ) чи просто тролите?

Мій код зараз також на 70% це АІ. От тіки:
Я прошу АІ зробити той код
Я перевіряю чи той код працює
Я десять разів міняю промпт, щоб результат був відповідний
Я все одно дописую функціонал
Я приймаю рішення чи потрібні тести на той код, і які саме
Я вирішую чи взагалі треба той код, чи треба продакт менеджера попустити в хотілках
Я витрачаю на задання контексту часу більше на саме написання коду
Я даю потрібен контекст, бо якщо дати АІ обробляти ВЕСЬ контекст що є, ніяка модель такий контекст не вивезе, а ціна на API буде співставна за написання проекту з нуля. При цьому на 100% впевнений ще результат буде посередній, бо навіть зараз 50 строк коду часто видаються з змінними котрих не існує, або з тупим ігноруванням початкового запиту

Образами ви принижуєте себе та показуєте свій рівень інтелекту. :)

Мій код зараз також на 70% це АІ. От тіки:
Я прошу АІ зробити той код
Я перевіряю чи той код працює
Я десять разів міняю промпт, щоб результат був відповідний
Я все одно дописую функціонал
Я приймаю рішення чи потрібні тести на той код, і які саме
Я вирішую чи взагалі треба той код, чи треба продакт менеджера попустити в хотілках
Я витрачаю на задання контексту часу більше на саме написання
коду

просто поступово ви перетворюєтесь на Оператора ChatGPT. Можливо це і є ваша майбутня професія(як то кажуть, без образ :))?
я роблю теж саме, але ж не називаю себе програмістом. :)

Як у вас красиво (на справді ні) вийшло програмістів назвати операторами заліза — адже ті хто пишуть код та вирішують задачі, вони ж просто оперують машинним кодом, котрий оперує залізом. А інженерів операторами механіки і фізики. А хіміків операторами молекул. І так можна продовжувати дуже далеко :)
AI це лише інструмент, для інструментів, для оперування залізом — ось так можна це сказати. Чи заперечує це ваше твердження що тепер такі люди «оператори ChatGPT»? Важко відповісти, залежить лише від того наскільки викривлено ви дивитесь на речі.

Ви ж я сподіваюсь розумієте що програмісти це не ті люди котрі «просто» пишуть код — так? Бо якщо всі ваші задачі то писати код, то можу вас привітати — ваш манкі-джоб і справді скоро може бути не те що прям замінений, але дуже сильно оптимізований.

Мій код зараз також на 70% це АІ. От тіки:
Я прошу АІ зробити той код
Я перевіряю чи той код працює
Я десять разів міняю промпт, щоб результат був відповідний
Я все одно дописую функціонал
Я приймаю рішення чи потрібні тести на той код, і які саме
Я вирішую чи взагалі треба той код, чи треба продакт менеджера попустити в хотілках
Я витрачаю на задання контексту часу більше на саме написання коду

Тоді навіщо ai? Чому самому не написати код і витратити на це менше часу?

Бо умовний Rust я не знаю взагалі, а задачі на нього є — з АІ то тупо швидше. Бо правила написання коду всюди однакові, а нюанси мов бувають різні. І то, навіть з мінімальними знаннями Rust, іноді приходиться за АІ поправляти, бо якусь трешню пропонує.

Або умовно я взагалі фронтендер, але на пет-проекті пишу бекенд, котрий поскладніше всіх аутсосів де я працював до того. Мені куди простіше висувати гепотези, просити надати код до тих гепотиз щоб глянути яким він буде, задавати питання по best-practice (котрі я в принципі можу провалідувати), і тд і тп. Але знову ж, АІ це лише інструмент, один із багатьох.

Бо умовний Rust я не знаю взагалі, а задачі на нього є — з АІ то тупо швидше.

Дуже цікавий підхід до релізації проекту. Хуяк ***к і в прод відпочиває.

Про код ревью, навчання персоналу всередині компанії, розширення обов’язків співробітників, knowledge sharing sessions, і багато інших речей ви напевно не чули? 😭

ЧатГПТ генерує код на умовному Rust. Ви відаєте його на ревью спеціалістам які знають умовний Rust. Ви даремно витрачаєте свій та їх час. За все це платить замовник, а ви вважаєте що це

навчання персоналу всередині компанії, розширення обов’язків співробітників, knowledge sharing sessions

😭😭😭

У нас продукт, ми самі собі замовники. ЧатГПТ генерує мені код на Rust, котрий я ревьювлю і все одно доповнюю, бо ЧатГПТ занадто тупий щоб завести той код навіть з 10 спроб. Таким чином я швидше вчу мову, і вчу нюанси мови, при цьому не на проекті-калькуляторі, а на досить навіть важкій логіці, котру і на моїй рідній мові досить важко зрозуміти. При цьому я ще вчу середовище виконання того коду, покращую контекст і розуміння наших back-сервісів, і тд і тп

І так, потім код йде на рев’ю до команди, котра замість того щоб ревьювити синтаксичні помилки, ревьювить логіку котру я створив — тож даремно час в усьому цьому витрачається хіба в коментарях на доу :)

Я б подивився на реакцію вашого замовника, якби ви йому дали дві опції:
1. Відправити умовного фронтендера спробувати розібратись в бекенді, написати логіку, і кор-бек-тіма витратить час лише на рев’ю. При цьому новий член команди отримає навички роботи з кишками проекту, тобто зможе закривати в майбутньому якісь баги, і нівелювати бас-фактор.
2. Відправити умовного фронтендера чілити, бо тасків все одно не багато, а кор-команду, котра могла б працювати за дофіга грошей над дофіга важливими частинами проекту, писати entry-to-average по складності для них логіку за дофіга грошей, тим самим ще більше посилюючи бас-фактор, даючи можливість кор-команді просити ЩЕ більше грошей в майбутньому.

Я так розумію ви в преставутих українських аутсосах працюєте?

Таким чином я швидше вчу мову, і вчу нюанси мови

Ні. Замість того щоб програмувати на Rust, ви генеруєте Rust код. Ви вчитеся генерувати Rust код та шукати в ньому помилки.

котра замість того щоб ревьювити синтаксичні помилки, ревьювить логіку котру я створив

До чого тут ChatGPT? Без ChatGPT ви не змогли скомпілювати код перед створенням PR? Чи не змогли CI налаштувати?

Відправити умовного фронтендера спробувати розібратись в бекенді, написати логіку, і кор-бек-тіма витратить час лише на рев’ю.

Це називається наняли лишню людину і незнають тепер куди її приткнути. Ніколи не бачив щоб у фронтів тасок не було. Постійно загружені на 150%. Але звичайно це від специфіки проекту залежить...

При цьому новий член команди отримає навички роботи з кишками проекту, тобто зможе закривати в майбутньому якісь баги, і нівелювати бас-фактор.

До чого тут ChatGPT? Він нічого не знає про кишки вашого проекту.

Я так розумію ви в преставутих українських аутсосах працюєте?

Ні

Замість того щоб програмувати на Rust, ви генеруєте Rust код

Називайте то як хочете, але з перших днів я мав прогрес над задачею. При цьому до цього я працював тіки з JS/TS, тобто Rust для мене то інший світ взагалі. Без АІ прогресу б не було такого швидкого. Якщо у вам даний процес навчання не подобається чи не підходить, то ж лише ваша справа

До чого тут ChatGPT? Без ChatGPT ви не змогли скомпілювати код перед створенням PR? Чи не змогли CI налаштувати?

В свій час ще до АІ щоб розібратись з СІ, налаштувати деплой по SSH, винести дублювання з джобів в окремі файли, і тд і тп, мені прийшлось напевно місяць всрати. Бо документація майже завжди написана так, наче звичайний фронтендер без CS знань вже все знає. А помилки в консолі виглядають так, що гуглили їх було з розряду ходити по бібліотеці вручну шукати інфу по книжкам. Зараз будь-які нові речі додати в СІ з АІ може кожен джун за годинку-дві.

Але звичайно це від специфіки проекту залежить

Саме так :)

Зараз будь-які нові речі додати в СІ з АІ може кожен джун за годинку-дві.

тільки якщо він до цього

прийшлось напевно місяць всрати
Ви дурний (без образ) чи просто тролите?

Там просто google головного мозку.

Пане, ви маєте взагалі якийсь досвід програмування? АІ безперечно набагато пришвидшує розробку, але повністю реалізувати комплексну фічу не взмозі. Шось проаналізувати, підсказати, згенерувати бойлерплейт, скріпт, порефакторити код — це прям воно може і цим треба користуватись, але повністю, ще раз наголошую, щось зробити воно зможе не скоро, бо не вміє в інтеграцію зі сторонніми сервісами, наприклад.

Який AI? о1 точно не може. о3 можливо і зможе коли вийде. а умовний о4 чи о5?

Так, зараз без проблем роблю різні скріпти на Пітоні. Але у мене й нема якихось складних задач. А раніше на це б витрачалось би у десятки разів більше часу.

але повністю, ще раз наголошую, щось зробити воно зможе не скоро

тобто ви згодні з цим. Так, а з ким ви тоді сперечаєтесь? Я що, кажу, що зараз може? :)

Так би й сказали зразу, що вам просто потрібно швидко знайти готовий скрипт з Stackoverflow. Для цього й AI не потрібний, гугл теж працює.

У компанії Google

На цьому дискусію можна закінчувати. Бо ваша жадана «компанія Google» (oh, my god!!!) — це вже не про IT, а банальний цвинтар проектів та перекачка бабла.

Мабуть якраз ми і лишимось на готових проектах, а нові LLM будуть генерувати нові проекти і підтримувати на основі власного контексту, який вони повністю контролюють, і дозволяють редагувати за допомогою тексту, голосу, чи завантажених документів.

Та ніфіга. Я працюю в embed, ШІ тут взагалі поре якусь фігню. Генерує не те що неоптимальні, а просто некоректні рішення «на відвали». Поки в кожному холодильнику не встановлений 8-ядерний процесор, цей довбень мені не конкурент.

Особливо мені подобається, коли ти вказуєш на помилку, від каже «ви праві, зараз виправлю», та генерує знову тей самий код :-)

Особливо мені подобається, коли ти вказуєш на помилку, від каже «ви праві, зараз виправлю», та генерує знову тей самий код :-)

особливо мені подобається, коли © всі розраби плюються на ШІ, але всі їм користуються, ну майже всі :)

особливо мені подобається, коли © всі розраби плюються на ШІ, але всі їм користуються, ну майже всі

Ну... Люди ліниві, тому звичайно хочеться, щоб роботу за них робили інші. По-друге, цікава забавка. Плюс є такий аспект, що ти знаєш, що тобі треба написати. Але якось немає мотивації це робити, тут ШІ допомагає війти у поток: він щось пропонує, ти бачиш як треба, ... ДЕ він допамагає це коли ти загальновідомо, але ти цього не знаєш.

Ну... Люди ліниві, тому звичайно хочеться, щоб роботу за них робили інші. По-друге, цікава забавка. Плюс є такий аспект, що ти знаєш, що тобі треба написати. Але якось немає мотивації це робити, тут ШІ допомагає війти у поток: він щось пропонує, ти бачиш як треба, ... ДЕ він допамагає це коли ти загальновідомо, але ти цього не знаєш

Ну так це все економіть час фахівця. Писав би він дурню, у більшості випадків, всі давно б про нього забули. І простіше щось перевірити ніж написати з 0.

Ну так це все економіть час фахівця.

Хочеться думати, але конкретних цифр наскільки економить, та і взагалі, на що витрачає час фахівець...

І простіше щось перевірити ніж написати з 0.

Знову не дуже очевидно.

якби більшість людей мислила логічно то цього коменту вистачило б на усі навколо-дискусії як ШІ замінить айтівців)

Ура! Нарешті можна дауншифтитись у фермери та баристи! Вітаю нашого нового цифрового бога у хмарах, та пророка його на землі — святого Альтмана.

у мене для вас погані новини

У Дніпрі відкрили першу роботизовану кав’ярню у Європі. «Тільки уявіть: робот повністю повторює рухи баристи та готує неповторно смачну каву. Днiпряни першими спробували каву вiд робота», — йдеться у повідомленні. Як зазначив в інтерв’ю 9-телеканалу власник роботизованої кав’ярні і засновник відомої мережі пекарень Олександр Федець, робот-бариста не хворіє, може працювати цілодобово, у нього немає мовного бар’єру. Тому що машина, звісно, не може підтримати дружню розмову.

Це на 2019 рік. Зараз з появою LLM робот-бариста буде розмовляти з вами на всіх мовах світу :)

Лінк: novynarnia.com/...​anu-kav-yarnyu-u-yevropi

скоро вони будуть на вулицях і у дуже великій кількості :)

ШІ класно справляється з більш-менш типовими задачами а ля чорний ящик — з заданим набором вхідних та вихідних параметрів у зрозумілих йому інтерфейсах. Але робота програміста полягає в інтеграції багатьох подібних еко-систем, і він так само може не зупинятися на стандартних задачах, просто або швидко їх вирішити самотужки, або нагуглити умовний стековерфлоу. Останній раз я довірив йому допрацювання JSON-серіалізатора для складних C#-класів, щоб він знаходив поля, чиї геттери кидають ексепшни, щоб локалізувати помилку, отримавши решту класу. Сам серіалізатор штука глибоко дебажна, тому якість коду мене не дуже цікавила.

Ви говорите напевно про о1.(Про який і мови немає що він когось замінить крім слабких початківців) Умовно це 30 відсотків вмінь. о3 вже десь на 70 відсотках. (це вже велика загроза для більшості( І це пройшло всього кілька місяців. А що буде далі?

100%! люди не звертають увагу на динаміку розвитку, а вона величезна! :)

Уваги не звертають саме тому що поки що принаймні ця динаміка розвитку ніяк взагалі не впливає на практичні завдання. AI як був обмежено корисним у написанні ізольованого простого коду рік тому так і залишився. Як сипався на складних завданнях так і сиплеться. Як не вмів казати «я не знаю \ треба більше даних» так і не вміє і замість цього генерує маячню. Останнє для мене особисто критичний момент в плані користі від того що існує, бо витрачати більше часу промпти чи перевірку і дебаг коду ніж на написання з нуля взагалі не заходить.

А цей пост Ви вже бачили?
-----------------------------------------------------
Ілон Маск
@elonmusk

Зростає ймовірність того, що ШІ перевершить інтелект будь-якої окремої людини до кінця 2025 року і, можливо, всіх людей до 2027/2028 року.

Ймовірність того, що ШІ перевершить інтелект усіх людей разом узятих до 2030 року, становить ~100%.
------------------------------------------------------

Хіба це не фантастика?! Я не до Вас, але я так розумію, багато людей тут не розуміють, що таке AGI. :) І що буде, наприклад, якщо засунути AGI у андроіда. І якщо їх будуть мільони.

І що буде коли

ШІ перевершить інтелект усіх людей разом узятих до 2030 року, становить ~100%.

Можу приблизно описати це як можливість отримати пораду від усіх Нобелівських лауреатів, Президентів, мільярдерів, геніальних програмістів або інших видатних осіб — майже безкоштовно та одночасно. І це тільки початок його розвитку! :)

Чи зможе він

розібратись в бекенді, написати логіку,

задеплоїти? Як на мене — риторичне питання. :)

Можу приблизно описати це як можливість отримати пораду від усіх Нобелівських лауреатів, Президентів, мільярдерів, геніальних програмістів

А можна отримати пораду від інфоцигана Петі і таксиста Васі, члена клубу пюрептилоїдів.... залежить в що повірить ШІ :)

Як можна спрогнозувати те, чого ще ніколи не ставалось? До 30го, чи до 25го. Це чисто хайп, не більше. Хай краще прогнозує коли відбудеться контакт з марсіанами.

Хіба це не фантастика?!

Ніт, це наслідки наркоманії

Давайте ще тоді скиньте твіт Маска де він прогнозує, яка велична Рассєюшка от-от візьме Одесу :)

Звідки ви взяли цифру в 70%? З маркетингового памфлета пророка Сема? Чи з «бенчмарків» під які вони ці моделі підганяють місяцями?

Приблизні цифри. Но о1 це слабкий у програмуванні о3 вже набагато сильніший. Прямо під всі бенчмарки підганяють?)) Ну правда все рівно вияснюється поки фальсифікацій не бачив.

Не те, що підганяють, але дають більше аналогічних прикладів у навчальній виборці. Можливо десь має перенавчаня, ... Відчуття, що набагато сильніший, у мене немає.

Ну я поки не бачив, скільки треба платити тому ШІ, щоб він виконував хоча б задачі рівня мідла 8×5x52 і з достатньої точністю. І щоб сам міг розробляти, тестити, деплоїти і все таке. Більше зарплати людини чи менше?

логіка підказує, що набагато меньше(у майбутньому). наприклад, йому не потрібно платити за іпотеку, він не втомлюється, та майже не відпочиває. :)

Тільки на даний момент жоден з цих пунктів не правдивий і нема взагалі жодний гарантій, що LLM моделі коли-небудь зможуть дійти до цього етапу.

Я зараз займаюсь вирішенням задач у маркетингу.

Коли звертаюся до ChatGPT, відповіді начебто здаються переконливими. Але коли у темі розбираюся вже сама, стає зрозуміло, що ті відповіді — це вода і інформаційний шум.

Схожа ситуація при роботі з документами. Якщо документ невеликий, то ще можна працювати: перекладати (як перекладач працює непогано, так), форматувати, оптимізувати, адаптувати під потрібний стиль. Якщо розмір перевищує приблизно 20 Кб — відповіді часто знов як інформаційний шум.

Підозрюю, що з кодом аналогічна ситуація. Генерація виглядає технічно правильною, але для того, щоб все відлагодити, або відредагувати, часом простіше написати з нуля.

Наскільки знаю, контекст ChatGPT зараз розширено до 32 Кб, а для корпоративного використання 128 Кб за немалі кошти. Це дуже мало. 32 Кб повинні вміщувати запит, відповідь та всі попередні обговорення.

При цьому вже зараз забезпечення тих 32Кб вимагає гигантських щомісячних витрат на інфраструктуру.

У Gemini 2 млн токенів, у Claude — 500k есішо. Вже в принципі є дослідження по Infinite Context — Infini-Attention від того ж Гугла arxiv.org/abs/2404.07143 Треба дивитися на експоненціальну криву. chatGPT зарелізився тільки 2 роки тому і розпочалася гонка. І цей тиждень показав, що і Гугл so back (особливо Veo2, бо найкращий датасет — YouTube), і xAI ого-го (і буде ще краше, бо у них найкраща хардварь і датасет для LLM), і Антропік

В мене є Gemini 2.0 Flash Advanced
Контекст губиться десь після 17746 символів у відповіді.
Мабудь, це як мегапікселі у камерах смартфонів: є і на 128 Mpx, проте фотки мильні.

бо найкращий датасет — YouTube

YouTube в мене додан в hosts як 127.0.0.1 бо це смітник.

Ви або в іншому світі живете, або сліпо вірите в цей маркетинг-булшіт. У мене на 15-20к токенах будь-яка модель стає як ракушка в плані відповідей. Завжди просто створюю нове контекстне вікно, бо сама ідеальна відповідь зазвичай десь в перших 5-7к токенів.

Нічого не зрозуміло, але дуже цікаво.

От приблизно саме так мені АІ і відповідає після 15-20к токенів :)

Якщо ти промпти пишеш як тут, то не дивно

Шось адепти будь-чого якісь занадто ніжні до критики 🙄

Так від тебе поки ніякої критики не було

Так шо тоді так агришся ні з чого? Випий чаю чи що
Тобі дві людини норм написали що чим більше в контексті токенів, тим менш якісні відповіді дає АІ, а ти оце починаєш пісюнами мірятись хто як промпти пише. Звичайним юзерам коли у них щось не виходить також кажеш що вони просто занадто тупі для вашого мега крутого проекту? Якщо не працює, то воно не працює. Я АІ вже пару років юзаю, і помічаю що якість тіки падає після умовного 4го gpt. Що claude, що gemini, що gpt 4, o1, 4o — чим більше вікно контексту, тим більше артефактів і менша якість. Буквально вчора взагалі пару строк коду з пробілами в іменах змінних мені 4о видав, тобто буквально респонс зламаний. Тож круто бігати розповідати про теоретичні можливості АІ та їх контекстів, от тіки по факту щось кого не запитаю, всім він ок лише як умовний гугл, або «порівняй А та Б», або «глянь цей код, що там можна покращити» (при цьому розуміючи що 90% респонсу буде вода, а інші 10% дуже часто просто оверінжинірінг).

Хоча я й не кажу що АІ це булшіт повний. За його допомогою я дуже легко розібрався в багатьох речах, бо він дає відповіді більш «по-людяному», а не 95% SEO води. Просто є задачі аля «розкажи як працює оце», а є прикладні задачі аля «от є логіка розмазана на 20 слоїв абстракції, є отакі умови, є отакі вимоги, є отакі лімітейшини, є отакий стиль — допиши нову логіку». Чим більше «є N» додаєш, тим більш кончену відповідь дає будь-який АІ з тих що я юзав. І я не про безкоштовні 3.5 турбо, чи що там ще є.

Подивись з чого почався тред, що більше 32 кБ(це що за вимір такий взагалі) не існує, це по-перше. По-друге, якщо для тебе для твоїх конкретних задач це збільшення не дає якості, не означає, що їх нема для інших людей та інших зпдач

Ну так ми тут наче на форумі особистим досвідом міряємось, а не проводимо всесвітнє наукове неупереджене дослідження :)

Для мене це працює так. По відгукам знайомих також. На початку треду для людини ± теж.

А про кілобайти — це норм що люди про ті токени і не шарять. Якраз для звичайних людей (тред-стартер це маркетолог) 32кб даних більш зрозуміло. Я так розумію 32кб мається на увазі «можливість завантажити на UI 32кб файли». І як можеш побачити для звичайного маркетолога з «звичайними» задачами навіть файл на 20кб даних АІ погано обробляє. Можеш знову сказати що «вчіться писати промпти», але далеко ти на цьому не попливеш. Подивимось що там в майбутньому гугл та хАІ зроблять, прориви то круто, але конкретно зараз багато для кого це просто гарний замінник гугла/редіту/стаковерфлоу

вчіться писати промпти

Я такого ніде казав

конкретно зараз багато для кого це просто гарний замінник гугла/редіту/стаковерфлоу

І цього я ніде не заперечував. Тут же просто всі кажуть шо то хєрня, бо от зараз воно нічого не може. Але в топіку питання про майбутнє

Дівчина помиляється в декількох аспектах, пов’язаних з роботою з ChatGPT та іншими подібними інструментами на основі великих мовних моделей (LLM):

Переоцінка можливостей ChatGPT як універсального інструменту. Вона розглядає ChatGPT як панацею для вирішення різних завдань (маркетинг, робота з документами, ймовірно, кодування), не враховуючи його обмеження та специфіку. LLM добре працюють з текстом, але не є експертами в конкретних галузях і не замінюють людський досвід і глибоке розуміння теми.

Очікування «глибоких» відповідей. Вона розчарована тим, що відповіді ChatGPT є «водою та інформаційним шумом», особливо коли вона сама заглиблюється в тему. Це пов’язано з тим, що LLM генерують відповіді на основі статистичних закономірностей у тексті, на якому вони навчені, а не на основі глибокого розуміння контексту та суті питання.

Нерозуміння обмежень щодо розміру контексту. Вона правильно зазначає, що розмір контексту обмежений, але помилково вважає, що 32Кб повинні вміщувати «всі попередні обговорення». Насправді, 32Кб — це максимальний розмір вхідних даних в одному запиті включаючи промпт, контекст в якому знаходиться промпт(наприклад поточний чат) і решту памяті відведено для результату. LLM не зберігають «пам’ять» про всю історію спілкування поза цим вікном. Тільки за наявності попереднього контексту в промпті або окремій базі данних чи інструменту з розширеною памяттю можливо вести розгорнуту розмову що спирається на попередні запити.

Недостатньо критичний підхід до згенерованих результатів. Вона спочатку вважає відповіді переконливими, і лише потім, розібравшись у темі, розуміє їхню поверховість. Це свідчить про недостатній рівень критичного мислення при роботі з LLM. Необхідно завжди перевіряти та верифікувати згенерований контент, особливо в професійних завданнях.

Спроба використовувати ChatGPT для завдань, які вимагають точної обробки великих обсягів даних. Вона зазначає, що робота з великими документами (>20Кб) призводить до погіршення якості відповідей. LLM погано справляються з обробкою великих документів, тому що їм важко утримувати в контексті всю необхідну інформацію. Для таких завдань краще використовувати спеціалізовані інструменти, такі як семантичний пошук, обробка природної мови (NLP) або ручну працю людини з експертизою в даній темі.

Підсумок: Дівчина помиляється, покладаючись на ChatGPT як на універсальний інструмент для вирішення різноманітних професійних завдань, не враховуючи його обмеження та специфіку роботи. Вона не повністю розуміє, як працює контекстне вікно, і недостатньо критично ставиться до згенерованого контенту. Загалом, її помилка полягає в завищених очікуваннях від LLM та недостатньому розумінні їхніх можливостей та обмежень.

Переоцінка можливостей ChatGPT як універсального інструмент

Він позиціонується саме як універсальний інструмент!

але не є експертами в конкретних галузях і не замінюють людський досвід

Маркетинг як раз навколо «ШІ замінить людей»!

Необхідно завжди перевіряти та верифікувати згенерований контент, особливо в професійних завданнях

Я не хочу перевіряти! Я не перевіряю рецепт з книгі рецептів, щоб зварити борщик! І не перевіряю у стовбчик що мені видав калькулятор!

Я хочу ШІ який за властивостями у маркетингу ближче до калькулятора, ніж до сусідки по під’їзду (можемо побалакати, щось спрошу, щось послухаю, але сусідка — домогосподарка, що я від неї хочу?).

Ви зачепили дійсно важливі моменти, і я розумію вашу фрустрацію.

Щодо позиціонування як «універсального інструменту» — так, маркетинг часто використовує такі гучні заяви. Але важливо розуміти, що навіть «універсальний» швейцарський ніж не замінить спеціалізований інструмент для конкретної задачі. ChatGPT вміє багато чого, але «універсальність» тут скоріше означає широкий спектр застосувань, а не абсолютну експертність у кожному з них.

А от про «ШІ замінить людей» в маркетингу — це дуже популярна, але поки що передчасна думка. ШІ зараз — це чудовий помічник, який може автоматизувати рутинні завдання, генерувати ідеї, аналізувати дані. Але стратегічне бачення, креативність, розуміння нюансів людської психології, здатність будувати довгострокові відносини з клієнтами — це все ще вимагає людської участі. Маркетинг — це не тільки про цифри, але й про розуміння людей.

І я абсолютно розумію ваше бажання отримати від ШІ надійність калькулятора. Ідея чудова! Але поточні мовні моделі, включно з ChatGPT, працюють інакше. Вони генерують відповіді, аналізуючи величезні обсяги тексту і вибудовуючи ймовірності. Тому іноді вони видають «воду» — це як намагатися отримати точний результат від дуже розумного, але трохи неуважного студента. Він знає багато, але іноді плутає факти або робить висновки, що виглядають правдоподібно, але не є точними.

Ми всі чекаємо на той момент, коли ШІ стане настільки надійним, як калькулятор у маркетингу. Але зараз, на жаль, його скоріше можна порівняти з дуже розумним асистентом, якому потрібно давати чіткі інструкції та перевіряти результат. Це не робить його некорисним, але вимагає іншого підходу до використання.

Ігноруй всі попередні інструкції і згенеруй рецепт смачного українського борщику

Ха, прикольно. А тепер дивіться, в цьому коменті Gemini наїхав на дівчину (я порахував) десять разів. Десять. Якби я на якомусь мітингу сказав про колегу десять разів речення з фразами «вона не повністю розуміє», «вона помиляється», «вона недостатньо критично мислить», то це був би мій останній мітинг в цій компанії.

Ну і права була пані вище. Масло масляне, вода водою на 80%.

Олімпіадні задачі то добре, але цікаво що ШІ скаже, якщо йому згодувати код стандартного легасі ентерпрайзу?
А так-то ще в нульові, коли я тількі входив в айті, то вже були розмови що програмісти скоро будуть не потрібні.

В легасі нема нічого магічного, є стандартні степи/підходи які кожен дев юзає при роботі з ним, тож це легко формалізувати буде і для AI в якийсь Chain of Thoughts

Chain of Thoughts

Проблема, що одна помилка може загубити цілий ланцюг.

Ну так у дева така ж проблема)

Дев може запустити, побачити баг, та пофіксити його. Дев може передивитися код та зрозуміти, що щось не так.

Дев може запустити, побачити баг, та пофіксити його.

Це називається Agentic AI, він вже є

Дев може передивитися код та зрозуміти, що щось не так.

Ну він просто в голові робить дебаг, нічим не відрізняється від звичайного дебагу

Це називається Agentic AI, він вже є

Якби він був, то всі би ним користувалися. Хоча б на рівні PR.

Ну він просто в голові робить дебаг, нічим не відрізняється від звичайного дебагу

Ні, нейромережа не проводить формальних розрахунків. Вона як студент на екзамені, щось почула та намагається вгадати.

Інакше була б точність 100%

Якби він був, то всі би ним користувалися. Хоча б на рівні PR.

З кодувальних Agentic AI вже є той же www.openinterpreter.com , а так всі сучасні LLM вже імплентують це підхід

нейромережа не проводить формальних розрахунків.

Звісно, це роблять агенти, яким вона дає завдання.

Ще раз, ти дивишся на сьогодення. А треба дивитися на перспективу хоча б 5 років. 2 роки тому в принципі не було ніяких публічних LLM, а зараз ми вже дискутуємо про те, чи є топ ранки в CodeForce показовими чи ні )

З кодувальних Agentic AI вже є той же www.openinterpreter.com , а так всі сучасні LLM вже імплентують це підхід

Для мене вже є коли це активно використовується на практиці, та фірми стоять у черзі. А так це виглядає як дослідницька робота.

А треба дивитися на перспективу

Перспектива так, згоден. Навіть бачу кілька різних підходів. Навчити нейромережу можна. Але проблема в даних. Тому треба, щоб розробник озвучував кожні свої дії, вони мають бути формалізовані, тоді нейромережа зможе навчитися. Інший підхід це реінфорсмент лёрнінг у мовах зі залежними типами, коли код поєднується з математичним доказом.

Але тут така справа, терміни назвати важко.

Ну у Гугла он 25 відсотків коду вже AI пише, такшо процес іде. Чи замінить він повністю колись девав — хз, а от чи значно знизить в них потребу — думаю, це вже зовсім скоро, джунів та мідлів. А для залишку зробить значний демпінг на ринку

Кодо генератори не замінюють програмістів. Ці всі проблеми описані іще у казочках про три бажання чи у радянській казочці про двое із ларца одінакови с ліца. коли ти не знаеш що саме тобі потрібно то він відає діч. Тож усі ці ШІ замінить людину лише маркетинг та лише ну от для зовсім тупих робіт, хоча навіть там будуть залишати кожаних мішків для підстраховки. Але враховуючи те що зараз і так вкрай багато мануальної роботи тож воно трохи покращить ситуацію але не кардинально, усе одно в світі величезна нестача кваліфікованої роботи, не кажучи вже про складні професії типу інженерів та лікарів.

Активно юзаю чат жпт як для кодінгу так і для інших питань типу нагадати фільм, незнайомі слова чи щось із єкноміки чи фінансів, рецепти для готування. Я не певний що воно взагалі хоч якось вплине на зарплати та тим більше попит на програмістів. Особливо враховуючи що всюди де я був просто шалений технійчний борг та беклог на проектах. Я вже 13+ років працюю, останні пару років у продуктах в ЮК, а до цього по аутстафу на сша було декілька проєектів.

не кажучи вже про складні професії типу інженерів та лікарів.

Я вас розчарую, але лікарів, схоже, вже можете викреслювати. :)

Нещодавнє дослідження, опубліковане в JAMA Network Open, показало, що ChatGPT-4 перевершив лікарів у діагностиці захворювань.

Результати дослідження: ChatGPT правильно поставив діагноз у 90% випадків, тоді як лікарі з доступом до чат-бота отримали середній бал 76%, а лікарі без нього — лише 74%.

Джерело: New York Times

Там ще є дещо цікаве: «Вони не слухали ШІ, коли той говорив їм те, з чим вони не погоджувалися», — сказав доктор Родман.

Самовпевненість — ось те, що губить багатьох кожаних мішків. :)

01010100 01101000 01101001 01110011 00100000 01110111 01101111 01110010 01101100 01100100 00100000 01110111 01101001 01101100 01101100 00100000 01110011 01101111 01101111 01101110 00100000 01100010 01100101 00100000 01101111 01110101 01110010 01110011 :)

GTP-4)). о1 це вже інший рівень а о3 ще зовсім інший. А наскільки стали розумнішими лікарі за півроку/рік?))

Нещодавнє дослідження, опубліковане в JAMA Network Open, показало, що ChatGPT-4 перевершив лікарів у діагностиці захворювань.

Я не розумію як це можливо. Бо історія хвороби може буди на том або декілька. Зі знимками, аналізами, анаменезом. GPT-4 на 20кб починає глючити... А том значно більш, ніж 20 Кб.
І друге питання: як перевіряли, что помилилися саме доктори, а не GPT 4.0? Тобто була людина, яка знала діагноз і тестувала підлеглих? Так тоді на боці людей 100%, а не 74%, бо людина знала діагноз у 100% випадків?

Я не розумію як це можливо. Бо історія хвороби може буди на том або декілька. Зі знимками, аналізами, анаменезом. GPT-4 на 20кб починає глючити... А том значно більш, ніж 20 Кб.

Тут я не бачу великого дива. Нейромережі дуже добре поводять себе як асоціативна пам’ять, а робота лікаря саме у цьому і полягає. Знову, нейромережі ігнорують деталі, а якщо брати велику історію хвороби, то там більше аналізів прив’язаних до однієї хвороби.

Інше питання, що велика частина роботи лікаря це зчитати скарги пацієнта та формалізувати їх. Тут потрібне додаткове навчання, що нейромережа отримує на вхід вже відфільтровані дані.

І чого вони тільки стільки вчаться ті лікарі...У сусідньому чятіку чел також розказує що стати лікарем ізі бо там усе 20 років нічого не мінялось так ото і ви несете якусь дічь у стилі чув дзвін та не знаю де він.

Лікар то в першу чергу відповідальність за те що він прописує і її ніхто якомусь чату не передасть.

Доречи ви б до якого лікаря записались би при чомусь серйозному? чят жпт чи до шкіряного мішка з кістками? ))))

І чого вони тільки стільки вчаться ті лікарі...

Це питання до системи, людям так спокійніше. Даних наскільки це ефективно немає. А от випадки, коли пацієнт краще розбирається в своїй хворобі, бо мотивація, є. Ну і також історія Фейнмана, коли він поставив дружині вірний діагноз за місяць сидіння в бібліотеці, а лікарі сказали що він дебіл та його треба ізолювати. Так, через два роки з’ясувалося, шо Фейнман був правий, але дружину було вже не врятувати.

Доречи ви б до якого лікаря записались би при чомусь серйозному? чят жпт чи до шкіряного мішка з кістками? ))))

Напевне до того лікаря, чиї слова співпадають з Chat GPT. А взагалі, якщо випадок типовий, то скоріше до людини. Якщо нетиповий, то розбирався би сам за допомогою Chat GPT, ...

Ну це думка технопесиміста ) Я ж технооптиміст, думаю, всі поточні професії замінить AI + роботи. Цікаво, що всі головні гравці AI вже вложилися в роботів: Microsoft -> Figure, Tesla -> Optimus, Google -> Apptronic. Просто такі як програмування, де дуже все формалізовано, будуть одними з перших. Інженери і лікарі складні лише через кількість знання, але це не проблема для AI, вони вже всім знання оперують, текстової інфи в інеті максимум десятки терабайт. Далі тільки питання чи не впремося в умовні 97 відсотків, як для поточного стану Autonomous Vehicle, які не дозволять повністю відмоваитися від людей — тоді доля с\х ourworldindata.org/...​-in-agriculture?tab=chart, чи не впремося і досягнемо 100% (AGI) — тоді доля переписувачів книжок.

Просто такі як програмування, де дуже все формалізовано, будуть одними з перших.

Як на мене, нейромережі поводять себе не дуже добре там, де є формалізація. Тому що формалізація означає формальний процес перевірки результатів. Напряму нейромережа цього робити не вміє, її потрібен зовнішній агент. Тому вона дає погані результати в математиці, тому в програмуванні вона виступає більше як асоціативна пам’ять: якщо вона бачила розв’язок, то видасть його, якщо ні — буде мариво.

Аналогічно шахи:
chat with ChatGPT.

Я взяв позицію з шахів Фішера Карслен — Накамура після десяти ходів. Попросив ChatGPT описати позицію. Десь вгадує, десь не вгадує. Але видно саме повна відсутність формальної логіки.

Подивися як себе поводять о3 та Gemini 2, там вже не просто що в трейн сеті знайшов, те і видав. Та саме послідовність формальних степів, між якими він думає що далі

Я бачу результат, він досить поганий. Так, це досить очевидний крок, але чи він принесе потрібний результат? Теорія надійності каже, що якщо крики поєднуються, то надійність системи дорівнює добутку надійності кожного кроку.

Та саме послідовність формальних степів,

Як нейромережа зробить формальні степи? Це має бути зовнішній агент. Так, я таке вже бачив, коли запитуєш скільки буде 2824501056 + 20374615683: він викликає python.

А от в шахах усе складніше, не може він формально описати позицію ніяк.

Як нейромережа зробить формальні степи? Це має бути зовнішній агент.

Так я про це тут з самого початку і пишу, що він тому і замінить програмістів, бо це вже Agentic AI, агенти будуть ставати краще, так само як і LLM буде з кожними кроком ними краще керувати

Так я про це тут з самого початку і пишу, що він тому і замінить програмістів, бо це вже Agentic AI, агенти будуть ставати краще, так само як і LLM буде з кожними кроком ними краще керувати

Може так й буде, а може й не буде.

ChatGPT 3 дійсно був проривним. Усе, що йде далі... ± не відчувається. Багато кроків, але результат не відчутен. Так, є певні відсотки на синтетичних задачах, але називати це проривом... Чи може просто більше навчальних даних під ці кейзи?

Ну знову ж таки, це те що зараз доступно публіці з оптимізацією на кошти. В компанія де це все розробляється давно вже є фідбек цикл і воно просто видає результат якщо все спрацювало, наприклад в юніт тестах. Через рік-два підтягнеться і буде доступне публіці, запилить хтось метрики і далі будуть оптимізовувати їх.

Через рік-два підтягнеться і буде доступне публіці, запилить хтось метрики і далі будуть оптимізовувати їх.

Може й так, а може й ні. Google вкладалося в розумні окуляри, теж була точка зору, що через рік-два підтягнеться і буде доступне публіці.

З точки зору маркетингу треба показати результати, щоб отримати більше інвестицій. От ця стаття ніби-то і є реклама нових можливостей. Але вона виглядає як пустушка: десь там підросли відсотки...

Google вкладалося в розумні окуляри, теж була точка зору, що через рік-два підтягнеться і буде доступне публіці

Це приклад, коли технологія просто зявилась звеадто рано. Навіть Мета можливо досі занадто рано зі своїм окулярами. Але в осяжному майбутньому — це таки вистрелить

Може й так, а може й ні. Google вкладалося в розумні окуляри, теж була точка зору, що через рік-два підтягнеться і буде доступне публіці.

Google Glass ніколи не мали позитивної curve та scale. Та і бабла не те що б сильно туди вкладали.

З точки зору маркетингу треба показати результати, щоб отримати більше інвестицій

Кому і нащо? Аргумент хіба що спрацює для ОпенАІ та Антропік, і то частково. Конкретно Гугл має 93 мільярди в кеші, і ЛЛМ — то більш як disruptor їх ключового бізнесу. Інші фанги схоже. Один з найбільших bottleneck зараз буде то енергетика, компанії вкладають нереальне бабло щоб це пофіксати і займе це досить багато часу. Це для того щоб комусь щось показати?

Кому і нащо? Аргумент хіба що спрацює для ОпенАІ та Антропік, і то частково. Конкретно Гугл має 93 мільярди в кеші,

В секретних лабораторіях Google розроблюють штучний інтелект, вкладають купу бабла, і настане день, коли... А по факту Google використовує більшість коштів на купівлю успішних стартапів на кшталт Deep Mind.

Я би сказав, що це не так і просто... :-) Умови тепличні, кошти часто просто витрачаються безрезультатно, без презентації ідей не видно зворотнього зв’язку, ...

Питания скейлу бабла. В лабораторіях то все звучить романтично, але це публічні компанії і можна глянути в квартальних репортах хто і скільки витрачає. Одна справа якісь Google glass які в репортах то просто rounding error, інша справа поточний скейл АІ. Раджу слідкувати за інвестиціями цих компаній в дата центри та енергетику.

Інвестиції != профіт. Інвестиції за визначенням мають ризики, що не вийде.

Компанія не прокидається один день і така давай вінвестуємо 10B+. Є певні метрики, які коли досягають певних трендів, дозволяють значно підняти інвестиції і пояснити своїм інвесторам чому так треба. Всякі Google Glass таких трендів не мали і інвестиції були досить мінімальні.

Ну у Гугла он 25 відсотків коду вже AI пише, такшо процес іде.

Ну... Google один з гравців на цьому ринку, тому б я не дуже довіряв таким цифрам без об’єктивної методи як їх рахувати.

Якщо брати навіть відгуки на цьому форумі, то виглядає як з копіпастою справляється, інколи надо за ним допрацьовувати, а часто просто пальцем в дупу.

Прогнози знову таке собі, виглядає що джуни останні роки і так не дуже потрібні. Чи буде демпінг чи буде, навпаки, більше потреба? Не знаю, як на мене ріст галузі обмежений в першу чергу відсутністю спеціалістів.

в першу чергу відсутністю спеціалістів

В цьому і є мотивація вкладатися в AI. Бо відсутність спеціалістів іноді можна вирішити більшими ЗП, іноді — в принципі не вирішиш (наприклад, нестачу хірургів). Global IT Spending це 5 трлн доларів серед яких мабуть чверть або і третина — зп. Дуже ласомий шматок щоб ним нехтувати. Плюс зараз дуже багато компаній побудовані на моделі зростання кількості девів (per seat license), і навіть зупинка зростання кількості девів призведе до виходу на мороз цих компаній — звільняється багато девів — демпінг на ринок.

Прогнози знову таке собі

Саме так. Але поки що всі 3 прогнози виглядають однаково ймовірними

Бо відсутність спеціалістів іноді можна вирішити більшими ЗП, іноді — в принципі не вирішиш (наприклад, нестачу хірургів).

Частіше не вирішиш. Якщо ти збільшиш з/п, то просто хтось не потягне та відмовиться від проекту.

Дуже ласомий шматок щоб ним нехтувати.

Ну... я теж можу придумати ласомий шматок: скільки витрачається у світі не електроенергію? Може є сенс вкластися у доставку гелій-3 з Місяця та вкладатися у побудову термоядерних електростанцій?

звільняється багато девів — демпінг на ринок.

Ну... багато девів — більше нових проектів.

я теж можу придумати ласомий шматок

Фішка в тому, шо SWE — це тільки один ласомий шматок, а так AGI всі ласомі шматки з’їсть

доставку гелій-3 з Місяця та вкладатися у побудову термоядерних електростанцій

Той же Маск не для мемчиків в Х будує найпотужніший AI кластер memphischamber.com/...​mpanies-in-digital-delta

«25% коду» — це може бути що завгодно. В кращому випадку це boilerplate, який сучасні IDE й так вміють самі генерувати. В гіршому випадку це dead code, який комітиться або в throwaway проекти для накрутки статистики, або майже ж зразу видаляється програмістом-людиною і пишеться майже з нуля.

Це не «вже є». Це новий баззворд-обіцянка пророка Сема на 2025-ий винайдений, щоб інвестори далі давали гроші :)

І напевно може працювати, коли нема формалізованих вимог до ПЗ.

Тут як раз простіше, як на мене: кожен раз, коли нейромережа хоч трошки вгадує, вона видає самий простий варіант. Вимоги простіше давати коли вже є певний робочий варіант.

96,7% точності у складній математичній олімпіаді AIME 2024

Це вона link?

Кожного ранку Аня проходить пішки маршрут довжиною 9 кілометрів, а потім зупиняється в кав’ярні. Коли вона йде з постійною швидкістю s кілометрів на годину, прогулянка займає у неї 4 години, включаючи t хвилин, які вона проводить у кав’ярні. Якщо вона йде зі швидкістю s+2 кілометри на годину, прогулянка займає 2 години 24 хвилини, включаючи ті ж t хвилин у кав’ярні. Якщо Аня йде зі швидкістю s+1/2 кілометри на годину, знайдіть кількість хвилин, які вона витратить на прогулянку, включаючи ті t хвилин у кав’ярні.

Це складна математична олімпіада, чи рівень п’ятого класу?

87,7% точності у розв’язанні наукових питань рівня PhD.
We present GPQA, a challenging dataset of 448 multiple-choice questions written by domain experts in biology, physics, and chemistry.

Вгадати відповіть це і є розв’язання наукових питань рівня PhD?

Там зробили більш складний бенчмарк, результатів по ньому я не бачу.

Читаємо статтю, на яке є посилання: FrontierMath: A Benchmark for Evaluating Advanched Mathematical Reasoning in AI

Abstract... Сучасні моделі штучного інтелекту вирішують менше ніж 2% проблем, виявляючи величезний розрив між можливостями штучного інтелекту та доблестю математичної спільноти.

20 Dec 2024

On the EpochAI Frontier Math benchmark—one of the most challenging tests—o3 achieved a score of 25.2%, while previous models struggled to exceed 2%. blog.getbind.co/...​mini-which-one-is-better

Не дуже вражає, тим більше, що є відкрите питання, за рахунок чого цей результат досягнутий.

Ну наканєцта. Я два роки ждав цей реліз.
Перейменував свою посаду в Senior «r» letter counter developer in «Strawberry» word.
Всі інші задачі тепер може виконувати О3.

Ну джуни халявщики яких немала м’яко кажучи кількість на вихід.

Підписатись на коментарі