Думки щодо того, як штучний інтелект змінює світ

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

Цю публікацію я написав у грудні 2024 року і на прохання також публікую тут.

Кілька думок:

1. Я не вірю, що ШІ забере роботу в розробників програмного забезпечення — зараз все доволі складно, динамічно і більшість роботи — це інтеграція.
2. Не вірю, що сильно торкнеться DevOps, бо складність роботи тільки зростає.
3. Під удар попадуть technical writers, QA, розробники плагінів, модулів.
4. Але ті ж QA зможуть легше перейти в Automated QA і UI-automated QA.
5. SEO отримають новий виток розвитку, коли пошук повністю стане генеративним.
6. Data & AI Fundamentals будуть must have для всіх.
7. Менеджери, починаючи з середньої ланки, повинні будуть вміти тренувати прості ML-моделі. Співробітники — знати якусь із low/no code automation tool.
8. Організації матимуть власні OneLake/Data Warehouse. І це стане результатом справжньої digital transformation.
9. Уже зараз є з десяток інструментів, які роблять узагальнення нарад. Дуже скоро це буде commodity, і буде дивно для цього використовувати сторонній інструмент.
10. Відео курси будуть записані за допомогою цифрових аватарів і озвучення (навіть голосом лектора). Зараз це займає купу часу і є дорогим у продакшні.
11. У певний момент ніхто не зможе відрізнити текст/зображення (трохи пізніше — відео), які створив ШІ. Питання відходу від старих підходів — питання часу.
12. Фундаментальна освіта важлива як ніколи. І ціна хорошого ментора/спікера/лектора виросте. Значно.
13. ШІ зможе генерувати нове знання і робити те, що ми називаємо процесом «міркування».
14. Один з наступних кроків великих мовних модель — це додавання особистості + політичного світогляду. У кожної політичної партії буде своя тонко налаштована (fine-tuned) модель, коли це стане commodity. А це скоро.
15. Верифікована база знань в певній тематиці стане найбільшою цінністю.
16. Генеративний ШІ додасть великий пласт роботи розробникам.
17. Генеративний ШІ додасть багато клопоту стартапам і інноваторам, бо з використанням ген ШІ вартість реплікації буде прямувати до 0.
18. Інженерія запитів (prompt engineering) буде базовим навиком. На рівні зі знанням Excel і іноземної мови.
19. PMs у більшості своєму поки не готові до зміни парадигми і приходу генеративного ШІ. Замовники поки теж. Тому буде певна інерція і ще кілька років будуть клепати сайти і застосунки «as usual». Потім зрозуміють, що даремно, але це буде потім.
20. Освіта співробітників навичкам роботи з ШІ стає майже єдиним способом продовжити конкуренцію.
21. ПРАВИЛЬНЕ використання технологій і ШІ — драйвер ШВИДКОГО зростання там, де є процеси, персонал, бачення, бажання.
22. Університети і інші навчальні заклади отримали унікальний шанс повернути інтерес до базового навчання і стати фундаментом для бізнесу та інновацій. Приватні ініціативи не зможуть задовольнити попит, тому університети мають зараз всіма силами використовувати ці можливості.

Upd:

1. Чинний прогрес моделей та інструментів випереджає будь-які помірковані прогнози.
2. Уже стає очевидним, що ШІ буде трансформувати сферу програмного забезпечення. Інструменти на кшталт GitHub Copilot, Cursor тощо вже можуть працювати контекстно з вашим кодом та генерувати цілі проєкти.
3. Технології розвиваються значно швидше за нашу здатність реагувати на ці зміни.
4. Враховуючи велику кількість інвестицій в ШІ інфраструктуру, розвиток ШІ буде ще динамічнішим.

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
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
11. У певний момент ніхто не зможе відрізнити текст/зображення (трохи пізніше — відео), які створив ШІ

Якщо виходити з того що код програм більш з логікою і алгоритмами пов’язаний ніж текст звичний для людини (як і її думки викладенні в тексті) — тоді малоб бути що: «момент часу коли код який генерить АІ ніхто не зможе відрізнити від того що міг би нагенерувати програмер» — наступить значно раніше ніж зазначене в пункті 11.
Чи ні?

На приктике существенно не меняется ничего по сраоения с тем что было раньше. Просто хайпа больше. Еще недяано «меняли мир» квантовые вычисления и блокчейн. И че кардинального изменилось?

Як це не міняється? Згенероване LLM гівно уже все більше заполоняє інтернет, і буде ставати тільки гірше.

Від вищеназваного блокчейна тільки профіт був для айтішника, що роботи більше і потреба на рівному місці на них зростала.

Інструменти на кшталт GitHub Copilot вже можуть працювати контекстно з вашим кодом та генерувати цілі проєкти.

лол
видно автор далі рекламних плакатів не заходив. копайлот втрачає контекст навіть на рівні одного файлу, його треба вчити кожен раз у новому файлі, годі казати за проєкт. ніфіга він не може файли створювати.
здається єдиний хто це може на сьогодні — claude, але навіть він по суті генерить boilerplate з деякими вставками які потім треба фіксити.

здається єдиний хто це може на сьогодні — claude,

Працюю з ним вже тиждень, справді тримає контекст проекту, справді можна сказати що він генерить код на рівні неуважного джуна.
Тобто може сам добавити кілька файлів, контроллер/сервіс/репозиторій рівні, написати тести.
І це все за один промпт.
Правити все одно треба, але це інший рівень порівнюючи з копілотом.

Дивіться,

— маю 20 років досвіду з ШІ (почав ще на 3 курсі університету вивчати, а потім захистив кандидатську на тему ШІ)
— записав безкоштовний курс по ChatGPT на Prometheus
— написав книгу про генеративний штучний інтелект і дописую нову книгу про великі мовні моделі
— розробив авторський курс по AI-Assisted Programming, який відкатав вже на кількох компаніях (як в Україні, так і за кордоном)
— моя компанія спеціалізується на впровадженні ШІ
— маю нагороду Microsoft AI Most Valuable Professional
— пишу сертифікаційні екзамени по ШІ для Microsoft (де є також GitHub Copilot)
— сьогодні згенерував невеличний проєкт з github copilot

Підкажіть, де побачити той рекламний плакат? Хочу нарешті пройти цей рівень.

— моя компанія спеціалізується на впровадженні ШІ
— маю нагороду Microsoft AI Most Valuable Professional
— сьогодні згенерував невеличний проєкт з github copilot

no comments :)

— розробив авторський курс по AI-Assisted Programming, який відкатав вже на кількох компаніях (як в Україні, так і за кордоном)
— моя компанія спеціалізується на впровадженні ШІ

Помітив, що чим більш смиливі прогнози щодо розвитку ШІ дає умовний «експерт», тим більше вірогідність того, що експерт особисто зацікавлений у продажі ШІ.
Той же Сем Альтман настільки перестарався, що нещодавно при анонсі нової версії ChatGPT був вимушений прямо заявляти, що це буде не AGI і треба зменшити свої очікування у декілька десятків разів.
Фактично ви написали ідеальний для себе майбутній розвиток ШІ. Але наскільки ці прогнози є релевантними — відкрите питання.
Я не кажу, що ви брешете чи прикрашаєте правду, але рівень вашої зацікавленості повністю нівелює рівень вашої експертизи.

Пробачте, але це ви щойно написали, що досвід (і думка) не має значення, якщо людина займається тим, в чому розбирається. Це повний абсурд.

Я цього не писав і не мав на увазі, про що прямо акцентував у повідомленні.
З вашого боку це банальна спроба перефразувати і додати нові неіснуючі сенси у доволі пряму і чітку думку.
У будь-якому разі, сперечатися з вами я не збираюся

Те що ми раніше гуглили ми запитуємо у чатгпт, ще раніше ми дивилися у довіднику в бібліотеці. Ні бібліотеки, ні гугль не вбили професію, то чому її має вбити чатгпт?)) Він ще недостатньо розвинувся навіть щоб код, який був уточнений додатковими запитаннями взагалі працював. Дуже круто що вони такі фічі запиляли, але ще досить далеко щоб хтось без взагалі знань міг зліпити щось робоче.
Я не думаю що він може замінити навіть техврайтерів, бо він іноді втрачає свою думку на середині генерованого тексту і все це треба вичитувати і правити.
Не кажучи вже про галюни, яких стало значно менше і вони вже не змушують замислитися про битьє, але все рівно є.

Ні бібліотеки, ні гугль не в̶б̶и̶л̶и̶змінили професію (яку?), то чому її має в̶б̶и̶т̶и̶змінити ч̶а̶т̶г̶п̶т̶ AI?

Якщо взяти кількість бібліотекарів (як і звичайних бібліотек з їх персоналом що там працював), то їх кількість зменшилась з появою і розвитком WWW (thanks Berners-Lee’s idea).

Якщо правильно пам’ятаю (треба пошукати знов) то над алгоритмами пошуку (IR+NLP) фундатори Гугл (Brin and Page) працювали спочатку саме в рамках AI досліджень. Тобто поки AI не генерував код, то його розвиток і частини тих технологій — не впливали напряму на програмерів, а з можливістю генерації — будуть впливати.
Про вбити професію напевно ніхто не говорить, якщо не розуміти під тим зменшення кількості чи/або якусь переорієнтацію на інші спеціалізації в програмуванні чи айті.

Не вірю, що сильно торкнеться DevOps, бо складність роботи тільки зростає
Під удар попадуть technical writers, QA, розробники плагінів, модулів.

Дивно що ви вважаєте що тестери стануть НЕ потрібні а девопси таки будуть потрібні.

Тестери, особливо ручні, пережили автоматизацію і все одно існують.
Вони приносять пряму користь бізнесу, перевіряючи і уточнюючи його вимоги. Тестери обслуговують продукт менеджерів, а ті — бізнес.

А девопси виконують технічну роботу, вони мають тільки технічні знання. Девопси обслуговують інженерів, інженери — продуктів, продукти— бізнес. Тобто девопси на крок дальше від потреб бізнесу.

Саме «найбільш технічних», тобто «найменш бізнесових» і найлегше(чи найкорисніше) замінити.

А всякі клауд платформи скоро випустять Девопс АІ агента, який буде обслуговувати енви.

Мої кілька думок:
— інформаційний шлак нарешті почнуть відсіювати, щоб не впливав на результати
— через сплеск активності ШІ традиційне програмування ввійде в період застою, передача інформації зсунеться з візуального ряду в голосовий (АІ-секретарі)
— ПО стане більш «блоковим», як Лего. Куплятимуть чи орендуватимуть тільки потрібний функціонал, а не супер-комплексне рішення на всі випадки життя.

через сплеск активності ШІ ... передача інформації зсунеться з візуального ряду в голосовий

В креативності з людиною конкурувати майже неможливо. Можуть прикрутити AI там де треба (нп експеримент з номером газети повністю написаним АІ) і де не треба (на BBC була новина з АІ відеофільтром поповніти/схуднути в тікток).

17. Генеративний ШІ додасть багато клопоту стартапам і інноваторам, бо з використанням ген ШІ вартість реплікації буде прямувати до 0.

Будь-яка реальна інтеграція з бізнесом — це в першу чергу domain knowledge, backoffice та інтеграція з існуючою екосистемою, а саме з цим у LLM’ок зараз не дуже.

12. Фундаментальна освіта важлива як ніколи. І ціна хорошого ментора/спікера/лектора виросте. Значно.

Яка кількість людей вміє проєктувати чіпи зараз? Так, вони потрібні, але дуже мала частина випускників буде з цим працювати насправді. Чим далі, тим більше людей зайнято в послугах/low-tech.

6. Data & AI Fundamentals будуть must have для всіх.
7. Менеджери, починаючи з середньої ланки, повинні будуть вміти тренувати прості ML-моделі. Співробітники — знати якусь із low/no code automation tool.

Абсолютна більшість людей не знає, як працює WiFi/Mobile/NFC, але кожен день цим користується. Поки людям треба буде знати fundamentals, щоб чимось користуватись, воно не злітає. А коли таки злітає — знати вже нічого не потрібно :)

Це бачення дуже over-hyped. При всьому прогресі, який зараз є, у багатьох випадках більше часу йде на те, щоб «правильно» поставити питання і виправити баги/шорткати, які воно робить для будь-якої задачі, що не зовсім straightforward, дійсно вимагає планування на декілька кроків уперед або якогось state management’у тощо.

Це стосується не лише програмування, але в програмуванні це проявляється найкраще.

Тобто це дуже гарний інструмент для задач рівня «прокачаного джуна», який більш-менш знає, як користуватися стандартними фреймворками. Але для тих же бібліотек, які швидко змінюються (фронтенд/ML), воно створює жахливу кашу з нового, старого і придуманого.

Ну і швидкість змін вже не та, по крайній мірі в трансформерах, але, може, зараз дифузії щось цікаве дадуть. Тобто просто «додай грошей на GPU» вже не працює.

Інтеграція в живі бізнес-процеси потребує дуже великих зусиль (як це завжди було раніше з «простим» ML).

No-code заробить багато грошей (як завжди), але дасть дуже малий реальний ефект (як завжди).

Великі B2B SaaS’и будуть додавати прості автоматизації «з коробки», і це буде єдине, що насправді працює в бізнесі. Поглинаючи стартапи, які ці автоматизації для вузьких ніш і будуть насправді робити, і вбиваючи тих, що не встигли.

Нічого нового, просто наступний виток історії, але для нової технології.

Підписатись на коментарі