Меня удивляет, что совсем недавно, в декабре, генеративный ИИ даже не был на моем радаре. Теперь это то, о чем большинство из нас, кто занимается технологиями, постоянно говорят.
В технологиях все быстро меняется. Я видел ряд аргументов в пользу того, что мы преувеличиваем генеративный ИИ, но потом я наткнулся на это видео от Итана Моллика из Уортонского университета. (Он длится около 10 минут, и его стоит посмотреть.) Он не только показывает, на что способны эти новые инструменты, но и подчеркивает, что компании, использующие эти инструменты, сообщают о повышении производительности от 30% до 80% в результате.
Видео начинается с того, что Моллик представляет свое выступление, которое он создал, поместив неподвижное изображение в один из инструментов и попросив его написать сценарий. Результат был впечатляющим. Хотя он демонстрирует несколько инструментов, больше всего поражает не только то, насколько они новы, но и то, насколько они функциональны. Вполне обоснованный вывод Моллика: мы не только не преувеличиваем эту технологию, мы недопредставление насколько это будет разрушительно.
Генеративный ИИ окажет серьезное влияние на производительность.
Генеративный ИИ и создание приложений
Одна из больших проблем при работе с ИТ-отделом или подрядчиком по созданию приложения заключается в том, что связь между сторонами, как правило, не оптимальна. Обычно это связано с несколькими вещами. Во-первых, люди, запрашивающие приложение, не знают, как структурировать свой запрос, чтобы он был понятен тем, кто выполняет работу; часто запрос не включает все зависимости, которые необходимо решить, если приложение должно быть реализовано успешно.
Еще одна проблема: люди, занимающиеся кодированием, как правило, понятия не имеют о среде, в которой будет использоваться приложение. Они не знают корпоративной культуры и редко встречаются с теми, кто будет пользоваться приложением.
В результате большинство приложений, которые я видел, не делают того, что хотят пользователи.
Благодаря генеративному ИИ люди, которым нужно приложение, могут сами генерировать код. И если они не в состоянии сформулировать то, что они хотят, другому человеку, их способность управлять более быстрым, нечеловеческим ИИ также будет неадекватной. Инструмент ИИ будет реагировать на то, что, по его мнению, было задано, и, если он не имеет какого-либо уникального фильтра, должен быстрее выдать результат. Но, вероятно, это будет хуже, чем если бы за эту работу взялся человек.
Одно большое отличие в этом сценарии заключается в том, что пользователь может затем повторить код, и инструмент исправит проблемы, созданные первоначальными неадекватными указаниями. Инструмент ИИ не будет, как человек, расстраиваться из-за итерации и может быстро внести любые необходимые исправления. Полученное приложение, вероятно, будет лучше и будет создано быстрее, чем если бы запросчик изначально обращался к человеку.
В более широком смысле, для реального повышения производительности, которое приближается к 80%, а не к 30%, заказчик должен быть обучен, чтобы лучше понимать и более полно формулировать то, что он просит. Со временем это должно значительно сократить количество итераций, необходимых для получения удовлетворительного результата.
Такого рода сбои будут проявляться по-разному в разных отраслях, но они грядут.
Быстрее и быстрее?
Я согласен с Молликом в том, что генеративный ИИ — это нечто большее, чем мы думаем, и это удивительно, учитывая, насколько мы сейчас его преувеличиваем. Эта технология развивается ослепительно быстрыми темпами, в основном потому, что люди, создающие ее, также используют ее в процессе создания. И по мере совершенствования инструментов они еще больше увеличат усилия по разработке, связанные с ними, до такой степени, что нетрудно представить, что программисты будут выведены из цикла, а ИИ начнут развиваться автономно. Когда это произойдет, этот и без того быстрый процесс разработки будет казаться медленным по сравнению с ним.
Люди, использующие эти инструменты, по-прежнему должны иметь возможность эффективно общаться с ними, чтобы получить все преимущества. Очевидно, что те, кто может, будут пользоваться большим спросом, в то время как те, кто этого не сделает, могут оказаться без работы на рынках, где потребность в этих навыках возрастает. (Они будут такими же, как те, кто не мог пользоваться ПК много лет назад.)
Подводя итог, можно сказать, что влияние генеративного ИИ повлияет не только на количество и типы рабочих мест (например, редакторы могут больше не нуждаться в писателях, а программисты низкого уровня могут практически исчезнуть). Это также потребует, чтобы пользователи быстро узнали, как лучше всего взаимодействовать с этими системами, иначе они также столкнутся с избыточностью.
Генеративный ИИ в конечном итоге повлияет на всех. Лучше начать учиться лучше общаться сейчас, иначе вы, вероятно, пожалеете о влиянии, которое это оказало на вас.
Авторское право © 2023 IDG Communications, Inc.
