AI & You #5: Як наші технічні директори використовують генеративний ШІ для кодування

Привіт, абоненте,

Цього тижня ми зануримося в дикий світ програмування зі штучним інтелектом. Ми поділимося інсайдами з пригод нашого технічного директора у сфері генеративного ШІ та обговоримо, як ChatGPT і Bard перевертають уявлення про кодування. Приготуйтеся до техно-тонічного зсуву!

Еван Девіс, наш технічний директор, використовує новітні технології штучного інтелекту для вирішення реальних проблем. Нещодавно він розповів про свій досвід використання генеративний ШІ за роботу над кодом з командою Skim AI, поділившись своїми особистими думками про практичне застосування технології та потенційні підводні камені.

З його недавнього досвіду роботи з топовими моделями генеративного ШІ, такими як ChatGPT-3.5, GPT-4, Github CoPilot, Amazon CodeWhisperer, Бард і не тільки, технологія виявилася цінним союзником у вирішенні завдань кодування.

Для тих, хто має певні знання з програмування, ця технологія може забезпечити значну перевагу, потенційно вирішуючи близько 80% завдань і роблячи процес налагодження більш керованим.

Однак, як і будь-яка нова технологія, генеративний ШІ не позбавлений обмежень. З власного досвіду Еван зазначив, що технологія іноді генерує код, якому бракує логіки, особливо при використанні менш поширених бібліотек.

Копілот GitHub та його потенційний вплив

Еван також поділився своїм досвідом роботи з GitHub Copilot, помічником у кодуванні на основі штучного інтелекту, який підказує код по рядках. Він виявив, що з ним менше шансів зійти з рейок, оскільки він працює в межах існуючого коду користувача.

Генеративний ШІ: Розеттський камінь сьогодення

Під час обговорення генеративного ШІ генеральний директор Григорій Еліас провів цікаву аналогію між кодом, згенерованим ШІ, та Розеттським каменем, ілюструючи можливості та обмеження цієї технології. Подібно до того, як Розеттський камінь слугував механізмом перекладу для стародавніх мов, генеративний ШІ можна розглядати як перекладач для мов кодування.

Якість навчальних даних: Критичний фактор

Еван також наголосив на важливості якості навчальних даних, які використовуються в моделях ШІ. Інтернет рясніє кодом різної якості, і забезпечення навчання ШІ-моделі на високоякісному коді є значним викликом.

Відкриваючи нову еру

Генеративні моделі ШІ, такі як ChatGPT, почали значно зменшувати потребу в сотнях тисяч годин кодування і роках спеціалізації в бібліотеках як для програмістів, так і для кінцевих користувачів. Ця трансформація являє собою монументальний стрибок вперед у доступності та зручності використання програмних додатків.

http://skimai.com/using-generative-ai-for-coding/

Небезпека для кодерів від ChatGPT і бардівських орфограм

Поява складних моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT від OpenAI, Bard від Google та інших технологій генеративного ШІ, почала викликати тривожні питання щодо майбутньої ролі людей-кодерів у процесі розробки програмного забезпечення.

Ще кілька років тому сфера кодування вважалася бастіоном гарантії зайнятості, пропонуючи стабільну роботу, привабливі зарплати та можливість безперервного навчання. Однак ситуація швидко змінюється. Сьогодні навіть ключові технічні ролі зазнають основний тягар корпоративних звільнень.

Ширший тренд у технологіях

Ця тенденція є симптомом ширших змін у технологічній галузі, яка поступово переходить від фази агресивного зростання до стану підтримки та оптимізації.

Не все похмуро і приречено

Новини не такі вже й похмурі. Незважаючи на потенційні загрози, які несе в собі генеративний ШІ, важливо пам'ятати, що ці моделі є інструментами, призначеними для доповнення, а не заміни людських здібностей. Програмісти все ще відіграють життєво важливу роль у розробці, навчанні та нагляді за цими моделями ШІ. ШІ може впоратися з повторюваними завданнями, але йому бракує креативності, критичного мислення та здатності вирішувати проблеми, якими володіють люди-кодувальники.

Демократизація кодування

Важливо зазначити, що досконалість інструментів штучного інтелекту сприяє демократизації кодування. Завдяки ШІ програмування стає більш доступним, відкриваючи цю сферу для людей, які можуть не мати традиційної комп'ютерної освіти. Цей розвиток може призвести до більш різноманітної та інклюзивної технологічної індустрії.

Поява генеративного ШІ створює реальну загрозу для традиційної ролі програмістів, але водночас відкриває й значні можливості. Ключ до успішного проходження цього переходу - адаптація та еволюція.

http://skimai.com/chatgpt-and-bard-spell-danger-for-coders/

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & You!

*Skim AI - це консалтингова компанія в галузі машинного навчання та штучного інтелекту, яка навчає керівників, проводить комплексну перевірку, консультує, проектує, будує, розгортає, підтримує, оновлює та модернізує корпоративний штучний інтелект на основі мовних (NLP), візуальних (CV) та автоматизованих рішень.

*Поспілкуйтеся зі мною про корпоративний штучний інтелект

*Слідкуйте за ШІ Skim на LinkedIn