ИИ пока не может заменить программистов, предупреждают эксперты
В стремлении автоматизировать всё — от клиентского сервиса до написания кода — искусственный интеллект провозглашают панацеей. Этот нарратив звучит соблазнительно: инструменты ИИ способны создавать целые приложения, оптимизировать работу инженерных команд и сократить потребность в дорогостоящих разработчиках-людях, а также в представителях сотен других профессий.
Но с моей точки зрения как технолога, который ежедневно погружен в данные и рабочие процессы реальных компаний, шумиха расходится с реальностью.
Я работал с такими лидерами индустрии, как General Electric, The Walt Disney Company и Гарвардская медицинская школа, оптимизируя их инфраструктуру данных и ИИ, и вот к какому выводу я пришел: Замена людей на ИИ в большинстве профессий пока остается лишь отдаленной перспективой.
Я опасаюсь, что мы слишком забегаем вперед. За последние два года более четверти рабочих мест в сфере программирования исчезло. Марк Цукерберг объявил, что планирует заменить многих программистов в Meta искусственным интеллектом.
Но, что любопытно, и Билл Гейтс, и Сэм Альтман публично предостерегали от замены программистов.
Прямо сейчас нам не стоит рассчитывать на то, что инструменты ИИ смогут успешно заменить рабочие места в технологическом секторе или бизнесе. Все потому, что знания ИИ неотделимо ограничены тем, что он уже видел, а в технологическом мире он видел в основном шаблонный код.
Модели генеративного ИИ обучаются на больших наборах данных, которые обычно делятся на две основные категории: общедоступные данные (из открытого интернета) или проприетарные/лицензионные данные (созданные самой организацией или приобретенные у третьих лиц).
Простые задачи, такие как создание базового веб-сайта или настройка шаблонного приложения, даются генеративным моделям легко. Но когда дело доходит до написания сложного проприетарного инфраструктурного кода, который приводит в движение такие компании, как Google или Stripe, возникает проблема: такого кода нет в публичных репозиториях. Он заперт внутри корпоративных стен, недоступен для обучающих данных и часто написан инженерами с десятилетиями опыта.
Прямо сейчас ИИ не умеет самостоятельно рассуждать. У него нет интуиции. Он просто имитирует паттерны. Один мой знакомый из технологической сферы как-то описал большие языковые модели (LLM) как «очень хорошего угадывателя».
Воспринимайте ИИ сегодня как начинающего специалиста — он полезен для подготовки черновика или решения простых проектов. Но, как и любой новичок, он требует контроля. Например, в программировании я заметил пятикратный прирост эффективности при решении простых задач, однако проверка и исправление более сложного кода, сгенерированного ИИ, зачастую отнимают больше времени и сил, чем если бы я написал этот код сам.
Вам по-прежнему нужны опытные профессионалы с глубоким багажом знаний, чтобы находить изъяны и понимать все тонкости того, как эти изъяны могут создать риски через шесть месяцев.
Это не значит, что ИИ не место на рабочем месте. Но мечта о замене целых команд программистов, бухгалтеров или маркетологов одним человеком и набором ИИ-инструментов преждевременна. Нам по-прежнему нужны специалисты высокого уровня на этих позициях, и нам необходимо обучать новичков, чтобы в будущем они обладали достаточной технической квалификацией для перехода на более сложные роли.
Цель ИИ в технологиях и бизнесе не должна заключаться в том, чтобы исключить человека из процесса. Я говорю это не потому, что боюсь, будто ИИ отберет у меня работу. Я говорю это потому, что видел, к каким опасностям может привести слишком сильное доверие к ИИ на данном этапе.
Лидеры бизнеса, в какой бы отрасли они ни работали, должны понимать: хотя ИИ сулит экономию средств и сокращение штата, этот рост эффективности может дать обратный результат. Вы можете доверить ИИ выполнение более рутинных задач, но не завершение сложных проектов.
ИИ работает быстро. Люди обладают интеллектом. Между ними огромная разница. Чем быстрее мы сместим фокус с замены людей на их усиление, тем быстрее мы пожнем плоды от внедрения ИИ.
Дерек Чанг (Derek Chang) — партнер-основатель компании Stratus Data.
Добро пожаловать в сообщество VentureBeat!
Наша программа гостевых публикаций — это площадка, где технические эксперты делятся инсайтами и представляют независимый, непредвзятый глубокий анализ технологий искусственного интеллекта, инфраструктуры данных, кибербезопасности и других передовых технологий, формирующих будущее бизнеса.
Читайте больше материалов из нашей программы гостевых публикаций — и ознакомьтесь с нашими рекомендациями, если вы хотите предложить свою собственную статью!
