Munu stór tungumálalíkön hætta forritun?

Sam Altman, forstjóri OpenAI, opinberaði aðra stóra þróun í framsögu sinni: framlengingu á þekkingarlokum GPT-4 Turbo. Ólíkt GPT-4, sem hafði upplýsingar aðeins fram til 2021, er GPT-4 Turbo uppfærður með þekkingu fram í apríl 2023, sem markar verulegt skref fram á við í mikilvægi og nothæfi gervigreindar.

ChatGPT Enterprise sker sig úr með eiginleikum eins og auknu öryggi og næði, háhraðaaðgangi að GPT-4 og útvíkkuðum samhengisgluggum fyrir lengri inntak. Háþróuð gagnagreiningarmöguleikar þess, aðlögunarvalkostir og fjarlæging á notkunarhettum gera það að betri vali en forverar hans. Geta þess til að vinna úr lengri inntak og skrám, ásamt ótakmörkuðum aðgangi að háþróaðri gagnagreiningartækjum eins og áður þekktum Kóðatúlkur, styrkir enn frekar aðdráttarafl sitt, sérstaklega meðal fyrirtækja sem áður hikuðu við vegna áhyggjuefna um gagnaöryggi.

Tímabil þess að búa til kóða handvirkt er að víkja fyrir gervigreindardrifnu kerfum, þjálfað í stað þess að forrita, sem táknar grundvallarbreytingu í hugbúnaðarþróun.

Hin hversdagslegu verkefni forritunar geta brátt fallið undir gervigreind, sem dregur úr þörfinni fyrir djúpa kóðunarþekkingu. Verkfæri eins og CoPilot frá GitHub og Draugahöfundur Replit, sem aðstoða við kóðun, eru snemma vísbendingar um vaxandi hlutverk gervigreindar í forritun, sem bendir til framtíðar þar sem gervigreind nær lengra en aðstoð við að stjórna forritunarferlinu að fullu. Ímyndaðu þér algengu atburðarásina þar sem forritari gleymir setningafræðinni til að snúa við lista á tilteknu tungumáli. Í stað þess að leita í gegnum spjallborð og greinar á netinu býður CoPilot tafarlausa aðstoð og heldur forritaranum einbeittum að markmiðinu.

Umskipti úr lágkóða yfir í gervigreindardrifna þróun

Verkfæri með litlum kóða og enginn kóða einfölduðu forritunarferlið, gerðu sjálfvirka gerð grunnkóðakubba og frelsuðu forritara til að einbeita sér að skapandi þáttum verkefna sinna. En þegar við stígum inn í þessa nýju gervigreindarbylgju breytist landslagið enn frekar. Einfaldleiki notendaviðmóta og hæfileikinn til að búa til kóða með einföldum skipunum eins og „Byggðu mér vefsíðu til að gera X“ er að gjörbylta ferlinu.

Áhrif gervigreindar í forritun eru nú þegar mikil. Líkur á því hvernig tölvunarfræðingar sneru frá því að einbeita sér að rafmagnsverkfræði yfir í óhlutbundnari hugtök, gætu framtíðarforritarar litið á nákvæma kóðun sem úrelta. Örar framfarir í gervigreind eru ekki takmörkuð við texta-/kóðagerð. Á sviðum eins og myndframleiðslu dreifingarlíkan eins og Flugbraut ML, DALL-E3, sýnir miklar endurbætur. Sjáðu bara tístið hér að neðan frá Runway sem sýnir nýjasta eiginleika þeirra.

Kynning, Motion Brush.

Ný leið til að bæta stýrðri hreyfingu við kynslóðir þínar.

Væntanlegt til Gen-2. mynd.twitter.com/htyjf1gstz

— Flugbraut (@runwayml) Nóvember 10, 2023

Áhrif gervigreindar á skapandi greinar ná lengra en forritun og munu vera jafn umbreytandi. Jeff Katzenberg, títan í kvikmyndaiðnaðinum og fyrrverandi stjórnarformaður Walt Disney Studios, hefur spáð því að gervigreind muni draga verulega úr kostnaði við framleiðslu teiknimynda. Samkvæmt nýlegri grein frá Bloomberg Katzenberg gerir ráð fyrir verulegri 90% lækkun kostnaðar. Þetta getur falið í sér að gera sjálfvirkan vinnufrek verkefni eins og á milli hefðbundinna hreyfimynda, flutningsatriði og jafnvel aðstoð við skapandi ferla eins og persónuhönnun og söguborð.

Fjölhæfni ChatGPT nær til margs konar forritunarsamhengi, þar á meðal flókin samskipti við vefþróunarramma. Íhugaðu atburðarás þar sem verktaki vinnur með React, vinsælu JavaScript bókasafni til að byggja upp notendaviðmót. Venjulega myndi þetta verkefni fela í sér að kafa ofan í umfangsmikla skjöl og dæmi frá samfélaginu, sérstaklega þegar fjallað er um flókna hluti eða ríkisstjórnun.

Með ChatGPT verður þetta ferli straumlínulagað. Framkvæmdaraðilinn getur einfaldlega lýst virkninni sem þeir miða við að innleiða í React og ChatGPT býður upp á viðeigandi, tilbúna kóðabúta. Þetta gæti verið allt frá því að setja upp grunnbyggingu íhluta til fullkomnari eiginleika eins og að stjórna ástandi með krókum eða samþætta við ytri API. Með því að draga úr þeim tíma sem varið er í rannsóknir og prufa og villa, eykur ChatGPT skilvirkni og flýtir fyrir þróun verkefna í vefþróunarsamhengi.

Áskoranir í gervigreindardrifinni forritun

Þar sem gervigreind heldur áfram að endurmóta forritunarlandslagið er nauðsynlegt að viðurkenna takmarkanir og áskoranir sem fylgja því að treysta eingöngu á gervigreind við forritunarverkefni. Þessar áskoranir undirstrika þörfina fyrir yfirvegaða nálgun sem nýtir styrkleika gervigreindar og viðurkennir takmarkanir þess.

1. Gæði kóða og viðhalds: Kóði sem myndaður er gervigreind getur stundum verið margorður eða óhagkvæmur, sem getur hugsanlega leitt til viðhaldsáskorana. Þó að gervigreind geti skrifað virkan kóða, er það manndrifið verkefni að tryggja að þessi kóði fylgi bestu starfsvenjum fyrir læsileika, skilvirkni og viðhald.
2. Villuleit og villumeðferð: AI kerfi geta búið til kóða fljótt, en þau skara ekki alltaf fram úr við að kemba eða skilja blæbrigðavillur í núverandi kóða. Fínkvæmni villuleitar, sérstaklega í stórum, flóknum kerfum, krefjast oft blæbrigðaríks skilnings og reynslu mannsins.
3. Treysta á þjálfunargögn: Skilvirkni gervigreindar í forritun er að miklu leyti háð gæðum og breidd þjálfunargagna þess. Ef þjálfunargögnin skortir dæmi um ákveðnar villur, mynstur eða atburðarás er getu gervigreindar til að takast á við þessar aðstæður í hættu.
4. Siðferðis- og öryggissjónarmið: Þar sem gervigreind tekur meira áberandi hlutverk í kóðun, koma upp siðferðis- og öryggisvandamál, sérstaklega varðandi persónuvernd gagna og möguleika á hlutdrægni í kóða sem myndast af gervigreindum. Að tryggja siðferðilega notkun og taka á þessum hlutdrægni er mikilvægt fyrir ábyrga þróun gervigreindardrifna forritunarverkfæra.

Jafnvægi á gervigreind og hefðbundinni forritunarkunnáttu

Í framtíðinni hugbúnaðarþróunarteymi kemur kannski fram blendingslíkan. Vörustjórar gætu þýtt kröfur í tilskipanir fyrir gervigreindarkóðaframleiðendur. Mannlegt eftirlit gæti samt verið nauðsynlegt fyrir gæðatryggingu, en áherslan myndi færast frá því að skrifa og viðhalda kóða yfir í að sannreyna og fínstilla gervigreind framleidd úttak. Þessi breyting bendir til minnkandi áherslu á hefðbundnar kóðunarreglur eins og mát og abstrakt, þar sem AI-myndaður kóði þarf ekki að vera í samræmi við mannmiðaða viðhaldsstaðla.

Á þessum nýja tíma mun hlutverk verkfræðinga og tölvunarfræðinga breytast verulega. Þeir munu hafa samskipti við LLM, útvega þjálfunargögn og dæmi til að ná verkefnum, færa áhersluna frá flókinni erfðaskrá yfir í stefnumótandi vinnu með gervigreindarlíkön.

Grunnreiknieiningin mun breytast frá hefðbundnum örgjörvum yfir í stórfelld, fyrirfram þjálfuð LLM módel, sem markar brotthvarf frá fyrirsjáanlegum, kyrrstæðum ferlum yfir í kraftmikla, aðlögunarhæfa gervigreindarmiðla.

Áherslan er að breytast frá því að búa til og skilja forrit yfir í að leiðbeina gervigreindarlíkönum, endurskilgreina hlutverk tölvunarfræðinga og verkfræðinga og endurmóta samskipti okkar við tækni.

Sú trú að náttúruleg málvinnsla með gervigreind geti að fullu komið í stað nákvæmni og margbreytileika formlegra stærðfræðirita og hefðbundinnar forritunar er í besta falli ótímabær. Breytingin í átt að gervigreind í forritun útilokar ekki þörfina fyrir þá strangleika og nákvæmni sem aðeins formleg forritun og stærðfræðikunnátta getur veitt.

Þar að auki er áskorunin við að prófa AI-myndaðan kóða fyrir vandamál sem ekki hafa verið leyst áður enn mikilvæg. Tækni eins og eignatengd prófun krefst djúps skilnings á forritun, færni sem gervigreind, í núverandi ástandi, getur ekki endurtekið eða skipt út.