Kacerdasan buatan
Bakal Modél Basa ageung mungkas Programming?
Minggu kamari nandaan tonggak penting pikeun OpenAI, nalika aranjeunna ngaluncurkeun GPT-4 Turbo OpenAI DevDay. Fitur anu menonjol tina GPT-4 Turbo nyaéta jandela kontéks anu dilegakeun 128,000, kabisat anu ageung tina 4 GPT-8,000. Paningkatan ieu ngamungkinkeun ngolah téks 16 kali langkung ageung tibatan anu miheulaan, sami sareng sakitar 300 halaman téks.
Kamajuan ieu aya hubunganana sareng pamekaran anu penting: dampak poténsial dina bentang ngamimitian SaaS.
OpenAI's ChatGPT Enterprise, kalayan fitur-fitur canggihna, nyababkeun tangtangan pikeun seueur ngamimitian SaaS. Perusahaan-perusahaan ieu, anu parantos nawiskeun produk sareng jasa sakitar ChatGPT atanapi API na, ayeuna nyanghareupan persaingan tina alat anu gaduh kamampuan tingkat perusahaan. Panawaran ChatGPT Enterprise, sapertos verifikasi domain, SSO, sareng wawasan pamakean, langsung tumpang tindih sareng seueur jasa B2B anu tos aya, anu berpotensi ngabahayakeun kasalametan startups ieu.
Dina keynote na, CEO OpenAI urang Sam Altman ngungkabkeun ngembangkeun utama sejen: extension cutoff pangaweruh GPT-4 Turbo urang. Beda sareng GPT-4, anu gaduh inpormasi ngan ukur dugi ka 2021, GPT-4 Turbo diropéa kalayan pangaweruh dugi ka April 2023, nandaan léngkah anu penting dina relevansi sareng aplikasi AI.
ChatGPT Enterprise menonjol kalayan fitur sapertos kaamanan sareng privasi anu ditingkatkeun, aksés gancang ka GPT-4, sareng windows kontéks anu diperpanjang pikeun input anu langkung panjang. Kamampuhan analisa data canggihna, pilihan kustomisasi, sareng ngahapus tutup pamakean ngajantenkeun pilihan anu langkung unggul pikeun anu miheulaan. Kamampuhan pikeun ngolah input sareng file anu langkung panjang, sareng aksés anu henteu terbatas kana alat analisis data canggih sapertos anu dikenal sateuacana. Kode Interpreter, salajengna solidifies daya tarik na, utamana di kalangan usaha saméméhna hesitant alatan masalah kaamanan data.
Era kode karajinan sacara manual masihan jalan ka sistem anu didorong ku AI, dilatih tibatan diprogram, nunjukkeun parobihan dasar dina pamekaran parangkat lunak.
Tugas-tugas pemrograman biasa enggal bakal tumiba ka AI, ngirangan kabutuhan kaahlian coding anu jero. Alat sapertos CoPilot GitHub jeung Ghostwriter Replit urang, nu mantuan dina coding, mangrupakeun indikator awal peran ngembangna AI dina programming, suggesting masa depan dimana AI ngalegaan saluareun bantuan pikeun pinuh ngatur prosés programming. Bayangkeun skenario umum dimana programer hilap sintaksis pikeun ngabalikeun daptar dina basa anu khusus. Gantina milarian panglawungan online sareng artikel, CoPilot nawiskeun bantosan langsung, ngajaga programmer fokus kana tujuan.
Transisi tina Low-Code ka Pangwangunan Didorong AI
Low-code & No code tools nyederhanakeun prosés pamrograman, ngajadikeun otomatis nyiptakeun blok coding dasar sareng ngabébaskeun pamekar pikeun fokus kana aspék kreatif proyék-proyékna. Tapi nalika urang ngaléngkah kana gelombang AI anyar ieu, lansekapna robih deui. Kesederhanaan antarbeungeut pangguna sareng kamampuan pikeun ngahasilkeun kode ngalangkungan paréntah langsung sapertos "Bangunkeun halaman wéb pikeun ngalakukeun X" nyaéta ngarobih prosésna.
Pangaruh AI dina program parantos ageung. Sarupa jeung kumaha mimitina élmuwan komputer transisi tina fokus kana rékayasa listrik kana konsép nu leuwih abstrak, programer hareup bisa nempo coding lengkep salaku leungit. Kamajuan gancang dina AI, henteu dugi ka ngahasilkeun téks / kode. Di wewengkon kawas model difusi generasi gambar kawas Runway ML, DALL-E3, nembongkeun perbaikan masif. Ngan tingali tweet di handap ku Runway nunjukkeun fitur panganyarna na.
Nepangkeun, Motion Brush.
Cara anyar pikeun nambihan gerakan anu dikontrol ka generasi anjeun.
Datang pas ka Gen-2. pic.twitter.com/htyjf1gstz
- Runway (@runwayml) November 10, 2023
Ngalegaan saluareun pemrograman, dampak AI dina industri kreatif diatur janten sami transformatif. Jeff Katzenberg, titan dina industri pilem sareng tilas pupuhu Walt Disney Studios, parantos ngaramalkeun yén AI bakal sacara signifikan ngirangan biaya produksi pilem animasi. Numutkeun artikel panganyarna ti Bloomberg Katzenberg foresees a drastis 90% réduksi dina waragad. Ieu tiasa kalebet ngotomatisasi tugas-tugas anu padat karya sapertos di-antara dina animasi tradisional, rendering adegan, sareng bahkan ngabantosan prosés kréatif sapertos desain karakter sareng papan carita.
Éféktivitas Biaya AI dina Coding
Analisis Biaya Ngagarap Insinyur Perangkat Lunak:
- Total Santunan: Gaji rata-rata pikeun insinyur software kalebet kauntungan tambahan dina hub téknologi sapertos Silicon Valley atanapi Seattle sakitar $312,000 per taun.
Analisis Biaya Poéan:
- Poé Gawé Per Taun: Nganggap aya kira-kira 260 dinten damel dina sataun, biaya sadinten ngerjakeun insinyur software sakitar $ 1,200.
- Kaluaran Kode: Anggap estimasi berehan 100 finalized, diuji, reviewed, sarta disatujuan garis kode per poé, kaluaran poean ieu jadi dadasar pikeun ngabandingkeun.
Analisis Biaya Ngagunakeun GPT-3 pikeun Generasi Kode:
- Biaya Token: Biaya ngagunakeun GPT-3, dina waktu video, éta ngeunaan $0.02 keur unggal 1,000 tokens.
- Token Per Baris Kodeu: Rata-rata, garis kode tiasa diperkirakeun ngandung sakitar 10 token.
- Biaya pikeun 100 Baris Kode: Ku alatan éta, biaya keur ngahasilkeun 100 garis kode (atawa 1,000 tokens) ngagunakeun GPT-3 bakal sabudeureun $0.12.
Analisis Komparatif:
- Biaya per Baris Kode (Manusa vs AI): Ngabandingkeun waragad, ngahasilkeun 100 garis kode per poé waragad $1,200 lamun dipigawé ku insinyur software manusa, sabalikna ngan $0.12 maké GPT-3.
- Faktor Biaya: Ieu ngagambarkeun bédana faktor biaya sakitar 10,000 kali, sareng AI langkung mirah.
Analisis ieu nunjuk kana poténsi ekonomis AI dina widang programming. Biaya rendah kode anu dibangkitkeun AI dibandingkeun sareng biaya anu luhur pikeun pamekar manusa nunjukkeun masa depan dimana AI tiasa janten metode anu dipikaresep pikeun ngahasilkeun kode, khususna pikeun tugas standar atanapi repetitive. Pergeseran ieu tiasa nyababkeun penghematan biaya anu signifikan pikeun perusahaan sareng evaluasi deui peran programer manusa, berpotensi museurkeun kaahlianna dina tugas anu langkung kompleks, kreatif, atanapi pangawasan anu teu acan tiasa diurus ku AI.
Versatility ChatGPT ngalegaan kana rupa-rupa konteks programming, kaasup interaksi kompléks jeung frameworks ngembangkeun web. Pertimbangkeun skenario dimana pamekar damel sareng React, perpustakaan JavaScript anu populer pikeun ngawangun antarmuka pangguna. Sacara tradisional, tugas ieu bakal ngalibetkeun kana dokuméntasi éksténsif sareng conto anu disayogikeun ku masarakat, khususna nalika ngurus komponén rumit atanapi manajemén nagara.
Kalawan ChatGPT, prosés ieu jadi streamlined. Pamekar ngan saukur tiasa ngajelaskeun fungsionalitas anu ditujukeun pikeun dilaksanakeun dina React, sareng ChatGPT nyayogikeun snippét kode anu relevan sareng siap dianggo. Ieu bisa rupa-rupa ti nyetel struktur komponén dasar pikeun fitur nu leuwih canggih kawas ngatur kaayaan kalawan hook atawa integrasi jeung API éksternal. Ku cara ngirangan waktos kanggo panalungtikan sareng trial-and-error, ChatGPT ningkatkeun efisiensi sareng ngagancangkeun pangwangunan proyék dina kontéks pamekaran wéb.
Tantangan dina Pemrograman Didorong AI
Nalika AI terus ngawangun deui bentang program, penting pisan pikeun mikawanoh watesan sareng tantangan anu datang sareng ngan ukur ngandelkeun AI pikeun tugas pemrograman. Tantangan ieu negeskeun kabutuhan pendekatan saimbang anu ngamangpaatkeun kakuatan AI bari ngaku watesanana.
- Kualitas Kode sareng Pangropéa: Kodeu AI-generate kadang bisa jadi verbose atawa teu episien, berpotensi ngakibatkeun tantangan pangropéa. Sanaos AI tiasa nyerat kode fungsional, mastikeun yén kode ieu patuh kana prakték pangsaéna pikeun kabaca, efisiensi, sareng pangropéa tetep janten tugas anu didorong ku manusa.
- Debugging sareng Penanganan Kasalahan: Sistem AI bisa ngahasilkeun kode gancang, tapi maranéhna teu salawasna unggul dina debugging atawa ngarti kasalahan nuanced dina kode aya. The subtleties debugging, utamana dina badag, sistem kompléks, mindeng merlukeun pamahaman nuanced manusa sarta pangalaman.
- Ngandelkeun Data Pelatihan: Éféktivitas AI dina programming téh sakitu legana gumantung kana kualitas sarta breadth data latihan na. Upami data palatihan teu aya conto bug, pola, atanapi skenario anu tangtu, kamampuan AI pikeun nanganan kaayaan ieu dikompromi.
- Etika jeung Kaamanan Masalah: Kalayan AI nyandak peran anu langkung menonjol dina coding, masalah etika sareng kaamanan timbul, khususna ngeunaan privasi data sareng poténsi bias dina kode anu dihasilkeun AI. Mastikeun pamakean etika sareng ngarengsekeun bias ieu penting pisan pikeun ngembangkeun tanggung jawab alat pamrograman anu didorong ku AI.
Balancing AI sareng Kaahlian Pemrograman Tradisional
Dina tim pamekar software hareup meureun model hibrid emerges. Manajer produk tiasa narjamahkeun syarat kana arahan pikeun generator kode AI. Pengawasan manusa masih diperyogikeun pikeun jaminan kualitas, tapi fokusna bakal ngalih tina nyerat sareng ngajaga kode ka verifikasi sareng nyetel kaluaran anu dibangkitkeun AI. Parobihan ieu nunjukkeun ngirangan tekenan kana prinsip pengkodean tradisional sapertos modularitas sareng abstraksi, sabab kode anu dibangkitkeun AI henteu kedah patuh kana standar pangropéa anu séntral manusa.
Dina jaman anyar ieu, peran insinyur sareng élmuwan komputer bakal robih sacara signifikan. Aranjeunna bakal berinteraksi sareng LLM, nyayogikeun data pelatihan sareng conto pikeun ngahontal tugas, ngagentos fokus tina coding rumit ka sacara strategis damel sareng modél AI.
Unit komputasi dasar bakal mindahkeun tina prosesor tradisional kana modél LLM anu masif, tos dilatih, nandaan pamitan tina prosés statik anu tiasa diprediksi ka agén AI adaptif anu dinamis.
Fokusna nyaéta transisi tina nyiptakeun sareng ngartos program pikeun ngabimbing modél AI, ngadefinisikeun deui peran élmuwan komputer sareng insinyur sareng ngawangun deui interaksi urang sareng téknologi.
Peryogikeun Wawasan Manusa dina Kode Dihasilkeun AI
Masa depan programming kirang ngeunaan coding sareng langkung seueur ngeunaan ngarahkeun intelijen anu bakal ngajalankeun dunya téknologi urang.
Kapercayaan yén pamrosésan basa alami ku AI tiasa ngagentos katepatan sareng pajeulitna notasi matematik formal sareng program tradisional, paling saé, prématur. Pergeseran ka AI dina pemrograman henteu ngaleungitkeun kabutuhan kaku sareng katepatan anu ngan ukur tiasa nyayogikeun pemrograman formal sareng kaahlian matematika.
Sumawona, tangtangan pikeun nguji kode anu dibangkitkeun AI pikeun masalah anu henteu acan direngsekeun sateuacanna tetep penting. Téhnik sapertos tés dumasar-properti ngabutuhkeun program pamahaman anu jero, kaahlian anu AI, dina kaayaan ayeuna, henteu tiasa niron atanapi ngagentos.
Kasimpulanana, bari AI janji bakal ngajadikeun otomatis loba aspék programming, unsur manusa tetep krusial, utamana di wewengkon merlukeun kreativitas, pajeulitna masalah-ngarengsekeun, sarta pangawasan etika.
