Sekite ZDNET: Pridėkite mus kaip pageidaujamą šaltinį „Google“.
Pagrindiniai ZDNET pasiūlymai
- AI Dev, DeepLearning.ai AI konferencija, debiutavo Niujorke.
- Renginyje susėdome su Andrew Ng pasikalbėti apie AI ir kūrėjus.
- Ng rekomenduoja visiems išmokti koduoti.
Penktadienį Niujorke įvyko antrasis kasmetinis „AI Dev“ – aukščiausiojo lygio susitikimas, skirtas dirbtiniam intelektui ir programinei įrangai, kurį rengia Andrew Ng's DeepLearning.ai. Keliose grupėse ir interviu su ZDNET „Google Brain“ įkūrėjas turėjo patarimų apie šios srities ateitį.
AI greitai tapo patikimu kodavimo asistentu daugeliui kūrėjų – tiek daug, kad daugeliui kyla klausimas apie visos profesijos ateitį. Pradinio lygio kodavimo darbų mažėja neseniai baigusiems absolventams, nes komandos perkelia jaunesnes užduotis dirbtinio intelekto padėjėjams; tuo pat metu ekspertai nurodo tikrus šių įrankių ribotumus kaip įrodymą, kad inžinieriai iš tikrųjų niekada nepasens.
Taip pat: Kodėl AI kodavimo įrankiai, tokie kaip „Cursor“ ir „Replit“, yra pasmerkti – ir kas bus toliau
Štai ką Ng turėjo pasakyti apie tai, kaip orientuotis šioje neaiškioje ateityje, kodėl visi turėtų išmokti koduoti ir kaip iš tikrųjų turėtų būti valdymas.
Kodavimas vis dar yra svarbus – tarsi
„Kadangi AI kodavimas labai nuleido įėjimo kartelę, tikiuosi, galėsime paskatinti visus mokytis koduoti – ne tik programinės įrangos inžinierius“, – savo pagrindiniame pranešime sakė Ng.
Kaip dirbtinis intelektas paveiks darbo vietas ir darbo ateitį, vis dar neaišku. Nepaisant to, Ng per interviu ZDNET sakė, kad, jo manymu, visi turėtų žinoti pagrindus, kaip naudoti dirbtinį intelektą koduojant, o tai prilygsta „šiek tiek matematikos“ išmanymui – vis dar sudėtingas įgūdis, bet apskritai taikomas daugeliui profesijų, kad ir ko jums prireiktų.
„Vienas iš svarbiausių ateities įgūdžių – gebėjimas kompiuteriui tiksliai pasakyti, ką tu nori, kad jis tau padarytų“, – sakė jis ir pažymėjo, kad kiekvienas turėtų mokėti pakankamai kalbėti kompiuterio kalba, nereikėtų pačiam rašyti kodo. „Sintaksė, mūsų naudojami slapti užkeikimai – tai mažiau svarbu.
Taip pat: „OpenAI“ išbandė GPT-5, Claude'ą ir Gemini atliekant realias užduotis – rezultatai nustebino
Jis pridūrė, kad nori priimti vibekodininkus kaip bendruomenės narius, net jei jie patys techniškai nėra kūrėjai. Tačiau jis taip pat nesitiki, kad bus lengva. Nepaisant to, kad „labai akivaizdu, kad kodas turėtų būti rašomas su AI padėjėjais“, Ng pripažino, kad vibracinis kodavimas, kurį jis mieliau vadina „AI kodavimu“, jį „protiškai išsekina“.
Tapimas generalistais
Savo pagrindiniame pranešime Ng pažymėjo, kad, kadangi dirbtinis intelektas programinės įrangos kūrimas tapo toks greitas, produktų valdymas, o ne prototipų kūrimas, yra naujas lėtėjimo taškas naujų produktų paleidimui. Norėdamas išlaikyti tempą, kurį leidžia dirbtinis intelektas, jis rekomendavo inžinieriams išmokti tam tikrų produktų valdymo įgūdžių, kad galėtų apeiti šį kioską.
„Inžinieriai, kurie išmoksta dirbti su gaminiais, gali būti vieninga komanda“, – sakė jis.
Taip pat: ką Billas Gatesas iš tikrųjų pasakė apie AI, pakeičiantį kodavimo darbus
Ta tema, kad visi profesionalai – ne tik kūrėjai – tapo generalistais, kartojosi viso viršūnių susitikimo metu. Vystymosi dirbtinio intelekto amžiuje grupėje Fabianas Hedinas, kodavimo platformos „Lovable“ – vienos iš naujausių „a16z“ sąraše atsiliekančių startuolių – techninis vadovas, pažymėjo, kad vibekodavimas gali padėti žmonėms, turintiems gilių žinių ne programinės įrangos temoje, naudojant kodavimo įgūdžius „kartoti daug greičiau nei anksčiau“. Moderatorius Laurence'as Moroney, „Arm“ dirbtinio intelekto direktorius, teigė, kad tai gali kuo geriau išnaudoti kitu atveju apleistą ekspertą ir pakeisti nišinių įgūdžių funkcionavimą darbo vietoje.
Naujas iššūkis kūrėjams, per komisiją sakė Ng, bus sugalvoti, ko jie nori. Hedinas sutiko ir pridūrė, kad jei dirbtinis intelektas ateityje atliks kodavimą, kūrėjai, kurdami produktą ar įrankį, turėtų sutelkti dėmesį į savo intuiciją.
„Dalykas, dėl kurio dirbtinis intelektas bus prasčiausias, yra suprasti žmones“, – sakė jis.
Kodėl CS laipsniai neaptarnauja studentų
Kodavimo realybė dirbtinio intelekto amžiuje pradėjo smogti baigusiesiems, sunkiai ieškantiems darbo. Kompiuterių mokslai, kurie kažkada buvo laikomi patikima specialybe, garantuojančia pelningą karjerą, nuvilia studentus, ZDNET sakė Ng.
Jis paminėjo, kad per COVID-19 pandemiją technologijų įmonės tęsėsi ir galiausiai pasikeitė, kaip pagrindinę priežastį, dėl kurios sunku rasti pradinio lygio kodavimo darbus. Be to, tai yra klausimas, ar absolventai turi tinkamus kodavimo įgūdžius.
„AI pakeitė kodo rašymo būdą, tačiau atvirai kalbant, daugelis universitetų lėtai pritaikė mokymo programą“, – sakė jis. „Taigi, jei universitetas nuo 2022 m. reikšmingai nepakeitė savo studijų programų, šiandien jis neruošia baigčių rinkos darbams“.
Taip pat: AI sukels „darbų chaosą“ per ateinančius kelerius metus, sako Gartner – ką tai reiškia
Ng teigė, kad mano, kad universitetai suteikia CS laipsnius nemokant tų studentų optimizuoti darbo su AI padėjėjais, yra „netinkama praktika“.
„Iš tikrųjų jaučiuosi blogai, kad šiandien vis dar yra kompiuterių mokslų bakalauro laipsnį įgijusių žmonių, kurie nėra iškvietę nė vieno API iškvietimo į vieną AI modelį“, – sakė jis. Jo nuomone, CS laipsnių perorientavimas į tą tikrovę panaikins atotrūkį tarp nepakankamai pasiruošusių absolventų ir AI patyrusių programuotojų poreikio. „Mes negalime rasti pakankamai naujų koledžo absolventų, kurie išmano tuos įgūdžius“, – sakė Ng, susirūpinimą jis taip pat pažymėjo anksčiau šį rudenį savo X įraše.
Visuomenės baimė AI
Savo pagrindiniame pranešime Ng pripažino, kad „AI dar neužkariavo Amerikos širdžių ir protų“, turėdamas omenyje dažnai sklindamą visuomenės suvokimą, kuo AI gali tapti blogiausiu atveju. Keletas komisijos narių paragino šimtus kūrėjų auditorijoje pakeisti šį suvokimą.
„Jūs turite šią unikalią įžvalgą apie tai, kas nėra AI“, – sakė „Equal AI“ prezidentė ir generalinė direktorė Miriam Vogel. Ji paragino kūrėjus neignoruoti žmonių baimių dėl technologijų, bet aktyviai dalyvauti kuriant dirbtinio intelekto raštingumą ir pridūrė, kad „mes žlugsime“, jei nuotaikos nepagerės.
Ng mano, kad iki šiol trečiosios šalys tyčia pasėjo AI baimę.
„Manau, kad didelę AI baimę lėmė keletas įmonių, kurios vykdė beveik, atvirai kalbant, viešųjų ryšių kampanijas, siekdamos priversti žmones bijoti dirbtinio intelekto, dažnai dėl lobizmo“, – sakė jis per mūsų interviu ZDNET. „Manau, kad tai padarė daug žalos AI sričiai ir Amerikos vadovybei kūrėjams.
Paklaustas, kaip kūrėjai gali tai paveikti, jis pasakė, kad nori, kad jie įsitrauktų į atvirą pokalbį apie tai, kas veikia, o kas ne. „Jei visuomenė tai geriau supras, mes visi galime padaryti racionalesnes išvadas apie technologijas“, – sakė jis.
Daugelis šių baimių kyla dėl AGI, šiek tiek blogai apibrėžto žmogaus lygio intelekto atitikmens, į kurį OpenAI ir Microsoft, be kitų laboratorijų, vis intensyviau kreipiasi. Ng jau seniai tvirtino, kad šios prognozės yra pernelyg išpūstos.
„Jei pažvelgsite į neįtikėtinai netvarkingus treniruočių receptus, kurie naudojami lavinant šiuos AI modelius, tai jokiu būdu nėra AGI – jei AGI turite omenyje bet kokią intelektualią užduotį, kurią atlieka žmogus“, – ZDNET sakė Ng. „Tiek daug tų žinių vis dar, atvirai kalbant, yra sukurta šiose sistemose su labai protingais žmonėmis ir daugybe duomenų.
Sauga ir valdymas
Grupės pokalbyje Ng pripažino, kad visuomenė iš tikrųjų nežino, ką daro AI laboratorijos, o tai gali sukelti paniką, tačiau paragino žmones „neimti raudonųjų komandų pratybų ir nepaversti to žiniasklaidos sensacija“. Ng pridūrė, kad jis mažiau pasisako už Anthropic saugos ir valdymo prekės ženklą, kuris, jo nuomone, šiek tiek riboja. Užuot stabdęs valdymo pastangas, jis pabrėžė, kad „smėlio dėžės“ aplinka „garantuojama saugi“ yra kelias link atsakingo DI, kuris netrukdo greičiui.
Vogelis valdymą apibrėžė kaip „principų skaidymą į veiksmingas darbo eigas“, o ne biurokratijos kūrimą. Jai rūpėjo ne tokie hiperskaleriai kaip OpenAI ir Meta, o mažesnės AI įmonės, kurios veržiasi į priekį, kol dar nesukūrė jokios valdymo struktūros.
Reguliuojantis AI
„Negalite vadovauti dirbtinio intelekto srityje priimdami reglamentus“, – sakė Ng per komisiją, kalbėdamas apie ES požiūrį į dirbtinio intelekto įstatymą. Jis pripažino Trumpo administracijos AI veiksmų planą, paskelbtą praėjusią vasarą, už tai, kad federaliniai reglamentai nebuvo laisvi.
Daugelis AI ekspertų yra sunerimę dėl JAV AI reguliavimo trūkumo. Kai kurie mano, kad federalinės vyriausybės nesugebėjimas reguliuoti socialinės žiniasklaidos platformų, kai jos išplito, yra pavyzdys, kas gali nutikti, jei AI ir toliau viršys teisės aktus. Ng pasakė ZDNET, kad mano, kad tai klaidingas lygiavertiškumas.
Taip pat: 8 būdai, kaip atsakingai dirbtinį intelektą paversti jūsų įmonės DNR dalimi
„Matau kur kas daugiau blogų reguliavimo pasiūlymų nei gerų“, – interviu sakė Ng ir pridūrė, kad geros dirbtinio intelekto politikos pavyzdžiais laiko nesąmoningą gilaus padirbinėjimo draudimą ir FTC veiksmus prieš įmones, kurios naudoja dirbtinį intelektą „apgaulingam ar nesąžiningam elgesiui“.
Paklaustas, ar yra kokių nors kitų reglamentų, kuriuos jis priimtų federaliniu lygiu, jis atsakė, kad nori didesnių skaidrumo reikalavimų didelėms AI įmonėms.
“Kai su socialine žiniasklaida atsitiko daug blogų dalykų, nė vienas iš mūsų apie tai nežinojo. Net verslo atstovai iš tikrųjų apie tai nežinojo”, – ZDNET sakė Ng. „Jei turime reglamentus, pagal kuriuos reikalaujama, kad didžiausios įmonės – tik didelės, taigi neužkrautume nepagrįstos reikalavimų laikymosi naštos mažoms pradedančioms įmonėms – bet jei reikalautume tam tikro skaidrumo iš įmonių, turinčių labai daug vartotojų, tai galėtų mums duoti geresnius signalus, kad pastebėtume tikrąsias problemas, o ne tikėtume, kad bus informatorius.
