ChatGPT и конец знакомого нам кодирования

Когда в ноябре мир увидел ChatGPT, большинство из нас удивлялись его способности писать рэп-тексты, сопроводительные письма и школьные эссе по английскому языку. Но Адам Хьюз, разработчик программного обеспечения, был заинтригован способностями искусственного интеллекта к написанию кода, о которых так много говорили. Поэтому он зарегистрировался и попросил ChatGPT запрограммировать модифицированную игру в крестики-нолики, предоставив ей странные правила, чтобы бот не мог просто скопировать код, который уже написал другой человек. Затем он задал боту вопросы по кодированию, которые задают кандидатам на собеседовании.

Что бы он ни делал, Хьюз обнаружил, что ChatGPT вернулся с тем, к чему он не был готов: очень хорошим кодом. Он не долго думал, что это означает для его любимой карьеры, которая до сих пор обеспечивала ему не только хорошую жизнь и гарантию занятости, но и ощущение того, кто он есть. "Я никогда не думал, что меня заменят на другой работе, - говорит Хьюз. "Я никогда не думал, что меня заменят на моей работе, до появления ChatGPT, - говорит он. "У меня был экзистенциальный кризис именно тогда и именно там. Многие знания, которые я считал особенными для себя, в которые я вложил семь лет, просто устарели".

Рекомендуем прочитать:

Технология Hyena до 100 раз эффективнее GPT-4

К 2030 году ИИ может принести $14 триллионов: какие акции нужно покупать уже сейчас

Как использовать ChatGPT для обучения?

Кодирование, как профессия, долгое время считалось убежищем от непрерывного развития технологий. Даже тогда, когда новые гаджеты вытесняли другие профессии, люди, которые писали инструкции для машин, чувствовали себя неприкосновенными. Университеты спешили расширить свои программы по компьютерным наукам. Политики, пытавшиеся подготовить рабочую силу к будущему, придерживались одного непоколебимого принципа: Учитесь кодировать! Но в последние недели за закрытыми дверями я слышал, как многие программисты признавались в растущем беспокойстве из-за внезапного появления генеративного ИИ. Те, кто занимается автоматизацией, опасаются, что вскоре сами будут автоматизированы. И если программисты не в безопасности, то кто тогда?

Много написано о том, как искусственный интеллект наступает на белые воротнички. Исследователи из OpenAI, которые создали ChatGPT, недавно исследовали, насколько большие языковые модели могут выполнять 19 000 задач, составляющих 1000 профессий в экономике США. Их вывод: 19% работников имеют работу, на которой по меньшей мере половину задач может выполнить искусственный интеллект. Исследователи также отметили две закономерности среди наиболее уязвимых профессий: Они требуют большего образования и приносят большую зарплату. "Мы не думали, что это будет так, - говорит Итан Моллик, профессор менеджмента в Уортоне, изучающий инновации. "Всегда считалось, что искусственный интеллект автоматизирует опасные, грязные задачи, а не то, что мы хотим делать".

Но один набор навыков "белых воротничков", как показало исследование, особенно подвержен риску автоматизации: компьютерное программирование. В чем причина? Большие языковые модели, вроде той, что лежит в основе ChatGPT, обучались на огромных хранилищах кода. Исследователи из Microsoft и ее дочерней компании GitHub недавно разделили разработчиков программного обеспечения на две группы - одна из которых имела доступ к помощнику по кодированию с искусственным интеллектом, а другая - нет. Те, кому помогал искусственный интеллект, смогли выполнить задание на 56% быстрее, чем те, кому он не помогал. "Это большая цифра, - говорит Молик. Для сравнения, появление паровой машины в середине 1800-х годов повысило производительность на крупных фабриках всего на 15%.

Технологические компании бросились внедрять генеративный ИИ, признавая его способность ускорять программирование. Amazon создала собственного помощника для кодирования с искусственным интеллектом CodeWhisperer и поощряет своих инженеров использовать его. Google также просит своих разработчиков опробовать новые функции кодирования в Bard, конкуренте ChatGPT. Учитывая спешку технологической индустрии во внедрении ИИ, несложно представить недалекое будущее, в котором нам понадобится вдвое меньше инженеров, чем сегодня - или, в конце концов, одна десятая или одна сотая (Эмад Мостак, генеральный директор Stability AI, даже предсказал, что "через пять лет не останется ни одного программиста"). Хорошо это или плохо, но развитие искусственного интеллекта фактически знаменует собой конец кодирования в том виде, в котором мы его знаем.

Прежде чем мы погрузимся в этот сценарий конца света, давайте на мгновение остановимся и рассмотрим оптимистические варианты. Возможно, как предсказывают оптимистические прогнозы, спрос на кодирование будет достаточным для того, чтобы использовать как людей, так и искусственный интеллект. Конечно, появление трактора выбросило многих фермеров с работы. Но кодирование не похоже на сельское хозяйство. "Существует лишь столько еды, сколько могут съесть 7 миллиардов людей, – говорит Закари Тейтлок, профессор компьютерных наук в Вашингтонском университете. "Но непонятно, есть ли какой-то лимит на количество программного обеспечения, которое человечество хочет или нуждается. Один из способов подумать об этом заключается в том, что в течение последних 50 лет мы массово недопроизводим программное обеспечение. Мы не удовлетворяли спрос на программное обеспечение". Другими словами, искусственный интеллект может помочь людям писать код быстрее, но нам все равно будут нужны люди, потому что нам нужно столько программного обеспечения, сколько они могут создать, и так быстро, как они могут его создать. В самом радужном прогнозе, все повышение производительности благодаря ИИ приведет к турбо-росту спроса на программное обеспечение, что сделает программистов будущего еще более востребованными, чем сегодня.

Еще один аргумент оптимистов: Даже если ИИ возьмет на себя основную часть кодирования, люди-кодировщики найдут новые способы сделать себя полезными, сосредоточившись на том, чего ИИ не может сделать. Подумайте, что произошло с банковскими кассирами после широкого распространения банкоматов. Казалось бы, банкоматы должны были уничтожить эту профессию, но, на удивление, количество банковских кассиров даже выросло с 1980 по 2010 год. Почему? Потому что, как показал один анализ, банковские кассиры стали меньше похожи на кассиров, а больше на продавцов, которые строят отношения с клиентами и продают им дополнительные услуги, такие как кредитные карты и займы. Также Тейтлок видит будущее для инженеров-программистов, которые будут меньше писать кода и больше проверять весь дешевый и потенциально опасный код, который будут генерировать машины. "Возможно, вам не нужно формально проверять виджет на вашем веб-сайте, – говорит Татлок, – но вы наверняка захотите формально проверить код, который входит в ваш ассистент вождения в автомобиле или управляет инсулиновой помпой". Если сегодняшние программисты - это писатели, то их будущие коллеги будут редакторами и фактчекерами.

Поэтому, возможно, в долгосрочной перспективе люди-кодировщики выживут в какой-то новой, еще не определенной роли. Но даже в лучшем случае, признают оптимисты, переход будет болезненным. "Будет так, что жизнь некоторых людей перевернется вверх дном, - говорит Татлок. "Это происходит с каждым технологическим изменением". Некоторые программисты неизбежно будут вытеснены, поскольку не смогут приспособиться к новому способу работы. А те, кто осуществит переход к будущему, управляемому искусственным интеллектом, найдут себя в выполнении задач, которые радикально отличаются от тех, которые они выполняют сегодня.

Существует только столько еды, сколько может съесть 7 миллиардов человек. Но непонятно, есть ли какой-то лимит на количество программного обеспечения, которое человечество хочет или нуждается.

Первый вопрос: в этой эволюционной битве за выживание, кто лучше всего приспособится, а кто останется позади? Интуитивно вы можете подумать, что опытные ветераны – те, кто уже тратит меньше времени на кодирование и больше на абстрактное, стратегическое мышление высшего порядка – будут менее уязвимыми к ИИ, чем те, кто только что закончил колледж и имеет задачу писать фрагментарный код. Но исследование GitHub показало, что именно менее опытные инженеры получили больше пользы от использования ИИ. Новая технология по сути уравняла шансы новичков и ветеранов. В мире, где опыт имеет меньшее значение, старшие инженеры могут оказаться проигравшими, поскольку они не смогут оправдать свои астрономические зарплаты.

Существует также вопрос качества работы. Оптимисты предполагают, что ИИ позволит нам передать ботам много скучной, повторяющейся работы, а нам сосредоточиться на более интеллектуальной работе. Но что, если произойдет наоборот, и ИИ возьмет на себя всю самую интересную работу? Без всякого неуважения к моим коллегам из исследовательского отдела, которые выполняют жизненно важную работу, но я писатель, потому что я люблю писать; я не хочу, чтобы моя работа превратилась в проверку фактов о галлюциногенных и склонных к ошибкам тенденциях ChatGPT. Что вызывает беспокойство в генеративном ИИ, так это его способность выполнять высококвалифицированные задачи, которые больше всего нравятся людям. "Я очень люблю программировать, – говорит Хьюз, разработчик программного обеспечения. "Я чувствую, что я один из немногих людей, которые могут с уверенностью сказать, что занимаются именно тем делом, которым хотят. Вот почему страшно видеть, что оно под угрозой".

Но самым большим недостатком сценария "все будет хорошо" является то, что признают сами оптимисты: он основывается на предположении, что генеративный ИИ будет продолжать служить дополнением к человеческому труду, а не полной его заменой. Когда появились банкоматы, банковские кассиры смогли приспособиться, поскольку все еще существовали вещи, которые они могли делать лучше, чем машины. Но вернитесь на несколько десятилетий назад, и вы увидите технологию, которая уничтожила то, что было одной из самых распространенных работ для молодых женщин: механическое переключение телефонов. Позвонить на телефонный аппарат было намного быстрее и проще, чем общаться с человеком-оператором на коммутаторе. Многие операторы-переселенцы вообще перестали работать, а если продолжали работать, то на низкооплачиваемых должностях. Их судьба заставляет задуматься над вопросом: В какой момент ИИ становится настолько искусным в кодировании, что человеку-программисту не остается ничего делать?

Вопрос об этом подчеркивает одну из самых вопиющих проблем исследований в сфере ИИ: Слишком многие из них сосредоточены на замене человеческого труда, а не на расширении его возможностей. Почему мы направляем наши лучшие и самые яркие умы на то, чтобы заставить машины делать то, что уже умеют делать люди, вместо того, чтобы разрабатывать технологии, которые помогут им делать что-то совершенно новое? "Это печальное использование инноваций", – говорит Катя Клинова, руководитель направления ИИ, труда и экономики в некоммерческой организации "Партнерство по вопросам искусственного интеллекта". Она отмечает, что в мире существует множество острых проблем, требующих решения, например, насущная потребность в большем количестве источников чистой энергии. Вопрос, который мы должны задавать об ИИ, заключается не в том, насколько хорошо он может выполнять существующие человеческие задачи и сколько денег автоматизация сэкономит бизнесу, а в том, делает ли эта технология то, что мы, как общество, хотели бы, чтобы она делала.

Между тем на индивидуальном уровне лучшее, что могут сделать программисты, – это изучить новую технологию и сосредоточиться на том, чтобы стать лучшими в том, чего не умеет искусственный интеллект. "Я действительно считаю, что каждый должен как можно больше работать с ChatGPT, чтобы понять, что он умеет, а что нет, – говорит Молик. "Ключевым моментом является мысль о том, как вы работаете с системой. Это модель кентавра: Как я могу получить больше работы, будучи наполовину человеком, наполовину лошадью? Лучший совет, который я могу дать, – это рассмотреть пакет задач, которые стоят перед вами, и спросить: "Как я могу преуспеть в тех задачах, которые с меньшей вероятностью могут быть заменены машиной?".

Молик добавляет, что он наблюдал, как люди пробовали ChatGPT в течение минуты, были поражены его возможностями, а затем шли дальше, утешенные своим превосходством над искусственным интеллектом. Но он считает, что это опасно недальновидно, учитывая, как быстро совершенствуется технология. Например, когда ChatGPT, работающий на базе 3.5 модели GPT, сдавал экзамен на адвоката, он получил результат в 10-м процентиле. Но менее чем через год, когда GPT 4 сдавал экзамен, он показал результат в 90-м процентиле. "Предположение, что это лучший результат, кажется мне рискованным", – говорит Молик.

Хьюз видел такую же реакцию своих коллег-кодеров, которые прятали голову в песок. После того, как ChatGPT справился с его задачей с крестиками-ноликами, он боялся смотреть на свой телефон, боясь увидеть очередной заголовок о возможностях инструмента, подобных человеческим. Тогда, как акт катарсиса, он написал длинный пост в своем блоге на Medium - пошаговый худший сценарий того, как, по его мнению, ИИ может заменить программистов в следующем десятилетии. Реакция была красноречивой: Разработчики засыпали раздел комментариев страстной критикой, некоторые из них были настолько агрессивными и токсичными, что Хьюз был вынужден их удалить. Сообщение за сообщением они перечисляли все способы, с помощью которых, по их мнению, они все еще были лучшими программистами, чем ChatGPT. "Вы действительно плохой разработчик программного обеспечения, если не понимаете количество ограничений ИИ", - кипел один из них. Они были уверены, что искусственный интеллект еще не скоро заменит то, что они привносят в работу.

Читая комментарии, я поймал себя на мысли, что критики не понимают сути. ИИ все еще находится в зачаточном состоянии. Это означает, что, как и в случае с новорожденным человеком, мы должны начать думать о том, как он повлияет на нашу жизнь и средства к существованию уже сейчас, до того, как его потребности опередят нашу способность успевать за ним. На данный момент у нас еще есть время, чтобы сформировать будущее, которого мы на самом деле хотим. Рано или поздно может наступить день, когда мы уже не сможем этого сделать.