ChatGPT і кінець знайомого нам кодування

Що б він не робив, Г'юз виявив, що ChatGPT повернувся з тим, до чого він не був готовий: дуже хорошим кодом. Він не довго думав, що це означає для його улюбленої кар'єри, яка до цього часу забезпечувала йому не лише гарне життя та гарантію зайнятості, але й відчуття того, ким він є. "Я ніколи не думав, що мене замінять на іншій роботі, - каже Г'юз. "Я ніколи не думав, що мене замінять на моїй роботі, до появи ChatGPT, – каже він. "У мене була екзистенційна криза саме тоді і саме там. Багато знань, які я вважав особливими для себе, в які я вклав сім років, просто застаріли".

Рекомендуємо прочитати:

Скільки електроенергії споживає штучний інтелект?

Як заробити за допомогою штучного інтелекту

Як використовувати ChatGPT для різних цілей: 6 розширень для браузера

Кодування, як професія, довгий час вважалася притулком від невпинного розвитку технологій. Навіть тоді, коли нові гаджети витісняли інші професії, люди, які писали інструкції для машин, відчували себе недоторканними. Університети поспішали розширити свої програми з комп'ютерних наук. Політики, які намагалися підготувати робочу силу до майбутнього, дотримувалися одного непохитного принципу: Вчіться кодувати! Але в останні тижні за зачиненими дверима я чув, як багато програмістів зізнавалися у зростаючому занепокоєнні через раптову появу генеративного ШІ. Ті, хто займається автоматизацією, побоюються, що незабаром самі будуть автоматизовані. І якщо програмісти не в безпеці, то хто тоді?

Багато написано про те, як штучний інтелект наступає на білі комірці. Дослідники з OpenAI, які створили ChatGPT, нещодавно дослідили, наскільки великі мовні моделі можуть виконувати 19 000 завдань, що складають 1000 професій в економіці США. Їхній висновок: 19% працівників мають роботу, на якій щонайменше половину завдань може виконати штучний інтелект. Дослідники також відзначили дві закономірності серед найбільш вразливих професій: Вони вимагають більшої освіти і приносять більшу зарплату. "Ми не думали, що це буде так, – каже Ітан Моллік, професор менеджменту в Уортоні, який вивчає інновації. "Завжди вважалося, що штучний інтелект автоматизує небезпечні, брудні завдання, а не те, що ми хочемо робити".

Але один набір навичок "білих комірців", як показало дослідження, особливо схильний до ризику автоматизації: комп'ютерне програмування. У чому причина? Великі мовні моделі, на кшталт тієї, що лежить в основі ChatGPT, навчалися на величезних сховищах коду. Дослідники з Microsoft та її дочірньої компанії GitHub нещодавно розділили розробників програмного забезпечення на дві групи – одна з яких мала доступ до помічника з кодування зі штучним інтелектом, а інша – ні. Ті, кому допомагав штучний інтелект, змогли виконати завдання на 56% швидше, ніж ті, кому він не допомагав. "Це велика цифра, – каже Молік. Для порівняння, поява парової машини в середині 1800-х років підвищила продуктивність на великих фабриках лише на 15%.

Технологічні компанії кинулися впроваджувати генеративний ШІ, визнаючи його здатність прискорювати програмування. Amazon створила власного помічника для кодування зі штучним інтелектом CodeWhisperer і заохочує своїх інженерів використовувати його. Google також просить своїх розробників випробувати нові функції кодування в Bard, конкурента ChatGPT. Враховуючи поспіх технологічної індустрії у впровадженні ШІ, неважко уявити недалеке майбутнє, в якому нам знадобиться вдвічі менше інженерів, ніж сьогодні – або, зрештою, одна десята чи одна сота (Емад Мостак, генеральний директор Stability AI, навіть передбачив, що "через п'ять років не залишиться жодного програміста".). Добре це чи погано, але розвиток штучного інтелекту фактично знаменує собою кінець кодування в тому вигляді, в якому ми його знаємо.

Перш ніж ми зануримося в цей сценарій кінця світу, давайте на мить зупинимося і розглянемо оптимістичні варіанти. Можливо, як передбачають оптимістичні прогнози, попит на кодування буде достатнім для того, щоб використовувати як людей, так і штучний інтелект. Звичайно, поява трактора викинула багатьох фермерів з роботи. Але кодування не схоже на сільське господарство. "Існує лише стільки їжі, скільки можуть з'їсти 7 мільярдів людей, – каже Закарі Тейтлок, професор комп'ютерних наук у Вашингтонському університеті. "Але незрозуміло, чи є якийсь ліміт на кількість програмного забезпечення, яке людство хоче або потребує. Один із способів подумати про це полягає в тому, що протягом останніх 50 років ми масово недовиробляємо програмне забезпечення. Ми не задовольняли попит на програмне забезпечення". Іншими словами, штучний інтелект може допомогти людям писати код швидше, але нам все одно будуть потрібні люди, тому що нам потрібно стільки програмного забезпечення, скільки вони можуть створити, і так швидко, як вони можуть його створити. У найрайдужнішому прогнозі, всі підвищення продуктивності завдяки ШІ призведе до турбо-зростання попиту на програмне забезпечення, що зробить програмістів майбутнього ще більш затребуваними, ніж сьогодні.

Ще один аргумент оптимістів: Навіть якщо ШІ візьме на себе основну частину кодування, люди-кодувальники знайдуть нові способи зробити себе корисними, зосередившись на тому, чого ШІ не може зробити. Подумайте, що сталося з банківськими касирами після широкого розповсюдження банкоматів. Здавалося б, банкомати повинні були знищити цю професію, але, на диво, кількість банківських касирів навіть зросла з 1980 по 2010 рік. Чому? Тому що, як показав один аналіз, банківські касири стали менше схожі на касирів, а більше на продавців, які будують стосунки з клієнтами і продають їм додаткові послуги, такі як кредитні картки та позики. Так само Тейтлок бачить майбутнє для інженерів-програмістів, які будуть менше писати коду і більше перевіряти весь дешевий і потенційно небезпечний код, який генеруватимуть машини. "Можливо, вам не потрібно формально перевіряти віджет на вашому веб-сайті, – каже Татлок, – але ви, напевно, захочете формально перевірити код, який входить у ваш асистент водіння в автомобілі або керує інсуліновою помпою". Якщо сьогоднішні програмісти – це письменники, то їхні майбутні колеги будуть редакторами та фактчекерами.

Тож, можливо, в довгостроковій перспективі люди-кодувальники виживуть у якійсь новій, ще не визначеній ролі. Але навіть у найкращому випадку, визнають оптимісти, перехід буде болючим. "Буде так, що життя деяких людей перевернеться догори дригом, – каже Татлок. "Це відбувається з кожною технологічною зміною". Деякі програмісти неминуче будуть витіснені, оскільки не зможуть пристосуватися до нового способу роботи. А ті, хто здійснить перехід до майбутнього, керованого штучним інтелектом, знайдуть себе у виконанні завдань, які радикально відрізняються від тих, які вони виконують сьогодні.

Існує лише стільки їжі, скільки може з'їсти 7 мільярдів людей. Але незрозуміло, чи є якийсь ліміт на кількість програмного забезпечення, яке людство хоче або потребує.

Перше питання: у цій еволюційній битві за виживання, хто найкраще пристосується, а хто залишиться позаду? Інтуїтивно ви можете подумати, що досвідчені ветерани – ті, хто вже витрачає менше часу на кодування і більше на абстрактне, стратегічне мислення вищого порядку – будуть менш вразливими до ШІ, ніж ті, хто щойно закінчив коледж і має завдання писати фрагментарний код. Але дослідження GitHub показало, що саме менш досвідчені інженери отримали більше користі від використання ШІ. Нова технологія по суті зрівняла шанси новачків і ветеранів. У світі, де досвід має менше значення, старші інженери можуть виявитися тими, хто програє, оскільки вони не зможуть виправдати свої астрономічні зарплати.

Існує також питання якості роботи. Оптимісти припускають, що ШІ дозволить нам передати ботам багато нудної, повторюваної роботи, а нам зосередитися на більш інтелектуальній роботі. Але що, як станеться навпаки, і ШІ візьме на себе всю найцікавішу роботу? Без жодної неповаги до моїх колег з дослідницького відділу, які виконують життєво важливу роботу, але я письменник, тому що я люблю писати; я не хочу, щоб моя робота перетворилася на перевірку фактів про галюциногенні та схильні до помилок тенденції ChatGPT. Що викликає занепокоєння в генеративному ШІ, так це його здатність виконувати висококваліфіковані завдання, які найбільше подобаються людям. "Я дуже люблю програмувати, –  каже Г'юз, розробник програмного забезпечення. "Я відчуваю, що я один з небагатьох людей, які можуть з упевненістю сказати, що займаються саме тією справою, якою хочуть. Ось чому страшно бачити, що вона під загрозою".

Але найбільшим недоліком сценарію "все буде добре" є те, що визнають самі оптимісти: він ґрунтується на припущенні, що генеративний ШІ продовжуватиме слугувати доповненням до людської праці, а не повною її заміною. Коли з'явилися банкомати, банківські касири змогли пристосуватися, оскільки все ще існували речі, які вони могли робити краще, ніж машини. Але поверніться на кілька десятиліть назад, і ви побачите технологію, яка знищила те, що було однією з найпоширеніших робіт для молодих жінок: механічне перемикання телефонів. Здійснити дзвінок на телефонний апарат було набагато швидше і простіше, ніж спілкуватися з людиною-оператором на комутаторі. Багато операторів-переселенців взагалі перестали працювати, а якщо продовжували працювати, то на низькооплачуваних посадах. Їхня доля змушує замислитися над питанням: У який момент ШІ стає настільки вправним у кодуванні, що людині-програмісту не залишається нічого робити?

Питання про це підкреслює одну з найбільш кричущих проблем досліджень у сфері ШІ: Занадто багато з них зосереджені на заміні людської праці, а не на розширенні її можливостей. Чому ми спрямовуємо наші найкращі та найяскравіші уми на те, щоб змусити машини робити те, що вже вміють робити люди, замість того, щоб розробляти технології, які допоможуть їм робити щось абсолютно нове? "Це сумне використання інновацій", – каже Катя Клінова, керівник напрямку ШІ, праці та економіки в некомерційній організації "Партнерство з питань штучного інтелекту". Вона зазначає, що у світі існує безліч гострих проблем, які потребують вирішення, наприклад, нагальна потреба у більшій кількості джерел чистої енергії. Питання, яке ми повинні ставити про ШІ, полягає не в тому, наскільки добре він може виконувати існуючі людські завдання і скільки грошей автоматизація заощадить бізнесу, а в тому, чи робить ця технологія те, що ми, як суспільство, хотіли б, щоб вона робила.

Тим часом на індивідуальному рівні найкраще, що можуть зробити програмісти, – це вивчити нову технологію і зосередитися на тому, щоб стати кращими в тому, чого не вміє штучний інтелект. "Я дійсно вважаю, що кожен повинен якомога більше працювати з ChatGPT, щоб зрозуміти, що він вміє, а що ні, – каже Молік. "Ключовим моментом є думка про те, як ви працюєте з системою. Це модель кентавра: Як я можу отримати більше роботи, будучи наполовину людиною, наполовину конем? Найкраща порада, яку я можу дати, - це розглянути пакет завдань, які стоять перед вами, і запитати: "Як я можу досягти успіху в тих завданнях, які з меншою ймовірністю можуть бути замінені машиною?".

Молік додає, що він спостерігав, як люди пробували ChatGPT протягом хвилини, були вражені його можливостями, а потім йшли далі, втішені своєю перевагою над штучним інтелектом. Але він вважає, що це небезпечно недалекоглядно, враховуючи, як швидко вдосконалюється технологія. Наприклад, коли ChatGPT, що працює на базі 3.5 моделі GPT, складав іспит на адвоката, він отримав результат у 10-му процентилі. Але менш ніж через рік, коли GPT 4 складав іспит, він показав результат у 90-му процентилі. "Припущення, що це найкращий результат, видається мені ризикованим", – каже Молік.

Г'юз бачив таку ж реакцію своїх колег-кодерів, які ховали голову в пісок. Після того, як ChatGPT впорався з його завданням з хрестиками-нуликами, він боявся дивитися на свій телефон, боячись побачити черговий заголовок про можливості інструменту, подібні до людських. Тоді, як акт катарсису, він написав довгий пост у своєму блозі на Medium – покроковий найгірший сценарій того, як, на його думку, ШІ може замінити програмістів у наступному десятилітті. Реакція була промовистою: Розробники засипали розділ коментарів пристрасною критикою, деякі з них були настільки агресивними і токсичними, що Г'юз був змушений їх видалити. Допис за дописом вони перераховували всі способи, за допомогою яких, на їхню думку, вони все ще були кращими програмістами, ніж ChatGPT. "Ви дійсно поганий розробник програмного забезпечення, якщо не розумієте кількість обмежень ШІ", – кипів один з них. Вони були впевнені, що штучний інтелект ще не скоро замінить те, що вони привносять у роботу.

Читаючи коментарі, я зловив себе на думці, що критики не розуміють суті. ШІ все ще перебуває в зародковому стані. Це означає, що, як і у випадку з новонародженою людиною, ми повинні почати думати про те, як він вплине на наше життя і засоби до існування вже зараз, до того, як його потреби випередять нашу здатність встигати за ним. На даний момент у нас ще є час, щоб сформувати майбутнє, якого ми насправді хочемо. Рано чи пізно може настати день, коли ми вже не зможемо цього зробити.