Развитие искусственного интеллекта приводит к тому, что многие профессии может заменить автоматизация. Программисты – следующая профессия, на которую повлияет искусственный интеллект.
ChatGPT — это передовая языковая модель. Он генерирует тексты на любые темы, отвечать на вопросы, проводить диалоги, переводить тексты с одного языка на другой. Но сможет ли ChatGPT заменить программистов? Этот вопрос вызывает интерес людей из сферы IT.
Что сейчас умеет GPT?
Созданный в 2020 году компанией OpenAI, ChatGPT – наиболее перспективный искусственный интеллект для различных областей. Его обучение происходит на огромном корпусе текстов, и позволяет модели «понимать» язык и использовать его для задач.
Например, интеллектуальный агент может генерировать статьи, а также тексты для рекламных материалов, описания товаров, ответы на вопросы пользователей, переводить тексты и др. ИИ способен совершенствовать свои навыки в общении с людьми и на основе этого улучшать свою работу. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации работы.
Проблема знания платформ
Несмотря на все возможности, ИИ сталкивается с проблемой знания платформ, которая может стать серьезным ограничением для его использования.
Проблема заключается в том, что ChatGPT не всегда обладает достаточным знанием о конкретных платформах и приложениях. Например, если вы попросите ИИ создать программу для управления складом, то он, скорее всего, не сможет выполнить это задание. Он обладает достаточным знанием о конкретной платформе и о том, как она работает.
Основные аргументы почему нейросети не заменят программистов
Нейросеть не понимает контекст
Нейросеть не всегда может понимать контекст, поэтому может привести к некорректным или неправильным результатам.
Контекст — это важная часть в обработке естественного языка. Он включает в себя знания об окружающем мире, общую логику, место в предложении. Нейросети могут обрабатывать тексты и генерировать ответы на основе обучения на большом количестве данных. Но они не могут понимать контекст в том же смысле, как это делают люди.
Как пример, рассмотрим следующую ситуацию: «Я купил книгу, но она мне не понравилась». Человек, читающий эту фразу, понимает, что «она» относится к книге, которая не понравилась. Нейросеть может понимать это по-разному, так как она не может воспринимать контекст и понятие «она». Это может привести к неправильному ответу или генерации текста.
Кроме того, нейросеть может не понимать сарказма, иронии и других фигур речи, которые используются в общении между людьми.
Нейросеть не способна к самопроверке
Один из главных недостатков нейросетей — это их невозможность обнаружить собственные ошибки. Например, если нейросеть была обучена на неверных данных, она может производить неправильные ответы, но не сможет определить, что что-то не так. Это может привести к последствиям, особенно, когда нейросеть используется в медицине или автономном управлении.
Нейросеть может не способна определить, какие данные ей нужны для реализации задачи. Например, если нейросеть была обучена на небольшом количестве данных, она может не иметь достаточного опыта, чтобы распознать новые образцы.
В то же время, человек может оценить свою работу и определить ошибки, на основе своего опыта. Он может улучшить свои навыки и исправить свои ошибки, чтобы стать более компетентным в своей области.
Человек может учитывать различные факторы, которые могут повлиять на результат. Например, он может учитывать контекст, знания о предметной области. Нейросеть не может учитывать все эти факторы, и может привести к неправильным выводам.
Не умеет поддерживать и развивать продукт
Если нейросеть была обучена на определенных данных, то она не сможет улучшить свою работу на основе новых данных, которые могут появиться в будущем. Это означает, что она не может поддерживать и развивать продукт на протяжении его жизненного цикла.
ИИ не может адаптироваться к новым условиям, которые могут возникнуть в будущем. Например, если нейросеть была обучена для выполнения определенной задачи в определенных условиях, она может не справиться с этой задачей в новых условиях.
В отличие от нейросетей, люди могут адаптироваться к новым условиям и учиться на основе новых данных. Они могут постоянно улучшать свою работу и совершенствовать свои навыки на основе новых знаний и опыта.
Не создаст уникальный продукт
При разработке уникального продукта необходимо учитывать потребности, конкурентов на рынке, новые технологии и др. Нейросеть не способна учитывать все эти факторы. Кроме того, она использует данные, которые уже были доступны во время ее обучения. Это означает, что нейросеть может создавать продукты похожие на существующие, но она не может создавать уникальные.
Нейросеть — это помощник, а не заменитель
Они могут быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, что делает их идеальными для решения сложных проблем с обработкой информации. Однако, нейросеть не может заменить человеческую экспертизу и творчество.
Нейросети не всегда могут гарантировать правильность своих решений. Например, если она обучена классифицировать изображения, она может ошибаться при классификации новых изображений, если они отличаются от тех, на которых она обучалась.
Кроме того, нейросеть не может заменить важность человеческого общения и взаимодействия. Например, в области клиентского сервиса, она может использоваться для ответов на стандартные вопросы и обработки запросов, но она не может заменить важность человеческого взаимодействия и эмоциональной связи.
С другой стороны, существует технология, которая все больше и больше приближается к замене программистов. ChatGPT способен генерировать код на основе заданных параметров, а также отвечать на вопросы и решать задачи, что делает его полезным инструментом для разработки программного обеспечения. Однако, он не может полностью заменить программистов, поскольку он не обладает экспертным знанием и не может оценить контекст и творческие аспекты разработки.
Перспективы
Улучшение генерации текста
Одна из главных перспектив развития – это улучшение качества генерации текста. Сейчас он может создавать тексты, которые могут быть восприняты как написанные человеком. Однако в будущем можно ожидать еще большего совершенства в этой области. Например, ChatGPT может улучшить свою способность понимать контекст и использовать более сложные конструкции предложений.
Использование в медицине и науке
ИИ может стать полезным для медицинских и научных исследований. Например, это для создания более точных диагностических инструментов, для анализа больших объемов данных, для поиска более эффективных алгоритмов машинного обучения.
Развитие виртуальных помощников
ChatGPT может стать основой для создания более развитых виртуальных помощников. Например, в чат-ботах, которые могут автоматически отвечать на вопросы пользователей, в приложениях и сервисах, где требуется общение на естественном языке.
Использование в сфере образования
ChatGPT может стать полезным инструментом для обучения, создания учебных материалов, автоматических проверяющих систем, интерактивных и адаптивных учебных материалов.
Возможные новые профессии
С развитием искусственного интеллекта и технологий обработки естественного языка, нейронные сети, могут использованы во многих новых профессиях и направлениях. Рассмотрим возможные профессии, которые могут появиться благодаря ИИ.
Редактор текстов на основе искусственного интеллекта
ChatGPT может быть использован для создания инструмента, который поможет редакторам текста исправлять и улучшать статьи. С помощью обученных моделей и нейронных сетей, он может анализировать текст и предлагать правки и исправления, ускоряя и упрощая редактирование.
Виртуальный помощник для клиентов
ChatGPT может использоваться в качестве виртуального помощника для клиентов, отвечая на их вопросы через чат-ботов. Это может быть особенно полезно для компаний, которые получают много запросов на поддержку от своих клиентов.
Копирайтер на основе искусственного интеллекта
ChatGPT может быть использован для создания контента, используя модели, обученные на базе огромного объема текстов. Это может упростить создание контента и улучшить его качество.
Исследователь в области маркетинга
ChatGPT пригодится для анализа и сбора данных о поведении и интересах пользователей. На основе этих данных, он может давать рекомендации для улучшения маркетинговых кампаний и стратегий продвижения продуктов.
Это несколько из возможных профессий, которые могут появиться с ChatGPT. С развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать появления еще большего количества новых профессий, которые будут использовать нейронные сети.
Стоимость гуманизации
Вопрос, который многие задают, — это стоимость гуманизации ChatGPT.
Сначала стоит определить, что подразумевается под гуманизацией. Это улучшение нейросети путем добавления эмоциональной составляющей в ее ответы, что позволяет создать иллюзию общения с живым человеком.
ChatGPT уже способна генерировать тексты почти так же хорошо, как и человек, но понимание эмоциональной составляющей – сложная задача для неё.
Процесс гуманизации также включает в себя обучение нейросети различным культурным, социальным и лингвистическим аспектам, что может занять много времени и ресурсов. Кроме того, необходимо будет создать большую базу данных, содержащую информацию о многих разных культурах и языках.
Таким образом, стоимость гуманизации ChatGPT может быть весьма значительной, особенно если учитывать затраты на обучение, создание базы данных и прочие расходы. Но в то же время, гуманизация может привести к созданию более эффективной и качественной нейросети.
Возможные проблемы с копирайтом кода
В этом случае владельцы прав на эти элементы могут предъявить иск против создателей и пользователей системы.
Кроме того, создание программного обеспечения с помощью ChatGPT может привести к вопросам о том, кто владеет правами на созданный код. В случае, если ИИ использовался для создания программы, владелец программы может быть лишен прав на созданный код.
Есть ряд способов, которые предотвратят риски с копирайтом. В первую очередь,нужно просматривать сгенерированный код, чтобы убедиться, что он не содержит защищенные авторским правом элементы.
Также важно использовать систему только в соответствии с законодательством об авторских правах и интеллектуальной собственности. Стоит также убедиться, что система используется только для новых продуктов и не является инструментом для кражи чужой интеллектуальной собственности.
Вывод
ChatGPT – мощный инструмент, который может упростить и ускорить создание программного обеспечения. Однако, это не значит, что chatgpt полностью заменит программистов. Он не может заменить опыт и интуицию человека, а также самостоятельно контролировать качество и развитие продукта. Использование ИИ может вызывать проблемы с копирайтом, поэтому нужно быть внимательным и следить за сгенерированным кодом.
