Не освещен вопрос как провести аналогию когда LLM просят придумать нечто новое, чего не было в его обучающих выборках. Я бы привел пример как если попытаться в картинке найти, то чего там нет, и в итоге что-то похожее найдется. Но не точно, тоже будет проявлено как галюцинация.
Это другое. Данные для физического мира могут произвести некоторые улучшения в специализированных областях - прогноз погоды, изучения изменения климата, медицина, материаловедение. Скорее всего прирост будет весьма скромный, заметят определенные специалисты, но такого эффекта как произвел ChatGPT в 2022 году не будет.
Текстовые данные, которые сейчас есть используются неэффективно. Т. к. LLM это очень крутой T9. Например написаны сотни книг и учебников о хороших практиках программирования, дизайна, архитектуры, TDD, и много много чего. Эти книги были прочитаны и пережеваны, но на практике LLM не смотрит на абстракции из этих книг, а пытается выдать прадободное решение из миллиардов строчек самого разного кода на гитхаб.
Значит упираемся не только в данные и GPU, но и в алгоритмы машинного обучения.
По сути к этому приходим, агенты - это джуны. Внезапно у обычного разработчика стало несколько агентов. Разработчик от этого не становится руководителем, т. к. SOUL.md все же не делает из агента человека, пока во всяком случае. Разработчик становится сениором с большими требованиями к hard скилам, и от него требуется пропускать через себя очень много ревью. Но думаю это временное явление, агенты будут совершенствоваться, доверия будет к ним больше, роль разработчика будет смешаться в сторону ролей менеджера продукта и проектов.
А кто заставляет разработчика все время крутиться около агентов? У разработчиков, которые работают в больших командах схожие проблемы - десятки непрочитанных сообщений, несколько пропущенных звонков, просроченные задачи. И как-то они с этим живут, еще и успевают обсудить посторонние темы на кухне или в курилке.
А тут пристали не живые коллеги, а какие-то бездушные агенты, и не дают понимаешь кофе попить, да идут они лесом, разработчик один, а этих безмолвных агентов можно десяток запустить. Или вырубить всех и залипнуть в телефоне.
Я пошел учиться на стратегический менеджмент, чтобы быть сильным не только в разработке, но и в управлении людьми, проектами, продуктами. ИИ будет теснить классических разработчиков. Это отдельный большой интересный мир.
В Россию ехать надо, у нас тут сугробы, роботы вязнут, мерзнут, ржавеют, а людям хорошо. И из-за санкций проблемы с железками, ИИ тоже не скоро доберется.
Я не до конца выразил свою мысль. Был выше тезис, что компьютерные шахматы никак не повлияли на людей шахматистов. Я перекинул параллель на то, что уместно сравнивать тех кто ходит пешком и движется на авто. Так вот за 100 лет автомобилизации стало сильно меньше пешеходов и много автомобилистов. Так же будет и с ИИ, будет меньше тех кто пишет код сам.
Много народу бегает по утрам, ходит в зал, но почему-то на работу или по делам за 3 км ездят на авто, такси, а не пешком. Если бы все ходили пешком, то и пробок бы не было. Вот и шахматисты как спортсмены, которые бегают по утрам - не могут отменить авто и пробки на дорогах.
В классе 30 человек. Письменное ДЗ делают 25 человек. Урок 40 минут. 15 минут на проверку вчерашней темы и 25 на новый материал. Сможет ли учитель за 15 минут проверить что 25 человек сделали работу без ИИ? Он может выборочно проверить 1-2 устно. Поставит им 2 за ответы, остальным 5 за письменные задания.
Ребенку не нужен навык написания промта. Алиса отвечает на 80% вопросов без проблем. А более серьезные чат боты на 95% вопросов. Для домашнего задания достаточно скинуть фото задания.
Преподаватели не могут знать как было сделано ДЗ, т. к. оно было сделано не у них на глазах. У родителей такая же проблема, надо отбирать телефоны у детей. А родители и сами изрядно в телефонах сидят, да еще и в чат ботах зависают. Им тоже будет сложно.
В олимпиаде участвуют несколько сот спортсменов. В подготовке к ней кчаствуют сотни тысяч. Это очень ограниченное количество сильно мотивированных людей, им можно загнать в рамки. Но ограничить миллионы школьников будет намного сложнее. Домашку будут делать через ИИ, кто проконтролирует?
Рядовые разработчики превращаются в менеджеров и тимлидов. Оказывается надо уметь правильно ставить задачи, вопросы задавать, проверять правильно ли тебя поняли.
Им сдают задачу и говорят, что все готово, а как начнешь проверять - половина не работает. Где LLM такому научились?
Не освещен вопрос как провести аналогию когда LLM просят придумать нечто новое, чего не было в его обучающих выборках. Я бы привел пример как если попытаться в картинке найти, то чего там нет, и в итоге что-то похожее найдется. Но не точно, тоже будет проявлено как галюцинация.
Это другое. Данные для физического мира могут произвести некоторые улучшения в специализированных областях - прогноз погоды, изучения изменения климата, медицина, материаловедение. Скорее всего прирост будет весьма скромный, заметят определенные специалисты, но такого эффекта как произвел ChatGPT в 2022 году не будет.
Текстовые данные, которые сейчас есть используются неэффективно. Т. к. LLM это очень крутой T9. Например написаны сотни книг и учебников о хороших практиках программирования, дизайна, архитектуры, TDD, и много много чего. Эти книги были прочитаны и пережеваны, но на практике LLM не смотрит на абстракции из этих книг, а пытается выдать прадободное решение из миллиардов строчек самого разного кода на гитхаб.
Значит упираемся не только в данные и GPU, но и в алгоритмы машинного обучения.
По сути к этому приходим, агенты - это джуны. Внезапно у обычного разработчика стало несколько агентов. Разработчик от этого не становится руководителем, т. к. SOUL.md все же не делает из агента человека, пока во всяком случае. Разработчик становится сениором с большими требованиями к hard скилам, и от него требуется пропускать через себя очень много ревью. Но думаю это временное явление, агенты будут совершенствоваться, доверия будет к ним больше, роль разработчика будет смешаться в сторону ролей менеджера продукта и проектов.
А кто заставляет разработчика все время крутиться около агентов? У разработчиков, которые работают в больших командах схожие проблемы - десятки непрочитанных сообщений, несколько пропущенных звонков, просроченные задачи. И как-то они с этим живут, еще и успевают обсудить посторонние темы на кухне или в курилке.
А тут пристали не живые коллеги, а какие-то бездушные агенты, и не дают понимаешь кофе попить, да идут они лесом, разработчик один, а этих безмолвных агентов можно десяток запустить. Или вырубить всех и залипнуть в телефоне.
Я пошел учиться на стратегический менеджмент, чтобы быть сильным не только в разработке, но и в управлении людьми, проектами, продуктами. ИИ будет теснить классических разработчиков. Это отдельный большой интересный мир.
Да, столько времени прошло, а не решили вопрос с въездом. Да и оттуда не выпускают, это большая проблема.
Разве есть закон который запрещаем гражданам въезд?
За Уралом тихо)
Да и там автоматизация прет. Например комбайны Наталии Усковой.
Проблема в том, что альтернатива для людей: ручной труд, который не поддается автоматизации - это откат на 150 лет назад. Очень не хочется.
В Россию ехать надо, у нас тут сугробы, роботы вязнут, мерзнут, ржавеют, а людям хорошо. И из-за санкций проблемы с железками, ИИ тоже не скоро доберется.
Пот это единственная проблема? Вот бы сделать душевые в офисах, тогда и пробки на дорогах исчезнут.
Я не до конца выразил свою мысль. Был выше тезис, что компьютерные шахматы никак не повлияли на людей шахматистов. Я перекинул параллель на то, что уместно сравнивать тех кто ходит пешком и движется на авто. Так вот за 100 лет автомобилизации стало сильно меньше пешеходов и много автомобилистов. Так же будет и с ИИ, будет меньше тех кто пишет код сам.
Много народу бегает по утрам, ходит в зал, но почему-то на работу или по делам за 3 км ездят на авто, такси, а не пешком. Если бы все ходили пешком, то и пробок бы не было. Вот и шахматисты как спортсмены, которые бегают по утрам - не могут отменить авто и пробки на дорогах.
В классе 30 человек. Письменное ДЗ делают 25 человек. Урок 40 минут. 15 минут на проверку вчерашней темы и 25 на новый материал. Сможет ли учитель за 15 минут проверить что 25 человек сделали работу без ИИ? Он может выборочно проверить 1-2 устно. Поставит им 2 за ответы, остальным 5 за письменные задания.
Ребенку не нужен навык написания промта. Алиса отвечает на 80% вопросов без проблем. А более серьезные чат боты на 95% вопросов. Для домашнего задания достаточно скинуть фото задания.
Преподаватели не могут знать как было сделано ДЗ, т. к. оно было сделано не у них на глазах. У родителей такая же проблема, надо отбирать телефоны у детей. А родители и сами изрядно в телефонах сидят, да еще и в чат ботах зависают. Им тоже будет сложно.
Так сбудутся прогнозы Сэма Альтмана и Амодея на счет 2028, что ИИ будет писать 90% кода или нет?
В олимпиаде участвуют несколько сот спортсменов. В подготовке к ней кчаствуют сотни тысяч. Это очень ограниченное количество сильно мотивированных людей, им можно загнать в рамки. Но ограничить миллионы школьников будет намного сложнее. Домашку будут делать через ИИ, кто проконтролирует?
Рядовые разработчики превращаются в менеджеров и тимлидов. Оказывается надо уметь правильно ставить задачи, вопросы задавать, проверять правильно ли тебя поняли.
Им сдают задачу и говорят, что все готово, а как начнешь проверять - половина не работает. Где LLM такому научились?