«Да я быстрее код напишу!». Что думают технари о конкуренции со стороны ИИ

Виктор, Senior Fullstack (.NET/React) Developer

В автоматизации работы мне помогает Chat GPT-4. Использую его как консультанта, но с некоторыми задачами он совсем не справляется. Например, я пробовал написать с его помощью код для DevOps-операций — у меня была задача доработать скрипт, я в этом не был силён, вот и решил схитрить. Справился чат ужасно: или выдавал неверные результаты, или — просто копипасту из интернета. В конце концов, всё равно пришлось идти в гугл и «вручную» собирать информацию для решения задачи.  

Я работаю со сложными нетиповыми задачами и пока даже не представляю, как их можно передать ИИ: надо как-то описывать требования моего тимлида к легаси-коду, перечислять общие компоненты проекта. Да я быстрее сам напишу код, чем буду объяснять машине все нюансы задания!  

Думаю, мою профессию ИИ не заменит, да и мало какие профессии сможет заменить.

Нейронные сети появились лет 15 назад и только последние годы начали показывать что-то толковое. Даже сейчас вокруг них больше хайпа, чем настоящей пользы. Пока нейронные сети — это или аналог поисковой системы, или генератор с высокой степенью случайности (где результат всегда надо допиливать руками).    

Говорят: вот подождите ещё годик-два, сети обучатся — и тогда…! Я так не думаю. Текущие вычислительные мощности не позволят сетям проводить такое количество операций, чтобы они смогли по техническому заданию создать даже простую программу (оригинальную, а не копию с Github). Через пару лет нейронные сети смогут помогать живому работнику с меньшим количеством ошибок, не более того. По-моему, сейчас они совсем уж «глупые», ошибки из них валятся постоянно.       

Міхась, 2D Artist 

Я 2D Artist з інжынерным бэкграўндам. Цяпер працую ў вялікай геймдэў-кампаніі, якая распрацоўвае казуальныя гульні. Актыўна займаюся ўкараненнем дыфузійных нейрасетак у нашыя працэсы, адзін з лідоў на гэтым напрамку.

Першыя месяцы пасля з’яўлення дасканалых нейрасетак накшталт Midjourney, Dalle-2, Stable Diffusion сапраўды ўсе баяліся, што яны заменяць мастакоў. Цяпер магу дакладна сказаць, што ніякая нейрасетка (з тых, што цяпер ёсць на рынку), не заменіць нават джуноў — і ўвогуле, на маю думку, мінімальна паўплывае на рынак працы ў сферы казуалак. 

Цяпер дыфузійныя нейрасеткі паціху становяцца дапаможным працоўным інструментам, які дзесьці скарачае аб’ём працы, дзесьці дадае дадатковую нагрузку. Але прынцыпова нічога не змяняе. Раней у нас быў стэк з умоўнага Photoshop + Maya, цяпер да яго проста дадаецца новы складаны інструмент — напрыклад, Stable Diffusion. На маю думку, нейрасеткі істотна палепшаць якасць графікі ў гульнях, трохі скароцяць час на распрацоўку. Гэта найцудоўнейшы інструмент для невялікіх індзі-каманд. 

Нашая кампанія ўжо актыўна выкарыстоўвае нейрасеткі ў працы, але гэта не прывяло да ніводнага звальнення.

Выкарыстоўваем на этапе пошуку ідэй, бо часам паводле тэкставага апісання нейрасетка выдае нешаблонныя варыянты. Малюем імі бэкграўнды для гульняў амаль цалкам — тут яны даюць рады лепш за ўсё. Але для таго, каб атрымаць добрыя вынікі, было некалькі месяцаў даследаванняў і спроб зрабіць уласную мадэль, навучаную на наш стыль. У асноўным рэндарым з грубых каляровых скетчаў пропсы і персанажаў. На ўсіх этапах нейрасетка — дапаможны інструмент, які знімае частку руціннай працы. Для кожнай задачы і на кожным этапе патрэбная дапрацоўка рэндара чалавекам у фаташопе, патрэбны добры прадуманы скетч.

І галоўнае, дыфузійная мадэль не ўмее ўносіць «паправачкі» ад менеджараў і прадзюсараў. На мой досвед, інтэграцыю дыфузійных нейрасетак у пайплайны цяпер моцна тармозіць менеджмент, бо не разумее сутнасці тэхналогіі і нюансаў працы з ёй. Умоўна кажучы, ставіць задачы па-старому — менеджмент лічыць нейрасетку магічным спосабам вырашаць задачы і шчыра дзівуецца, што яна не можа зрабіць пэўныя рэчы. 

Виктор, разработчик, специалист по сетям сотовой связи 

На самом деле, мы уже много раз проходили ситуации, похожие на нынешнюю с Chat GPT.  

В своей сфере я с таким столкнулся, когда для оптимизации сетей сотовой связи стали применять технологию SON (Self Optimized Networks). Менеджеры рассматривали технологию как возможность сократить оптимизаторов. В итоге  работу никто не потерял. Просто SON начал оптимизировать сеть, а оптимизаторы начали ставить задачи SON. Оптимизаторы смогли избавиться от всякой рутины и заняться более интересными задачами.   

Думаю, такая же история ждёт и Chat GPT. Порядок работы безусловно изменится, но без профессии останутся только те, кто не захочет подстраиваться под современные практики. Яркий пример: автомобильные заводы и роботизация. Люди на заводах по-прежнему работают, но выпускают условно не 100 машин в год, а 200.   

Возможно, скоро языки программирования ждут изменения: сокращение типовых фраз и команд и адаптация их под Chat GPT и другие подобные программы. 

Угроза для рабочих мест может возникнуть только тогда, когда ИИ сможет исполнять управленческие задачи и принимать управленческие решения. В таком случае отпадёт нужда в человеческом посредничестве между менеджером и результатом работы ИИ. 

Вы потратили на этот материал пять минут. Потратьте ещё 15 секунд, пожалуйста.  

dev.by, как и другим честным медиа, сегодня очень сложно: редакция работает за пределами страны, а наши рекламные доходы сократились в несколько раз.

Но мы справляемся — с вашей помощью. Это вы делитесь с нами инфоповодами, мнениями, опытом, временем и вниманием. А 210 читателей поддерживают нас донатами.

В 2023 году мы хотим собрать 1000 читателей-подписчиков.  

Помочь нам можно через Patreon. Сейчас средний чек — около 10$, но мы рады любой сумме. 

В Беларуси Patreon заблокирован. Мы будем добавлять другие способы.

Спасибо, что прочитали это сообщение.

«Жить стало проще и веселее». Как айтишники используют ChatGPT с пользой в работе и дома

По теме

«Жить стало проще и веселее». Как айтишники используют ChatGPT с пользой в работе и дома

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.