Sekojiet ZDNET: Pievienojiet mūs kā vēlamo avotu Google tīklā.
ZDNET galvenās atziņas
- AI Dev, DeepLearning.ai AI konference, debitēja Ņujorkā.
- Mēs pasēdējām kopā ar Endrjū Ngu, lai runātu par AI un izstrādātājiem.
- Ng iesaka ikvienam iemācīties kodēt.
Otrais ikgadējais AI izstrādātājsPiektdien Ņujorkā notika augstākā līmeņa sanāksme par visu mākslīgo intelektu un programmatūru, ko organizēja Endrjū Nga DeepLearning.ai. Vairākos paneļos un intervijā ar ZDNET Google Mind dibinātājam bija padoms par nozares nākotni.
AI ir strauji kļuvis par uzticamu kodēšanas palīgu daudziem izstrādātājiem — tik ļoti, ka daudzi domā par visas profesijas nākotni. Sākuma līmeņa kodēšanas darbu skaits nesenajiem absolventiem samazinās, jo komandas nodod jaunākos uzdevumus AI palīgiem; tajā pašā laikā eksperti min šo rīku patiesos ierobežojumus kā pierādījumu tam, ka inženieri patiesībā nekad nenovecos.
Arī: Kāpēc AI kodēšanas rīki, piemēram, Kursors un Replit, ir lemti — un kas notiks tālāk
Lūk, ko Ng bija teicis par to, kā orientēties šajā neskaidrajā nākotnē, kāpēc ikvienam ir jāiemācās kodēt un kā īsti būtu jāveic pārvaldība.
Kodēšanai joprojām ir nozīme
“Tā kā mākslīgā intelekta kodēšana ir tik ļoti pazeminājusi ieejas latiņu, es ceru, ka mēs varam mudināt ikvienu mācīties kodēt — ne tikai programmatūras inženierus,” savā galvenajā uzrunā sacīja Ng.
Tas, kā AI ietekmēs darbavietas un darba nākotni, joprojām attīstās. Neskatoties uz to, Ng intervijā ZDNET teica, ka, viņaprāt, ikvienam ir jāzina pamati, kā izmantot AI kodēšanai, kas ir līdzvērtīgi “mazliet matemātikas” zināšanām — joprojām ir sarežģīta prasme, wager vispārīgi piemērojama daudzām karjerām, lai arī viss, kas jums varētu būt nepieciešams.
“Viena no svarīgākajām nākotnes prasmēm ir spēja precīzi pateikt datoram, ko vēlaties, lai tas jūsu labā dara,” viņš teica, norādot, ka ikvienam vajadzētu zināt pietiekami daudz, lai runātu datora valodā, bez nepieciešamības rakstīt kodu. “Sintakse, mūsu izmantotās slēptās burvestības, tas ir mazāk svarīgi.”
Tāpat: OpenAI pārbaudīja GPT-5, Claude un Gemini reālos uzdevumos – rezultāti bija pārsteidzoši
Viņš piebilda, ka vēlas sveikt vibekodētājus kā kopienas dalībniekus, pat ja viņi paši tehniski nav izstrādātāji. Wager viņš arī negaida, ka tas būs viegli. Neskatoties uz to, ka “ir patiešām acīmredzams, ka kods jāraksta ar AI palīgiem”, Ng atzina, ka vibekodēšana, ko viņš labprātāk sauc par “AI kodēšanu”, atstāj viņu “garīgi nogurušu”.
Kļūstot par vispārējiem
Savā pamatnostādnē Ng atzīmēja, ka, tā kā mākslīgais intelekts ir padarījis programmatūras izstrādi tik ātru, produktu pārvaldība, nevis prototipu izstrāde, ir jauns palēninājuma punkts jaunu produktu izlaišanai. Lai saglabātu AI piedāvāto tempu, viņš ieteica inženieriem apgūt dažas produktu pārvaldības prasmes, lai apietu šo apstākli.
“Inženieri, kas apgūst kādu darbu ar produktu, godīgi sakot, var būt viena komanda,” viņš teica.
Arī: ko Bils Geitss patiešām teica par AI, kas aizstāj kodēšanas darbus
Šī tēma par visu profesionāļu — ne tikai izstrādātāju — kļūšanu par vispārējiem speciālistiem atkārtojās visā samita laikā. Panelī par attīstību mākslīgā intelekta laikmetā Fabians Hedins, CTO kodēšanas platformā Lovable — viens no jaunākajiem a16z jaunākajiem jaunizveidotajiem uzņēmumiem — atzīmēja, ka vibekodēšana var ļaut cilvēkiem ar padziļinātām zināšanām par tēmu, kas nav saistīta ar programmatūru, izmantojot kodēšanas prasmes, “atkārtot daudz ātrāk nekā iepriekš”. Moderators Lorenss Moronijs, Armijas mākslīgā intelekta direktors, sacīja, ka tas var gūt maksimālu labumu no citādi slēptā eksperta, mainot nišas prasmju darbību darba vietā.
Jaunais izaicinājums izstrādātājiem, Ng teica paneļa laikā, būs izdomāt to, ko viņi vēlas. Hedins piekrita, piebilstot, ka, ja AI nākotnē veiks kodēšanu, izstrādātājiem, veidojot produktu vai rīku, jākoncentrējas uz savu intuīciju.
“Lieta, kurā AI būs vissliktākā, ir cilvēku izpratne,” viņš teica.
Kāpēc CS grādi neapkalpo studentus
Kodēšanas realitāte AI laikmetā ir sākusi skart absolventus, kuriem ir grūti atrast darbu. Datorzinātnes, kas kādreiz tika uzskatītas par nepārprotamu specialitāti, kas garantēja ienesīgu karjeru, pieviļ studentus, Ng sacīja ZDNET.
Viņš minēja, ka tehnoloģiju uzņēmumi COVID-19 pandēmijas laikā turpināja darbā un pēc tam galu galā mainījās kā galvenais iemesls, kāpēc ir grūti atrast sākuma līmeņa kodēšanas darbus. Tomēr papildus tam jautājums ir par to, vai absolventiem ir pareizās kodēšanas prasmes.
“AI ir pārveidojis koda rakstīšanas veidu, taču atklāti sakot, daudzas universitātes ir lēnām pielāgojušas mācību programmu,” viņš teica. “Tātad, ja universitāte kopš 2022. gada nav būtiski mainījusi savas mācību programmas, tad tā šodien negatavo diplomus tirgus darbiem.”
Arī: AI dažu nākamo gadu laikā radīs “darbu haosu”, saka Gartners – ko tas nozīmē
Ng teica, ka viņš uzskata, ka ir “nelikumīga prakse” universitātēm piešķirt CS grādus, nemācot šiem studentiem optimizēt darbu ar AI palīgiem.
“Es patiešām jūtos slikti, ka joprojām ir cilvēki, kuri iegūst bakalaura grādu datorzinātnēs un nav veikuši nevienu API izsaukumu vienam AI modelim,” viņš teica. Viņaprāt, CS grādu pārorientēšana uz šo realitāti pārvarēs plaisu starp nepietiekami sagatavotiem grādiem un nepieciešamību pēc AI pieredzējušiem kodētājiem. “Mēs nevaram atrast pietiekami daudz jauno koledžas absolventu, kas zina šīs prasmes,” sacīja Ng, uztraucoties arī agrāk šoruden. X ziņa.
Sabiedrības bailes no AI
Savā pamatrunā Ng atzina, ka “AI vēl nav iekarojis Amerikas sirdis un prātus”, atsaucoties uz sabiedrībā bieži izplatīto priekšstatu par to, kāds AI varētu kļūt sliktākajā gadījumā. Vairāki diskusiju dalībnieki aicināja simtiem auditorijā esošo izstrādātāju mainīt šo uztveri.
“Jums ir šis unikālais ieskats par to, kas AI nav,” sacīja Mirjama Vogela, Equal AI prezidente un izpilddirektore. Viņa mudināja izstrādātājus neignorēt cilvēku bailes par tehnoloģijām, wager aktīvi piedalīties AI pratībā, piebilstot, ka “mēs cietīsim neveiksmi”, ja šis noskaņojums neuzlabosies.
Ng uzskata, ka trešās puses līdz šim ir apzināti sējušas AI bailes.
“Es domāju, ka lielas bailes no AI izraisīja daži uzņēmumi, kas gandrīz, atklāti sakot, vadīja PR kampaņas, lai liktu cilvēkiem baidīties no AI, bieži vien lobēšanas dēļ,” viņš teica ZDNET mūsu intervijas laikā. “Es domāju, ka tas ir nodarījis lielu kaitējumu AI jomai un Amerikas vadībai izstrādātājiem.”
Uz jautājumu, kā izstrādātāji to var ietekmēt, viņš atbildēja, ka vēlas, lai viņi iesaistītos atklātā sarunā par to, kas darbojas un kas ne. “Ja sabiedrība to saprot labāk, mēs visi varam nonākt pie racionālākiem secinājumiem par tehnoloģijām,” viņš teica.
Daudzas no šīm bailēm izriet no AGI, kas ir nedaudz slikti definēts cilvēka līmeņa intelekta ekvivalents, ko OpenAI un Microsoft, cita starpā, ir izvirzījušas arvien intensīvāk. Ng jau sen apgalvo, ka šīs prognozes ir pārspīlētas.
“Ja paskatās uz neticami netīrajām apmācību receptēm, kas tiek izmantotas šo AI modeļu apmācībā, tas nekādā gadījumā nav AGI — ja ar AGI jūs domājat jebkuru intelektuālu uzdevumu, ko veic cilvēks,” Ng sacīja ZDNET. “Tik liela daļa no šīm zināšanām, atklāti sakot, joprojām ir izstrādāta šajās sistēmās ar ļoti gudriem cilvēkiem un daudziem datiem.”
Drošība un pārvaldība
Paneļsarunā Ng atzina, ka sabiedrība īsti nezina, ko dara AI laboratorijas, kas var izraisīt paniku, taču mudināja cilvēkus “neveikt sarkano komandas veidošanas vingrinājumu un pārvērst to par mediju sensāciju”. Ng piebilda, ka viņš mazāk atbalsta Anthropic drošības un pārvaldības zīmolu, kas viņam šķiet zināmā mērā ierobežojošs. Tā vietā, lai mazinātu pārvaldības centienus, viņš uzsvēra smilšu kastes vidi, kas “tiek garantēta droša” kā ceļu uz atbildīgu AI, kas netraucē ātrumu.
Vogels definēja pārvaldību kā “principu sadalīšanu īstenojamās darbplūsmās”, nevis birokrātijas radīšanu. Viņas bažas bija mazākas par hiperskaleriem, piemēram, OpenAI un Meta, un vairāk par mazākiem AI uzņēmumiem, kas uzplauka uz priekšu, pirms tie ir izveidojuši jebkādu pārvaldības struktūru.
AI regulēšana
“Jūs nevarat vadīt AI, pieņemot noteikumus,” sacīja Ng paneļa laikā, runājot par ES pieeju AI likumdošanai. Viņš novērtēja Trampa administrācijas AI rīcības plānu, kas tika izdots pagājušajā vasarā, par to, ka federālie noteikumi ir bijuši brīvi.
Daudzi AI eksperti ir satraukti par ASV AI regulējuma trūkumu. Daži uzskata, ka federālās valdības nespēja regulēt sociālo mediju platformas, kad tās sāka izplatīties, ir piemērs tam, kas varētu notikt, ja AI turpinās apsteigt tiesību aktus. Ng teica ZDNET, viņaprāt, tā ir nepatiesa ekvivalence.
Arī: 8 veidi, kā padarīt atbildīgu AI daļu no jūsu uzņēmuma DNS
“Es redzu daudz vairāk sliktu regulatīvo priekšlikumu nekā labu,” intervijā sacīja Ng, piebilstot, ka viņš redz nesaskaņotu dziļo viltojumu aizliegumu un FTC darbības pret uzņēmumiem. izmantojot AI, lai izmērītu “maldinošu vai negodīgu rīcību”.” kā labas AI politikas piemērus.
Uz jautājumu, vai ir kādi citi noteikumi, ko viņš varētu pieņemt federālā līmenī, viņš atbildēja, ka vēlas, lai lielajiem AI uzņēmumiem būtu lielākas pārredzamības prasības.
“Kad ar sociālajiem medijiem notika daudzas sliktas lietas, neviens no mums par to nezināja. Pat cilvēki, kas bija uzņēmumā, par to īsti nezināja,” sarunā ar ZDNET sacīja Ng. “Ja mums ir noteikumi, kas pieprasa, lai lielākie uzņēmumi — tikai lielie uzņēmumi, lai mēs neuzliktu nepamatotu atbilstības slogu maziem jaunizveidotiem uzņēmumiem -, wager, ja mēs pieprasām zināmu pārredzamības līmeni no uzņēmumiem ar ļoti lielu lietotāju skaitu, tas varētu dot mums labākus signālus, lai atklātu faktiskās problēmas, nevis paļauties uz trauksmes cēlēja veiksmi.”
