Mūsu stāsts sākas tāpat kā daudzi stāsti, ar cilvēku un viņa AI. Vīrietis, tāpat kā daudzi vīrieši, ir mazliet geek un mazliet programmētājs. Viņam ir nepieciešams arī matu griezums.
AI ir kulminācija tūkstošiem gadu cilvēku izaugsmei, un tas viss ir saistīts ar cilvēka dzīvi nedaudz vieglāku. Vīrietis, protams, esmu es. Es esmu tas puisis.
Arī: labākā AI kodēšanai 2025. gadā (un ko nelietot)
Diemžēl, kaut arī AI var būt neticami izcils, tai ir arī tieksme melot, maldināt un pieļaut šokējoši muļķīgas kļūdas. Tā ir stulba daļa, par kuru mēs diskutēsim šajā rakstā.
Anekdotiskiem pierādījumiem ir vērtība. Mani ziņojumi par to, kā esmu ātri atrisinājis dažas problēmas ar AI, ir reāli. Programmas, ar kurām es izmantoju AI, lai rakstītu, joprojām tiek izmantotas. Es esmu izmantojis AI, lai palīdzētu paātrināt savas programmēšanas plūsmas aspektus, it īpaši, ja es koncentrējos uz saldajiem punktiem, kur esmu mazāk produktīvs, un AI ir diezgan zinošs, piemēram, rakstīšanas funkcijas, kuras sauc par publiski publicētu API.
Arī: es esmu AI rīku eksperts, un šie ir vienīgie divi, par kuriem es maksāju (plus trīs, ko es apsveru)
Jūs zināt, kā mēs šeit nokļuvām. Ģeneratīvā AI uzsprāga uz skatuves 2023. gada virsotnē un kopš tā laika ir uzspridzinājusi savu ceļu uz zināšanu darbu.
Viena no jomām, kā iet stāstījums, kur AI patiesi spīd, ir tā spēja rakstīt kodu un palīdzēt pārvaldīt IT sistēmas. Šīs prasības nav nepatiesas. Es vairākas reizes esmu parādījis, kā AI ir atrisinājusi kodēšanas un sistēmu inženierijas problēmas, kuras esmu personīgi pieredzējis.
AI kodēšana reālajā pasaulē: ko atklāj zinātne
Jauniem rīkiem vienmēr ir lieli solījumi. Wager vai viņi piegādā reālās pasaules iestatījumos?
Lielākā daļa manu ziņojumu par programmēšanas efektivitāti ir balstīti uz personīgiem anekdotiskiem pierādījumiem: mana paša programmēšanas pieredze, izmantojot AI. Wager es esmu viens puisis. Man ir ierobežots laiks veltīt programmēšanai un, tāpat kā katram programmētājam, man ir noteiktas jomas, kur es pavadu lielāko daļu sava kodēšanas laika.
Arī: es pārbaudīju 10 AI satura detektorus – un šie 5 katru reizi pareizi identificēja AI tekstu
Nesen, tomēr bezpeļņas pētījumu organizācija ar nosaukumu Metr (Modeļa novērtēšanas un draudu izpēte) darīja vairāk rūpīga AI kodēšanas produktivitātes analīzeApvidū
Viņu metodika šķiet pamatota. Viņi strādāja ar 16 pieredzējušiem atvērtā pirmkoda izstrādātājiem, kuri ir aktīvi piedalījušies lielās, populārās krātuvēs. Metranalys sniedza šiem izstrādātājiem 246 jautājumus no krātuvēm, kurām bija jānovērš. Kodētājiem tika uzdoti apmēram puse no jautājumiem, kur viņiem bija jāstrādā paši, un apmēram puse no tā, kur viņi varēja izmantot AI, lai saņemtu palīdzību.
Rezultāti bija pārsteidzoši un negaidīti. Kamēr paši izstrādātāji lēš, ka AI palīdzība palielināja viņu produktivitāti vidēji par 24%, Metrā Analytics parādīja, ka AI palīdzība palēnināja tos samazinot vidēji 19%.
Tas ir mazliet galvas skrāpējums. Metr sastādīja to faktoru sarakstu, kas varētu izskaidrot palēnināšanos, ieskaitot pārāk optimismu par AI lietderību, augstas attīstības pārzināšanu viņu krātuvēs (un mazāk AI zināšanām), lielo krātuvju sarežģītību, AI uzticamības trūkumu un pastāvīgu problēmu, kurā AI atsakās izmantot “svarīgas zināšanas vai kontekstu.”
Arī: kā AI kodēšanas aģenti varētu iznīcināt atvērtā koda programmatūru
Es ieteiktu, ka diviem citiem faktoriem varētu būt ierobežota efektivitāte:
Problēmas izvēle: Izstrādātājiem tika teikts, kurām problēmām viņiem ir jāizmanto AI palīdzība, un kādām problēmām viņi nevarēja. Mana pieredze liek domāt, ka zinošiem izstrādātājiem jāizvēlas, kur izmantot AI, pamatojoties uz problēmu, kas jāatrisina. Piemēram, manā gadījumā, lai AI rakstītu regulāru izteiksmi (kaut kas man nepatīk, un es esmu diezgan izveicīgs) ietaupītu daudz vairāk laika, nekā panākt, lai AI modificētu unikālo kodu, kuru jau esmu uzrakstījis, strādātu regulāri un zinātu gan iekšpusē, gan ārā.
AI izvēle: Saskaņā ar ziņojumu izstrādātāji izmantoja Cursor, uz AI orientētu VS koda dakšiņu, kas tajā laikā izmantoja Claude 3,5/3,7 sonetu. Pārbaudot 3,5 sonetu, rezultāti bija briesmīgi, sonetam neizdodas trīs no četriem maniem testiem. Pēc tam mani Claude 4 soneta testi bija ievērojami labāki. METR ziņoja, ka izstrādātāji noraidīja vairāk nekā 65% no AI radītā koda. Tas prasīs laiku.
Tajā laikā, kad Chatgpt ieteica manu sistēmu
Metru rezultāti ir interesanti. AI acīmredzami ir divkāršs zobens, kad runa ir par palīdzību. Wager nav arī šaubu, ka AI kodētājiem var sniegt ievērojamu vērtību. Ja kaut kas, es domāju, ka šis exams vēlreiz pierāda apgalvojumu, ka AI ir lielisks rīks pieredzējušiem programmētājiem, wager potenciālais augsta riska resurss iesācējiem.
Arī: kāpēc es pārslēdzos uz vs kodu. Padoms: tas viss ir saistīts ar AI rīku integrāciju
Apskatīsim konkrētu piemēru, kas man varēja maksāt daudz laika un nepatikšanas, ja es ievērotu Chatgpt padomu.
Es savā mājas laboratorijā uzstādīju Docker konteineru, izmantojot Portainer (rīks, kas palīdz pārvaldīt Docker konteinerus). Kādu iemeslu dēļ Portainer neļaus izvietot pogu izveidot konteineru.
Tā bija bijusi gara diena, tāpēc es neredzēju acīmredzamo problēmu. Tā vietā es jautāju Chatgpt. Es pabaroju konfigurācijas ekrānuzņēmumus, kā arī manu Docker konfigurācijas failu.
Chatgpt ieteica es atinstalēt un pārinstalēt Portaineru. Tas arī ieteica man noņemt Docker no Linux distrlo un izmantot paketes pārvaldnieku, lai to pārinstalētu. Šīs darbības būtu izraisījušas visus manus konteinerus.
Jāatzīmē, ka Chatgpt neiesaka un neprasīja, vai man ir konteineru dublējumi. Tas man tikai deva komandrindas secības, kuras ieteica man sagriezt un ielīmēt, lai izdzēstu un atjaunotu Portaineru un Dockeru. Tas bija mežonīgi destruktīvs un bezatbildīgs ieteikums.
Ironija ir tāda, ka Chatgpt nekad nav izdomājis, kāpēc Portainers neļāva man izvietot jauno konteineru, wager es to izdarīju. Izrādās, es nekad neaizpildīju konteinera nosaukuma lauku. Tas tā.
Arī: kas ir AI vibe kodēšana? Tas ir viss niknums, wager tas nav visiem – lūk, kāpēc
Tā kā esmu diezgan pieredzējis, es vilcinājos, kad Chatgpt man teica, ka es ieliktu manu instalāciju. Tomēr kāds, kurš paļaujas uz AI pēc padomiem, varēja potenciāli pazemināt visu serveri, lai ierakstītu konteinera nosaukumu.
Sledgehammer risinājums: metafora AI nepareiziem ugunsgrēkiem
Lai ilustrētu absurdu, kas ir iespējams ar AI loģiku, šeit ir analoģija, ko es uzrakstīju pēc īpaši nomākta sesijas. Šajā mazajā stāstā es iedomājos, ka izmantoju ChatGpt, lai palīdzētu man ieteikt, kā uzstādīt guļamistabas logu, nevis IT sistēmu.
Sveiki, chatgpt. Man ir problēmas izlīdzināt savu jauno guļamistabas logu loga rāmī. Vai jūs varat palīdzēt?
Protams Es centīšos palīdzēt jums izlīdzināt logu loga rāmī. Vai jums ir kamanu āmurs?
Sledgehammer?
Jā, ja jūs pieskaraties loga rāmja stūrī ar kamanu āmuru, tas sadalīs spēku pāri loga rāmim un nokārtos rāmī logu.
Wager vai kamanu āmurs, iespējams, lauzīs logus?
Nē, kamanām ir lielāks virsmas laukums, kas ļaus jums pareizi izlīdzināt logu loga rāmī. Vienkārši to viegli sitiet.
Cik viegli? Un kur man to vajadzētu trāpīt?
Vienkārši pieskarieties logam ar kamanu galvu vietā, kur logs nav izlīdzināts.
Wager ko tad, ja es vienkārši izņemtu logu pa rāmi un ievietoju atpakaļ?
Tas ietvertu vairāk soļu nekā loga stūra sitiens ar kamanu āmuru. Uzticieties man. Es zinu šīs lietas. To darīs tikai viens mazs krāns, un jūs varat ietaupīt sev noņemšanas un ievietošanas darbu atpakaļ.
Labi, šeit iet.
Jūs to varat izdarīt.
Uh, viss logs vienkārši sadragāja. Es jums teicu, ka Sledgehammer ir slikta ideja.
Es atvainojos. Esmu pārskatījis jūsu jautājumus, un jums ir taisnība. Ideja par kamanuhammera izmantošanu tika nepārdomāta. Es iesaku noņemt logu un uzmanīgi to atkārtot.
Wager es to nevaru izdarīt tagad, jo jūs ieteicāt man izmantot kamanuhammeru, un tagad logs ir salauzts.
Man ļoti žēl. Vai vēlaties, lai es ieteiktu dažus logu pārdevējus?
Un tā tas dažreiz jūtas, strādājot ar Chatgpt, lai atrisinātu kādu kodēšanu un IT problēmas. Tas nonāk tur, wager ne vienmēr pareizajā veidā.
Pārmērīgs un nepietiekami informēts AIS: bīstams kombo
Esmu arī pieredzējis, ka AI pilnībā iziet no sliedēm. Esmu pieredzējis to, sniedzot padomus, kas bija ne tikai pilnīgi bezjēdzīgi, wager arī uzrādīja eksperta acīmredzamo pārliecību.
Arī: Google Jules AI kodēšanas aģents izveidoja jaunu funkciju, kuru es faktiski varētu nosūtīt – kamēr es pagatavoju kafiju
Ja jūs izmantosit AI rīkus, lai atbalstītu jūsu attīstību vai tā darboties, šie padomi, iespējams, neļauj jums atrasties nepatikšanās:
- Ja nav daudz publiski pieejama informācija, AI nevar palīdzēt. Wager AI veidos lietas, pamatojoties uz to, ko maz zina, neatzīstot, ka tai trūkst pieredzes.
- Tāpat kā mans suns, kad AI tiek fiksēta vienā lietā, tas bieži atsakās aplūkot alternatīvas. Ja AI ir iestrēdzis pie vienas pieejas, nepieļaujiet kļūdu, uzskatot, ka tās pieklājīgie ieteikumi par jaunu pieeju ir reāli. Tas joprojām iet pa to pašu trušu caurumu. Sāciet jaunu sesiju.
- Ja jūs daudz nezināt, nepaļaujieties uz AI. Sekojiet līdzi mācībām. Pieredzējuši devs var pateikt atšķirību starp to, kas darbosies un kas neveic. Wager, ja jūs mēģināt novietot visu kodēšanu AI aizmugurē, jūs nezināt, kad vai kur tā noiet greizi vai kā to novērst.
- Kodētāji konkrētiem uzdevumiem bieži izmanto īpašus rīkus. Vietni var izveidot, izmantojot Python, CSS, HTML, JavaScript, Flovk un Jinja. Jūs izvēlaties katru rīku, jo zināt, ko tas dara labi. Izvēlieties savus AI rīkus tāpat. Piemēram, es biznesa loģikai nelietoju AI, wager es iegūstu produktivitāti, izmantojot AI, lai rakstītu API zvanus un sabiedrības zināšanas, kur tas man var ietaupīt daudz laika.
- Pārbaudiet visu, ko AI rada. Viss. Līnija pa individuālo līniju. AI var ietaupīt tonnu laika, wager tas var arī pieļaut milzīgas kļūdas. Jā, laiks un enerģija, lai pārbaudītu ar rokām, var palīdzēt novērst kļūdas. Ja AI piedāvā rakstīt vienības testus, ļaujiet tai. Wager pārbaudi testus.
Balstoties uz jūsu pieredzes līmeni, lūk, kā es iesaku padomāt par AI palīdzību:
- Ja jūs neko nezināt par tēmu vai prasmi: AI var palīdzēt jums iziet tā, it kā jūs to darītu, wager tas varētu būt pārsteidzoši nepareizi, un jūs, iespējams, nezināt.
- Ja esat priekšmeta vai prasmes eksperts: AI var palīdzēt, wager tas jūs samīļos. Jūsu kompetence tiek izmantota ne tikai, lai atdalītu AI-stipid no ai-lietošanas, wager arī rūpīgi izstrādātu ceļu, kurā AI faktiski var palīdzēt.
- Ja jūs esat starp: AI ir jaukta soma. Tas varētu jums palīdzēt vai sagādāt nepatikšanas. Nepārprotējiet savas prasmes veidošanu AI, jo tā varētu jūs atstāt aiz muguras.
Arī: kā es izmantoju Chatgpt, lai analizētu, atkļūdotu un pārrakstītu salauztu spraudni no nulles – stundā
Ģeneratīvā AI var būt lielisks palīgs pieredzējušiem izstrādātājiem un IT profesionāļiem, it īpaši, ja to izmanto mērķtiecīgiem, labi saprotamiem uzdevumiem. Wager tā pārliecība var būt maldinoša un bīstama.
AI var būt noderīga, wager vienmēr vēlreiz pārbaudiet savu darbu.
Vai esat izmantojis AI rīkus, piemēram, Chatgpt vai Claude, lai palīdzētu jūsu attīstībai vai tā darbam? Vai viņi paātrināja lietas vai gandrīz uzspridzināja lietas? Vai esat pārliecinātāks vai piesardzīgāks, izmantojot AI kritiskās sistēmās? Vai esat atradis īpašus lietošanas gadījumus, kad AI patiešām spīd vai kur tas neizdodas jautri? Paziņojiet mums komentāros zemāk.
Jūs varat sekot maniem ikdienas projekta atjauninājumiem sociālajos medijos. Noteikti abonējiet mans iknedēļas atjaunināšanas biļetensun sekojiet man Twitter/X plkst @DavidgeWirtzFb plkst Facebook.com/davidgewirtzInstagram plkst Instagram.com/davidgewirtzuz blūzky plkst @Davidgewirtz.comun vietnē youtube plkst Youtube.com/davidgewirtztvApvidū
