Заменит ли ChatGPT разработчиков?

Последние достижения в области искусственного интеллекта предвещают появление робота-кодера. По мнению экспертов, разработчикам потребуются новые навыки, чтобы преуспеть в индустрии, основанной на ИИ. ChatGPT, чат-бот на базе искусственного интеллекта, который может имитировать человеческий разговор и писать код, превратит разработку приложений - и профессию разработчика - в нечто иное, считают эксперты отрасли. Более 1 миллиона пользователей подписались на бесплатное предварительное исследование ChatGPT после того, как OpenAI выпустила чат-бота 30 ноября. Бот может писать простые веб-страницы и приложения на таких языках программирования, как JavaScript, Python и React. Он также может находить ошибки в коде и помогать создавать новые языки программирования. Модель взаимодействует в разговорной манере и может признавать свои ошибки, отвечать на последующие вопросы, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы, сообщает OpenAI. Хотя она пока не может писать сложный код, например, необходимый для банковских приложений, ChatGPT станет умелым кодером в течение следующего десятилетия, считает Роб Зазуета, внештатный технический консультант из Конкорда, Калифорния. "У меня странная смесь экзистенциального ужаса по этому поводу... но также и тонна волнения", - сказал он. "Третья итерация GPT была на удивление хороша, но эта, похоже, затмит ее. Сейчас не нужно большого воображения, чтобы понять, к чему все это приведет". Шарлотта Данлап, аналитик британской компании GlobalData, занимающейся исследованием рынка, разделяет прогноз Зазуеты, но считает, что последствия наступят гораздо раньше. "Подумайте, как мы практически за одну ночь перешли от метода автозаполнения подсказок Copilot на GitHub к диалоговому формату кодирования с помощью ИИ", - сказала она. "Прогресс идет так, что мы достигнем этого через два-три года". Но никто не знает, какую форму примут эти достижения, говорит Абхишек Гупта, основатель и главный исследователь Монреальского института этики ИИ. Двенадцать месяцев назад никто не мог точно предсказать повсеместное распространение систем генеративного ИИ и те многочисленные формы, которые он принимает сегодня, сказал он. Точно так же невозможно предсказать, что произойдет через три-десять лет. "Ни у кого нет хрустального шара", - сказал Гупта. "Пытаясь сделать прогноз более чем на 18 месяцев вперед, вы с таким же успехом можете просто подбросить монетку".

Совсем скоро разработчикам больше не придется писать шаблонный код, говорит Гупта. Вместо этого они смогут сосредоточиться на таких областях, как сложная архитектура приложений или кибербезопасность. Зазуета согласился, сказав, что ChatGPT уже хорошо справляется с написанием рабочего кода.

ChatGPT обнаружил ошибку в примере кода по запросу пользователя. "Я могу взять его, изменить под свои нужды и быстро отсечь шаблонный код, что позволит мне сосредоточиться на более интенсивной работе, к которой ИИ еще не готов", - говорит он. Хотя ChatGPT может заменить некоторые аспекты кодирования, такие как написание общих функций или шаблонов, он не сможет полностью заменить программистов, сказал Зазуета. Это потому, что работа программиста требует большего, чем кодирование. "Чтобы быть программистом, нужно уметь структурировать программу, следовать логике и создавать нечто большее, чем сумма ее частей", - говорит Зазуета. Тем не менее, ChatGPT может проложить путь к появлению новых профессий. По его словам, например, в эпоху ИИ востребованными станут промпт-инженеры. Инженеры, работающие с подсказками, понимают принципы и методы написания входных данных модели для получения наилучших результатов от чат-ботов. По словам Гупты, этот навык следует называть "темным мастерством". "У вас должно быть правильное заклинание, которое вызовет то, что вы хотите от него получить", - сказал он. По словам Данлапа из GlobalData, рост числа ИИ-кодеров, таких как ChatGPT, также приведет к увеличению спроса на разработчиков программного обеспечения, разбирающихся в принципах науки о данных. Например, инженеры, которые могут проектировать, создавать и тестировать приложения с использованием платформ и языков Data Science, таких как Go и Python.