Berita
Ganti programmer dengan kecerdasan buatan? Mengapa Bill Gates mengatakan medali Tamman dan pengalaman yang seharusnya tidak Anda miliki
Dalam perlombaan untuk mengotomatiskan semuanya – dari layanan pelanggan ke kode – kecerdasan buatan terlibat sebagai peluru perak. Narasi Serius: Alat AI yang dapat menulis aplikasi lengkap, menyederhanakan tim teknik dan mengurangi kebutuhan akan pengembang manusia yang mahal, bersama dengan ratusan pekerjaan lainnya.
Tetapi dalam pandangan saya, seperti yang dihabiskan seorang teknisi setiap hari dalam data perusahaan nyata dan fungsi pekerjaan, kebisingan tidak sepadan dengan kenyataan.
Saya telah bekerja dengan para pemimpin industri seperti General Electric, Walt Disney dan Harvard Medical College untuk meningkatkan data mereka dan infrastruktur Amnesty International, dan di sini saya belajar: Penggantian manusia dengan organisasi spontan di sebagian besar fungsi masih hanya sebuah ide di cakrawala.
Saya khawatir kami berpikir sangat jauh. Dalam dua tahun terakhir, Lebih dari seperempat Dari fungsi pemrograman menghilang. Mark Zuckerberg Menyatakan Dia berencana untuk menggantikan banyak programmer dalam meta dengan kecerdasan buatan.
Namun, menarik bahwa kedua gerbang Bill adalah medali Tamman Di depan umum Terhadap penggantian programmer.
Saat ini, kita tidak boleh mengandalkan alat kecerdasan buatan untuk berhasil mengganti pekerjaan dalam teknologi atau bisnis. Ini karena apa yang diketahui kecerdasan buatan terbatas pada sifatnya pada apa yang saya lihat – dan sebagian besar dari apa yang Anda lihat di dunia teknologi adalah boileplate.
Model kecerdasan buatan yang dilacak dilatih dalam koleksi data besar, yang biasanya dibagi menjadi dua kategori utama: data yang tersedia (dari internet terbuka), atau kepemilikan atau data berlisensi (dibuat secara internal oleh lembaga, atau telah dibeli dari pihak ketiga).
Tugas sederhana, seperti membuat situs web dasar atau membuat aplikasi templat, adalah kemenangan mudah untuk model kebidanan. Tetapi ketika datang untuk menulis blog infrastruktur canggih dan kepemilikan yang mengoperasikan perusahaan seperti Google atau Stripe, ada masalah: simbol ini tidak ada di gudang publik. Itu ditutup di dalam dinding perusahaan, yang tidak dapat diakses untuk data pelatihan dan para insinyur sering menulis dengan kontrak pengalaman.
Sekarang, Amnesty International Itu tidak bisa menjadi alasannya Sejauh ini sendiri. Itu tidak memiliki naluri. Itu hanya meniru pola. Seorang teman saya di dunia teknologi pernah menggambarkan model LLMS sebagai a "Tebakan yang sangat bagus."
Pikirkan Amnesty International hari ini sebagai anggota tim pemula – berguna dalam proyek pertama atau proyek sederhana. Tapi seperti orang muda, itu membutuhkan sensor. Dalam pemrograman, misalnya, meskipun saya menemukan peningkatan 5x untuk pengkodean sederhana, saya menemukan bahwa meninjau dan mengoreksi instruksi perangkat lunak yang paling canggih untuk organisasi spontan membutuhkan waktu dan energi lebih dari menulis kode sendiri.
Saya masih membutuhkan profesional senior dengan pengalaman mendalam untuk menemukan cacat, dan untuk memahami nuansa bagaimana cacat ini dihilangkan enam bulan dari sekarang.
Ini tidak berarti bahwa kecerdasan buatan tidak boleh memiliki tempat di tempat kerja. Tetapi impian untuk mengganti seluruh perbedaan programmer, akuntan, atau pemasar dengan satu orang dan sekelompok alat kecerdasan buatan pada saat itu. Kami masih membutuhkan orang -orang di level atas dalam pekerjaan ini, dan kami perlu melatih orang di tingkat pemula untuk secara teknis dapat mengambil alih untuk mengambil alih peran yang paling kompleks suatu hari nanti.
Tujuan kecerdasan buatan dalam teknologi dan bisnis tidak boleh tentang penghapusan manusia dari ring. Saya tidak mengatakan ini karena saya takut kecerdasan buatan akan mengambil pekerjaan saya. Saya mengatakan itu karena saya melihat betapa berbahayanya kepercayaan pada kecerdasan buatan pada tahap ini.
Para pemimpin bisnis, terlepas dari industri yang mereka masukkan, harus terbiasa dengan: sementara kecerdasan buatan berjanji untuk menghemat biaya dan perbedaan yang lebih kecil, keuntungan efisiensi ini dapat menjadi kontraproduktif. Anda mungkin mempercayai Amnesty International untuk melakukan lebih banyak tingkat pekerjaan, tetapi tidak untuk menyelesaikan proyek yang lebih maju.
Amnesty International cepat. Manusia pintar. Ada perbedaan besar. Semakin kami menyampaikan percakapan dari menggantikan manusia untuk memperkuat mereka, semakin banyak kami merangkul manfaat kecerdasan buatan.
Derek Chang, mitra pendiri Data Strateus.