ИИ vs человек: сможет ли искусственный разум заменить разработчиков

Искусственный интеллект — одна из самых быстроразвивающихся технологий сегодня. Его уже используют во многих сферах, от журналистики до медицины. И человечество разделилось на два основных лагеря: одни видят в ИИ помощника, который упростит многие задачи, другие — угрозу и конкурента за рабочие места. Решили разобраться, сможет ли искусственный разум заменить разработчика и когда это случится.

Что такое ИИ и что он уже умеет

Искусственный интеллект — это способность машины или системы выполнять функции, которые считаются прерогативой человека, такие как обучение и принятие решений. Сюда входит большой спектр технологий: визуальное восприятие, распознавание речи, языковой перевод и многие другие.

В компании IBM, одном из крупнейших в мире производителей и поставщиков «железа», ПО, IT-сервисов и консалтинговых услуг, выделяют семь типов искусственного интеллекта.

В первую очередь ИИ классифицируют на три большие группы по его возможностям:

Narrow AI (узкий или слабый ИИ) выполняет конкретную задачу. Он делает это лучше человека, но не может выйти за её рамки. По сути, все системы ИИ, что мы имеем сегодня, относятся именно к этому типу.
Artificial General AI (общий или сильный ИИ) — пока остаётся только теоретической концепцией. Предполагается, что он сможет использовать предыдущие знания и навыки для выполнения новых задач в другом контексте. При этом людям для этого не придётся обучать базовые модели.
Super AI (супер ИИ) — на сегодняшний день тоже существует только в теории. Такая модель будет думать, учиться, выносить суждения и обладать когнитивными функциями, превосходящими человеческие. Такой ИИ сможет чувствовать эмоции, иметь свои потребности, желания и убеждения.

Дальше выделяют подтипы этих ИИ в зависимости от их функций:

Reactive Machine AI (реактивный машинный ИИ) — это системы, предназначенные для выполнения очень узкой специализированной задачи. Они основаны на статистической математике и могут анализировать огромные объёмы данных для получения разумных результатов. Такой ИИ относится к слабому типу и существует уже довольно давно. Хорошим примером может быть шахматный суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл Гарри Каспарова.
Limited Memory AI (ИИ с ограниченной памятью) может вспоминать прошлые события и результаты и отслеживать данные во времени. Он способен использовать прошлую и настоящую информацию, чтобы выбрать алгоритм действий для достижения желаемого результата. А так как со временем он обучается на всё большем количестве данных, то может улучшать результаты. Такой ИИ тоже относится к узкому типу.
Theory of Mind AI (теория разума ИИ) — уже сильный тип. Он мог бы понимать мысли и эмоции и, как следствие, делать выводы о мотивах и рассуждениях людей. Взаимодействие такого ИИ с людьми было бы более персонализированным, так как он учитывал бы уникальные эмоциональные потребности и намерения человека. Сейчас учёные занимаются разработкой такого ИИ.
Self-aware AI (самосознательный ИИ) — самый продвинутый тип, который относится к супер ИИ. Он будет способен понимать свои внутренние особенности, что приведёт к развитию его собственного набора эмоций, потребностей и убеждений.

Даже слабый ИИ, который доступен нам сейчас, уже способен на многое. Он может переводить текст на разные языки, причём не просто отдельные фразы, как это было ещё несколько лет назад, а большие смысловые блоки и с учётом контекста. В финансовой сфере ИИ проверяет платёжеспособность заёмщиков, а в США с его помощью определяют тюремные сроки для обвиняемых. В медицине ИИ используют для анализа данных компьютерной томографии и рентгена и постановки диагноза, а нейросеть AlphaFold 2, определяющаятрёхмерную структуру белка, стала настоящим прорывом.

Некоторые технологии настолько продвинулись, что уже успели заменить людей: крупное американское издание BuzzFeed уволило 180 журналистов, чтобы сократить расходы, и передало их работу нейросети ChatGPT.

Как используют ИИ в IT-сфере

На волне популярности искусственного интеллекта многие компании стали встраивать нейросети в свою бизнес-модель, в том числе и в сфере IT.

В области кибербезопасности ИИ может сравнивать данные и поведение пользователей и выявлять аномалии и подозрительную активность в реальном времени, анализировать угрозы и прогнозировать возможные уязвимости и атаки. Например, такие самообучающиеся системы создаёт компания Darktrace.

В разработке ПО искусственный интеллект может генерировать код из естественного языка или графических данных, как Power Apps от Microsoft, отлаживать и оптимизировать его, выявлять ошибки.

В разработке аппаратного обеспечения ИИ используют для проектирования и создания компонентов и архитектур, как Qiskit от IBM, и обслуживания оборудования, как ProSupport от Dell.

В обработке данных ИИ управляет распределением нагрузки и ресурсов между центрами, а также энергопотреблением и охлаждением дата-центров, как DeepMind от Google.

В управлении IT-услугами боты на основе ИИ помогают автоматизировать рутинные задачи службы поддержки, снижая нагрузку на неё и повышая эффективность работы.

Это всего лишь несколько примеров. Сюда же можно добавить интернет-вещей, робототехнику, виртуальных ассистентов, рекомендательные системы и так далее.

Что нужно для хорошего кодинга

Чтобы продукт работал так, как надо, был удобен для пользователей и при этом эффективен, программист должен придумать и реализовать такой код, который будет чётко соответствовать всем этим требованиям и при этом будет понятен другим членам команды.

Традиционно к качествам хорошего программиста приписывают такие софт-скилы, как усидчивость и способность фокусироваться, коммуникабельность и умение работать в команде, тягу к знаниям и адаптивность к новым технологиям. К хард-скилам обычно относят знание языков программирования, математики, библиотек, умение писать чистый код и структурировать данные.

В таком контексте кажется, что искусственный интеллект вполне может заменить «живого» разработчика: он уже умеет анализировать огромные объёмы данных и искать в них закономерности, составлять прогнозы и даже генерировать идеи.

Но не все задачи можно решить по предписанному алгоритму. Нестандартные проблемы требуют нестандартного креативного подхода, на который ИИ на данном этапе развития неспособен.

Для качественной работы искусственному интеллекту требуется человек. Если быть точнее, то современным ИИ-сервисам нужны:

понятный промпт — запрос с чёткими инструкциями;
много аналогичных примеров для обучения, по которым ИИ поймёт, каким должен быть результат и как его достичь.

Другими словами, когда ИИ сталкивается с нестандартной задачей или нехваткой данных, вероятность ошибок и сбоев серьёзно возрастает. Потому что не существует универсальной информации, которая подходила бы во всех конкретных случаях. Там, где человек — разработчик — применит творческий подход и предложит новое креативное решение, опираясь на свой кругозор, опыт или даже интуицию, искусственный интеллект практически бессилен, так как может действовать исключительно по протоколу.

ИИ — друг человека

Компания OpenAI, американская научно-исследовательская организация, которая занимается разработками в сфере искусственного интеллекта создала наиболее прогрессивную на данный момент модель ChatGPT, на своих конференциях подчёркивает, что ИИ — это помощник для создания инновационных продуктов. Он не заменяет разработчиков, а даёт им возможности для развития.

Вместе с тем, пока одни били тревогу и пророчили тотальную безработицу, уже появились новые профессии и программы обучения по ним:

инженеры по искусственному интеллекту — для проектирования, разработки, тестирования и поддержания системы ИИ;
аналитики искусственного интеллекта — для сбора, обработки, анализа и интерпретации данных;
специалисты по этике искусственного интеллекта — для обеспечения нравственности, честности, прозрачности и подотчётности систем ИИ;
AI-тренеры — для обучения машин выполнять различные задачи;
нейрокопирайтер — для генерации промптов и стилей нейросетей, проверки и редактирования текстов, созданных ИИ;
нейроиллюстратор — для переработки техзаданий в промпты и их корректировки, оценки и редактуры полученных изображений;
менеджер ИИ-продуктов — для оценки рынка и поиска новых областей применения искусственного интеллекта, создания и развития ИИ-продуктов.

Не все профессии в этом списке относятся к области IT, что в очередной раз доказывает, что искусственный интеллект нуждается в людях намного сильнее, чем люди в нём.

Однако уже сейчас нейросетям можно делегировать «текучку» вроде кодогенерации, анализа логов или составления технической документации. Сами же IT-специалисты могут сосредоточиться на нестандартных задачах: проектировать архитектуру сложных систем или разрабатывать инновационные решения. А ИИ при этом будет выступать в роли помощника, например, помогать в выборе метода реализации и инструмента программирования.