Обсуждая будущее IT и развитие искусственного интеллекта, Александр Мишин и Денис Шиков поделились своими мыслями о применении ИИ в разработке. Они также затронули вопрос о том, какие специалисты могут оказаться в невыгодной ситуации из-за новых технологий.
Денис поделился своим опытом, отметив, что ИИ действительно может генерировать вредные и неуместные решения. Например, при запросе о сложных рецептах некоторые модели могут выдать нецензурную информацию, а в задачах, связанных с кодом, нередко возникают ошибки, когда ИИ использует некорректные источники. Это становится особенно критическим, когда разработчики, под давлением сроков, используют сырой код от ИИ, не понимая его содержимого. В результате программисты тратят много времени на разбор "творений" ИИ. Но не всё так плохо: в некоторых случаях ИИ может быстро оптимизировать задачи, как, например, с математическими функциями для GIS-систем.
Однако применение ИИ не всегда эффективно, особенно когда дело касается сложных требований, таких как документация или лицензирование, что ограничивает возможности ИИ в понимании контекста. Денис также отметил, что работа с кодом может быть безопаснее, если удалить чувствительные данные, однако некоторые коллеги предпочитают проявлять осторожность. Даже ошибки, возникающие у ИИ, могут послужить отправной точкой для обсуждения и улучшения кода. Также возможно использование локальных моделей, что дает разработчикам больше контроля над процессом.
У меня установлена видеокарта 4090GTX, и она давно нуждается в чистке — нужно заняться этим.
Интересно, что многие люди в HR не любят использовать такие технологии, как ИИ. Они все же могут быть полезны, хотя кандидаты могут адаптировать свои резюме под фильтры ИИ.
В России ключевые игроки в сфере больших языковых моделей — это Яндекс и Сбер, которые обучают свои ИИ на основе пользовательских данных, таких как письма и поисковые запросы, за что получают прибыль. Хотя они зарабатывают на этом немного, в основном доход складывается от обработки и использования собранных данных для совершенствования моделей.
Для небольших компаний или домашних проектов создание ИИ возможно, однако ограничено узкими специализациями. Основные условия успешного обучения моделей — доступ к данным и инвестиции в инфраструктуру. Сам процесс разработки ИИ может быть доступен любому желающему, но качество ответов будет зависеть от выбранных данных и доступного оборудования.
Важно помнить, что задавать ИИ вопросы о криминальных темах необязательно, и это может иметь негативные последствия, поскольку данные, оставленные вами в интернете, могут быть использованы против вас.
Кроме того, доверять ИИ в ответах на важные вопросы пока слишком рискованно, поскольку ошибки алгоритма могут обернуться большими последствиями. Алгоритмы не обладают эмоциями и не могут нести ответственности за свои действия, хотя порой их ответы могут выглядеть как человеческие.
