Заменит ли ИИ человека на каждом рабочем месте? Скорее всего, в ближайшие десятилетия нет, — и даже там, где всё-таки заменит, глаз да глаз (биологический) за ним потребуется. Станет ли ИИ вскоре ещё более умелым и многогранным, чем был всего лишь месяц назад? А вот это определённо да — но совершенно не факт, что по этому поводу следует сокрушаться.
ИИ съел пустоту (ко всеобщему удовольствию)
В елизаветинской Англии ещё до начала промышленной революции (но в её непосредственном преддверии) овцы, по меткому выражению Томаса Мора, съели людей, — имеется в виду изгнание землевладельцами арендаторов-пахарей с земель, которые отдавались под овечьи пастбища ради наращивания производства шерсти; процесс, известный историкам как огораживания. В Лос-Анджелесе же осенью 2024-го предназначенные в основном для решения ИИ-задач центры обработки данных поедают пустоту в теряющих арендаторов бизнес-центрах — вновь разогревая спрос на деловую недвижимость, со времён ковидного кризиса прозябавший на тревожно низком для арендодателей уровне. Новые клиенты настолько активно занимают бывшие офисы, переоборудуя опенспейсы под машинные залы, а избыточные при малом числе сотрудников лифтовые шахты — под теплоотводящие стволы градирен, что даже летом, в традиционный сезон сокращения спроса на коммерческую недвижимость в центрах крупных городов, доля доступных для аренды площадей в отдельных бизнес-районах американского мегаполиса снижалась до давным-давно невиданных 3%. Арендаторов особенно привлекает высокая доступность электроэнергии в деловых центрах — этот критерий в принципе начинает выходить на первое место для устроителей новых ЦОДов: по оценке Goldman Sachs, к 2030 г. дата-центры (прежде всего — исполняющие ИИ-задачи) будут потреблять до 11% всего вырабатываемого в США электричества против нынешних примерно 3%.
Умный бот — друг программиста. Или нет?
Как измерить эффективность привлечения искусственного интеллекта к решению программистских задач? Вопрос не праздный, если учесть, в какие суммы обходится исполнение и в особенности тренировка ИИ-моделей; соответственно, и инвестиции заказчиков, занятых разработкой ПО, в привлечение умных ботов (из облака либо локальных) на помощь живым кодерам выходят немалыми. Исследователи из Uplevel, проведя довольно обширный опрос, выяснили, что влияние ИИ-инструментов на труд применяющих их в повседневной работе программистов статистически незначимо — если в качестве основной метрики брать среднее время, затраченное на добавление очередной порции кода в репозиторий (pull request cycle time). Более того: использование, скажем, умного помощника программиста GitHub Copilot привело к росту количества багов в готовом коде на 41% — соответственно, хотя скорость генерации текста программ и вправду повысилась, сразу же выросло и время, необходимое на отладку.
Снижению темпов творческого выгорания разработчиков применение ИИ-помощника также в целом не поспособствовало, так что и аргумент «боты возьмут на себя рутинные задачи, оставив человеку лишь свободный творческий полёт» тоже выходит не очень-то состоятельным. Аналитики Uplevel, впрочем, вовсе не рекомендуют наотрез отказываться от умных помощников: программистский ИИ-инструментарий непрерывно совершенствуется и вполне вероятно, что уже после ближайших обновлений всё-таки научится выдавать более корректный — и лучше постижимый кожаными мешками — код (поскольку сейчас, указывает целый ряд экспертов, сгенерированные LLM программы порой настолько сложны для человеческого восприятия, что проще бывает переписать тёмный фрагмент вручную целиком, чем разбираться в его внутренней — машинной — логике). К тому же ближе к концу октября стало известно, что в самой Google уже более четверти всего кода пишет ИИ, — и ничего ведь, работает!
Интересно в этой связи, что руководство проекта GitHub Copilot — знакомого уже множеству кодеров ИИ-помощника, что ранее базировался исключительно на разработках OpenAI, — под самый конец октября объявило о скором, буквально в течение считаных недель, предоставлении пользователям доступа и к конкурентному семейству GPT инструментарию: имеются в виду модели Claude 3.5 Sonnet компании Anthropic и Gemini 1.5 Pro от Google. Кроме того, арсенал готовых к работе ИИ-кодеров на платформе GitHub дополнят «способная к рассуждениям» модель GPT o1-preview и o1-mini, специально натренированная на решение более сложных программистских задач. Возможность не делать ставку только на одну модель, а переключаться по мере надобности между теми, что в данный момент пользователь сочтёт наиболее подходящими, призвана ещё более увеличить гибкость и широту применения GitHub Copilot.
Мой аватар свяжется с вашим аватаром
В числе задач, которые ИИ уже на нынешнем этапе развития способен, как выясняется, вполне эффективно брать на себя, — интервьюирование претендентов на замещение самых разных должностей, от работников первой линии в универмагах до программистов и даже до самих специалистов по работе с персоналом (по крайней мере, начального уровня). HR-аватары, которых предлагает среди прочего бизнес-заказчикам компания Fairgo.ai, готовы выйти на связь с кандидатом «в любое время и где угодно» онлайн, в том числе в формате видеочата — правда, сгенерированное ИИ видео демонстрируется при этом лишь на начальном этапе беседы; детальный же опрос претендента ведётся уже исключительно в аудиорежиме, чтобы не создавать избыточной нагрузки на серверы провайдера такой услуги. В утешение тем, кто не готов доверять решение своей судьбы бездушным аватарам, разработчики специально оговариваются, что принимать или отклонять кандидатуру собеседника умный бот в любом случае не уполномочен. Его задача — составить текстовую запись проведённого с претендентом разговора на основе вопросов, предварительно сформулированных клиентом, и переправить её этому самому клиенту, — чтобы затем уже человек принимал обоснованное решение, не тратя время на прямой контакт с соискателями (которых на вакансии, открытые популярными работодателями, ясное дело, может быть куда больше, чем способны в привычном режиме обработать за разумное время живые сотрудники HR-отдела).
Да что там менеджеры по персоналу — современный ИИ делает ненужным и самогó среднего пользователя, сидящего за ПК! Как утверждают в Anthropic, новейшая версия генеративного ИИ этой компании, Claude Sonnet 3.5, уже по сути представляет собой ИИ-агент — умный инструмент для автоматизации исполнения стандартных задач на персональном компьютере, которые прежде были по плечу лишь биологическому пользователю. «Мы обучили Claude распознавать происходящее на экране, а затем применять доступные программные инструменты для выполнения определённых задач. Когда разработчик поручает Claude использовать некое ПО и предоставляет соответствующий доступ, Claude на основании сделанных в ходе работы самого пользователя скриншотов решает, в каком направлении, как далеко сдвинуть курсор — и в какой позиции щёлкнуть, чтобы добиться требуемого результата», — сообщают разработчики. Получая от пользователя команды — например, какую форму заполнить и откуда брать данные для каждого из её полей, — ИИ самостоятельно ретранслирует их в последовательность команд и действий с программным интерфейсом, после чего исправно выполняет. Да, пока не идеально, — но где вы видели идеальных биологических «профессиональных пользователей ПК»?
Далее по ссылке: https://3dnews.ru/1113437/iitogi-oktyabrya-2024