ИИ повышает требования к айтишникам
ОПЕРАТОРЫ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ
Среди достижений GPT особенно интересна возможность написания программного кода по запросу оператора. Необходимо разобраться, кто же такой оператор и какими характеристиками должен обладать претендент на эту роль. Когда появилась профессия программиста, было меньше промежуточных звеньев между заказчиком – тем, кто формировал задачу, и исполнителем – тем, кто писал программу для ее выполнения. Но с развитием технологий и с увеличением потребности в автоматизации и внедрении информационных систем заказчики сместили фокус на формирование бизнес-ценностей. А программисты, у которых стремительно расширялся арсенал используемых ИТ-инструментов, стали больше концентрироваться на технической реализации.
Между заказчиком и исполнителем появились роли бизнес-аналитика и системного аналитика, которые занимались трансформацией описания потребностей бизнеса в формализованную и понятную для программиста задачу. Так в очередной раз проявил себя процесс разделения труда, позволив увеличить эффективность процесса разработки.
Аналогичным образом можно представить будущее процесса постановки задачи для искусственного интеллекта (ИИ). Оператору необходимо сформировать такой запрос или такой диалог с машиной, который приведет ее к нужному ему результату. Сейчас программист может выполнить задачу на основании результатов работы аналитиков. Но может ли эта задача породить отдельную роль оператора и сократить расходы на разработку ПО?
Навык формирования запроса для генеративного ИИ можно сравнить с аналогичным, но более простым навыком формирования запроса для поисковика. Во времена развития интернета быстрее информацию находили те, кто умел правильно заполнить строку запроса Google или «Яндекса». Как и в этом случае, оператору ИИ придется учиться формированию запросов. Чем точнее он будет сформирован, тем меньше времени и ресурсов потребуется для уточнения ответа в режиме диалога. Но так или иначе, чтобы понять, подходит ответ или необходимо провести еще один раунд уточнения, оператор должен уметь оценивать качество предлагаемого машиной результата.
В этом кроется основная сложность работы с генеративным ИИ в режиме диалога. Для того чтобы использовать результат, оператору необходимо убедиться в его пригодности. А для того чтобы исправить непригодный результат, оператор должен уметь классифицировать его проблемные зоны и формулировать инструкции по их исправлению. Логично, что начинающий специалист будет часто получать непригодный результат. Оператор с навыком определения пригодности будет хаотично модифицировать запрос до тех пор, пока ИИ не выдаст ему пригодный ответ. Оператор, умеющий определять проблемные зоны, сможет уменьшить количество запросов, уточняя моменты, которых стоит избегать. Оператор, умеющий исправлять проблемные зоны, способен за минимальное количество запросов сформировать удовлетворительный результат или же довести до пригодного состояния ответ с проблемами. Можно провести параллели и сказать, что
SENIOR DEVELOPER ЯВЛЯЕТСЯ ТЕМ САМЫМ ОПЕРАТОРОМ, КОТОРЫЙ СМОЖЕТ ПОЛУЧИТЬ ОТ ИИ РЕЗУЛЬТАТ ЗА САМОЕ КОРОТКОЕ ВРЕМЯ
Те, кто пробовал работать с ИИ, могут резонно возразить, что проверку задачи, как и доведение качества кода до высокого уровня, тоже можно доверить ИИ. Такой подход, когда GPT критикует и корректирует свою же работу, приносит некоторые результаты, но все еще является недостаточным для промышленной разработки без опоры на проверку старших программистов.
Таким образом, мы приходим к выводу, что навык формулирования запросов является лишь дополнительным к навыку анализа кода. Возможность программиста определить слабые места кода и доработать его на данный момент является обязательной. А это говорит о том, что, помимо обучения формированию запросов, необходимо увеличивать уровень программистов, которые будут принимать результат выполнения запроса машиной. Стоит отметить также, что навык формулирования запросов зависит от уровня навыка определения качества результата. Поэтому вряд ли получится разделить задачу на две отдельные – определение качества и построение запроса.
Подробнее по ссылке.