[КАК ПРОГРАММИСТЫ ОТУПЛЯЮТ ИИ ЧИСЛОМ]

Если говорить об ИИ, то компания №1 в мире сегодня, — это, безусловно, OpenAI. Они – еще одно доказательство простой аксиомы: успешная компания-единорог – это всегда сочетание трех элементов:  

идеи, которую большинство рациональных инвесторов считают безумной (или даже идиотской),

визионера-предпринимателя, который видит то, чего не видят холеные и прибыльные аналитические агентства, продающие всем одни и те же данные об всем уже очевидных трендах…

а, третий элемент – устранение пыльных бюрократов в угоду скорости: когда лидер говорит, куда идет команда и его не интересует мнение никаких бюрократических институтов и инструментов. Другими словами, третий фактор – это свобода действий.

Супер-успех – это априори контр-интуитивная затея. Ведь для его достижения надо вложить деньги в то, что иррационально, довериться чуваку, который ведет себя непредсказуемо и отказаться от ошейника и поводка, который так хочется нацепить ему на шею, чтобы какой-нибудь никчемный бюрократ мог дергать за веревку время и от времени и пытаться самоутвердиться, мол, именно бюрократ истинная причина успеха. Что не так. Сэма Альтмана можно не любить. Но то, что этот человек – доказательство аксиомы, которую можно интерполировать и на Джобса с Маском, и на Кулибина, и на Королева, и на Опенгеймера, – вряд ли кто-то будет отрицать.

Короче, аксиома работает. Нравится это кому-то или нет – иррелевантно.

Но возникает резонный вопрос – если OpenAI реально такие крутаны и им удается стабильно делать лучший продукт по сравнению с куда более жирными (с точки зрения доступных ресурсов) Google, Apple и IBM, почему у нас, как человечества, до сих пор нет ИИ-программиста? Того самого ко-пилота, ради которого Microsoft вошла в капитал OpenAI аж на 13 млрд долларов.

Мне регулярно задают этот вопрос, часто давая подсказку для ответа из разряда теорий заговора, – мол, программисты же не идиоты, хотят сохранять свои рабочие места, поэтому не спешат делать качественного ко-пилота и специально саботируют работы по созданию универсального ИИ-разработчика. Так ведь, ну так? Так?

Ответ – нет:)

К 2030 году дефицит ИТ-специалистов (в первую очередь, это продуктовики, системные и бизнес-аналитики, архитекторы, разработчики, инженеры и дев-опсы) составит 85.2 млн человек. Для понимания масштаба – население Италии(!)  – всего 58.9 млн. Кадровый голод в 85.2. млн ит-спецов, это примерно 8.5 триллионов долларов упущенной прибыли. Безработица инженерам ближайшие годы не грозит (пока что).

Однако, большинство разработчиков рано или поздно все же заменят на ИИ-агентов (не все ветки профессии, но многих). Это факт. Просто  реальная причина, почему этого ещё не произошло, – куда прозаичнее, чем теория заговора: виноваты мы, люди. А если конкретнее – дерьмовые программисты, имя которым Легион.

ИИ обучается не магическими заклинаниями, а на конкретных исходных данных. В случае генеративного ИИ-разработчика, ребята из OpenAI «заряжают» в модель весь программный код, до которого могут дотянуться – это практически все, что написали и выложили в паблик инженеры-люди за все время существования Сети. Потом на основе анализа всего этого коллективного творчества, они учат модель предсказывать, как лучше решать ту или иную задачу, на каком языке программирования, какими подходами, как работать с памятью, что делать, если возникают ошибки и конфликты за системные / сетевые ресурсы итд. Если упрощенно говорить, ChatGPT – это на самом деле Т9 на стероидах, модель просто предсказывает следующие строчки и абзацы на основании анализа триллионов других строчек и абзацев, похожих между собой… и не очень.

Именно в данных, собственно, проблема. Если взять за 100% всех программистов планеты Земля и 100% написанного ими кода, выложенного, допустим, на Github.com, выясняется, что 90% из всего этого кода – дерьмо разной степени свежести. В публично доступном коде часто встречаются ошибки, методы реализации задачи, свойственные новичкам, опечатки, несостыковки, хардкодинг, «наброски» (когда программер ничего не делал уж точно не проверял, просто набросал какую-то логику и зачем-то запушил ее в публичное пространство, в котором набросок был индексирован сборщиком OpenAI), но, что самое страшное – невероятное количество костылей, когда анализируемый код как-то работает, но под капот лучше не заглядывать, ибо там – Алиса в стране чудес. Но без Алисы и страны.  И часто без чудес. То есть, там просто «в».

В итоге, ИИ, который искренне «стремится» стать лучшим инженером-разработчиком на планете и, более того, – ему в этом помогают люди-миньоны их компаний уровня OpenAI, – пока не может стать гением. Но не потому, что это технически не реализуемо или не понятно, как делать. А потому, что, люди, в массе своей, – отвратительный пример для подражания. Проблема в нас и нашем несовершенстве. А не в ИИ.

Приведу метафорическую аналогию – представьте, что вы хотите стать гениальным физиком, пришли в школу, вам выдали 100 учебников (которые кто-то как-то выбрал, но вы не знаете, кто и по какой логике) и назначили 5 учителей для разных уровней сложности. Вы начали читать и учиться. Но вот беда, – из 100 учебников, только 2 оказались по физике – один за 7 класс школы, второй –  с четвертого курса физтеха и в нем почти нет понятных вам слов. Среди остальных 98 оказались книги по нумерологии, тарологии, астрологии, теории плоской земли, доказательное разоблачение эволюционной теории Дарвина и наглядное практическое пособие по передачи энергии через поле невидимого эфира. Еще там каким-то боком оказался книга Пелевина, в которой было выдуманное уравнение, не имеющие ни смысла, ни решения. В сухом остатке, – много мусора и девиаций относительно вашей изначальной цели. А из 5 преподавателей, только 1 оказался дипломированным физиком, но страдающим синдромом Туретта (это когда люди непроизвольно орут, иногда невпопад), 4 – преподаватели по-совместительству, причем трое из этих 4 не имели высшего образования и выдали желаемое за действительное, с целью получить работу, а еще один – находится в федеральном розыске, поэтому в свое время сменил и имя с фамилией, и профиль, и, и диплом, – вообще не ясно кто он.

Станете ли вы после окончания этой «школы» физиком? Шанс, безусловно, есть. Но куда выше вероятность того, что, если вам после окончания курса задать 1000 вопросов по физике, вы только на минимальный процент ответите правильно.  В большинстве своем вы будете отвечать лютой кашей из понимания закона Бернулли и уравнений Максвелла, крепко замешанными с уверенным гороскопом для всех электронов, рожденных под знаком Козерога, в полнолуние, в високосный год. И иногда будете орать невопад, ибо так учил лучший из доступных вам физиков.

Поэтому, вопрос о том, будет ли ИИ заменять рабочие места и устранять людей из цепочки принятия решений, – не стоит. Рано или поздно, и разработчики, и учителя, и бухгалтеры, и финансисты, и юристы, – короче 1001 профессия будут заменены на ИИ-агентов, которые никогда не спят, никогда не едят и никогда не врут. Это случится уже потому, что люди, которые финансируют подобные разработки, крайне заинтересованы именно в этом, – в снижении риска человеческого фактора и ошибок, сделанных именно людьми. В идеале – в почти полном устранении “вагонов” – людей, что ничего не изучают, работают кое-как, но при этом у них на все есть мнение.

Главную проблему на этом пути, пусть на иносказательном и дико упрощенном примере, – я описал: миллионы идиотов не смогут выучить гения.

Гения могут вырастить только другие гении.

И он сам.

Поэтому я не удивлюсь, если сейчас OpenAI вместо того, чтобы обучать ChatGPT дальше, начнет для начала обучать его ИИ-учителей по профильным специальностям. В том числе, в вопросах разработки.

Как-то так.

P.P.S. Для тех, кто предыдущих аналитических постов не читал, вот ссылки на них: 

Первая часть материала была посвящена причинам сегодняшнего конфликта на Украине. 

Вторая –  вероятным сценариям развития. 

Третья – что делать России и ее жителям. 

Четвертая – что делать Украине и ее жителям. 

Пятая – что с этим всем можно сделать США (эта – критичная для понимания действий США на Украине). 

Шестая – что с этим делать Европе

Седьмая – чего ожидать от Китая (здесь много важного)

Восьмая – О частичной мобилизации в РФ

“Валить или нет” – или почему лично я остался в стране.

“Демократия VS Автократия” – 50 оттенков серого в геополитике

Каким может быть мировой порядок, ч1 – если мы захотим (это первая часть этого поста)

Каким может быть мировой порядок ч2

P.P.S. по просьбам дублирую ключевые ссылки:

Моя книга “Форма жизни №4: как остаться человеком в эпоху искусственного интеллекта, больших данных и тотального трекинга” – она есть в бумажном, цифровом и аудиоформате. 

Мой инстаграм (весь движ в сохраненных сториз).

Канал в телеграм (ссылка имеет ограниченное количество инвайтов, поэтому – фильтруйте, кому отправляете).

Пасхальное яйцо:

Мысли невозможно читать. Я могу извлечь содержимое твоей памяти. Но ведь это не мысли.

– Джонни Мнемоник (с) У. Гибсон.