Günlük işinizi bırakmayın: Üretken yapay zeka ve programlamanın sonu

Yazılım geliştiricilerin yapay zeka karşısında “işlerini kaybetmeleri” ve daha akıllı bir sürümle yer değiştirmeleri konusunda çok fazla endişe var. ChatGPTGitHub’ın Yardımcı Pilotu, Google’ın temel modeli Codey veya benzeri bir şey.

AI başlangıç ​​​​kurucusu Matt Welsh, hakkında konuşuyor ve yazıyor. programlamanın sonu. Büyük dil modellerinin (LLM’ler) bildiğimiz programlamayı ortadan kaldırıp kaldırmadığını soruyor ve cevabın “evet” olmasından heyecan duyuyor: Eninde sonunda, yakın gelecekte değilse bile.

Ancak bu pratikte ne anlama geliyor? Bu, hayatlarını yazılım yazarak kazanan insanlar için ne anlama geliyor?

Yeni programlama becerilerindeki değer

Bazı şirketler, yapay zekaya kesinlikle insan yeteneklerini artırmak yerine insan emeğinin yerine geçen bir araç olarak değer verecektir. programcılar bu şirketler için çalışanlar işlerini yapay zekaya kaptırma riskiyle karşı karşıya. Bu kuruluşlardan biri için çalışıyorsanız, sizin için üzgünüm ama bu gerçekten bir fırsat.

Kamuoyuna duyurulan işten çıkarmalara rağmen, programcılar için iş piyasası harika, muhtemelen harika kalacak ve muhtemelen sizi asgariye indirilecek bir masraf olarak görmeyen bir işveren bulmanız daha iyi. Bazı yeni beceriler öğrenmenin ve size gerçekten değer veren bir işveren bulmanın zamanı geldi.

Ancak “yapay zeka ile değiştirilen” programcıların sayısı az olacaktır. İşte nedeni ve işte yapay zeka kullanımının bir bütün olarak disiplini nasıl değiştireceği. Programcıların aslında kod yazmak için harcadıkları zaman miktarı hakkında çok bilimsel olmayan bir çalışma yaptım.

Tamam, arama çubuğuna “Bir yazılım geliştiricinin zamanının ne kadarı kodlama için harcanır” yazdım ve %10 ile %40 arasında değişen oranlar veren en iyi birkaç makaleye baktım. Yıllar boyunca pek çok insanla konuşup gözlemlediğim kadarıyla kendi hislerim bu aralığın alt sınırına düşüyor: %15 ila %20.

“İşin geri kalanı” için zaman

ChatGPT programcıların kod yazmak için harcadıkları zamanın %20’sini tamamen ortadan kaldırmaz. Hala bilgi istemleri yazmanız gerekiyor ve ChatGPT’nin iyi bir iş çıkarmasını istiyorsanız, istemlerin çok ayrıntılı olması gerektiğini hepimiz öğrenme sürecindeyiz.

Bu ne kadar zaman ve çaba kazandırır? %80’e varan tahminler gördüm ama onlara inanmıyorum; Bence %25 ila %50 daha mantıklı. Zamanınızın %20’si kodlamaya harcanıyorsa ve yapay zeka tabanlı kod üretimi sizi %50 daha verimli yapıyorsa, gerçekten zamanınızın yalnızca yaklaşık %10’unu geri alıyorsunuz demektir.

Bunu daha fazla kod üretmek için kullanabilirsiniz – Yeterince çalışmayan veya imkansız bir teslim tarihine karşı olmayan bir programcı görmedim. Ya da “işin geri kalanına”, yani kod yazmaya harcanmayan zamanınızın %80’ine daha fazla zaman ayırabilirsiniz.

Bu zamanın bir kısmı anlamsız toplantılarda harcanır, ancak “işin geri kalanının” çoğu, kullanıcının ihtiyaçlarını anlamak, tasarlamak, test etmek, hata ayıklamak, kodu gözden geçirmek, kullanıcının gerçekten neye ihtiyacı olduğunu (size söylemediklerini) bulmaktır. tasarımı iyileştirme, etkili bir kullanıcı arayüzü oluşturma, güvenlik denetimi vb. Uzun bir liste.

Programcılara ihtiyaç var: AI, tasarım becerilerinden yoksun

Bu “işin geri kalanı” (özellikle “kullanıcının ihtiyaçları” kısmı), sektörümüzün hiçbir zaman özellikle iyi olmadığı bir konudur. Yazılımın kendisinin, kullanıcı arayüzlerinin ve veri temsilinin tasarımı kesinlikle ortadan kalkmıyor ve şimdiye kadar olan bir şey değil. mevcut nesil yapay zeka konusunda çok iyidir.

Uzun bir yol kat ettik, ancak en iyi şekilde “kaynayan bit yığını” olarak tanımlanan kodu kurtarmak zorunda kalmayan kimseyi tanımıyorum. Test etme ve hata ayıklama — ChatGPT ile çok oynadıysanız, test etme ve hata ayıklamanın ortadan kalkmayacağını bilirsiniz. AI’lar yanlış kod üretir ve bu yakında sona ermeyecek.

Güvenlik denetimi sadece daha önemli hale gelecek, daha az değil; bir programcının kendi yazmadığı kodun güvenlik üzerindeki etkilerini anlaması çok zordur. Bu tür şeylere daha fazla zaman harcamak ve kod satırlarını aktarma ayrıntılarını bir yapay zekaya bırakmak, sunduğumuz ürünlerin kalitesini kesinlikle artıracaktır.

Farklı bir programlama biçimini istemek

Şimdi, gerçekten uzun vadeli bir görüşe bakalım. Galce’nin haklı olduğunu ve bildiğimiz şekliyle programlamanın yarın değil, önümüzdeki 20 yıl içinde ortadan kalkacağını varsayalım. Gerçekten kayboluyor mu?

Birkaç hafta önce, Tim O’Reilly’ye Ethan ve Lilach Mollick’in deneylerimden bazılarını gösterdim. ister sınıfta AI kullanma. Tepkisi şuydu: “Bu istem gerçekten programlama.” O haklı.

Ayrıntılı bir komut istemi yazmak gerçekten de programlamanın farklı bir biçimidir. Hâlâ bir bilgisayara ne yapmasını istediğinizi adım adım söylüyorsunuz. Programlamanın 1970’lerden bu yana önemli ölçüde değişmediğinden şikayet ederek 20 yıl geçirdikten sonra, ChatGPT’nin bir sonraki adımı birdenbire attığını fark ettim.

İşlevsel, nesne yönelimli veya hiper boyutlu olsun, yeni bir paradigmaya doğru bir adım değildir. Programlama dillerinde bir sonraki adımın görsel olmasını bekliyordum ama o da değil. Resmi olarak tanımlanmış bir sözdizimi veya semantik gerektirmeyen yeni bir programlama türüne doğru bir adımdır. Sanal delikli kartlar olmadan programlama. Zamanınızın yarısını, unuttuğunuz kitaplık işlevlerinin adlarını ve parametrelerini aramakla harcamanızı gerektirmeyen programlama.

Sorunları derinlemesine anlama — kod satırlarını saymamak

Mümkün olan en iyi deyişle, bu, gerçekten kod yazmak için harcanan zamanı sıfıra indirebilir veya ona yaklaştırabilir. Ancak bu en iyi durum, bir programcının zamanından yalnızca %20 tasarruf sağlar. Ayrıca, programlamayı gerçekten ortadan kaldırmaz. Bunu değiştirir – muhtemelen programcıları daha verimli hale getirir ve kesinlikle programcılara kullanıcılarla konuşmak, karşılaştıkları sorunları anlamak ve bu sorunları çözmek için iyi, güvenli sistemler tasarlamak için daha fazla zaman verir.

Kod satırlarını saymak, sorunları derinlemesine anlamaktan ve bunları nasıl çözeceğinizi bulmaktan daha az önemlidir – ancak bu yeni bir şey değildir. Bundan yirmi yıl önce, Çevik Manifestosu bu yönü işaret ederek, değer vererek:

• Süreçler ve araçlar üzerinden bireyler ve etkileşimler
• Kapsamlı dokümantasyon üzerinde çalışan yazılım
• Sözleşme müzakeresi yerine müşteri işbirliği
• Bir planı takip etmek yerine değişikliğe yanıt vermek

Yapay zeka dahil: Müşterilerle doğrudan çalışan programcılar

23 yıllık “çevik uygulamalara” rağmen, müşteri işbirliği her zaman yetersiz kalmıştır. Agile, müşteriler ve kullanıcılarla etkileşime girmeden hızla bir dizi ritüele dönüşür. Programcıları sözdiziminden kurtarmak, müşterilerle işbirliği yapmak ve değişime yanıt vermek için gerçekten daha fazla zaman kazandıracak mı?

Bu geleceğe hazırlanmak için programcıların müşterilerle doğrudan çalışma ve onların ihtiyaçlarını karşılayan yazılım tasarlama hakkında daha fazla şey öğrenmesi gerekecek. Bu bir fırsat, felaket değil. Programcılar, insanlarla konuşmasına izin verilmeyen ve verilmemesi gereken boyun sakallılar damgası altında çok uzun süre çalıştılar. Bu klişeyi reddetmenin ve sanki insanlar önemliymiş gibi yazılım geliştirmenin zamanı geldi.

AI korkulacak bir şey değil. OpenAI’nin yeniliği hakkında yazmak Kod Tercümanı eklenti (artık kademeli olarak kullanıma sunuluyor), Ethan Mollick diyor“Ezberden ziyade önemli olana konsantre olabildiğim için zamanım daha değerli hale geliyor, daha az değil.”

AI, öğrenilmesi, test edilmesi ve programlama uygulamalarına dahil edilmesi gereken bir şeydir, böylece programcılar gerçekten önemli olan şeye daha fazla zaman ayırabilir: Sorunları anlamak ve çözmek. Bu devrimin bitiş noktası işsizlik sınırı olmayacak; daha iyi bir yazılım olacaktır. Korkulacak tek şey, bu geçişi gerçekleştirememektir.

Programlama ortadan kalkmayacak. Değişecek ve bu değişiklikler daha iyi olacak.

Mike Loukides, gelişmekte olan teknoloji içeriğinin Başkan Yardımcısıdır. O’Reilly Medya.