ИИ для меня тоже инструмент, только более сложный, который делает более эффективной прежде всего интеллектуальную работу. Про крупные новые профессии я соглашусь. В первую очередь трансформируются привычные профессии и появляются новые специализации. Программист в 80е с перфокартами и программист сейчас с AI copiliot - это вроде как представители одной и той же профессии, но работа у них очень отличается. Ну и уже появились ML инженеры, Data Scientist и т.д. Разметчик данных - тоже новая профессия. В статье я больше писал про возможность появления новых рабочих мест, которые могут заниматься и представителями той же, но трансформированной профессии.
Да, чем дальше в историю, тем сложнее аналогии. Я рискну утверждать, что инновации во все времена решали вопрос дефицита времени и ресурсов. Деятельность становилась более эффективной, а к кадрам повышались требования. Для меня ИИ в том виде, каком он существует сейчас, - это инструмент, который повышает эффективность и замещает операции, но не профессии. А основная роль ИИ - это трансформация профессий.
Для меня использование ИИ упростило операции (написать код, проанализировать статью, сделать резюме нескольких текстов), но в целом я продолжаю принимать сложные решения о том, какой результат ИИ принимать и как его использовать. Мне стало легче делать рутину, и появилось больше времени на аналитику.
Сейчас появились новости, что ИИ заменяет джунов и что спрос на них падает. Я осторожно отношусь к таким новостям: как мы видим, под хайп с ИИ можно списать все, что угодно, а джунам всегда было нелегко. Но теперь джун в программировании не будет писать с нуля простой код, а вайбкодить его и объяснять, почему он остановился на такой версии, почему он оптимален, как этот код встраивается в общую архитектуру. Руководитель, который принимает программиста на работу, будет проверять его способности работать с ИИ. Можно сказать, что программист становится руководителем команды интеллектуальных агентов, каждый из которых в чем-то "умнее" программиста, но в целом создает продукт и отвечает за результат человек. Это тоже новые навыки.
По поводу физического труда интересная мысль. Робототехника очень перспективное направление, но не в плане человекоподобных роботов, синхронно занимающихся у-шу, а роботов, которые могут интеллектуально выращивать урожай, строить теплицы. Грузчик будет оператором логистических роботов, дворник - настройщик парка автономной уборочной техники. Ну и всех этих роботов нужно будет разрабатывать и настраивать.
Я не знаю будущего, не всем будет легко, но вот такие гипотезы сходу )
В вашем примере видно, как человек хранит долгую память и учится на протяжении десятилетий, а у LLM пока есть только ограниченный контекст запроса. Долгую «память» для ИИ обычно делают через внешние хранилища (retrieval), а не внутри самой модели. По сути согласен: модель пока не заменит знающего собеседника, да и по энергии человек гораздо эффективнее.
Спасибо, хороший аргумент. Технологии сами по себе нейтральны, а вот их эффект зависит от политического контекста. В статье я смотрел именно на рынок труда без этого уровня. Если рассмотреть в рамках моей статьи, то мне кажется, ваш пример показывает, что созидательное разрушение может быть сильно неравномерным. В данном случае созидание в Британии, разрушение в Индии.
Да, согласен. В нашем случае история обращений хранится в Jira и можно комбинировать поиск по источникам Confluence и Jira. Оценки качества предоставленного ответа есть. Объем небольшой, оценки мы обрабатываем вручную.
ИИ для меня тоже инструмент, только более сложный, который делает более эффективной прежде всего интеллектуальную работу.
Про крупные новые профессии я соглашусь. В первую очередь трансформируются привычные профессии и появляются новые специализации. Программист в 80е с перфокартами и программист сейчас с AI copiliot - это вроде как представители одной и той же профессии, но работа у них очень отличается. Ну и уже появились ML инженеры, Data Scientist и т.д. Разметчик данных - тоже новая профессия.
В статье я больше писал про возможность появления новых рабочих мест, которые могут заниматься и представителями той же, но трансформированной профессии.
Реализм ))
Да, чем дальше в историю, тем сложнее аналогии.
Я рискну утверждать, что инновации во все времена решали вопрос дефицита времени и ресурсов. Деятельность становилась более эффективной, а к кадрам повышались требования.
Для меня ИИ в том виде, каком он существует сейчас, - это инструмент, который повышает эффективность и замещает операции, но не профессии. А основная роль ИИ - это трансформация профессий.
Для меня использование ИИ упростило операции (написать код, проанализировать статью, сделать резюме нескольких текстов), но в целом я продолжаю принимать сложные решения о том, какой результат ИИ принимать и как его использовать. Мне стало легче делать рутину, и появилось больше времени на аналитику.
Сейчас появились новости, что ИИ заменяет джунов и что спрос на них падает. Я осторожно отношусь к таким новостям: как мы видим, под хайп с ИИ можно списать все, что угодно, а джунам всегда было нелегко. Но теперь джун в программировании не будет писать с нуля простой код, а вайбкодить его и объяснять, почему он остановился на такой версии, почему он оптимален, как этот код встраивается в общую архитектуру. Руководитель, который принимает программиста на работу, будет проверять его способности работать с ИИ. Можно сказать, что программист становится руководителем команды интеллектуальных агентов, каждый из которых в чем-то "умнее" программиста, но в целом создает продукт и отвечает за результат человек. Это тоже новые навыки.
По поводу физического труда интересная мысль. Робототехника очень перспективное направление, но не в плане человекоподобных роботов, синхронно занимающихся у-шу, а роботов, которые могут интеллектуально выращивать урожай, строить теплицы.
Грузчик будет оператором логистических роботов, дворник - настройщик парка автономной уборочной техники. Ну и всех этих роботов нужно будет разрабатывать и настраивать.
Я не знаю будущего, не всем будет легко, но вот такие гипотезы сходу )
В вашем примере видно, как человек хранит долгую память и учится на протяжении десятилетий, а у LLM пока есть только ограниченный контекст запроса. Долгую «память» для ИИ обычно делают через внешние хранилища (retrieval), а не внутри самой модели.
По сути согласен: модель пока не заменит знающего собеседника, да и по энергии человек гораздо эффективнее.
Спасибо, хороший аргумент. Технологии сами по себе нейтральны, а вот их эффект зависит от политического контекста. В статье я смотрел именно на рынок труда без этого уровня.
Если рассмотреть в рамках моей статьи, то мне кажется, ваш пример показывает, что созидательное разрушение может быть сильно неравномерным. В данном случае созидание в Британии, разрушение в Индии.
Согласен. Организационное ограничение сейчас даже важнее технологического
Спасибо, рад, что было полезно
Да, согласен. В нашем случае история обращений хранится в Jira и можно комбинировать поиск по источникам Confluence и Jira. Оценки качества предоставленного ответа есть. Объем небольшой, оценки мы обрабатываем вручную.