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.
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.