AŞüphesiz fark etmişsinizdir, üretken yapay zeka adı verilen bir şeye dair bir beslenme çılgınlığının ortasındayız. Şimdiye kadar normal insanlardan oluşan bir ordu – ve ekonomistler – onun dönüştürücü potansiyeline dair mantıksız bir coşku dalgasında sörf yapıyor. Bu en yeni yeni şey.
Ateşi olan herkes için iki panzehir önerilir. İlki Gartner danışmanları tarafından üretilen heyecan döngüsü monitörüBu, teknolojinin şu anda “hayal kırıklığı çukuruna” dik bir düşüşten önce “şişirilmiş beklentilerin zirvesinde” olduğunu gösteriyor. Diğeri ise Hofstadter yasası, zor görevlerin ne kadar süreceğini tahmin etmenin zorluğu hakkında, “Hofstadter yasasını hesaba katsanız bile her zaman beklediğinizden daha uzun sürer” diyor. Güçlü bir sektörün ve onun medya destekçilerinin bir konuda cesaretlerini kaybetmeleri, bunun toplumun genelini bir tsunami gibi kasıp kavuracağı anlamına gelmiyor. Gerçeklik daha yavaş bir hızda hareket eder.
Noel sayısında, İktisatçı başlıklı öğretici bir yazı yayınladı.İngilizce traktörlerin kısa tarihi” (Marina Lewycka’nın 2005 tarihli komik romanına abartısız bir saygı duruşu, Ukrayna’da Traktörlerin Kısa Tarihi). Makale, “traktör ve atın üretken yapay zeka hakkında size neler söylediğini” açıklamak üzere yola çıktı. Çıkarılan ders şuydu: Traktörler çok eskilere dayansa da tarımı dönüştürmeleri çok uzun zaman aldı. Bunun üç nedeni var: İlk versiyonlar, destekçilerinin inandığından daha az kullanışlıydı; bunların benimsenmesi işgücü piyasalarında değişiklikleri gerektirdi; ve çiftliklerin bunları kullanabilmek için kendilerini yenilemeleri gerekiyordu.
Bu nedenle tarih, AI abartılı tüccarlarının öngördüğü dönüşümler ne olursa olsun, bunların beklediklerinden daha yavaş gerçekleşeceğini gösteriyor.
Ancak bu kuralın olası bir istisnası vardır: bilgisayar programlama veya yazılım yazma işi. Dijital bilgisayarlar icat edildiğinden beri insanların, makinelerin ne yapmasını istediklerini onlara söyleyebilmeleri gerekiyordu. Makineler İngilizce konuşmadığından, nesiller boyu programlama dilleri gelişti: makine kodu, Fortran, Algol, Pascal, C, C++, Haskell, Python vb. Yani makineyle iletişim kurmak istiyorsanız Fortran konuşmayı öğrenmeniz gerekiyordu. , C++ ya da her neyse, birçok insan için sıkıcı bir süreç. Ve programlama, büyük Donald Knuth’un beş ciltlik ufuk açıcı kılavuzunda ilk kitaba verdiği başlığın da ima ettiği gibi, bir tür gizli zanaat haline geldi: Bilgisayar Programlama Sanatı. Dünya dijitalleştikçe bu zanaat da sanayileşti ve zanaatkarlık kökenlerini küçümsemek için “yazılım mühendisliği” olarak yeniden isimlendirildi. Ancak bunda ustalaşmak gizli ve değerli bir beceri olarak kaldı.
Ve ardından ChatGPT geldi ve görünüşte anlaşılır cümleler oluşturmanın yanı sıra yazılım da yazabildiğine dair şaşırtıcı keşif geldi. Daha da dikkat çekici: Bir görevi basit İngilizce komutlarla özetleyebiliyorsunuz ve makine bunu başarmak için gereken Python kodunu yazıyordu. Çoğu zaman kod mükemmel değildi ancak makineyle daha fazla etkileşim kurularak hata ayıklanabiliyordu. Ve birdenbire tamamen yeni bir olasılık açıldı; programcı olmayanlar, bilgisayarların konuşmasını öğrenmek zorunda kalmadan bilgisayarlara kendileri için bir şeyler yapma talimatını verebiliyorlardı.
İçinde New Yorklu yakın zamanda programcı James Somers şunu yazdı: ağıt denemesi Bu gelişmenin sonuçları hakkında. “Geleneksel olarak ustalaşması yaşamlar süren bilgi ve beceriler bir yudumda yutuluyor” dedi. “Kodlama bana her zaman son derece derin ve zengin bir alan gibi gelmiştir. Şimdi kendimi bunun için bir övgü yazmak isterken buldum. Sürekli Lee Sedol’u düşünüyorum. Sedol dünyanın en iyi Go oyuncularından biriydi ve Güney Kore’de ulusal bir kahramandı ama şu anda en çok 2016’da AlphaGo adlı bir bilgisayar programına yenilmesiyle tanınıyor.” Somers’a göre Sedol, “tanıdık ve acil gelmeye başlayan bir sorunun ağırlığı altında eziliyor gibi görünüyordu: Hayatımın çoğunu verdiğim bu şeye ne olacak?”
Bu bana biraz tuhaf geliyor. Elimizdeki kanıtlar, programcıların yapay zekanın yardımını ördeklerin suya alışması gibi aldıklarını gösteriyor. A güncel araştırma Örneğin yazılım geliştiricilerin %70’inin bu yılki çalışmalarında yapay zeka araçlarını kullandığını veya kullanmayı planladığını ve %77’sinin bu araçlara ilişkin “olumlu veya çok olumlu” görüşlere sahip olduğunu tespit etti. Bunları programcı olarak üretkenliklerini artırmanın, öğrenmeyi hızlandırmanın ve hatta bilgisayar kodu yazmada “doğruluğu artırmanın” yolları olarak görüyorlar.
Bu bana yenilgiyi kabul etme gibi değil, deyim yerindeyse bu teknolojiyi “zihnin hidrolik direksiyonu” olarak gören profesyonellerin tutumu gibi görünüyor. Her halükarda, atların sesine benzemiyorlar. İktisatçı‘in hikayesi. Ancak nasıl ki traktör sonunda tarımı dönüştürdüyse, bu teknoloji de eninde sonunda yazılımın geliştirilme biçimini değiştirecek. Bu durumda yazılım mühendislerinin daha çok mühendislere, daha az zanaatkarlara benzemesi gerekecek. Zamanı da yaklaşıyor (diyor bu mühendis-köşe yazarı).
Ne okuyordum
Akıllı hareket?
Gary Marcus’tan Substack blogunda müthiş bir paylaşım Yapay zeka şirketlerinin lobi faaliyetleri muaf tutulacak telif hakkı ihlali sorumluluğundan.
Kontrol mekanizması
Diana Enríquez’in Tech Policy Press web sitesinde olmanın nasıl bir şey olduğuna dair gerçekten düşünceli bir yazısı Bir algoritma tarafından “yönetiliyor”.
kafaları kapalı
A güzel gönderi Margaret Atwood’un Substack’ında, Ridley Scott’ınkiyle başlayan Fransız Devrimi hakkındaki filmler Napolyon.
