Mentionsy

Kuba pomoże nam oddzielić fakty od mitów związanych z AI.

Miło mi, że mogę u Ciebie gościć i porozmawiać trochę na tematy związane między innymi z AI.

Stąd takie zainteresowanie AI też zostało jakby dodatkowo wzbudzone pracą w Techlandzie.

Kiedy AI zastąpi programistów?

I też warto dodać, że tak jak rozmawialiśmy przed nagraniem, że też AI wszedł właśnie w te platformy nowocodowe, z których korzystacie i one też usprawniają cały proces.

Całe najnowsze wersje dedykowane są właśnie AI-owi, jeżeli chodzi o takie kluczowe platformy jak Mendix, Siemensa czy Creatio, amerykański produkt.

One od kilkunastu, kilkudziesięciu lat mają już pozycję rynkową, natomiast nowe wersje są dedykowane praktycznie integracji AI, ale również wsparciu tworzenia tych aplikacji w oparciu o wsparcie AI, czyli są podłączone modele, które

Okej, to wróćmy sobie może do samych początków, bo tak wspomnieliśmy o tym, że dynamicznie i tak dalej, a tak trochę się śmieję, bo mówimy o bańce AI, a jak tak sobie zrobiłem research, to w zasadzie pierwsze wzmianki o technologii sięgają lat pięćdziesiątych i tutaj mowa o Turingu czy McCarty.

Kiedy AI zastąpi programistów?

To może dopytam, bo ja pamiętam, że za małych czasów licealnych tworzyliśmy bety, czy tam się to nazywało AI i robiliśmy, jeżeli ktoś napisze cześć, to zrób to, czyli taki prosty if i... Tak, to jest system regułowy i to są te z lat 50. jeszcze systemy regułowe, one są do dzisiaj stosowane.

Dzisiejsza bańka AI jest uważam uzasadniona w tym sensie, że rzeczywiście mamy przełom.

Kiedy AI zastąpi programistów?

Moim zdaniem to nie zamknie drogi AI.

Chodzi o to, żeby przyzwyczaić użytkowników do konkretnych modeli, konkretnych interfejsów, a przychody przyjdą może później, za kilka lat, tak?

Jakby to po prostu się znormalizuje, no bo teraz jest naprawdę straszny szał na wszystko i patrząc po tym, ile firm integruje AI, a ile z tego zyskają, to też bardzo różnie z tego bywa, prawda?

To bańka inwestycyjna, chyba że mówimy też o bańce takiej właśnie hype'u na AI, w szczególności chyba w Stanach.

Natomiast no tam jakby graficy tracą robotę, w Stanach tracą programiści robotę pod hasłem AI, ale to jest tak zwane AI washering,

A wracając do tematu AI, w zasadzie nie powiedzieliśmy tego, ale powiedziałbym, że AI to w dużej mierze matematyka, statystyka.

Niektórzy znani fizycy traktują to jako argument, że to nie jest prawdziwe AI, bo to tylko przewiduje słowo.

Prawdziwa magia współczesnego AI dzieje się właśnie wewnętrznych warstwach sieci neuronowych, a nie tylko w ostatniej warstwie przewidującej, w cudzysłowie kolejne słowo,

Wiem, że mieliśmy nie rozmawiać o filozofii, ale jak tak o tym powiedziałeś, to tak się zastanawiałem, czy przypadkiem nie jest trochę tak, że jak umysł człowieka czasami jest zepsuty i robi głupie rzeczy, to na ile AI też może być w pewnym momencie zepsuty i też robić głupie albo złe rzeczy.

Silniki, w sensie te AI są udostępniane po dużo niższych cenach albo wręcz za darmo po to, żeby mieć dostęp do tych lepszych praktyk, mimo to, że piszą, że się nie uczą na ich podstawie.

Ja właśnie też przez pewien czas myślałem, że zastąpienie programisty przez AI to jeszcze długa droga, ale jak wyszły te modele z rozumowaniem,

To nie jest jedno zapytanie, tylko de facto najpierw pytamy AI, jak ty byś rozmował nad tym problemem, czyli on sobie te kroki najpierw generuje, a potem wykonuje tą serię kroków, czyli to nie jest jedno przejście przez jeden prompt, tylko de facto jest to

Są też prace nad AIG wewnątrz prowadzone.

Tomek Czajka, który jakby wygrywał olimpiady międzynarodowe, zespołowe, a teraz rozwija AI w SpaceX czy inni nasi olimpijczycy, Polacy, którzy po prostu rozwijają.

To tak wspomniałeś o tym, że jednak widzisz tutaj przyszłość bardziej dla AI niż programistów, tak to nazwę, ale znowu jak rozmawialiśmy przed rozmową, to mówiłeś, że znowu może elementy frontendu będą trudniej do zastąpienia niż taki kod pisany.

Wydaje mi się, że tam jednak jest interakcja z człowiekiem, projektowanie interfejsu pod człowieka i z tym sobie radzi jeszcze gorzej AI.

Ja sobie też trochę to wyobrażałem tak, jak zostanie wygenerowany obraz przez AI.

Nie jesteśmy w stanie stworzyć tak dużych komputerów kwantowych, żeby reprezentować te modele, które mamy AI na ten moment.

Może być tak jak z AI, że to 50 lat, nic, nic, tam nastąpi jakiś przełom.

Możesz kupić sobie na chmurze te maszyny z tymi dużymi kartami dedykowanymi pod AI.

No też jest ważne to szlifowanie modelu i to są setki ludzi chyba w OpenAI, które po nauczeniu automatycznym jeszcze właśnie rozwiązują problem Evil AI, czyli właśnie można powiedzieć go troszkę wychowują, trochę go szlifują, żeby po prostu wiedział jak odpowiadać.

No to dobrze, to tak mówimy o tym rozwoju, mówimy o możliwościach, no to może powiedzmy sobie też o tym jakie jest właściwie największe wąskie gardło dla AI.

Może w kontekście zastosowań AI, to myślę, że pewnym tutaj jakby brakiem jest brak danych dla celów fine tuning'ów organizacji, czyli jakbyśmy chcieli w jakiejś firmie wziąć sieć neuronową, dostosować ją do danych klienta, to często te dane nie są gotowe, żeby je po prostu, są rozproszone po setkach czy dziesiątkach aplikacji,

W kontekście zastosowań jest też wąskim gardłem moc obliczeniowa, w tym sensie, że takiego dużego elema nie można lokalnie uruchomić, no bo trzeba byłoby mnóstwo w te karty graficzne AI zainwestować.

Edge AI, czyli jakby to, że mamy te sieci u siebie lokalnie.

Trochę to się dzieje, no bo w tych na przykład telefonach często mamy te procesory neuronowe też tak, które wspierają tego rodzaju rzeczy, ale głównie do rozpoznawania twarzy tak naprawdę i do przetwarzania obrazów w aparatach, czyli bardziej taki narrow AI, czyli takie konkretne zastosowania jeszcze w tym momencie.

A w kontekście samego rozwoju AI to moim zdaniem dużym ograniczeniem jest brak danych ze świata realnego, czyli to, że właśnie to czym uczymy to jest świat spisany w książkach, w internecie, a to nie do końca jest cały świat.

Stąd właśnie ten Evil AI, gdzie po prostu no tam jest dużo hejtu też w tym internecie.

Mamy tu olbrzymią przewagę na ten moment względem AI, bo nasze mózgi uczą się po prostu w większości przypadków oczywiście.

To wszystko może pójść, to są pewne na dzisiaj blokady, bo gdybyśmy mieli na dzisiaj takie procesory, to AI jeszcze bardziej by z butami wchodziło w świat firm, w świat nas, moglibyśmy cały nasz kod pokazać, sieć przeuczyć naszym kodem.

Teraz chyba OpenAI też chyba chce w to iść, w wersję dla dorosłych wypuścić, więc to przyspieszy jakby publikację modeli, bo te modele techniczne, taki jeden duży model, on się może uczyć na bieżąco.

AI tam jest w tych dronach, rakietach bardzo mocno zaszyte i też słyszałem, że jeszcze tradycyjne metody AI były stosowane w wojnie zatoce perskiej, gdzie po prostu armia była sterowana za pomocą AI w jakimś stopniu, z tego co słyszałem, czytałem, czyli centrum dowodzenia i bardzo szybko mogli reagować na to, co się dzieje na froncie.

I to też niektórzy zgłaszali, że efektywność spadła ludzi, którzy stosują AI.

Tak samo, nawet jeżeli ona mniej halucynuje, to OpenAI zbadało, że te halucynacje też są uzyskiwane w procesie tego uczenia przez ludzi, tego ostatniego etapu, bo ludzie w tym procesie dają ocenę.

AI powiedziało dobrze czy źle.

Okazało się, że gradzali AI za to, że dała jakąkolwiek odpowiedź, niż powiedziało, że chyba tak nie do końca wiem.

Na pewno, jeżeli chodzi o kod, to jakiś agent AI mógłby testować i wiem, że tak firmy budują rozwiązania tak, żeby AI coś tam robi, ale potem to przechodzi testy.

AI na dzisiaj nie ma takiej możliwości, po prostu musi ci wypluć wyniki, a to jest twoja rola, żeby sprawdzić, czy to działa i ewentualnie przepatrzyć.

Gdyby AI jakimś agentem mogło to zrobić, no to być może by skorygowało tą odpowiedź.

Nie wiem, na pewno usługodawcy integrujący mogą zarobić na tym, natomiast ci dostawcy modeli, OpenAI powstało troszkę jako organizacja pożytku publicznego, której celem jest dostarczenie modeli dla wszystkich otwartych i dobrych, czyli pozbawionych tego evil, więc ona sama w sobie nie jest do końca nastawiona na zysk.

Więc pytanie, czy AI w ogóle jest w stanie rozumieć, dlaczego coś budujemy, czy tylko jak coś napisać?

Znaczy samo AI z siebie nie rozumie dlaczego coś budujemy.

Wtedy AI na podstawie jakichś takich swojej wewnętrznej wzorca po prostu zbuduje nam jakiś kod.

Dobrze jest też właśnie poprosić AI najpierw o to pytanie.

Tak, no jest to zasadniczy moim zdaniem element, który jest jakimś takim blokerem do szerszego zastosowania, zarówno w kodowaniu, jakby też w biznesie, gdy na przykład przygotowuję też z wsparciem AI jakieś wyceny, oferty.

Jeżeli ja nie opiszę czegoś, co w kontekście, tak, co wiem na przykład na wyniku spotkania, no to być może AI mi zaproponuje rozwiązanie, które jest droższe, a ja mówię, ale słuchaj, ale ja wiem, że tego nie musimy robić i tak dalej.

Ich integracja to jest duże wyzwanie dla AI, czyli jak ja sobie siądę i piszę tam gierkę jakąś, albo generuję prostą aplikację internetową, to spoko, ale gdybym chciał AI wpuścić w taki ekosystem techniczny,

Można też AI zaprząc do tego, żeby te podsumowania generował sobie, tak, żeby po prostu

To skoro mówimy o ograniczeniach, no i też chyba trochę wynika z tych twoich poprzednich wypowiedzi, że nadal nie jest to idealne, mamy te halucynacje, to czy uważasz, że AI doprowadzi do powstania ogromnego długu technicznego w przyszłości?

Jeżeli ktoś będzie wpuszczał kod bez review z AI, no to może powstać dług techniczny.

A to co widzimy to często nawet wręcz przeciwnie, czyli AI pomaga właśnie w prostych zadaniach upgrade'u bibliotek, wyłapywania błędów security w kodzie.

Problemem jest serwisowanie kodu AI, czyli jeżeli byśmy mieli aplikację wygenerowaną całkowicie przez AI i jest jakiś problem, błąd albo coś trzeba zmienić i AI sobie z tym nie radzi, no to jeżeli programista nie uczestniczył w tworzeniu tego kodu i zupełnie go nie zna, no to mamy problem, bo nie mamy serwisu do naszej usługi.

Czyli raczej nie widzisz sytuacji, w której AI całkowicie tworzy rozwiązanie od A do Z. Raczej chodzi o to, że my nie piszemy kodu, tylko po prostu instruujemy jak ma być napisane i kontrolujemy czy faktycznie zostało napisane tak jak trzeba.

Natomiast na dzisiaj to na pewno musi być osoba kompetentna, która zweryfikuje to, co produkuje AI.

To w takim razie czego jeszcze AI nie potrafi i prawdopodobnie nie będzie potrafił się nauczyć przez najbliższą dekadę?

No chyba, że to pojawi się ten Edge AI, gdzie mamy u siebie po prostu na podwórku ten model gdzieś tam i na bieżąco każdym komitem aktualizujemy.

I tutaj trochę nie widzę, nawet nie chodzi o to, że zdolności AI do robienia tego, bo on by mógł porozmawiać z takim człowiekiem, ale często trzeba mocno podrążyć tego klienta, czy pracownika u tego klienta, żeby wydobyć sedno sprawy.

Pytanie, czy ci ludzie będą chcieli z AI rozmawiać, czy będą chcieli po prostu w ten sposób pracować.

Na pewno będą entuzjaści, którzy mówią, a ja sobie zrobię aplikację w AI, ale przeważnie to są ludzie, którzy stranią od technologii, widzą ją wręcz jako ryzyko, jako coś co może im zabrać pracę i wcale nie jest łatwo takie wymagania zbierać.

AI nie weźmie odpowiedzialności za swoje decyzje.

AI to niekoniecznie.

AI może to być zbyt sztywne, nie radzić sobie w takich sytuacjach.

I to też jakby takie niuanse w projektach czy komunikacji między działami czy firmami, to też tutaj trudniej dla AI.

To nie będzie kto miał integrować tego AI w przyszłości rzeczywiście.

Moim zdaniem ci juniorzy nawet mogą być w lepszej pozycji dzisiaj, bo dla nich to AI będzie czymś naturalnym, a u seniorów ja widzę taki bunt trochę powiedzmy.

Kiedy AI zastąpi programistów?

Mam tu na myśli to, że nie wiem, ktoś właśnie był reactowcem, angularowcem czy po prostu frontendowcem, a teraz mając pod ręką AI, no może zrobić wszystko, w sensie może i postawić backend, frontend, nie wiem, może postawić stronę na serwerze, zrobić cały CI, CD, no bo po prostu wie jak to działa, a AI mu po prostu podpowie.

Tak, myślę, że nawet bez AI jakby full stack jest bardziej ceniony w zespole, bo nie zawsze zadania są zrównoważone, bo czasami trzeba robić więcej na back-endzie, czasem na front-endzie, czyli jak mamy full stacka,

Więc tutaj może być otwarcie się na nowych klientów poprzez zmniejszenie kosztów, jeżeli taka osoba będzie bardziej wszechstronna, ze wsparciem AI, no bo to też

Więc to mocno przyspiesza, natomiast rzeczywiście, jeżeli mógłbym wygenerować AI aplikację, to powstaje pytanie, czy to nie będzie szybsze.

Najnowsze wersje całkowicie są poddyktowane w kierunku AI, żeby właśnie też te modele, które są bardziej abstrakcyjne tych bloczkowych schematów generować, co potrafi AI robić, więc de facto też może jeszcze bardziej przyspieszyć

Czy pójść jeszcze bardziej w no-code, gdzie w ogóle nie programujemy, dzięki właśnie zastosowaniu AI, a jednak mamy taki fundament, bo platforma low-code jest takim fundamentem, na którym budujemy aplikacje i nie musimy się martwić o takie rzeczy, które są powtarzalne z aplikacji na aplikację, więc wydaje mi się, że tutaj wyścig będzie trwał.

Dobrze zaadaptują AI, to dalej będą wygrywać.

Jak ja sobie ten blokowy algorytm wyklikuję, to on mi podpowiada też AI wbudowane w Platformę Low Code, podpowiada mi kolejne kroki.

Programista Javy, tego klienta, dostał te same wymagania i był nowy w Mendixie, miał zrobić tą aplikację, zrobił ją w 12 godzin i utknął gdzieś tam tylko na jakiejś wysyłce maila, bo nie miał dostępu czy jakiegoś tam pluginu.