Wiemy o co pytasz ChatGPT 😎 [ Raport OpenAI ]

I właśnie od kilku miesięcy wielkim moim zaskoczeniem było to, jak logowałem się właśnie na tą skrzynkę kilka razy dziennie i widziałem właśnie ten interfejs, który łudząco przypominał Co-pilot, który dostawaliśmy niejako wymuszony na twarz jako użytkownicy Outlooka365, dostawaliśmy wprost. I ja bardzo często się łapałem z tym, mówiąc sobie w głowie, kurczę, przecież ja nie chciałem uruchamiać ChataGPT, a okazywało się, że są tak łudząco podobne te interfejsy. Swego czasu korzystałem też z ciekawości z Claude'a. Claude od Anthropic również bazuje. W sensie wszystkie te narzędzia mają faktycznie bardzo podobny design.

O czym miałem właśnie opowiedzieć, mówiąc, że lubimy sobie skracać właśnie za pomocą Chatu GPT wszystko, czy pisanie maili. Ja przeczytałem oba raporty, bo dzisiaj będziemy mówić o tym raporcie OpenAI, ale również Anthropic ma bardzo podobne, trochę starsze badania, ale również bardzo podobne i one są dosyć kontrastujące, więc wspomnimy także o tym. Oba te raporty mają w sumie ponad 100 stron, ale to jest tak, że tam jest abstrakt, tam jest jakieś podsumowanie, tam jest dużo wykresów, więc pewnie mięsa tam jest na około 40 stron pisane po angielsku. To znaczy, to jest język naukowy, ale to jest język taki, że swobodnie każdy może go przyjąć.

Zastanawiam się, czy ktoś z Was ma jakieś pytania. Pamiętajmy na podstawie danych z Chata GPT, czyli to nie są jakby wszystkie LLM-y i jakiś taki szeroki trend, tylko to jest bardzo mocno skalibrowane właśnie pod kątem użycia Chata GPT, Tak duży odsetek osób wcale nie korzysta z ChatGPT w przypadku programowania. I to są kontrastujące dane do tego, co ujawnił Anthropic w swoim raporcie z lutego pod nazwą Which economic tasks are performed with AI?

Jak myślisz, jak to jest? Ja bym chyba tego nie rozbijał na narzędzia poszczególne, na taką podgrupę narzędzi, chociaż o wiele częściej spotykam się z hasłem Cloud Code niż Codex i też opinie o tym rozwiązaniu od Anthropic są nieporównywalnie cieplejsze. Natomiast wydaje mi się, że dobrym takim sprowadzeniem do parteru tej kwestii, takim właściwie zrobieniem ekstraktu z tej kwestii jest powołanie się na cytat CEO Anthropic, który mówił, że do połowy 2025 roku 90% kodu będzie pisane przez AI.

Nie będzie już potrzeby zatrudniania nowych deweloperów, a Anthropic zatrudnia nowych deweloperów. I tak samo firma Loveable ze Sztokholmu, która jest też wyceniana na jakieś niesamowite pieniądze, także twierdzi, że to już jest ostatni, i oni się nawet tak reklamują, że to jest the last piece of software you'll ever need. Ostatni program na świecie to będzie, który potrzebujesz, który stworzysz. To będzie w tym Loveable. Po czym zatrudniają programistów i po czym dalej jest jakaś taka hossa na fachowców zarówno na froncie, jak i na tyle. Więc fajnie się sprzedaje na marzenia. O tak, bardzo fajnie się sprzedaje na marzenia. Jestem też ciekaw, jak wygląda ten kod, który jest.

Ile z tego kodu faktycznie trafia do takich wartościowych wykorzystań, a nie projektów typu CRUD na zaliczenie na uniwersytet. Jestem bardzo ciekawy. Tak, wspomnieliśmy już trochę o tym raporcie Anthropic. Tutaj tylko gwoli uzupełnienia informacji znowu trochę o metodologii w dwóch słowach. To znaczy Anthropic przeanalizował zadania wykonywane z pomocą Cloud AI, zmapował je z taką dostępną publicznie klasyfikacją amerykańską tworzoną przez Departament Pracy Stanów Zjednoczonych o nazwie OUNet. Czyli przypisał na przykład, jeżeli ktoś tam pisze właśnie za pomocą Cloud jakiś tam maila sprzedażowego czy supportowego, to to zostało połączone właśnie z takim typowym zadaniem dla osoby zajmującej się supportem bądź sprzedażą, a jeżeli na przykład analizował jakieś dane z pomocą Cloud AI, to to zostało przypisane roli analityka, czyli mniej więcej tak to wyglądało.

Jeszcze jedna ciekawa dana wynikająca z tego raportu Anthropicu, bo tam też również zostały porównane użycie Cloud AI z takim rozbite na strukturę płac i kwalifikacji. No i okazało się, że Najwyższe użycia obserwuje się w zawodach z górnego kwartylu płac i w tzw. Job Zone 4, czyli zawody, gdzie potrzebne np. jest odpowiednie wykształcenie. Największe z kołnierzyków. Tak, to są analitycy, marketerzy, product managerowie i tak dalej. Natomiast najniższe użycie jest w takich pracach niskopłatnych, manualnych albo gdzie są bardzo mocne obwarowania prawne albo takie kwalifikacyjne w stylu tutaj