Как искусственный интеллект добивает новичков и прокачивает профи
На днях наткнулся на две интересные статьи про искусственный интеллект, которые показывают одну и ту же проблему, но с абсолютно разных сторон.
Первая история от программиста с двадцатилетним стажем. Он рассказывает про своего знакомого, автора популярной библиотеки кода. Этот парень за три месяца умудрился закрыть 160 сложных задач вместо обычных 60. Задачи, на которые раньше уходили недели, он теперь "щёлкает" за день с помощью нейросетей. Но не всё так гладко. Прямо на соседнем стуле сидит начинающий разработчик, который три часа пытается объяснить искусственному интеллекту, что ему вообще нужно. В итоге у него ничего не получается, он психует, садится писать код руками и справляется за пять минут.
Вторая статья от профессора, который как раз учит студентов работать с технологиями. У него на курсе ребята за четыре дня собирают проекты, на которые раньше уходил семестр. Но есть один важный нюанс. Это работает только у тех студентов, которые изначально четко понимают, какой результат они хотят получить.
Многие ведь как думали? Что нейросети станут великим уравнителем. Раз у каждого теперь есть доступ к мировым знаниям и экспертизе, то и ценность этих знаний обнулится. Звучит вроде бы логично, но на практике всё пошло вообще не так.
Чтобы робот выдал тебе нормальный результат, нужно точно знать, что именно у него спросить. А еще нужно прочитать его ответ и сразу понять, в каком конкретно месте он тебе врет. Вот это умение и называется опытом. У крутого специалиста опыт есть, поэтому нейросеть умножает его личную эффективность в разы, а то и в десятки раз. А у новичка умножать пока просто нечего.
С другой стороны, если у человека есть голова на плечах, то и прокачаться с новыми инструментами можно в разы быстрее.
Вот только интересно, станет ли в будущем меньше экспертов в привычном смысле слова? Хотя, если вспомнить наше детство, калькуляторы у всех тоже были, но таблицу умножения мы почему-то до сих пор помним.