AI nie zrobi z ciebie programisty tak samo, jak aparat nie zrobi z ciebie fotografa

Dlaczego AI potrafi programować?

To wszystko dzięki gałęzi informatyki, którą nazywamy przetwarzaniem języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing). Miała ona umożliwić „zrozumienie" ludzkiego języka przez zerojedynkowy język komputera – i zrobiła to, i nadal robi, z coraz większymi sukcesami.

Jej pierwotnym celem było przede wszystkim umożliwienie komputerom rozumienia ludzkiego języka: tłumaczenia tekstów, analizy składni, rozpoznawania mowy czy wyszukiwania informacji. W latach 50. i 60. pierwsi badacze marzyli głównie o automatycznych tłumaczach i systemach dialogowych, a nie o modelach generujących tysiące linii kodu.

Dlaczego zatem maszyna potrafi nam teraz generować kod? Bo języki programowania są bardzo wygodne do nauki. Mają ściśle zdefiniowaną składnię, reguły, powtarzalne wzorce i gigantyczne zbiory danych do trenowania – np. publiczne repozytoria na Githubie. Nic dziwnego, że każda premiera kolejnych modeli tylko podsyca zachwyt nad możliwościami AI.

AI nie rozumie programowania tak jak człowiek

W olbrzymim uproszczeniu nasze ulubione modele językowe przewidują, jakie słowo wygenerować jako następne. Szukają statystycznych zależności między kolejnymi słowami, a w przypadku programowania – kolejnymi linijkami kodu. Ponieważ kod jest bardziej uporządkowany niż naturalny język, efekty bywają naprawdę niezłe.

I tutaj zaczyna się problem, który coraz częściej widać w internecie. Ktoś chwali się, że „w pięć minut zrobił aplikację", „bez znajomości programowania napisał skrypt do pracy", „ChatGPT wygenerował mu narzędzie do analizy danych" albo „w końcu nie musi prosić działu IT o pomoc". Niektórzy nawet sugerują, że to główna przyczyna problemów ze znalezieniem pracy w IT. Część komentatorów idzie jeszcze dalej i wieszczy, że AI zabierze twoją pracę – także programistom.

Programowanie bez wiedzy to zabawa, a nie praca

Demokratyzacja technologii jest oczywiście pozytywnym zjawiskiem, ale nie można patrzeć tylko na to, co na zewnątrz. Bo czym innym jest samodzielne wygenerowanie programu-kalkulatora, który na szybko policzy nasze specyficzne wydatki, a czym innym stworzenie programu, który przetwarza dane klientów, pracowników czy wewnętrzne dokumenty firmy.

W tym drugim przypadku nie jest to już żadna zabawa z ChatemGPT w programowanie, a odpowiedzialność za bezpieczeństwo przetwarzanych danych, zgodność z panującymi regulacjami, stabilność infrastruktury i wiele, wiele innych czynników, o których osoby bez żadnej wiedzy informatycznej najzwyczajniej w świecie nie mają pojęcia. Sama ochrona danych osobowych bywa polem, na którym amatorzy popełniają błędy otwierające drzwi cyberprzestępcom.

Nie da się być dobrym we wszystkim

I nie jest to żadne wywyższanie się – nikt nie jest specjalistą we wszystkich dziedzinach. Lekarz uczy się latami, by postawić trafną diagnozę, a prawnik, by interpretować niejednoznaczne przepisy. Czy w IT jest inaczej? Oczywiście, że nie. To, że każdy potrafi dziś wygenerować działający kod, nie oznacza, że każdy potrafi zarządzać infrastrukturą, projektować i rozumieć architekturę oprogramowania czy przewidywać luki w zabezpieczeniach.

Aparat fotograficzny a iluzja profesjonalizmu

O co zatem chodzi z tytułowym aparatem? Nawet jeśli kupisz najlepszy sprzęt, który robi niesamowicie ostre, rozświetlone zdjęcia, to twoja praca się nie kończy. Aparat wykonał za ciebie całą techniczną, nudną robotę. Ale czy to uczyniło z nas z automatu fotografa?

Nadal brakuje nam najważniejszego: kadru, światła, wyczucia momentu, a przede wszystkim – intencji. Aparat nie wie, dlaczego robimy akurat to zdjęcie i co chcemy nim opowiedzieć. Możemy zrobić tysiące zdjęć i nie wyrobić w sobie nic poza własnymi przekonaniami na temat zrobionych zdjęć. Wszystko może sprowadzać się do kwestii – podoba mi się lub nie. W ten sposób tracimy jakiekolwiek profesjonalne podejście do naszej pracy.

Programowanie to nie tylko efekt końcowy

W programowaniu sztuczna inteligencja stała się właśnie takim zaawansowanym trybem automatycznym. Odciąża nas z pisania powtarzalnego, nudnego kodu, błyskawicznie znajduje błędy, podsuwa gotowe, sprawdzone wzorce. Dla profesjonalisty to skrócenie czasu pracy i możliwość skupienia się na sednie rozwiązywanego problemu. W rękach laika ten sam automat może być pułapką.

Osoba bez jakiejkolwiek wiedzy technicznej widzi tylko efekt końcowy – aplikacja się uruchamia, okienko wyświetla, można klikać. Nie ma żadnego pojęcia, co dzieje się wewnątrz. Nie potrafi ocenić, czy wygenerowany kod jest optymalny, czy nie zawiera ukrytych luk bezpieczeństwa, ani jak zachowa się, gdy zamiast jednego użytkownika zacznie z niego korzystać tysiąc osób jednocześnie. Nie wspomina o tym, kto odpowiada za taki kod – a prawo autorskie a sztuczna inteligencja (AI) to temat, który wciąż czeka na jednoznaczne regulacje.

Nowa rola programisty na rynku IT

AI nie zabije zawodu programisty, tak jak aparaty w smartfonach nie zabiły profesjonalnych fotografów. Zmieniają się jednak zasady gry. Rynek błyskawicznie weryfikuje tych, którzy potrafią jedynie bezmyślnie „klikać" i bezkrytycznie kopiować to, co podpowie algorytm.

Programowanie już nie sprowadza się do ręcznego pisania powtarzalnych linijek kodu, bo AI jest po prostu szybsza i tańsza. Wartość w branży IT przenosi się wyżej – na poziom krytycznego myślenia, projektowania architektury, zarządzania projektami i rozumienia kontekstu biznesowego.

Obserwuj nas w Google Discover

Podobają Ci się nasze treści?

Google Discover

Obserwuj