W skrócie Sztuczna inteligencja prawdopodobnie nie zastąpi inżynierów oprogramowania, ale radykalnie zmieni sposób, w jaki pracują w przyszłości, zwłaszcza jeśli będą mogli instruować maszyny przy użyciu języka naturalnego do generowania kodu.
Kilka organizacji – od OpenAI i Microsoft po Amazon i laboratoria badawcze, takie jak DeepMind – przeszkoliło sieci neuronowe, aby nauczyć się kodować. Niedawny badanie spośród ponad 2,000 programistów GitHub stwierdziło, że zdecydowana większość respondentów uznała, że Copilot GitHub pomógł im zwiększyć produktywność, ponieważ narzędzie AI może działać jak superautouzupełnianie, pomagając deweloperom szybciej pisać standardowy kod programów.
Ale czy w przyszłości zadania programistów przejmą maszyny? „Nie wierzę, że sztuczna inteligencja jest bliska zastąpienia ludzkich programistów”, Vasi Philomin, wiceprezes Amazon ds. usług AI, powiedział Widmo IEEE.
Możliwe, że programiści nie będą musieli uczyć się składni i słownictwa języków programowania, a zamiast tego będą musieli skupić się na zrozumieniu pojęć i systemów do projektowania programów, podczas gdy sztuczna inteligencja może wykonać całą nudną, drobiazgową pracę kodowania, wyraził opinię. Innymi słowy, opisujesz, jak działa aplikacja, a model uczenia maszynowego generuje odpowiedni kod do skompilowania lub uruchomienia.
Peter Schrammel, współzałożyciel Diffblue, firmy zajmującej się automatyzacją kodu Java, zgodził się, że zadania programistyczne ulegną zmianie, a inżynierowie będą mogli bardziej skupić się na trudnych, kreatywnych problemach.
„Twórcy oprogramowania nie stracą pracy, ponieważ zastąpi ich narzędzie automatyzacji”, powiedział. „Zawsze będzie więcej oprogramowania, które trzeba napisać”.
Prywatne obrazy medyczne w publicznym zbiorze danych szkoleniowych AI
Zdjęcia osób zrobione w warunkach medycznych zostały zeskrobane do publicznego zbioru danych w celu trenowania modeli tekstu na obraz, a wszystko to bez zgody na ten konkretny przypadek użycia.
Pewien artysta, który nazywa się Lapine, był przerażony, widząc, że dwa prywatne zdjęcia zrobione w celach chirurgicznych prawie dekadę temu znajdują się w zestawie danych LAION-5B używanym do trenowania popularnych modeli, takich jak Stable Diffusion i Google Imagen. Lapine powiedział Ars Technica ma Dyskeratozę wrodzoną, rzadką chorobę genetyczną, która upośledza funkcję szpiku kostnego i wpływa na tkankę skórną.
„Wpływa na wszystko, od skóry po kości i zęby” – powiedziała. „W 2013 roku przeszedłem mały zestaw zabiegów przywracających kontur twarzy po wielu operacjach jamy ustnej i szczęki. Te zdjęcia pochodzą z mojego ostatniego zestawu zabiegów z tym chirurgiem.” Lapine powiedział, że chirurg, który przechowywał zdjęcia medyczne, zmarł w 2018 roku, a dane zostały w jakiś sposób uzyskane, udostępnione online i pobrane.
Lapine chce teraz usunąć swoje zdjęcia z zestawu danych, aby zapobiec trenowaniu większej liczby modeli na wrażliwych, prywatnych danych. „Chciałbym mieć sposób, aby każdy mógł poprosić o usunięcie swojego wizerunku z zestawu danych bez poświęcania danych osobowych. Tylko dlatego, że zeskrobali je z sieci, nie oznacza to, że miały to być informacje publiczne, a nawet w ogóle w sieci” – powiedziała.
OpenAI wypuszcza darmowy, otwarty model rozpoznawania mowy
OpenAI wypuścił sieć neuronową o otwartym kodzie źródłowym o nazwie Whisper, która potrafi rozpoznawać mowę w różnych językach i akcentach.
Whisper został przeszkolony na oszałamiających 680,000 30 godzin danych dźwiękowych zeskrobanych z sieci. Model dzieli dane wejściowe na XNUMX-sekundowe porcje, które są przesyłane do kodera. Dekoder jest szkolony do generowania podpisów dla fragmentu audio; jest w stanie automatycznie identyfikować języki i transkrybować mowę na tekst angielski.
Przykłady opublikowane przez OpenAI pokazują, że Whisper potrafi dokładnie transkrybować mowę, która jest szybka i pomieszana, wypowiadana z grubym szkockim akcentem, a także tłumaczyć fragmenty koreańskich piosenek pop.
„Jesteśmy modelami open-source i kodem wnioskowania, które służą jako podstawa do tworzenia użytecznych aplikacji i dalszych badań nad solidnym przetwarzaniem mowy” OpenAI ogłosił. „Mamy nadzieję, że wysoka dokładność i łatwość użycia Whisper umożliwi programistom dodawanie interfejsów głosowych do znacznie szerszego zestawu aplikacji”.
Możesz przeczytać więcej o modelu tutaj [PDF] i dostęp do kodu tutaj.
Jak powstrzymać sztuczną inteligencję odrywającą naszą pracę?
Artyści zastanawiają się, jak najlepiej chronić swoje prace przed oszukaniem i skopiowaniem przez internautów za pomocą modeli AI. Zwłaszcza, gdy ludzie wprowadzają opisy typu „letnie popołudnie na Times Square w Nowym Jorku w stylu Rembrandta” do oprogramowania ML i zapisują wyniki.
Nazwisko znanego artysty Grega Rutkowskiego zostało wprowadzone jako podpowiedź tekstowa do modeli generujących sztukę ponad 93,000 2,000 razy, więcej niż niektórzy z najbardziej znanych artystów na świecie, takich jak Pablo Picasso czy Leonardo da Vinci, którzy pojawiali się w około XNUMX podpowiedziach każdy lub mniej, MIT Przegląd technologii zgłaszane. Innymi słowy, ludzie otrzymują modele sztucznej inteligencji do tworzenia dzieł sztuki, które w szczególności niszczą styl Rutkowskiego, nie wspominając o innych artystach.
Rzeczywiście, ludzie bawiący się narzędziami takimi jak Midjourney lub Stable Diffusion mogą w ciągu kilku sekund wyprodukować wiele obrazów, które wyglądają jak epickie, wypełnione fantazją cyfrowe obrazy Rutkowskiego. Nie potrzeba żadnych umiejętności poza opisem tekstowym. Artyści tacy jak Rutkowski próbują dowiedzieć się, jak te systemy tekstu na obraz wpłyną na jego pracę i środki utrzymania w przyszłości.
Zdaniem ilustratorki Karla Ortiz, niektórzy chcą, aby ich praca została usunięta z treningowych zestawów danych, aby modele nie mogły odtworzyć ich stylów, a inni uważają, że firmy AI powinny próbować nawiązać współpracę z muzeami i artystami, aby lepiej wspierać ich pracę.
„To nie tylko artyści. To fotografowie, modelki, aktorzy i aktorki, reżyserzy, operatorzy – powiedziała. „Każdy profesjonalista wizualny musi teraz zmierzyć się z tym konkretnym pytaniem”.
Program Cohere For AI Scholars
Niekomercyjne ramię badawcze startupu zajmującego się modelami językowymi Cohere ma uruchomiona program rekrutacji inżynierów, którzy chcą rozpocząć karierę w badaniach nad uczeniem maszynowym, ale nie opublikowali jeszcze żadnych artykułów.
Kandydaci nie muszą mieć żadnych konkretnych stopni naukowych ani doświadczenia w pracy w środowisku akademickim. Osoby zaakceptowane do programu zostaną połączone z ekspertami i będą pracować zdalnie nad konkretnym problemem w przetwarzaniu języka naturalnego od stycznia do sierpnia 2023 r. i otrzymają wsparcie finansowe.
„Zaprojektowaliśmy ten program jako sposób na stworzenie większej liczby punktów wejścia do uczenia maszynowego i poszerzenie dostępu do światowej klasy wiedzy badawczej i inżynierskiej”, powiedziała Sara Hooker, szef Cohere ds. AI. Rejestr.
„Najlepsze i najzdolniejsze umysły w uczeniu maszynowym przekraczają granice i często podążają różnymi ścieżkami badawczymi. Dlatego pracujemy nad fundamentalną zmianą miejsca, sposobu i przez kogo prowadzone są badania. Ten program jest krokiem w tym kierunku”.
„Wspieranie nowej generacji aspirujących badaczy NLP jest niezbędne dla pionierskich postępów w uczeniu maszynowym. Niestety, obecnie istnieje bardzo niewiele miejsc do prowadzenia badań nad nowatorskimi problemami NLP i ograniczony dostęp do eksperymentalnych ustawień ML na dużą skalę. Poszerzając dostęp do udziału w badaniach podstawowych — szczególnie wśród osób z alternatywnych środowisk — program Scholars ma to zmienić” – powiedziała.
Termin do zastosować dla programu jest 7 listopada ®