Коротко Ймовірно, штучний інтелект не замінить інженерів програмного забезпечення, але різко змінить спосіб їх роботи в майбутньому, особливо якщо вони зможуть інструктувати машини, використовуючи природну мову для створення коду.
Кілька організацій – від OpenAI і Microsoft до Amazon і дослідницьких лабораторій, таких як DeepMind – навчили нейронні мережі навчитися кодувати. Недавній огляд GitHub виявив, що переважна більшість респондентів вважає, що Copilot від GitHub допоміг підвищити продуктивність, оскільки інструмент штучного інтелекту може працювати як суперавтозавершення, допомагаючи розробникам швидше писати шаблонний код для програм.
Але чи в майбутньому роботу програмістів займуть машини? «Я не вірю, що штучний інтелект десь близько замінить розробників», — сказав Васі Філомін, віце-президент Amazon із послуг ШІ. сказав Спектр IEEE.
Цілком можливо, що розробникам може не знадобитися вивчати синтаксис і словниковий запас мов програмування, а натомість їм доведеться зосередитися на розумінні концепцій і систем для розробки програм, тоді як штучний інтелект може виконувати всю нудну, дрібну роботу з кодування, вважає він. Іншими словами, ви описуєте, як працює програма, а модель машинного навчання виводить відповідний код для компіляції або запуску.
Пітер Шраммель, співзасновник Diffblue, компанії, що спеціалізується на автоматизації коду Java, погодився, що робота програміста зміниться, і інженери зможуть більше зосереджуватися на складних, творчих проблемах.
«Розробники програмного забезпечення не втратять роботу, тому що їх замінить інструмент автоматизації», — сказав він. «Завжди буде більше програмного забезпечення, яке потрібно написати».
Приватні медичні зображення в загальнодоступному наборі навчальних даних ШІ
Фотографії людей, зроблені в медичних установах, були зібрані в загальнодоступний набір даних для навчання моделей перетворення тексту в зображення, і все без згоди для конкретного випадку використання.
Один художник, якого називають Лапіном, був жахнутий, побачивши, що два приватні зображення, зроблені для хірургічних цілей майже десять років тому, є в наборі даних LAION-5B, який використовується для навчання популярних моделей, таких як Stable Diffusion і Google Imagen. Лапін сказав Ars Technica у неї вроджений дискератоз, рідкісне генетичне захворювання, яке порушує функцію кісткового мозку та впливає на тканини шкіри.
«Це впливає на все, від шкіри до кісток і зубів», — сказала вона. «У 2013 році я пройшов невеликий набір процедур, щоб відновити контури обличчя після багатьох операцій на роті та щелепі. Ці фотографії з мого останнього циклу процедур у цього хірурга». Лапін сказав, що хірург, який зберігав медичні фотографії, помер у 2018 році, і якимось чином дані були отримані, поширені в Інтернеті та завантажені.
Тепер Лапін хоче видалити свої фотографії з набору даних, щоб запобігти навчанню нових моделей на конфіденційних приватних даних. «Я хотів би, щоб будь-хто міг попросити видалити своє зображення з набору даних, не жертвуючи особистою інформацією. Те, що вони вилучили це з Інтернету, не означає, що це мала бути загальнодоступна інформація чи взагалі в Інтернеті», – сказала вона.
OpenAI випускає безкоштовну відкриту модель розпізнавання мовлення
OpenAI випустила нейронну мережу з відкритим вихідним кодом під назвою Whisper, здатну розпізнавати мовлення різними мовами та різними акцентами.
Whisper навчався на колосальних 680,000 30 годинах аудіоданих, зібраних з Інтернету. Модель розбиває вхідні дані на XNUMX-секундні фрагменти для передачі в кодер. Декодер навчено генерувати субтитри для звукового фрагмента; він здатний ідентифікувати мови та автоматично транскрибувати мовлення в англійський текст.
Приклади, опубліковані OpenAI, показують, що Whisper може точно транскрибувати швидке та заплутане мовлення, вимовлене з сильним шотландським акцентом, а також перекладати кліпи корейських поп-пісень.
«Ми використовуємо моделі з відкритим вихідним кодом і код висновку, які служать основою для створення корисних програм і для подальших досліджень надійної обробки мовлення», OpenAI оголошений. «Ми сподіваємося, що висока точність і простота використання Whisper дозволять розробникам додавати голосові інтерфейси до значно ширшого набору програм».
Детальніше про модель можна прочитати тут [PDF] і отримати доступ до коду тут.
Як зупинити штучний інтелект викрадати нашу роботу?
Художники думають про те, як найкраще захистити свої роботи від викрадення та копіювання користувачами мережі за допомогою моделей ШІ. Особливо, коли люди додають описи на кшталт «літній день на Таймс-сквер, Нью-Йорк у стилі Рембрандта» в програмне забезпечення для машинного навчання та зберігають результат.
Ім’я відомого художника Ґрега Рутковскі було введено як текстову підказку в моделі для створення мистецтва понад 93,000 2,000 разів, більше, ніж деякі з найвідоміших художників світу, як-от Пабло Пікассо чи Леонардо да Вінчі, які фігурували приблизно в XNUMX підказках кожен або менше, MIT Технологічний огляд повідомляє. Іншими словами, люди використовують моделі штучного інтелекту, щоб створювати твори мистецтва, які спеціально відриваються від стилю Рутковскі, не кажучи вже про інших художників.
Дійсно, люди, які граються з такими інструментами, як Midjourney або Stable Diffusion, можуть за лічені секунди створювати кілька зображень, схожих на цифрові картини Рутковського, наповнені епічним фентезі. Окрім текстового опису, не потрібні жодні навички. Такі митці, як Рутковскі, намагаються з’ясувати, як ці системи перетворення тексту в зображення впливають на його роботу та заробіток у майбутньому.
За словами ілюстратора Карли Ортіс, деякі хочуть, щоб їхня робота була вилучена з навчальних наборів даних, щоб моделі не могли відтворювати їхні стилі, а інші вважають, що компанії, які займаються штучним інтелектом, повинні спробувати налагодити робочі відносини з музеями та художниками, щоб краще підтримувати їхню роботу.
«Це не тільки артисти. Це фотографи, моделі, актори та актриси, режисери, оператори», – розповіла вона. «Будь-який візуальний професіонал зараз має справу з цим конкретним питанням».
Програма Cohere For AI Scholars
Некомерційне дослідницьке відділення стартапу Cohere, що займається моделюванням мови, має запущений програма для набору інженерів, які хочуть розпочати кар’єру в дослідженні машинного навчання, але ще не опублікували жодної статті.
Кандидатам не обов’язково мати спеціальні ступені або досвід роботи в наукових колах. Ті, кого прийнято до програми, працюватимуть у парі з експертами та працюватимуть дистанційно, досліджуючи конкретну проблему обробки природної мови з січня по серпень 2023 року, і отримають фінансову підтримку.
«Ми розробили цю програму як спосіб створити більше точок входу в машинне навчання та розширити доступ до науково-дослідної та інженерної експертизи світового рівня», — сказала Сара Хукер, керівник Cohere для ШІ. Реєстр.
«Найкращі та найяскравіші уми машинного навчання долають кордони та часто йдуть різними шляхами в дослідженнях. Ось чому ми працюємо над тим, щоб фундаментально змінити, де, як і ким проводяться дослідження. Ця програма є кроком у цьому напрямку».
«Підтримка наступного покоління починаючих дослідників НЛП є важливою для впровадження нових досягнень у машинному навчанні. На жаль, сьогодні існує дуже мало умов для проведення досліджень із передових проблем НЛП і обмежений доступ до широкомасштабних експериментальних установок МЛ. Розширюючи доступ до участі у фундаментальних дослідженнях — особливо серед людей з альтернативним середовищем — Програма Scholars прагне це змінити», — сказала вона.
Термін до застосовувати для програми 7 листопада. ®