Tóm lại AI có thể sẽ không thay thế các kỹ sư phần mềm, nhưng sẽ thay đổi đáng kể cách họ làm việc trong tương lai, đặc biệt nếu họ có thể hướng dẫn máy móc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên tạo mã.
Một số tổ chức - từ OpenAI, Microsoft đến Amazon và các phòng nghiên cứu như DeepMind - đã đào tạo mạng thần kinh để học cách viết mã. Mới đây Khảo sát trong số hơn 2,000 nhà phát triển của GitHub nhận thấy rằng đại đa số người được hỏi nhận thấy Copilot của GitHub đã giúp tăng năng suất của họ vì công cụ AI có thể hoạt động giống như một công cụ siêu tự động hoàn thành, giúp các nhà phát triển viết mã soạn sẵn cho chương trình nhanh hơn.
Nhưng liệu công việc của lập trình viên có bị máy móc đảm nhận trong tương lai? “Tôi không tin AI có thể thay thế các nhà phát triển con người,” Vasi Philomin, phó chủ tịch dịch vụ AI của Amazon, nói. nói với Phổ IEEE.
Ông cho rằng có thể các nhà phát triển không cần phải học cú pháp và từ vựng của các ngôn ngữ lập trình mà thay vào đó sẽ cần tập trung vào việc hiểu các khái niệm và hệ thống để thiết kế chương trình trong khi AI có thể thực hiện tất cả các công việc mã hóa nhàm chán và phức tạp. Nói cách khác, bạn mô tả cách ứng dụng hoạt động và mô hình học máy xuất mã tương ứng để biên dịch hoặc chạy.
Peter Schrammel, đồng sáng lập của Diffblue, một công ty tập trung vào việc tự động hóa mã Java, đồng ý rằng các công việc lập trình sẽ thay đổi và các kỹ sư sẽ có thể tập trung hơn vào các vấn đề khó, sáng tạo.
Ông nói: “Các nhà phát triển phần mềm sẽ không mất việc vì một công cụ tự động hóa sẽ thay thế họ”. “Sẽ luôn có nhiều phần mềm cần được viết hơn.”
Hình ảnh y tế tư nhân trong bộ dữ liệu đào tạo AI công cộng
Ảnh của những người được chụp trong các cơ sở y tế đã được thu thập thành một tập dữ liệu công khai để huấn luyện các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh, tất cả đều không có sự đồng ý cho trường hợp sử dụng cụ thể đó.
Một nghệ sĩ tên là Lapine đã kinh hoàng khi thấy hai bức ảnh riêng tư được chụp cho mục đích phẫu thuật gần một thập kỷ trước nằm trong bộ dữ liệu LAION-5B được sử dụng để đào tạo các mô hình phổ biến như Stable Diffusion và Imagen của Google. Lapin nói với Ars Technica cô ấy mắc chứng Dyskeratosis Congenita, một tình trạng di truyền hiếm gặp làm suy giảm chức năng tủy xương và ảnh hưởng đến mô da.
Cô nói: “Nó ảnh hưởng đến mọi thứ từ da đến xương và răng của tôi. “Vào năm 2013, tôi đã thực hiện một số ca phẫu thuật nhỏ để khôi phục lại đường nét trên khuôn mặt sau nhiều lần phẫu thuật miệng và hàm. Những bức ảnh này là từ những ca phẫu thuật cuối cùng của tôi với bác sĩ phẫu thuật này.” Lapine cho biết bác sĩ phẫu thuật, người lưu trữ các bức ảnh y tế, đã qua đời vào năm 2018 và bằng cách nào đó, dữ liệu đã được lấy, chia sẻ trực tuyến và tải xuống.
Lapine hiện muốn xóa ảnh của mình khỏi tập dữ liệu để ngăn chặn việc đào tạo thêm nhiều người mẫu về dữ liệu riêng tư, nhạy cảm. “Tôi muốn có một cách để bất cứ ai cũng có thể yêu cầu xóa hình ảnh của họ khỏi tập dữ liệu mà không phải hy sinh thông tin cá nhân. Chỉ vì họ lấy nó ra khỏi trang web không có nghĩa là nó được coi là thông tin công khai hoặc thậm chí là trên trang web,” cô nói.
OpenAI phát hành mô hình nhận dạng giọng nói mở, miễn phí
OpenAI đã phát hành một mạng nơ-ron mã nguồn mở có tên Whisper có khả năng nhận dạng giọng nói qua các ngôn ngữ và trọng âm khác nhau.
Whisper được đào tạo dựa trên 680,000 giờ dữ liệu âm thanh khổng lồ được thu thập từ web. Mô hình chia dữ liệu đầu vào thành các phần 30 giây để đưa vào bộ mã hóa. Một bộ giải mã được đào tạo để tạo phụ đề cho đoạn âm thanh; nó có thể nhận dạng ngôn ngữ và chuyển lời nói sang văn bản tiếng Anh một cách tự động.
Các ví dụ được OpenAI đăng tải cho thấy Whisper có thể phiên âm chính xác lời nói nhanh và lộn xộn, nói bằng giọng Scotland đặc, cũng như dịch các đoạn bài hát nhạc pop Hàn Quốc.
“Chúng tôi là các mô hình nguồn mở và mã suy luận để làm nền tảng xây dựng các ứng dụng hữu ích và nghiên cứu sâu hơn về xử lý giọng nói mạnh mẽ,” OpenAI công bố. “Chúng tôi hy vọng độ chính xác cao và tính dễ sử dụng của Whisper sẽ cho phép các nhà phát triển thêm giao diện giọng nói vào nhiều ứng dụng hơn.”
Bạn có thể đọc thêm về mô hình Ở đây [PDF] và truy cập mã Ở đây.
Làm thế nào để chúng ta ngăn chặn AI cắt đứt công việc của chúng ta?
Các nghệ sĩ đang suy nghĩ về cách tốt nhất để bảo vệ tác phẩm của mình khỏi bị cư dân mạng sử dụng mô hình AI sao chép và sao chép. Đặc biệt là khi mọi người đang đưa những mô tả như “một buổi chiều mùa hè ở Quảng trường Thời đại, Thành phố New York theo phong cách Rembrandt” vào phần mềm ML và lưu kết quả đầu ra.
Tên của nghệ sĩ nổi tiếng Greg Rutkowski đã được nhập dưới dạng lời nhắc văn bản vào các mô hình tạo tác phẩm nghệ thuật hơn 93,000 lần, nhiều hơn một số nghệ sĩ nổi tiếng nhất thế giới như Pablo Picasso hay Leonardo da Vinci, những người từng xuất hiện trong khoảng 2,000 lời nhắc mỗi người hoặc ít hơn, MIT Đánh giá công nghệ báo cáo. Nói cách khác, mọi người đang yêu cầu các mô hình AI tạo ra các tác phẩm nghệ thuật đặc biệt bắt chước phong cách của Rutkowski, chưa kể các nghệ sĩ khác.
Thật vậy, những người sử dụng các công cụ như Midjourney hoặc Stable Diffusion có thể tạo ra nhiều hình ảnh trông giống như những bức tranh kỹ thuật số đầy giả tưởng hoành tráng của Rutkowski trong vài giây. Không cần kỹ năng nào ngoài mô tả văn bản. Các nghệ sĩ như Rutkowski đang cố gắng tìm hiểu xem những hệ thống chuyển văn bản thành hình ảnh này tác động như thế nào đến công việc và sinh kế của anh ấy trong tương lai.
Theo họa sĩ minh họa Karla Ortiz, một số người muốn loại bỏ tác phẩm của họ khỏi tập dữ liệu đào tạo để người mẫu không thể tái tạo phong cách của họ và những người khác tin rằng các công ty AI nên cố gắng hình thành mối quan hệ hợp tác với các viện bảo tàng và nghệ sĩ để hỗ trợ tốt hơn cho công việc của họ.
“Không chỉ có nghệ sĩ. Đó là các nhiếp ảnh gia, người mẫu, diễn viên, đạo diễn, nhà quay phim,” cô nói. “Bất kỳ chuyên gia hình ảnh nào cũng phải đối mặt với câu hỏi cụ thể này ngay bây giờ.”
Chương trình Cohere For AI Scholars
Nhóm nghiên cứu phi lợi nhuận của công ty khởi nghiệp mô hình ngôn ngữ Cohere có phát động một chương trình tuyển dụng các kỹ sư, những người muốn bắt đầu sự nghiệp nghiên cứu máy học nhưng vẫn chưa xuất bản bất kỳ bài báo nào.
Ứng viên không cần phải có bằng cấp cụ thể cũng như không có kinh nghiệm làm việc trong học viện. Những người được chấp nhận tham gia chương trình sẽ được ghép đôi với các chuyên gia và làm việc từ xa để điều tra một vấn đề cụ thể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ tháng 2023 đến tháng XNUMX năm XNUMX và sẽ nhận được hỗ trợ tài chính.
Sara Hooker, người đứng đầu Cohere cho AI, cho biết: “Chúng tôi thiết kế chương trình này như một cách để tạo ra nhiều điểm đầu vào hơn cho lĩnh vực học máy và mở rộng khả năng tiếp cận với chuyên môn kỹ thuật và nghiên cứu đẳng cấp thế giới”. Đăng ký.
“Những bộ óc giỏi nhất và thông minh nhất trong lĩnh vực học máy vượt qua biên giới và thường đi theo những con đường nghiên cứu khác nhau. Đó là lý do tại sao chúng tôi đang nỗ lực thay đổi căn bản địa điểm, cách thức và ai thực hiện nghiên cứu. Chương trình này là một bước đi theo hướng đó.”
“Hỗ trợ thế hệ tiếp theo của các nhà nghiên cứu NLP đầy tham vọng là điều cần thiết để tiên phong cho những tiến bộ mới trong học máy. Thật không may, ngày nay có rất ít cơ sở để tiến hành nghiên cứu về các vấn đề NLP tiên tiến và khả năng truy cập hạn chế vào các cơ sở thử nghiệm ML quy mô lớn. Bằng cách mở rộng khả năng tiếp cận việc tham gia vào nghiên cứu cơ bản - đặc biệt là với những người có nguồn gốc khác - Chương trình Học giả nhằm mục đích thay đổi điều đó,” cô nói.
Hạn chót để ứng dụng cho chương trình là ngày 7 tháng XNUMX. ®