AI ersätter systemutvecklare?

Visst, sommaren 2018, när Microsoft köpte Github. Efter den initiala rusningen mot s.k. 'neural net'-mjukvara inom sådant som ansiktsigenkänning och kundsupport var det svårt att tolka det köpet som något annat än anskaffning av s.k. träningsdata.

Det här är inte första gången som rika människor bränner oerhört med pengar på s.k. AI, de gjorde det på sjuttio- och åttiotalen också.

I princip är det ju kriminellt eller åtminstone avtalsbrott att sprida företagets kod utanför arbetsplatsen.

Jag använder massor av verktyg. Flera lager av riggar för statisk analys, teststackar på tiotals GB, många tusentals automatiska tester, m.m. När min PR kommer till en kollega ser den bra ut och inte ens gnälliga kodluktsjagarverktyg har något att slå ned på. Om man tror att man kan koda i blindo, utan att löpande exekvera och testa koden medan man skriver den, så är man junior.

Amen! Och här är verktyg som CodePilot, CodeGPT och andra otroligt hjälpsamma.

Återstår dock sådana små detaljer som läsbarhet, kravuppfyllnad och konformitet med devpatterns och techstack. Och det är ju dessa detaljer som gör det svårt för AI att ersätta utvecklare.

Nu tar du i. Kriminellt är det helt klart inte och avtalsbrott beror ju på vad man har för avtal eller hur?
Alla har ju inte samma arbetsavtal.

AgentGPT och AutoGPT är redan på gång med en mål orienterad process med feedback där den testar löpande.

De är bara i starten än, men är ganska övertygad om att de kommer ta större och större del i utvecklingsprocessen medan de som står fast vid att skriva allt själv kommer bli akterseglade när det kommer till produktivitet.

Det går fortare att läsa och korrigere kod än att skriva massa boilerplate för hand.

Såg ett youtubeklipp nyligen där en person kodade en kopia av Flappy Bird-spelet på knappt nån timme med enbart hjälp av chat GPT utan att koda nånting själv. Har även sett tech demos av Unreal engine 5 där de kan skapa i princip färdiga AI-genererade världar med några enstaka klick.

Än så länge krävs det dock en erfaren programmerare för att dubbelkolla och rätta chat gpt när den har fel, så det är inte så enkelt som att skriva "skriv en kod som skapar X åt mig". Men med tanke på att detta är det tidiga skedet av AI så är det ju bara att föreställa sig hur det kommer vara om 10 år och längre fram.

Åtminstone alla juniora tjänster kommer ju försvinna då alla numera i princip har en egen personlig AI-assistent som redan nu kan klara av de enklare uppgifterna åt en. Kontorslandskap inom de flesta branscher kommer skala ner personalstyrkan avsevärt för att spara pengar (varför ha t.ex. 5+ anställda journalister när du kan ha 1 person som kan leverera lika mycket jobb med hjälp av AI).

Fortsätter det såhär är ju medborgarlön enda utvägen, annars kommer ju halva befolkningen sitta arbetslösa med akassa ganska snart.

Varför skulle det vara svårt att ersätta dessa detaljer med AI? Hade chatgpt inte varit en språkmodell utan speciellt dedikerad för att utveckla mjukvara så hade det såklart inte varit några problem att få med allt och lite till som behövs för att ersätta i princip vilken utvecklare som helst. Varför skulle man ens behöva utvecklare i framtiden? Allt det ett team av utvecklare löser idag på en månad löser ai på ett par mikrosekunder inom något år - dessutom mycket bättre. Just nu utvecklar människor AI, om inte länge kommer AI utveckla AI. Det som är specialistkompetens idag är värt lika mycket som en halv flugskit om några år. Det som tagit en hel livstid att lära sig och bemästra kommer vara obsolet. Kanske kommer människor träffas i någon källare i framtiden och utveckla meningslös mjukvara av rent nostalgiska skäl, på samma vis som det säkerligen finns Amiga-klubbar kvar där 50-åriga män samlas i en källare och kodar demos i Seka Assembler.

Därför att ingen AI förstår något. Och förståelse är centralt för de saker jag nämnde.

AI behöver inte förstå för att leverera en slutprodukt som beställaren efterfrågar. Det är bara att man är tydlig med vad man beställer. Sedan kan man såklart ge feedback och få en ny version som uppfyller de kriterier som man inte var helt nöjd med i första versionen. Efter hand kommer AI lära sig även detta. Vanliga "fel" som kommer hända mer och mer sällan. Kan du ge exempel på en mjukvara som AI inte skulle kunna utveckla, för att det kräver "mänsklig" förståelse?

Gör de inte redan det då?
Är rätt säker på att jag läste relativt nyligen att det är mindre än typ 30% av befolkningen som jobbar heltid.

Visst, det finns många barn och pensionärer, men det är inte som att de är produktiva för den sakens skull.

Så här svarade ChatGPT på din fråga.
_____

Can you give examples of when AI needs human understanding to develop software?

Sure, here are a few examples of situations where AI may require human understanding to develop software:

Data labeling: One of the most critical tasks in developing AI software is training it to recognize patterns in data. However, this process often requires large amounts of labeled data, where human experts manually label each data point with the correct classification. The accuracy and quality of these labels depend on human understanding, expertise, and experience, and any errors or biases can be amplified in the resulting AI software.

Natural language processing: AI systems that process natural language, such as chatbots or virtual assistants, require a deep understanding of human language, grammar, syntax, and context. Developing effective natural language processing algorithms often requires human expertise in linguistics, as well as the ability to analyze and understand the nuances of human language.

Ethics and bias: AI systems can perpetuate societal biases and discrimination if the data they are trained on contains biases or if the algorithms themselves are biased. Ensuring that AI systems are ethical and unbiased requires human understanding and critical thinking about the potential societal impacts of the software.

User experience design: While AI can automate many tasks and processes, the ultimate goal is to improve the user experience and make tasks more efficient and accessible. Creating effective user experiences requires human understanding of user needs, preferences, and behaviors, as well as creative problem-solving and design thinking.

Overall, human understanding and expertise play a critical role in developing effective and ethical AI software that meets the needs of users and society.

I dagsläget ja på vissa, imorgon kanske inte? Detta handlar dessutom om förståelse, något AI kan få av feedback av människor. Det kan vara Agda på ekonomiavdelningen som ger feedback att nja kan man inte få siffran där uppe istället för där. Grejen är att feedback kan vem som helst ge. Du behöver inte vara utvecklare för det. Om någon AI-generation (min spådom, ej sanning) är att AI kommer få något som liknar förståelse, utan att för den skull kanske blir "medveten". Det finns så enormt mycket data på nätet i form av texter, filmer, bilder, tutorials med mera med mera. Tränar man en AI på allt detta så blir AI "Gud". Eller om AI:t tränar sig själv när det nått en viss nivå. Rekommenderar Max Tegmarks bok Life 3.0 för hur det faktiskt kan gå i framtiden.

Någta utsikter på när ai kommer skörda politiker tjänster?