СМИ активно освещают возможности нейросети ChatGPT, которая прошла испытания и теперь может создавать экзамены, контрольные, задания, собеседования для специалистов различных профессий. Она может справиться с рядом задач SEO‑копирайтеров, аналитиков и технических писателей. Например, нейросеть проводит технические собеседования с будущими сотрудниками Google, может сдать экзамен за врача. Однако из-за этого многих представителей ИТ-сферы стали появляться мысли о поиске новой работы в ближайшем будущем, так как их способен заменить робот.
Пока опасения ИТ-специалистов напрасны, так как в ближайшие 100 лет нейросеть Chat GPT не сможет заменить программистов. Она может выполнять ряд задач, писать коды, формировать расширения для видеокодов, работать с такими платформами как Python, Java, Javascript, Ассемблер, Brainfuck. Система может создавать базовые вещи. Бот умеет создавать мини-игры, однако программист должен точно объяснить, что должно получиться в конечном результате, каким должен быть сюжет игры. Для бизнес-решений нейросеть — это лишь помощник для программиста, но не бот, способный полностью его заменить.
Система может выполнять задачи по-разному, допускать неточности и ошибки. На данный момент ChatGPT — это ассистент, за счет которого работа человека может значительно ускориться. Если нужно проверить ошибки в коде, сеть это сделает. Также она подскажет решение, но нельзя дать гарантии, что сама подсказка будет правильной. Сеть может создавать документацию для кода, понятную людям. ChatGPT на данный момент — замена несложным автоматическим тестам, которая помогает выполнить работу за несколько минут, а не дней. ChatGPT способна заменить специалиста с низким уровнем знаний, но выполнить задачи архитектора не сможет.
Для коммерческих проектов важно не только знание платформ, но и знание языка. ChatGPT может работать не со всеми платформами. Например, она не работает в российской nocode и low code, elma 365. Обучение занимает много времени, а для Open AI такие платформы неинтересны, что означает отсутствие в обозримом будущем появления данных платформ в распоряжении нейросети.
Крупные предприятия работают в рамках выбранной платформы, например SAP или 1. Для создания кода нужно иметь информацию о работе такой платформы. ChatGPT не сможет работать вместо программиста. Она может создать базовый код, но не приложение, которое смогло бы работать. Что касается технических писателей, ChatGPT может написать ТЗ, соответствующее ГОСТу, генерировать проектную документацию. Не потребуются и системные и бизнес-аналитики, которые работают по готовым шаблонам. Если аналитик может формировать требования, ChatGPT поможет повысить его производительность.
В перспективе 10-20 лет ChatGPT сможет добиться высокого развития. Она сумеет освоить новые платформы, написать код качественнее, научится решать некоторые проблемы бизнеса. В целом система сможет выполнять более сложные задачи, создавать базовый код к техническому заданию, без дополнительных условий, которые нужны для работы сейчас. ТЗ сможет добиться получения готовых частей кода, модулей, которые нужно будет объединять вручную. Решать ИИ сеть сможет в ближайшие три года. Однако для разработки продукта все равно потребуется живой человек.
В обозримом будущем нейросеть не сможет заменить специалистов, так как создание продукта требует вмешательства архитектора, аналитика, программиста. Однако в ближайшие 7 лет при правильном обучении нейросети она сможет создавать несложные коммерческие продукты, пользуясь пользовательскими шаблонами. Однако их возможности будут уступать аналогам, созданным человеком.
ChatGPT способна отнять работу у некоторых специалистов, однако за счет нее создается и новый рынок труда. Например, существующие lowcode и nocode получили новые команды, работающими с платформами. Они осваивают это быстрее, появляются более привычные языки программирования. В nocode появилось место для новых ИТ‑профессий.
Точно так же и ChatGPT потребуются тренеры и специалисты по запросам тренеры нейросетей. Очевидно, что многие из действительно ценных представителей профессий, которые «убьют» нейросети, станут их тренерами. Для этого нужно будет лишь освоить методологии передачи опыта.
Нейросеть, конечно, смогла сдать экзамен, но это не значит, что она сможет заменить живого специалиста. Она сможет стать ассистентом в некоторых вопросах, поможет избежать врачебных ошибок, снизить степень риска. Даже если бы нейросеть была достаточно развита для постановки диагноза, существуют юридические препятствия, например, в виде персональной ответственности для медика. Закон не позволит компьютеру принимать решения касательно здоровья пациента самостоятельно. Этот случай относится к тем, где риски барьера Лема и выгоды несопоставимы.
Однако опытному врачу ChatGPT сможет помогать при диагностике, оценки динамики болезни. Использование ИИ в медицине требует определенной проработки со стороны этики и закона, чтобы исключить самолечение пациентами при помощи нейросети.
ChatGPT может подобно т9 подсказывать слова, для обучения использовались коды из Reddit, GitHub, Quora. Копировать чужой код нельзя, так как это может вызвать судебные разбирательства с корпорациями, которым он принадлежит. Если программист применит части кода, созданного ChatGPT, возникает риск нарушения авторского права. Доказать, что код сгенерировала ИИ, крайне трудно. В корпоративных спорах достаточно часто возникают претензии к авторскому коду (например, спор между Niantic и Wargaming, Press Fire Games и т.д.).
Нейросеть может стать человекоподобной, научиться понимать эмоции и принципы психологии, однако встает вопрос о том, сколько будет стоить такое обучение и сколько оно будет занимать времени. Для того чтобы добиться, например, эмпатии от ИИ, потребуется загрузить огромные объемы данных. Такие ресурсы есть далеко не у каждой страны, не говоря уже об отдельных компаниях. Такое решение очень дорогое, а в результате получится продукт исключительно для внутреннего использования. Рентабельно это решение станет только при спросе на глобальном рынке.
Open AI делает ставку на всестороннее развитие. Компания собирает данные для ChatGPT из любых доступных источников. Требуются крупные спонсоры, такие как Microsoft, Сбер, Яндекс, и т.д.
В качестве обобщения можно сделать следующий вывод: программисты могут не опасаться за свои рабочие места, в будущем нейросеть сможет заменить только специалистов middle-уровня, но случится это не раньше, чем через 10 лет. Технические писатели, аналитики, джуны с низкой квалификацией, первая линия клиентской поддержки оказывается в зоне риска. Для тех профессий, где потребуется эмпатия, системное мышление, креативность, творческий подход, пока никакой угрозы нет, и специалистам такого профиля беспокоиться не о чем.
