AHiç şüphesiz fark ettiğiniz gibi, üretken yapay zeka denilen bir şey yüzünden beslenme çılgınlığının ortasındayız. Daha önce normal olan insanlardan ve ekonomistlerden oluşan bir ordu, dönüştürücü potansiyelleri konusunda mantıksız bir coşku dalgasında sörf yapıyor. Bu en sonuncusu.
Ateşi olan herkese iki panzehir önerilir. İlki bu Danışmanlık firması Gartner’dan heyecan döngüsü monitörüBu, teknolojinin şu anda “şişirilmiş beklentilerin zirvesinde” olduğunu ve ardından hızla “hayal kırıklığı çukuruna” daldığını gösteriyor. Diğeri ise Hofstadter yasası, zor görevlerin ne kadar süreceğini tahmin etmenin zorluğu hakkında şöyle diyor: “Hofstadter yasasını hesaba katsanız bile, her zaman beklenenden daha uzun sürer.” Güçlü bir endüstri ve onun medya destekçileri bir şey yüzünden akıllarını yitirdikleri için, Bu, toplumu bir tsunami gibi kasıp kavuran bir şey değil. Gerçeklik daha yavaş bir hızda hareket eder.
Noel baskısında raporlar iktisatçı başlıklı eğitici bir makale yayınladı.İngilizce Traktörlerin Kısa Tarihi(Marina Lewycka’nın 2005 tarihli komik romanına abartısız bir saygı duruşu, Ukrayna’da traktörlerin kısa tarihi). Makale “traktör ve atın üretken yapay zeka hakkında size neler söylediğini” açıklamalıdır. Ders şuydu: Traktörlerin uzun bir geçmişi olmasına rağmen tarımı dönüştürmeleri çok uzun zaman aldı. Üç neden: İlk versiyonlar, destekçilerinin inandığından daha az kullanışlıydı; Bunların uygulamaya konması işgücü piyasalarında değişiklik yapılmasını gerektirdi; ve çiftliklerin bunları kullanabilmesi için reform yapması gerekiyordu.
Bu nedenle tarih, yapay zekanın heyecan yaratan yatırımcılarının öngördüğü dönüşümlerin beklenenden daha yavaş gerçekleşeceğini gösteriyor.
Ancak bu kuralın olası bir istisnası vardır: bilgisayar programlama veya yazılım yazma. Dijital bilgisayarların icadından bu yana insanlar makinelerden ne bekleyeceklerini onlara söyleyebilmeye ihtiyaç duydu. Makineler İngilizce konuşmadığından nesiller boyu programlama dilleri geliştirildi – makine kodu, Fortran, Algol, Pascal, C, C++, Haskell, Python vb. Fortran, C++ veya her neyse konuşmak, birçok insan için uzun bir süreç. Ve programlama, büyük Donald Knuth’un çığır açan beş ciltlik kılavuzunda ilk kitaba verdiği başlıktan da anlaşılacağı gibi, bir tür gizemli ustalık haline geldi: Bilgisayar programlama sanatı. Dünya dijitalleştikçe bu zanaat sanayileşti ve zanaatkarlık kökenlerini küçümsemek için “yazılım mühendisliği” olarak yeniden adlandırıldı. Ancak bu becerideki ustalık gizemli ve değerli bir beceri olarak kaldı.
Ve ardından ChatGPT geldi ve şaşırtıcı bir şekilde keşfedildi: sadece görünüşte net cümleler yazmakla kalmıyor, aynı zamanda yazılım da yazabiliyor. Daha da dikkat çekici olanı, ona bir görevi sade İngilizce komutlarla sunabilirsiniz ve makine bu görevi tamamlamak için gereken Python kodunu yazacaktır. Çoğu zaman kod mükemmel değildi ancak makineyle daha fazla etkileşim kurularak hata ayıklanabiliyordu. Ve birdenbire tamamen yeni bir bakış açısı açıldı: Programcı olmayanlar, bilgisayar dilini öğrenmek zorunda kalmadan bilgisayarlara kendileri için bir şeyler yapmaları talimatını verebilirdi.
İçinde New Yorklu Son zamanlarda programcı James Somers bir tane yazdı ağıt denemesi Bu gelişmenin etkileri hakkında. “Geleneksel olarak ustalaşması bir ömür süren bilgi ve beceri depoları bir yudumda yutuluyor” dedi. “Kodlama bana her zaman sonsuz derin ve zengin bir alan gibi gelmiştir. Şimdi bunun için bir övgü yazmak istediğimi fark ettim. Her zaman Lee Sedol’u düşünürüm. Sedol dünyadaki en iyi Go oyuncularından biriydi ve Güney Kore’de ulusal bir kahramandı, ancak şu anda en çok 2016’da AlphaGo adlı bir bilgisayar programına yenilmesiyle tanınıyor.” Somers’a göre Sedol, “alışılmış olduğu bir sorunun yükünü taşıyordu” ve acil görünüyor: Hayatımın büyük bir kısmını adadığım bu şeye ne olacak?”
Bu bana biraz tuhaf geliyor. Elimizdeki kanıtlar, programcıların yapay zeka desteğini ördeklerin suya alışması gibi benimsediklerini gösteriyor. A mevcut anket Örneğin yazılım geliştiricilerin %70’i bu yıl çalışmalarında yapay zeka araçlarını kullandığını veya kullanmayı planladığını ve %77’si bu araçlar hakkında “olumlu veya çok olumlu” görüşe sahip olduğunu belirtiyor. Bunu, programcı olarak üretkenliklerini artırmanın, öğrenmeyi hızlandırmanın ve hatta bilgisayar kodu yazmanın “doğruluğunu artırmanın” bir yolu olarak görüyorlar.
Bana göre bu, yenilgiye uğramışlık gibi değil, daha çok bu teknolojiyi, deyim yerindeyse “zihnin güç kanalı” olarak gören profesyonellerin tutumu gibi görünüyor. Her halükarda, atlara benzemiyorlar iktisatçı‘in hikayesi. Ancak traktörün sonuçta tarımı değiştirdiği gibi, bu teknoloji de sonuçta yazılımın geliştirilme şeklini değiştirecek. Bu durumda yazılım geliştiricilerin daha çok mühendis gibi, daha az zanaatkar gibi olması gerekiyor. Artık zamanı geldi (bu mühendis ve köşe yazarı diyor).
okuduklarım
Akıllı hareket?
Konuyla ilgili Substack blogunda Gary Marcus’tan harika bir açıklama Yapay zeka şirketlerinin lobi faaliyetleri hariç tutulmalı telif hakkı ihlali sorumluluğundan.
Kontrol mekanizması
Diana Enríquez’in Tech Policy Press web sitesinde olmanın nasıl bir şey olduğuna dair gerçekten düşünceli bir makalesi bir algoritma tarafından “yönetiliyor”..
Kafalarınızdan kurtulun
A güzel mesaj Margaret Atwood’un Substack’ına Ridley Scott’ınkiyle başlayarak Fransız Devrimi hakkındaki filmler hakkında Napolyon.