De opkomst van Artificial Intelligence (AI) heeft onze wereld onmiskenbaar getransformeerd en is een onmisbaar instrument geworden in verschillende domeinen, waaronder softwareontwikkeling. Hoewel AI tal van voordelen biedt en een integraal onderdeel is geworden van moderne ontwikkelingspraktijken, is het cruciaal om de potentiële gevolgen van het overmatig gebruik ervan te overwegen, met name voor ontwikkelaars.
Dit stuk duikt in mijn filosofische reflecties op ontwikkeling en AI, en onderzoekt de diepgaande impact die de toenemende aanwezigheid van AI zou kunnen hebben op het ontwikkelaarslandschap.
De aantrekkingskracht van AI
Moeten we AI beschouwen als een kwaadaardige kracht die ons levensonderhoud bedreigt? Ik denk van niet.
Sinds de opkomst van ChatGPT 3.0 volg ik al meer dan drie jaar AI-gerelateerde artikelen op de voet. Deze aanhoudende interesse komt voort uit de snelle evolutie van het vakgebied, met dagelijks nieuwe ontwikkelingen en nieuws.
Het is denkbaar dat AI in de toekomst de Nobelprijzen zal domineren, en de wereld is al geboeid door de mogelijkheden van ChatGPT.
AI maakt exponentiële vooruitgang en lijkt op het punt te staan Artificial General Intelligence (AGI) te bereiken. Hoewel Large Language Models (LLM’s) momenteel de AI-vooruitgang aanvoeren, volgt de opkomst van generatieve AI een patroon dat te zien is in eerdere doorbraken in machine learning (ML) en deep learning (DL), die een enorm potentieel aantoonden in beeld- en videoverwerking.
Hiervoor luidde de wijdverbreide acceptatie van het internet het Informatietijdperk in.
Daarvoor veroorzaakte de verspreiding van machines de Industriële Revolutie.
En lang daarvoor leidde de introductie van gereedschap tot de Landbouwrevolutie.
Het is essentieel om kritisch te onderzoeken of deze transities naadloos en universeel gunstig waren.
(Opmerking: latere verwijzingen naar AI verwijzen specifiek naar LLM-aangedreven generatieve AI.)
Echo’s van de Industriële Revolutie
Welke erfenis heeft de Industriële Revolutie ons nagelaten?
Versnelde productie van innovatieve fabricaten, verbeterde arbeidsomstandigheden en immense rijkdom.
Dit zijn enkele van de vele voordelen waar we vandaag de dag van genieten dankzij de Industriële Revolutie. Maar deelden de mensen die in die tijd leefden in deze voordelen?
De duistere kant van de vooruitgang
Verbeterden de arbeidsomstandigheden onmiddellijk met de introductie van machines?
In veel gevallen werden taken die ooit aanzienlijke fysieke kracht vereisten, vereenvoudigd tot eenvoudige machinebedieningen, wat leidde tot de vervanging van volwassen werknemers door kinderen. Fabrieken begonnen de klok rond te draaien om de efficiëntie te maximaliseren, en de resulterende rijkdom was onevenredig geconcentreerd in de handen van fabriekseigenaren (de bourgeoisie). Accepteerden de arbeiders deze situatie passief? Nee. Dit gaf aanleiding tot de Luddietenbeweging.
Geloven we, ondanks deze uitdagingen, dat de introductie van machines uiteindelijk het leven van mensen ten goede heeft veranderd?
Ik zou beweren dat het antwoord ‘ja’ is. De veranderingen zijn overweldigend positief geweest.
Wacht even, je hebt een negatief beeld geschetst van de Industriële Revolutie, dus waarom zeg je opeens dat het positief was?
Hoewel ons leven onmiskenbaar is verbeterd, vloeiden veel van de problemen die met de Industriële Revolutie gepaard gingen voort uit een falen om de sociale verstoringen die werden veroorzaakt door de snelle introductie van machines te anticiperen en te verzachten. Als er een sociaal vangnet was geweest, zouden minder mensen hebben geleden en zouden de negatieve gevolgen tot een minimum zijn beperkt.
Oké, maar wat heeft dit allemaal met AI te maken?
AI: De Tweede Industriële Revolutie
Voormalig Amerikaans president Donald Trump kondigde plannen aan om 700 biljoen won te investeren in AI-bedrijven zoals SoftBank en OpenAI.
LLM’s vereisen aanzienlijke hoeveelheden stroom. Bedrijven die deze stroom genereren, groeien gestaag, en Nvidia, dat AI-chips ontwikkelt voor berekeningen, heeft de hoogste marktkapitalisatie ter wereld bereikt.
Waar zullen deze bedrijven in investeren? Natuurlijk zullen ze investeren waar ze geld kunnen verdienen.
En waar investeert de wereld momenteel in? In AI.
De winstgevendheid van AI
Maar waar zal de winstgevendheid van AI vandaan komen?
AI produceert geen producten. AI runt geen fabrieken.
AI kan echter mogelijk de arbeidskosten voor bedrijven verlagen door taken te automatiseren die momenteel door mensen worden uitgevoerd.
Wat zijn, vanuit economisch perspectief, de kosten van een enkele werknemer? Uitgaande van een gemiddelde loopbaan van 30 jaar (van 30 tot 60 jaar) en een gemiddeld jaarsalaris van 45 miljoen won, betaalt een bedrijf een enkele werknemer 1,35 miljard won gedurende hun loopbaan.
Met andere woorden, een bedrijf ‘koopt’ een enkele werknemer voor 1,35 miljard won. Een bedrijf met meer dan 300 werknemers zou gedurende 30 jaar 400 miljard won aan arbeid besteden.
Gelooft u nog steeds niet dat AI winstgevend is? Kunt u nog steeds niet zien waarom de wereld in AI investeert?
AI-gedreven personeelsreducties zullen aanzienlijke winsten genereren voor bedrijven. Dit is het alfa en omega van AI-investeringen.
De beperkingen van AI
AI garandeert geen 100% succes of 100% mislukking.
Ik demonstreerde ooit een deep learning-model voor het detecteren van slaperig rijden. Hoewel het model bepaalde situaties uiteindelijk classificeerde als ‘slaperig rijden’, definieerden wij, als ontwikkelaars, het als ‘een hoge waarschijnlijkheid van slaperig rijden’.
Laat me het herhalen: AI biedt geen garanties voor absoluut succes of falen.
Hallucinaties zijn een vergelijkbaar concept. Omdat modellen gevolgtrekkingen maken, kunnen ze onjuiste antwoorden genereren. Dit is zowel een potentiële weg voor AI-ontwikkeling als een nadeel.
Als het model mij ten onrechte identificeert als slaperig terwijl ik dat niet ben, wie is er dan verantwoordelijk?
De verantwoordelijkheid ligt bij ons, het team dat de criteria van het model heeft gedefinieerd.
AI neemt geen verantwoordelijkheid. Wij zijn degenen die beslissingen nemen op basis van de antwoorden van AI.
Dus wat? Wat moeten we nu doen? Betekent dit dat AI onze banen gaat overnemen?
AI benaderen
Ja, dat klopt. AI gaat onze banen overnemen.
De wereld concurreert fel om AI te gebruiken om onze banen over te nemen.
Ik geloof dat dit onvermijdelijk is en dat er een ‘Tweede Industriële Revolutie’ aan de horizon is.
Wat moeten we doen om een soepele overgang te garanderen?
We moeten geïnteresseerd zijn in AI, het gebruiken en zowel een positief als een kritisch perspectief behouden.
Veel mensen kunnen gedesillusioneerd raken met het leven na het serieus overwegen van deze informatie. Ik weet dat ik dat deed.
Waarom zou ik moeite doen om mezelf te ontwikkelen en ontwikkeling te studeren als ik toch word vervangen door AI?
AI kan code voor me ontwikkelen, dus waarom zou ik?
Op dit punt moeten we het humanisme overwegen.
Het humanisme overstijgen
Om over te gaan van een theocratische samenleving waar religie de natie regeerde naar een tijdperk waarin ‘koningen’ religie konden uitbuiten, moest er iets ‘god’ overstijgen. Koningen gebruikten religie, maar de bourgeoisie, die de productiemiddelen bezat, miste een vergelijkbaar instrument. Ze begonnen het idee te promoten dat de mensheid zelf belangrijk was, en dit gaf aanleiding tot ‘humanisme’. Humanisme leidde op zijn beurt tot de opkomst van kapitalisme, communisme, fascisme en andere ideologieën.
Met andere woorden, humanisme is een poging om zich te bevrijden van de god van een theocratische samenleving.
Sommigen die probeerden te ontsnappen aan deze religieuze samenleving werden bestempeld als ketters en heksen en werden beschouwd als verschrikkelijke criminelen. Hoe bekijken we ze vanuit ons huidige perspectief? Zien we niet dat ze gelijk hadden?
Het idee dat ‘AI beter is dan mensen, (of, enger,) beter dan ik’ is een daad van het overstijgen van het humanisme.
Misschien is dit een natuurlijke manier van denken. Ik geloof dat we ons momenteel in een overgangsperiode bevinden waarin AI-ontwikkeling ervoor zorgt dat we ons geleidelijk bevrijden van humanisme. Dit is natuurlijk, maar ik hoop dat we de resulterende paniek kunnen minimaliseren.
Wat moeten we doen?
Zoals hierboven vermeld, moeten we AI gewoon op een natuurlijke manier gebruiken, ervan genieten, een kritisch perspectief behouden en, bovenal, doen wat we willen doen.
Er kunnen negatieve aspecten aan dit proces zijn. De volgende secties zullen eindelijk uitleggen ‘waarom ik wil stoppen met het gebruik van AI in ontwikkeling’.
AI in ontwikkeling
AI verhoogt onmiskenbaar de productiviteit.
De talen die we gebruiken zijn programmeertalen. Net zoals we Koreaans gebruiken om deze blog te schrijven, gebruiken we programmeertalen om programma’s te ontwikkelen.
LLM-gebaseerde generatieve AI is gespecialiseerd in schrijven. Daarom zal het van nature effectief zijn in het schrijven van programmeertalen. Dus, moeten we AI gebruiken bij het programmeren? Absoluut!
Als u echter een ontwikkelaar bent die ‘studeert’, moet u overwegen hoe u het kunt gebruiken.
Om de volgende redenen heb ik besloten om geen AI te gebruiken, althans niet tijdens het leerproces.
AI steelt mijn foutnotities
Wanneer gebruiken we AI doorgaans? Ik gebruikte het vaak bij het debuggen.
Waarom werkt dit niet? → Foutcode, kopieer de code → Plak in ChatGPT
Wat is het probleem? Zullen ontwikkelaars die moe zijn van fouten en debuggen altijd zorgvuldig de code die door ChatGPT wordt verstrekt onderzoeken, begrijpen en gebruiken? In veel gevallen zullen ze de code gewoon kopiëren en plakken zonder na te denken, en als het niet werkt, zullen ze opnieuw AI gebruiken.
Gebruikersprompt: dit werkt niet, ik krijg deze fout.
ChatGPT: Oeps, mijn fout, laat me de code herzien.
Zal ik deze fout nooit meer maken? Het is zeer waarschijnlijk dat ik dezelfde fout opnieuw zal maken en opnieuw hulp zal zoeken bij AI. De mogelijkheid om de kennis te internaliseren en van de fout te leren, wordt sterk verminderd.
Als ik 99% van het berekeningsproces ken, maar de laatste 1% niet kan bereiken, heb ik dan goed gecodeerd? Ik delegeer mijn hersenen gewoon aan AI omdat ik moe ben. Ik vertrouw AI het meest cruciale deel toe, het deel dat ik niet ken en niet kan doen.
Het codevriendelijke, onbewuste omgeving beroven
Er zijn veel ontwikkelaars ter wereld. Het is zeer waarschijnlijk dat een ontwikkelaar aan de andere kant van de wereld dezelfde fout heeft ervaren als ik. Maar heeft die ontwikkelaar de fout in precies dezelfde situatie ervaren? Is de code die ze schreven dezelfde als de code die ik schreef? Het zal anders zijn. Dezelfde fout kan zich voordoen in totaal verschillende situaties.
AI blokkeert de toegang tot informatie over de omringende context. Het debugt alleen de code die ik stuur en geeft informatie over die code, maar het toont niet het proces dat nodig is om de code te schrijven.
‘Natuurlijk kunt u prompt engineering gebruiken om een gedetailleerde uitleg te vragen, toch?’
Leg uw hand op uw hart en denk erover na hoe vaak u te moe bent geweest en gewoon de code hebt gekopieerd en geplakt.
Om naar een fout te zoeken en deze te onderzoeken, hebt u voorkennis nodig. Weet ik alles over deze voorkennis duidelijk? Deze blog legt verschillende situaties uit, en die blog legt verschillende situaties uit. Begrijp ik al deze situaties? Bij het zoeken op Google moet u kunnen lezen en begrijpen ‘Ah~ het is anders dan mijn situatie’ om andere informatie te vinden.
Zelfs deze simpele daad van zoeken kan ontwikkelaars codevriendelijker maken.
Is ChatGPT niet hetzelfde? Als u het blijft gebruiken tijdens het coderen, is het dan niet hetzelfde?
Het belang van de onbewuste omgeving
Het beste voorbeeld van een onbewuste omgeving is de thuisomgeving.
Hier zijn twee kinderen. Ze groeien op in verschillende gezinnen. Het kind ziet een vogel voorbij vliegen en vraagt zijn ouders:
‘Mama (papa), wat is die vogel?’
De antwoorden van de ouders verschillen:
- Een ekster.
- Ik was benieuwd wat voor soort vogel het was, dus ik heb het opgezocht. Het zou een ekster of een kraai kunnen zijn, maar het lijkt op een ekster.
Het eerste gezin geeft een direct antwoord en presenteert een praktische oplossing.
Het tweede gezin geeft een indirect antwoord en stelt een creatieve benadering voor om het antwoord te onderzoeken.
Hoe zullen deze kinderen opgroeien als ze in deze verschillende omgevingen worden opgevoed?
Het kind uit het eerste gezin zal efficiënt zijn in het vinden van het juiste antwoord, maar is misschien niet efficiënt in het omgaan met problemen waar het antwoord niet direct beschikbaar is. → ChatGPT
Het kind uit het tweede gezin heeft er misschien langer over gedaan om een eenvoudig antwoord te vinden, maar voelt zich comfortabeler om na te denken over problemen waar het antwoord niet direct beschikbaar is. → Zoeken en leren (Googlen)
De onbewuste omgeving wordt op deze manier gevormd en wordt gebruikt in alle aspecten van het dagelijks leven.
Wat denk je dat ontwikkeling is? Ik denk dat het het laatste is, maar ik laat de keuze aan ieder individu over.
Het bovenstaande is een afbeelding van het ijsbergmodel van Freud. We worden onbewust beïnvloed door de mensen om ons heen en alles waarmee we in contact komen. Zelfs als we geen aandacht besteden aan iemand die voorbij loopt en zegt: ‘Een voedsel is tegenwoordig heerlijk’, plant het een oppervlakkig besef dat ‘A voedsel heerlijk is’. Wanneer we A voedsel later zien, kunnen we het lekkerder eten dan het in werkelijkheid is, of we kunnen meer teleurgesteld zijn als het niet aan onze verwachtingen voldoet. Dit creëert een significant verschil in vergelijking met het niet horen van de woorden van de voorbijganger.
Zelfs het kleine stukje informatie dat ik tegenkwam tijdens het ijverig zoeken naar informatie over ontwikkeling - informatie die ik niet bewust zag - zal uiteindelijk een aanwinst worden. Het onbewuste heeft een veel grotere impact dan we denken.
Tot slot: Mijn ontwikkelingsfilosofie
Mijn conclusie is dat ‘LLM’s zoveel mogelijk moeten worden vermeden tijdens het studeren, maar kunnen worden gebruikt voor productieve activiteiten’.
We moeten ons aanpassen aan het post-AI-tijdperk, leren hoe AI te gebruiken, de impact ervan zelf ervaren en een positief maar kritisch perspectief op AI behouden. We moeten erkennen dat AI uiteindelijk onze banen zal overnemen en altijd overwegen welke andere impact het kan hebben naast het overnemen van onze banen. Laten we nadenken over de vraag of de manier waarop we AI gebruiken nuttig is voor ons leven en ons denken, en vermijden om onze hersenen aan AI te delegeren.
Na veel verwarring heb ik eindelijk mijn ontwikkelingsfilosofie vastgesteld:
Doordrenk elke regel code met mijn gedachten. Laten we niet alleen eenvoudige letters of zinnen maken, maar ze eerder doordrenken met mijn filosofie en denken.
Dat is het verschil tussen AI en mij.
Succes aan iedereen!
Extra: Zwakke wilskracht behandelen, LLM-sites blokkeren
Zwakke wilskracht is een ziekte. Het is onlogisch om wilskracht te gebruiken om zwakke wilskracht te genezen, wat wordt veroorzaakt door een gebrek aan wilskracht. Het is juist om andere acties te introduceren om te stoppen met roken, drinken of andere soortgelijke gewoonten.
Evenzo dacht ik dat het goed zou zijn voor mijn geestelijke gezondheid om LLM-sites te blokkeren. Het volgende is mijn methode voor het blokkeren op Mac:
Voer de volgende code in de terminal in:
Druk op i om over te schakelen naar de invoegmodus. Voeg het volgende toe aan de 127.0.0.1-host, net als in de afbeelding hieronder. Tab na het invoeren van het adres.
Druk op ESC om de invoegmodus te verlaten en voer :wq in om op te slaan. Dit maakt gebruik van DNS (Domain Name System), en ‘127.0.0.1 chatGPT.com’ betekent dat het invoeren van chatGPT.com in de adresbalk toegang geeft tot 127.0.0.1 (de serverhost van mijn computer).
Laten we samen onze zwakke wilskracht genezen!