IT-juht katsetas tehisintellekti: see ei asenda programmeerijat, küll aga saab heaks assistendiks (1)
2. veebruar 2023, 14:10
/nginx/o/2023/02/02/15114835t1h8ef2.jpg)
Viimaste kuudega on tehisintellektil (TI) põhinevad tööriistad saanud meeletult tähelepanu – algselt GitHub Copilot ja nüüd ChatGPT – ning see on tõstnud päevakorda vana küsimuse: millal võivad arendajad hakata ootama koondamisteadet, kuna TI võtab nende töö ära? Elisa IT-juht Villu Teearu tõdeb, et kuigi arengud on huvitavad, siis IT-inimesed oma töö pärast kartma ei pea.
TI ei hakka lähimas tulevikus arendajaid asendama, küll aga võivad tehismõistused juba õige pea tööle asuda arendajate assistentidena.
2023. aasta esimese kahe nädala pealt võib üsna kindlalt väita, et tehisintellektist saab üks selle aasta olulisimaid märksõnu. ChatGPT ja teised populaarsed tehisintellektil põhinevad tekstiloomerakendused on TI taas tähelepanu keskmesse kergitanud ning tõstatanud ohtralt küsimusi nii haridusvaldkonnas – kas ja kuidas õpetajad inimese ja TI loodud kirjanditel vahet tegema hakkavad – kui ka kõigis teistes valdkondades, kus tegevus õrnaltki midagi tekstilist riivab. Alates turundusest ja lõpetades tarkvaraarendusega.
Kuigi möödunud aasta lõpusirgel rambivalgusesse tõusnud ChatGPT täidab igapäevaselt tehnoloogiaväljaannete pealkirju, siis pole see esimene või viimane kord, kui kuulutatakse, et just nüüd võtab TI arendajate töö ära. Kõige hiljutisem TI-tööriist pole ka esimene, mis suudab pealtnäha juba täna arendajate tööd teha. Anna sellele ülesanne ette ja vastu saad tüki koodi, mis päriselt töötab. Kõlab ju nagu keskmise arendaja keskmine tööpäev. Millises siis küsimus – asi töötab, miks ei võiks TI hakata juba täna arendajate põuda lahendama?
Arendaja töö pole lihtsalt klaviatuuri klõbistamine
Tehisintellekti puhul on oluline mõista, et sarnaselt inimestele, kes peavad millegi uue tegemiseks ka midagi uut õppima, peab ka TI millegi ära tegemiseks teadma, kuidas seda teha.
Tehisintellekt elab andmetel ehk see suudab teha asju, mida on juba varem tehtud. Kuigi tänapäevased AI-lahendused on juba väga nutikad ja tunduvad kõrvalt vaadates justkui must maagia, siis ei suuda need luua midagi sellist, mida pole kontseptsiooniliselt kunagi varem loodud.
«Need on mingid mustrid, mingid loogikad ja mingid lähenemised, mis pärinevad kellegi teise tööst.»
Jah, kui tekstirobotile sööta ette käsklus, et kirjuta mulle luuletus, siis võib see päriselt riimuvaid ja isegi kriitikute jaoks vastuvõetavaid tekste toota. See sisu võib ka olla täiesti originaalne ning plagiaadidetektor saab südamerahus puhata, kuid kõik põhineb siiski millelgi olemasoleval. Kõik «uus» on loodud kellegi varasema töö peale ning kuitahes emotsionaalsed ja pisaraid kiskuvad ka värsked riimid poleks, ei pärine need TI südamesopist.
Need on mingid mustrid, mingid loogikad ja mingid lähenemised, mis pärinevad kellegi teise tööst.
Sarnane on olukord ka programmidega. Juba täna suudavad mõned tehisintellektil põhinevad tööriistad kirjutada koodi, mis päriselt töötab ja mida saaks kasutada.
Näide sellest, kuidas tehisintellekt ChatGPT programmeerimise kiiremaks teeb
Kuupäevadega tuleb tegeleda paljudes erinevates rakendustes ning kuigi harilikult on arendajatele sealt endale sobiva väljasõelumine käe sisse harjunud, saab TI abil asjad palju kiiremini ära lahendada. See näide näitab hästi ka tehisintellekti koodilahenduste tulevikupotentsiaali: nendega saab suhelda endale kõige paremini sobivas keeles ning vajadusel suudab TI ka lahti selgitada, miks otsustas koodi kirjutada just nii, nagu ta seda tegi.
Allikas: Villu Teearu
Niisamuti on väiksemaid, kergemaid ja korduvaid töölõike TI-põhistele lahendustele teha antud juba aastaid. Kuigi tehisintellekt võib praegu kirjelduse peale luua väga nutika tüki koodi, siis suudab masin siiski teha vaid sedasorti asju, mida on varem kohanud või mille kohta on ette antud nii detailne kirjeldus, et samahästi oleks võinud koodiread ise valmis trükkida.
See kõik on juba kuskil olemas
Me pole veel jõudnud nii kaugele, kui saaksime TI-le sööta ette mingi ülesande, mida pole kunagi varem lahendatud ja eeldada, et see saabki tehtud. Jah, robot suudab valmis teha mingi tüki suuremast ja keerulisemast rakendusest. Öeldes aga, et kirjuta mulle laotarkvara, mis suudab teha asju X, Y ja Z, kusjuures asi Y on midagi sellist, mida tehakse vaid minu majas, on tulemuseks üks segaduses tehismõistus.
Unikaalsus tuleb tehisintellektile ette sööta, ise ära teha. Järgmise koopia suudab TI juba ise teha ning lisada sinna isegi oma «isikupära» – muuta mõne nupu värvi või muud taolist – aga kuskilt peab tehismõistus õppima, kuidas asju teha.
Arendaja töö pole pelgalt etteantud punktide järgi koodi kirjutada, vaid oma peaga mõelda, panna asju konteksti, näha laiemat pilti ning aja jooksul kogunenud oskuste pealt taibata, kuidas mõjutab mõni arenduses tehtav samm tema järgmiseid etappe või organisatsiooni tervikuna.
TI muutub sellistes tegevustes küll järjest nutikamaks, kuid ei tundu realistlik, et see jõuaks nähtavas tulevikus inimmõistuse tasemele.
Tehisintellekt pole siiski halb ja kasutu
Kõik eelnev ei tähenda aga, et tehisintellektile IT-majades kohta poleks. Muidugi on neile tööd, aga lihtsalt mitte täiskohaga arendajana.
Arendaja assistendina on neil tööd rohkem, kui ära teha jaksab. Kui TI tegeleb veidi lihtsama ja korduva tööga, lubab see arendajatel keskenduda keerulisemate ja väljakutsuvamate ülesannete lahendamisele. Iga keeruka rakenduse sees on hulk väiksemaid ja lihtsamaid juppe, seega pole kujutletamatu, et mingis vaates ütleb arendaja TI-le, et tee siia see osa ise ära.
Arendajal võiks õigete nuppude vajutamiseks kulutada kümme minutit, TI teeb selle ära paari sekundiga. Võidavad kõik.
/nginx/o/2023/02/02/15114849t1hc583.jpg)
Niisamuti võib tehisintellektist assistent olla kasulik juhtudel, kui arendaja mingi tööga hätta jääb. Näiteks kui läks meelest, kuidas konkreetses programmeerimiskeeles teha asja X?
Praegu veel lüüakse see küsimus sisse Google’i otsingusse, aga tulevikus saab samas koodikirjutamise aknas paluda TI-l konkreetne lahendus endale meelde tuletada. Tehismõistus täidab siis oma ülesannet ja arendaja ei pea aega kulutama millelegi, millele tegelikult pole vaja minuteid raisata. Erinevaid assisteerivaid ülesandeid on veel kümneid, seega paistab taoline tulevik paljulubav.
Riske peab samuti mõistma
Siiski tuleb enne ummisjalu TI poole jooksmist mõista ka selliste süsteemide kasutamise riske.
Igal majal on küll oma riskitaluvus, kuid enne tehisintellekti kampa võtmist tasuks kindlasti meeles pidada autorlust ja üldist töökorraldust.
Kuna TI töö põhineb kellegi teise tööl, on alati õhus küsimus, kas koodibaasi võib sattuda midagi sellist, mille kasutamiseks tegelikult õigust pole. Niisamuti tasub mõelda sellele, kuidas TI kasutamist meeskonnas reguleerida.
Kindlasti pole me aga kohas, kus tehisintellekti loodut võiks tuimalt lõppkasutajateni saata ning iga tehismõistuse poolt tehtud töölõik tuleb inimese poolt üle vaadata. Kui tehisintellekt kasutusele võtta, tuleb luua ka protsessid, kuidas valideerida selle tööd ja tagada, et arendajad TI-assistendi tehtu päriselt üle vaataks. Muidu võivad asjad õige pea hapuks minna.