Есть ли источники успешных примеров сокращения найма из-за ИИ в долгосрочной перспективе?
Здравствуйте, я Munou.
Я часто размышляю о том, что происходит в последнее время.
О чем я думал раньше
Здесь написано то, о чем я думал, когда писал статью о Stable Diffusion около трех лет назад.
【Stable Diffusion】Генерация изображений ИИ — это психоделическое пространство, которое можно созерцать на трезвую голову 【С примерами изображений】 - SOULMINIGRIG
Рано или поздно, поскольку Amazon и Google предоставляют облачные GPU (довольно дорогие), я подумал, что можно будет создать поисковую систему следующего поколения, использующую мощности GPU в облаке с помощью ИИ. В конце концов, если вы не гик, неважно, кто это написал, лишь бы вы получили текст или изображение с нужной информацией.
Если все будут гиками, они будут искать человечность и шарм, а если нет, то в будущем возникнет вопрос: нужны ли вообще люди? В каком-то смысле это посыл: «Люди, старайтесь лучше!». Это напомнило мне песню White Riot группы The Clash, которая в то время использовалась в контексте расовых проблем. (Автор не придерживается дискриминационных взглядов в отношении кого-либо).
Я сторонник поддержки фотографов, художников и других людей с историей, но я хочу активно взаимодействовать с таким ИИ, чтобы найти истинную человеческую ценность.
В наше время ИИ уже в какой-то степени заменяет поисковые системы, так что можно сказать, что в чем-то я был прав...
Статья, которая меня заинтересовала
If You Stop Hiring Juniors, Your Senior Engineers Own You · eval ( code )
Если вы перестанете нанимать джуниоров, сеньор-инженеры захватят власть в вашей компании
Откуда они берутся? Они не появляются сразу готовыми специалистами. Они начинают карьеру как джуниоры и годами растут до этой роли. Если перекрыть канал поставок талантов, приток нужных людей прекратится. Спросите тех, кто сейчас пытается нанять COBOL-инженеров. Канал иссяк десятилетия назад, и те немногие, кто остался, сами диктуют высокие цены.
Это то, что реально произошло за короткую историю компьютеров. Возможно, вместо того чтобы специально нанимать COBOL-инженеров, можно нанять инженеров без опыта в COBOL и использовать ИИ для доработки кода. Однако, если бы вы сами были на стороне работодателя и вам нужно было бы заменить огромную и важную финансовую систему, выбрали бы вы человека, который никогда не работал с COBOL?
Кто-то скажет «да», кто-то «нет». Но поскольку большинство сейчас не находится в ситуации управления средой COBOL, на практике это, скорее всего, останется лишь словами.
На данный момент нет реальных примеров успеха и источников в долгосрочной перспективе
Прошло около года или нескольких лет с тех пор, как агенты кодинга, такие как Codex, Claude и другие, начали проникать в массы, и на данный момент нет примеров успеха и источников, охватывающих десятилетия. В этом случае риски для организации велики, если отступать от принципов обучения на истории.
В качестве риска волатильности: хотя на корпоративном уровне это мало кто использовал, Sora внезапно прекратила работу. Также затраты на лимиты вызовов API и тарифы из-за постоянных повышений и сбросов лимитов уже невозможно оцифровать.
И на данный момент рост LLM в условиях конкуренции между OpenAI и Anthropic не прекращается. Никто не знает, где будет точка схождения, но поскольку рост аппаратного и программного обеспечения взаимосвязан, остается только надеяться на устойчивый рост производителей оборудования, включая NVIDIA и другие полупроводниковые компании.
Пока ИИ-компании работают в убыток, поддерживающие их предприятия тратят эти средства, и поскольку сроки возврата инвестиций или риски банкротства из-за невозможности возврата неясны, спекулятивный аспект слишком велик. Поэтому стоит подготовиться к этапу, когда ситуация окончательно стабилизируется.
Размышления о том, что можно сделать сейчас и что будет дальше
Для тех, кто хотел что-то создать индивидуально, возможность использовать текущие мощности всего за 3000 иен в месяц (план ChatGPT Plus) кажется дешевой. Я думаю, что 36 000 иен в год на хобби — это очень выгодно с точки зрения соотношения цены и качества.
Потому что вы можете сразу реализовать свои скрипты или приложения, заменить их на приложения, работающие в контейнерах, и быстро создать то, что вам кажется полезным. Учитывая стоимость вашего рабочего часа или затраты на аутсорсинг, это очень дешево.
Более того, глядя на списки приложений, подобных приведенному ниже, становится очевидным, что системы и приложения, которыми мы пользуемся ежедневно, поддерживаются или исправляются с помощью LLM.
small-hack/open-slopware: Free/Open Source Software choosing to use and/or support LLM usage/AI. - Codeberg.org
В конечном итоге
- Стоимость работы человека
- Стоимость выполнения задачи через LLM
Мне кажется, будущее будет зависеть от того, где окажется эта точка равновесия.
В условиях роста рисков безопасности спрос на знания в этой области среди инженеров, скорее всего, вырастет. Возможно, гигантское приобретение Mandiant компанией Alphabet было сделано с прицелом на это будущее.
Если сервис невозможно поддерживать, он терпит крах.
Это напоминает мне слова моего бывшего наставника: «Если что-то исчезает, все об этом забывают».
Не бросайте то, что любите
В последних новостях много тревожных тем, но людям, которые любят возиться с компьютерами, не стоит сдаваться, лучше продолжать.
В каком-то смысле я считаю, что работа инженером для людей, любящих интернет и компьютеры, — это призвание, а сервисы нужно поддерживать. Даже если некоторые компании сокращают найм, сейчас, когда разработка стала проще, новые сервисы, включая стартапы, будут появляться чаще. Кроме того, из-за недавних инцидентов с безопасностью некоторые компании наверняка перейдут от аутсорсинга к внутренней разработке.
Это лишь мое представление, но мне кажется, что многие инженеры еще со студенческих времен привыкли к борьбе с одиночеством, так как работа за ПК неизбежно требует много времени наедине с собой. Поэтому я уверен, что не я один ищу единомышленников.
Не поддавайтесь негативу, наслаждайтесь тем, что приносит радость, и, возможно, со временем вы найдете место, где сможете разделить это удовольствие с другими.