[Pozytywny_gosc]

Wydawało mi się, że większość #programista15k to jednak bystrzy ludzie, aczkolwiek gdzie nie wejdę na jakieś forum to każdy wieści redukcje zatrudnienia programistów o 90% w ciągu roku, max 2 lat xDDD bo chat-gpt potrafi wypluć bardzo prosty snippet kodu reacta czy innego spring boota. Owszem, można w ten sposób bardzo szybko skleić bardzo prostą aplikacje typu todo-list. Ale poza tym ten chat niezbyt wiele zmienia i nie zanosi się, żeby chat GPT 5 czy 6 wprowadziły naprawdę aż tak dużą automatyzację, żeby nagle pozwalniać z 50% programistów z prostego powodu - CHAT GPT nie ogarnie bardziej zaawansowanych, biznesowych aplikacji.

To gpt-coś to nie jest żaden myślący byt AI, tylko dobry copy-paster ze stacka. Po prostu nauczył się na bazie prawdopodobnie większości kodów open source, aczkolwiek większość programistycznych projektów jest prywatna. To raz - taki chat GPT długo nie będzie ogarniał kodu biznesowego, gdzie nie ma 2-3 zależności i 2-3 bibliotek tylko 20-30 zalożności i 20-30 bibliotek w projekcie, jestem przekonany że z kążdą kolejną zależnością, dodatkową bilioteką chat-gpt nie ogarnie kodu, który by pasował do nowego projektu. Może być pomocny przy generowaniu projektu od zera, ale raczej przy prostych rzeczach takich jak pisanie podstawowego kodu UI, prostego html/css/js czy jakiegoś endpointa. Ale im dalej w las tym gorzej.

Żeby taki chat-gpt był realnym wsparciem w biznesowym projekcie musiałby umieć przede wszystkim - być kreatywny, improwizować i wymyślać nowe rozwiązania na bieżąco. A obecnie (i długo nie zanosi się na zmianę) chat-gpt może nauczyć się tylko tego, co człowiek już stworzył - czyli zautomatyzować powtarzalne czynności. Ale nie wymyśli coś czego nie ma, a każda nowa aplikacja zawsze ma coś nowego, unikalnego, chociażby zmieniają się biblioteki, a wraz z nimi nazwy funkcji, parametry.

A wiele wiele korpo ma własne, internalowe frameworki i co wtedy? Jak ten chat niby to ogarnie? No nijak. Musiałoby powstać kilka dodatkowych zespołów AI które dały by temu chatowi dostęp do gita i douczyły ten model maszynowy o własne frameworki. Ale tu pojawia się ryzyko czy to w ogóle jest bezpieczne? Czy ten chat tego kodu gdzieś "nie wykradnie" do publicznego modelu i konkurencyjne firmy nie wykorzystają tego samego modelu.

Tak więc dopóki kod źródłowy większość projektów nie jest dostępny publicznie (chat może ogarniać tylko projekty open-source) i dopóki chat-gpt nie nauczy się improwizować, "myśleć kreatywnie" zamiast tylko powtarzać jak małpa to co już istnieje - to żadnej redukcji etatów w IT nie będzie. Spokojnie czeka nas jeszcze 20 lat względnego eldorado i bezpiecznego stołka, a jeśli już to zwolni się kilka zespołów webowych od javascripta, reacta, angulara, vue, springa, .NET flaska, django itd i zamiast tego dołączy kilka zespołow od AI/uczenia maszynowego, które będzie trenowało model AI na prywatnych, biznesowych projektach z GITa, żeby to AI w ogóle rozumiało co i jak się w tym projekcie łączy. Podając kawałki kodu do GPT bez szerszego kontekstu ten cały chat-gpt nie rozwiąże nawet średnio-zaawansowanego problemu, co zapoda najwyżej jakieś trywialne snippety kodu z publicznych bibliotek. Bo przecież w programowaniu biznesowym najtrudniejsze nie jest pisanie kawałków kodu z publicznych bibliotek, tylko wiedza domenowa, wiedza o konkretnym projekcie, użytych technologiach i w czym/jak nowe problemy problemy rozwiązywać.

Zwłaszcza gdy dokumentacja jest słaba i kilku programistów co wiedziało jak coś tam działa nagle się zwolni i trzeba coś szybko w tym obszarze poprawić i nagle nikt nie wie jak dana funkcjonalność dokładnie działała ( ͡°( ͡° ͜ʖ( ͡° ͜ʖ ͡°)ʖ ͡°) ͡°)

Więc skąd ten strach o brak pracy? Obecny chat gpt porównałbym do przejścia z języków niskiego poziomu programowania do przejścia na wyższe poziomy programowania. Języki obiektowe, java, .net python i inne po prostu przyspieszyły pracę nad kodem i umożliwiły pracę nad jeszcze bardziej większymi, złożonymi projektami. Z GPT będzie tak samo, to jest po prostu kolejny poziom programowania, praca nad kodem stanie się kilkukrotnie szybsza, wydajniejsza, będzie powstawać coraz więcej aplikacji i będą one powstawać coraz szybciej. Ale pracy jeszcze długo nie zabraknie, wręcz przeciwnie.

#programowanie #pracait #chatgpt

[obieq]

@Pozytywny_gosc: nawet chciałem to przeczytac ale wymieniłem po 3 akapicie monologu

[Proogramista]

@obieq: Ja nie dotarlem do konca pierwszego zdania.

[JamesJoyce]

@Pozytywny_gosc: kto powiedział, że klepacza crudów zastąpi AI? Chodzi o to, że firmy kupią od innych firm implementacje całych systemów opartych na llm, które będą np. w dużej mierze samoobsługowe. I będą trenowane na kodzie wewnętrznym. Sprawdź sobie do czego np. można zastosować Bloomberg NLP. Nie popadałbym w zbytni entyzjazm bo jakiś model coś robi źle. Oczywiście, nie należy też zbytnio się stresować. Jeśli będziesz dobry w tym co robisz, poradzisz

[Pozytywny_gosc]

Bloomberg NLP

@JamesJoyce: ale wiesz, że są korpo z własnym produktem, które np: utrzymują 5, 10, 15, 20, 30 letnie projekty kobyły, co jeszcze mają jakieś COBOLe w środku, Delphi i inne antyki? I złożoność tego projektu jest tak wielka, że o ja #!$%@?. W takich projektach twoją głowną wartość nie jest umiejętność kodowania per se tylko wiedza jak się co z czym łączy, który mikroserwis odpowiada za coś tam, jakie

[19216811]

@Pozytywny_gosc: to jest zwykły produkt do zarabiania na normikach. Kto ma łeb na karku już zarabia na kursach z chat gpt. 90% hajpu na to to marketing i efekt śnieżnej kuli.

[Pozytywny_gosc]

@19216811: w sumie sprytne, zarobią najwięcej twórcy bootcampa GPT xDDD

[zobq]

@Pozytywny_gosc: pożyjemy, zobaczymy jakkolwiek też jestem zdania, że chatGPT jest przehajpowany. Ale jest też prawo Amary: ludzie mają tendencje do przeceniania krótkoterminowych skutków technologii i niedoceniania jej długoterminowych skutków.

O pracę w IT bym się nie martwił - jest jeszcze wiele obszarów naszego świata, które mogą zostać zinformatyzowane.
Być może dzięki takim narzędziom jak ChatGPT po prostu nie będzie potrzeby żeby co drugi inżynier był specjalistą od tworzenia oprogramowania, a pisanie

[peoplearestrange]

@Pozytywny_gosc: this thread again.jpg

[JamesJoyce]

@Pozytywny_gosc: ależ ja się zgadzam, że w przypadkach o których mówisz, np. w bankach mających wszystko postawione na Cobolach, modele językowe będą sie gubić. I przez to pewnie nie będą tam stosowane w takim zakresie, jak w bardziej współczesnych systemach. W innych przypadkach będzie coraz więcej llm. Spójrz na pierwszy poważny przykład, Harvey:

https://twitter.com/ai__pub/status/1644735555752853504

Harvey's first product is a GPT-4 powered AI knowledge worker.

Harvey can:
- Generate long-form legal documents

[rmweb]

Zwłaszcza gdy dokumentacja jest słaba i kilku programistów co wiedziało jak coś tam działa nagle się zwolni i trzeba coś szybko w tym obszarze poprawić i nagle nikt nie wie jak dana funkcjonalność dokładnie działała

@Pozytywny_gosc: To akurat źle świadczy o jakości takiego kodu. To znaczy, że kod takiego projektu nie jest czysty. Dobry kod jest zrozumiały, czytelny, przyjemny w czytaniu, intuicyjny, ma odpowiednie nazewnictwo, z którego od razu wiadomo, co

[daro1]

Więc skąd ten strach o brak pracy? Obecny chat gpt porównałbym do przejścia z języków niskiego poziomu programowania do przejścia na wyższe poziomy programowania. Języki obiektowe, java, .net python i inne po prostu przyspieszyły pracę nad kodem i umożliwiły pracę nad jeszcze bardziej większymi, złożonymi projektami. Z GPT będzie tak samo, to jest po prostu kolejny poziom programowania, praca nad kodem stanie się kilkukrotnie szybsza, wydajniejsza, będzie powstawać coraz więcej aplikacji i