Jak nauczyć się skutecznych podpowiedzi? Kodowanie wibracji jako przyszłość

Rozpoczęła się era kodowania wibracji, czyli programowania wspomaganego przez AI. Jak poruszać się w tej nowej rzeczywistości? To pytanie, które muszą rozważyć programiści, których role stopniowo przejmuje sztuczna inteligencja.

Eksperci zalecają zapoznanie się z narzędziami sztucznej inteligencji, doskonalenie umiejętności formułowania skutecznych komend i doskonalenie umiejętności krytycznego myślenia.

Przeczytaj więcej: To transformacyjna zmiana. Nie musisz być programistą, aby tworzyć aplikacje i strony internetowe

Do niedawna programowanie wydawało się bezpieczną opcją dla osób poszukujących stabilnej i dobrze płatnej kariery. Potem pojawiło się kodowanie wibracji.

Po tym, jak Andrej Karpathy, informatyk i współzałożyciel OpenAI, wprowadził ten termin w zeszłym miesiącu, społeczność programistów zjednoczyła się wokół koncepcji wykorzystania sztucznej inteligencji generatywnej do automatyzacji dużej części zadań programistów.

Jak sam opisuje, kodowanie wibracji pozwala „po prostu zobaczyć coś, poinstruować, co ma zrobić, wykonać kod, skopiować i wkleić – i to zazwyczaj działa”.

Coraz więcej osób wykorzystuje sztuczną inteligencję do zadań, które kiedyś wymagały szerokiej wiedzy technicznej, np. do tworzenia aplikacji lub projektowania gier.

Na przykład Mark Zuckerberg wspomniał wcześniej w tym roku, że przewiduje, że Meta będzie miała „sztuczną inteligencję, która skutecznie będzie służyć jako inżynier mostowy”.

Takie uwagi pojawiają się pośród gwałtownego spadku liczby ofert pracy dla programistów – dziedziny wcześniej uważanej za satysfakcjonującą. W Stanach Zjednoczonych liczba ofert na Indeed spadła o jedną trzecią w porównaniu z pięcioma latami temu.

Skłania to do zadania sobie kluczowego pytania: w jaki sposób programiści mogą nie tylko przetrwać, ale i rozwijać się w erze kodowania wibracyjnego?

Serwis Business Insider rozmawiał z programistami, którzy twierdzą, że nauka kodowania wibracyjnego nie oznacza końca kariery, pod warunkiem, że skupią się na trzech podstawowych umiejętnościach.

1. Przyjmij i wykorzystaj technologię AI

Pierwszym krokiem jest zaakceptowanie i opanowanie narzędzi związanych z kodowaniem wibracji.

ChatGPT, Cursor, Replit i Windsurf to tylko kilka przykładów narzędzi, które mogą znacznie zwiększyć Twoją produktywność.

Marc Tuscher, dyrektor ds. technologii w firmie Sereact zajmującej się robotyką AI, powiedział BI, że kodowanie wibracji znacznie przyspiesza jego pracę, dlatego zachęca swój 25-osobowy zespół do korzystania z tych narzędzi.

Choć zdaje sobie sprawę, że AI może generować błędy wymagające debugowania, uważa, że programista, który współpracuje z AI, ma przewagę nad tym, który jej unika. „Tempo, jakie można osiągnąć w porównaniu z samodzielnym kodowaniem, jest zdumiewające” – stwierdza.

Liderzy branży coraz głośniej wyrażają swoje poparcie dla tych narzędzi. Sam Altman, CEO OpenAI, poinformował Bena Thompsona ze Stratechery, że dla studentów „jasnym podejściem taktycznym jest po prostu zdobycie wysokich umiejętności w zakresie narzędzi AI”.

Tanay Kothari, dyrektor generalny Wispr Flow – narzędzia głosowego do kodowania wibracji podobnego do Cursor – zauważa, że starsi programiści mogą mieć wątpliwości co do tych udoskonaleń.

Twierdzi jednak, że ci, którzy uważają, że są „po prostu fantastyczni”, zrozumieją potencjał kodowania wibracji, gdy zobaczą jego namacalne korzyści. „Osoby korzystające z narzędzi AI wykonują około dwa razy więcej pracy” – podkreśla.

2. Opanuj sztukę pisania lepszych podpowiedzi

Skuteczne tworzenie poleceń dla sztucznej inteligencji, zwanych monitami, może zapewnić programistom znaczną przewagę.

„Najmodniejszym nowym językiem programowania jest angielski” – zażartował Karpathy w styczniu 2023 r., krótko po publicznym wydaniu ChatGPT.

Badania, w tym oryginalny dokument badawczy OpenAI dotyczący GPT-3, sugerują, że modele językowe, na których opierają się dzisiejsze narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, mogą być, jak zauważa Karpathy, „zaprogramowane w ramach monitu”.

Oznacza to, że dobrze przygotowany monit może znacząco poprawić jakość osiągniętych wyników.

Ash Edwards, były inżynier Palantira, obecnie szef Fern Labs, firmy zajmującej się sztuczną inteligencją, uważa, że programiści powinni być bardziej „konkretni” w swoich poleceniach.

„Najpoważniejszym błędem jest pozwolenie kodowi na ustalenie własnej ścieżki” — stwierdza. „ Możesz osiągnąć znacznie lepsze rezultaty, jeśli masz jasną wizję tego, czego chcesz i jak to mniej więcej skonstruować ” — wspomniał.

Kothari zgadza się: „Aby ChatGPT mogło działać skutecznie, trzeba zadać mu konkretne pytania” – stwierdził.

3. Rozwijaj jasne i analityczne myślenie

Skoro sztuczna inteligencja przejmuje zadania powtarzalne, na czym powinni skupić swoje wysiłki programiści?

Eksperci podkreślają jeden istotny aspekt: jasne myślenie.

Rozwój oprogramowania wymaga skrupulatnego planowania — dokładnego zdefiniowania, co stworzyć i jak zintegrować to z resztą systemu. Dokładne rozważenie tego od samego początku może zapobiec licznym wyzwaniom w przyszłości.

Jednym z podstawowych podejść jest analiza oddolna, czyli rozłożenie złożonego problemu na mniejsze, łatwiejsze do opanowania komponenty w celu znalezienia optymalnego rozwiązania.

— To niezwykle trudny i wymagający proces, którego nie jest w stanie odtworzyć nawet najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja — zauważa Kothari.

Podkreśla ponadto, że jasność myślenia jest kluczową cechą tzw. „inżyniera 10x” – programisty, który jest dziesięć razy bardziej produktywny niż przeciętny rówieśnik. „Największa wartość wynika z jasnego myślenia” – dodaje.

Źródło