AI системите ще заменят част от работните ни места, но няма да заменят нас, до 1 година всички ще използваме автоматизирано програмиране – Ръководителят на AI and Copilot Extensibility Program в Microsoft пред Economy.bg
В края на септември Microsoft обяви, че въвежда базираната на изкуствен интелект услуга Microsoft Copilot в своите продукти. Продуктът Microsoft 365 Copilot ще бъде общодостъпен за корпоративните клиенти на 1 ноември 2023, заедно с Microsoft 365 Chat – нов асистент с изкуствен интелект, който изцяло ще промени работния процес. Софтуерният гигант иска да интегрира технологията във възможно най-много услуги, като тя ще има множество версии и функции, налични според съответното приложение.
Какво представлява Copilot и как ще улесни работата ни, кои са предимствата и недостатъците на автоматизирането на програмирането, какво е бъдещето на AI базираната разработка на софтуер, ще заменят ли новите AI системи програмистите, кои индустрии ще бъдат най-силно засегнати, как можем да намерим баланса между ползите и рисковете от изкуствения интелект, трябва ли да продължим да развиваме нещо, което дори създателите му не разбират и не могат да контролират, какви умения да придобият младите хора днес, за да бъдат по-адаптивни към промените – тези и други въпроси коментирахме с Дона Саркар, технологичен директор в Microsoft, която преди месец оглави AI and Copilot Extensibility Program в компанията.
Тя беше в София за 13-ото издание на ISTA Conference, организирана от 5 от водещите технологични компании в България – Experian, Infragistics, Musala Soft, SAP и VMware.
Дона, може ли да ни разкажете за новата Ви роля в Microsoft?
Като част от новата ми роля ще ръководя AI и Copilot Extensibility програмата в Microsoft. Тя ще помага на софтуерните разработчици да изграждат базирани на AI продукти, използвайки данните на собствената си компания. Защото не всяка фирма иска данни от Уикипедия или произволни места в интернет. Те всъщност искат резултати от данните на собствените си компании.
Може ли да обясните какво представляват Copilot услугите и как софтуерните разработчици могат да се възползват от тях?
Copilot е приложение или уебсайт, където интегрираме Azure OpenAI услугата. Обикновено това е съществуващо приложение или съществуващ уебсайт. Copilot ще ви помогне да разрешите бизнес проблеми, сякаш имате „втори пилот“. Можете да си го представите като стажант или новонает, който ви събира данни и информация от вашите собствени бази данни или от общия интернет. С други думи, използвате наличните AI APIs и ги интегрирате в съществуващи приложения, така че собственото ви приложение да се превърне във вашия Copilot.
Може ли да дадете примери за иновативни начини на използване на Copilot услугите?
Вероятно за разработчиците най-интересeн е GitHub Copilot, който помага да завършите кода си. Чрез него или може да направите чернова на кода, или да го завършите. Наистина добър пример на приложение. В момента уча Python – това не е първият ми език за програмиране. Аз съм по-скоро тип C++ програмист. И бих могла да ползвам фрагмент от кода на C++ и да кажа на програмата: „Може ли да преведеш това на Python?“, което ще ми даде много добра отправна точка. Това е един пример за това как да започнеш да пишеш код. Друг пример за завършване на код е да кажеш: „Написала съм тази част на Python. Сега бих искала да пусна 10 test cases (тестовe) за него. Може ли да ми помогнеш с това?“. И третият случай, който мисля, че е много полезен за хората, е за разяснение. При него маркирате част от кода и питате: „Може ли да обясниш какво прави този код?“. Това е наистина добро за legacy (наследени) бази код, защото доста от нас разполагат с код, който не сме писали сами.
Как програмата може де помогне на обикновените потребители в ежедневието им?
Обикновените потребители биха могли да се възползват от възможността да получат информация, без да е нужно да отделят твърде много време за търсенето ѝ. Например аз много харесвам Office Copilot, като функцията Copilot я има и в приложението Teams. И за мен, понеже имам много срещи, е доста полезна функцията Teams Recap Copilot. Например, ако не можете да присъствате на дадена среща или дори ако сте присъствали и не можете да си спомните всичко коментирано, програмата ви прави резюме на случилото се: „Ето основните 5 неща, които се случиха“. Или „ Това е моментът, когато някой спомена името Ви“. Или „Ето задачите, които Ви бяха възложени“. Това ви позволява да се върнете назад и да обобщите срещата, без да се налага да прослушвате 1-часов запис. Така имате усещането, че вашият асистент е присъствал на срещата, като обобщава само важните за вас неща.
Кои са предимствата и недостатъците на автоматизираното програмиране?
Предимствата на автоматизираното програмиране са, че ви спестява много време и усилия. Намалява наполовина времето за писане на код и за присъствие на срещи. А като спестява време, ви позволява да правите нещата, които наистина искате – независимо дали те са свързани с работа, или като мен да стартирате собствена модна компания. Недостатъците са свързани с това, че AI по своята същност е непредвидим. Особено генеративният AI. Защото всеки път, когато правите резюме на среща, ще получите различни резултати. Всеки път, когато генерирате код, ще получите различни резултати, защото така работи генеративният AI. Не получавате същия резултат като последния път. Така че има доза непредсказуемост и несигурност, с които много хора не са свикнали. И мисля, че като общество ще ни отнеме малко време, за да осъзнаем, че това е очаквано. Има начини да се намали част от тази несигурност, но никога няма да бъде премахната на 100%.
Как можем да разчитаме тогава на генеративния AI, когато е непредвидим и когато всеки път дава различни резултати?
Има няколко начина за преодоляването на това. В генеративния AI може да се контролира креативността на отговорите с помощта на настройката „температура“, която варира между 0 и 1. По-ниската температура – до 0, дава по-предвидими отговори, тук е вероятно да получите същия резултат многократно. Аз използвам тази настройка най-често. По-високата температура – близо до 1, води до по-креативни отговори. Така че наистина зависи какво се опитвате да направите. Да речем, че искам да напише стихотворение, песен или да измисли 10 идеи за парти изненада за мой приятел. Тук искам по-креативни отговори. Така че температурата ще е висока – 1. Но ако ми трябват 10 статии за конкретен правен случай, искам източниците да са много надеждни. Тогава ще настроя температурата на 0. Другото нещо, което можете да направите с базовите модели (foundation models), каквито са AI моделите, е да попитате: „Кажи ми как достигна до тези резултати?“. По този начин те ще ви покажат мисловния процес, използван за генерирането на тези резултати, както и източниците, откъдето черпят тази информация. Така наистина се ограничава ефектът от „халюцинациите“, т.е. от измислянето на резултати.
Какво е бъдещето на AI базираната разработка на софтуер?
Смятам, че до 1 година всички ще използваме асистираното разработване на софтуер, защото това е най-добрият начин да продължим да правим нещата, които сме правили стотици пъти. Например, вместо да настройвам сама основния C++ файл, което вероятно съм правила хиляди пъти и не е нужно да го правя отново, би било чудесно, ако моят coding асистент го свърши вместо мен. По този начин мога да използвам ума си за решаване на трудните технически проблеми в моя бизнес.
Могат ли подобни системи да заменят програмистите?
Мисля, че тези системи ще заменят част от нашите работни места, но няма да заменят нас. Пиша код от 25 години и откакто започнах да го правя, винаги излиза нещо, което уж ще замени хората. Първо беше аутсорсингът – вашите работни места ще бъдат изнесени в Източна Европа. Все още имам работа. След това дойдоха облачните изчисления – вашата работа ще изчезне, защото всички ще работят в облака. После се заговори за low-code, който ще замени high-code. И сега AI ще замени разработчиците. Определено не. И точно както са аутсорсингът, облачните изчисления, low-code, така е и AI – всички те са инструменти, които правят живота на разработчика по-добър и по-лесен.
Как можем да намерим баланса между ползите и рисковете от изкуствения интелект?
Зависи какво се опитвате да постигнете. Когато искате да разширите границите на познатото и възможното, използвайте AI, доверете му се и вижте какви невероятни неща могат да направят базовите модели (foundation models), които бяха невъзможни в миналото. Но когато става дума за нещо с висок риск, като например ангажиране на клиента, имате нужда от човешки контрол. Аз съм голям привърженик на човешкия контрол в AI и затова вярвам в Copilot-а, а не в автопилота. Считам, че всеки път, когато вашето AI решение изработва продукт на клиент, трябва да имате човек от екипа, който да го прегледа.
Много технологични лидери предупреждават за рисковете от изкуствения интелект в бъдеще. Трябва ли да продължим да развиваме нещо, което никой – дори създателите му, не разбират и не могат да контролират? Имаме ли нужда от регулации?
AI системите са нули и единици. Те не са същества, които ще превземат нашите компютри и ще започнат да управляват света.
Дори президентът на Microsoft коментира наскоро, че AI се нуждае от човешки контрол, за да не бъде превърнат в оръжие.
Имаме нужда от човешки контрол, така че технологиите да не бъдат използвани като оръжия. Но дори преди AI, това е било възможно за всички технологии. И да, имаме нужда от глобални регулации. Но мисля, че е наистина важно да разберем, че AI не се различава от съществуващите вече системи. Те са направени от хора и могат да бъдат изключени по всяко време.
Според редица доклади изкуственият интелект може да автоматизира милиони работни места. Кои индустрии според Вас ще са най-засегнати?
Първата ми работа беше да обикалям от врата на врата и да инсталирам Windows 95 на компютрите на хората. Тази работа, за щастие, беше трансформирана и сега с натискането на един бутон мога да актуализирам Windows на милиард и половина души, използващи програмата. В момента това ми отнема минута, а не година и половина. Така че да, тази работа беше трансформирана, но изчезна ли? Не, напълно. Някой все още трябва да актуализира Windows.
Иначе, основните професии, които ще бъдат трансформирани, са тези, при които има повторяемост. Тази повторяема част може да бъде автоматизирана. Но частта, в която имате нужда от човешка креативност и изобретателност, това е частта, която няма да бъде заменена.
Как ние като журналисти бихме могли да интегрираме AI в работата си?
Нещо много интересно, което можете да направите, е да кажете: „Искам да направиш опис на всички статии, които съм написала, всички видеоклипове, които съм направила, и да обобщиш кой от тях се е приел най-добре от какъв тип аудитория. AI може да ви каже: „Тази статия се прие много добре през този месец от тази аудитория. Това видео се хареса много или тук имаше голям скок“. Можете да направите много анализи с данни, които биха отнели на вашия стажант цяло лято, а с AI можете да го направите за един ден. Така може да прецените дали да създадете повече подобно съдържание, защото знаете, че то е имало успех.
Какъв съвет бихте дали на младите хора днес – какви умения трябва да придобият, за да бъдат по-адаптивни към промените?
Изкуственият интелект ще бъде част от всяка бъдеща професия. Това е факт. Ако някой си мисли, че няма да бъде повлиян от AI, напълно греши. Това е все едно да кажеш: „О, не съм повлиян от интернет“. Ще се случи. И най-доброто нещо, което младите и хората като цяло могат да направят, е да се научат да използват 1 или 2 AI инструмента. Да научат как се работи с тях, как се задават добрите инструкции (prompts), за да получите адекватни отговори.