¿La IA llegará primero a los programadores?

Muchas industrias especulan sobre lo que significa la IA para su futuro. Podría ser un “algo especialmente importante” para la profesión jurídica y podría “reinventar” la investigación de mercado. Podría cambiar lo que significa ser diseñador gráfico. Podría vaciar los centros de llamadas. ¿Hará que los trabajadores administrativos de todo el mundo sean enormemente más productivos, o redundantes, o ninguna de las dos cosas, o ambas cosas? Una carta abierta que pide una “pausa” en los “experimentos gigantes de IA”, firmada por una variedad inusual de figuras públicas, entre ellas Elon Musk, Yuval Noah Harari y Andrew Yang, formula la pregunta de la forma más desesperada posible: “¿Deberíamos automatizar todas las operaciones? ¿Los trabajos, incluidos los satisfactorios?

En su mayoría son predicciones, hechas desde lejos, sobre los planes de una industria para todas las demás. Sin embargo, dentro de la industria tecnológica hay un poco más de confianza sobre dónde la automatización de la IA será más importante y lo más pronto posible. El futuro también podría estar en el autocompletado: la IA obviamente llegará primero al software. ¿Dónde más empezaría?

Como sentimiento, esto es comprensible. El capital se está drenando del resto de la escena de las startups e inundando la IA. Las grandes empresas tecnológicas están anunciando importantes inversiones en IA al mismo tiempo que están despidiendo a miles de trabajadores. Es de lo único que cualquiera en la industria puede hablar, y los verdaderos creyentes están en todas partes; Si ya eres el tipo de persona que está ansiosa por no estar trabajando en el próximo gran proyecto, lo único que se deduce (emocionalmente, para ti, el ingeniero de software de una empresa que no tiene nada que ver con la IA) es que el El próximo gran acontecimiento puede aplastarlo o al menos cambiar su trabajo de manera impredecible.

Pero la idea de que el desarrollo de software descubrirá las consecuencias de la IA basada en LLM se basa en algo más que una sensación de nerviosismo. Mientras el público jugaba con chatbots experimentales como ChatGPT y generadores de imágenes como DALL-E y Midjourney por primera vez, los codificadores utilizaban asistentes de inteligencia artificial (algunos basados ​​en la misma tecnología subyacente) en el trabajo. GitHub Copilot, un asistente de codificación desarrollado por Microsoft y OpenAI, “analiza el contexto del archivo que estás editando, así como los archivos relacionados, y ofrece sugerencias” sobre lo que puede venir a continuación con la intención de acelerar la programación. Recientemente, se ha vuelto más ambicioso y asertivo e intentará una gama más amplia de tareas de programación, incluida la depuración y los comentarios de código.

Las reseñas de Copilot han variado desde entusiasmadas hasta mixtas; como mínimo, es un autocompletado bastante bueno para muchas tareas de codificación, lo que sugiere que su modelo subyacente ha "aprendido" una cantidad impresionante sobre cómo funciona el software básico. El desarrollador de juegos Tyler Glaiel descubrió que GPT-4 no podía resolver problemas de prueba de programación novedosos y complicados y que, al igual que sus primos generadores de contenido, tiene tendencia a "inventar cosas" de todos modos, lo que "puede hacer perder mucho tiempo". " Aún así, sobre la cuestión de si GPT-4 puede "realmente escribir código", le dio algo de crédito:

Dada una descripción de un algoritmo o una descripción de un problema conocido con muchos ejemplos existentes en la web, sí, GPT-4 absolutamente puede escribir código. Se ve principalmente simplemente ensamblar y remezclar cosas, pero PARA SER JUSTO... gran parte de la programación es solo eso.

Jason Goldman, ex vicepresidente de Twitter y Googler, evaluó la tecnología desde la perspectiva de un tipo común de industria: un gerente que realmente no sabe codificar.

Nunca he sido codificador. Hice algunas cosas en la universidad para mi tesis y desde entonces mis lenguajes más fuertes siempre han sido el procesamiento de datos, como R y SQL. Así que es jodidamente loco para mí que chatGPT pueda hacerme escribir un robot de discordia funcional y ponerlo en Heroku.

OpenAI fue temprano en lanzar herramientas de codificación de IA utilizables, pero esta semana Google anunció que se asociaría con Replit, un popular entorno de desarrollo de software, en un asistente de codificación de propósito general. En una entrevista con Semafor, el director ejecutivo de Replit, Amjad Masad, bastante emocionado, describió la codificación como "casi el caso de uso perfecto para los LLM" y dijo que, eventualmente, el objetivo de su empresa era que su asistente se volviera "completamente autónomo", de modo que puede ser tratado como un empleado extra.

Este mes, Paul Kedrosky y Eric Norlin de SK Ventures publicaron un argumento más extenso para el desarrollo de software de IA:

La generación actual de modelos de IA es un misil dirigido, aunque sea sin querer, directamente a la propia producción de software. Claro, las IA de chat pueden funcionar a la perfección en la producción de ensayos universitarios o en la creación de materiales de marketing y publicaciones de blogs (como si necesitáramos más de ambos), pero estas tecnologías son fantásticas hasta el punto de la magia oscura para producir, depurar y acelerar la producción de software rápidamente. y casi sin costo.

Esto, dicen, se debe en parte a que "el software está aún más basado en reglas y es más gramatical que el inglés conversacional o cualquier otro lenguaje conversacional" y "la programación es un buen ejemplo de un dominio predecible". En su opinión (bastante optimista, pero también, ya saben, son inversores), esto permitirá a la gente crear y utilizar software donde antes nunca habrían podido hacerlo, aliviando rápidamente la “deuda técnica de la sociedad” antes de desencadenar oleadas de innovación impredecible.

Y oye, ¡quizás! Está claro, en cualquier caso, que la industria del software está muy expuesta a los efectos, cualesquiera que sean, de sus creaciones más recientes y que sus trabajadores y empleadores se han apresurado a probarlas y adoptarlas. Tiene cierto sentido que los efectos de la automatización del LLM en la mano de obra (menos empleos, más empleos, diferentes empleos, presión salarial, desplazamiento) se manifestarán temprano, si no primero, en algún lugar de la industria donde se implementa por primera vez y de manera más completa y donde parece. especialmente capaz.

Uno de esos lugares es dentro de las empresas que crean herramientas de inteligencia artificial. Google es una empresa de software que espera ofrecer software basado en inteligencia artificial a sus usuarios y clientes de otras empresas; También es un empleador con más de 150.000 empleados que acaba de recortar el 6% de su fuerza laboral. En su anuncio de despido, el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, citó directamente la inversión de la empresa en IA. "Estar limitados en algunas áreas nos permite apostar fuerte en otras", escribió. "Hace años que la empresa hizo girar la empresa para que fuera la primera en IA condujo a avances innovadores en nuestros negocios y en toda la industria", continuó, enfatizando "la oportunidad sustancial que tenemos ante nosotros con la IA". Esto se puede leer de dos maneras. Sin duda, Google se encuentra en una posición envidiable para vender y proporcionar productos de inteligencia artificial a otros. También es, quizás, el cliente ideal para sus propias herramientas que supuestamente mejoran la productividad: docenas de oficinas llenas de codificadores, gerentes de producto, remitentes de correo electrónico, creadores de presentaciones y organizadores de reuniones (sin mencionar los innumerables contratistas mal pagados repartidos por todo el mundo). probar herramientas, en masa, en un único entorno corporativo. Antes de que Google realmente descubra qué harán sus productos por sus clientes y sus trabajadores, probablemente comenzará a descubrir qué harán esos productos por sí mismo. En el caso de que las herramientas LLM resulten estar enormemente sobrevaloradas y no produzcan mucha utilidad o cambio, bueno, Google también estaría entre los primeros en saberlo, aunque es posible que no estén muy ansiosos por compartir sus hallazgos.

En su propio análisis, OpenAI sugirió que ciertos trabajos tecnológicos estarían muy expuestos a herramientas basadas en LLM. "Descubrimos que los roles que dependen en gran medida de la ciencia y las habilidades de pensamiento crítico muestran una correlación negativa con la exposición", afirmó la compañía, "mientras que las habilidades de programación y escritura se asocian positivamente con la exposición a un LLM", y que "alrededor del 80 por ciento de la fuerza laboral estadounidense podrían ver al menos el 10 por ciento de sus tareas laborales afectadas por la introducción de LLM, mientras que aproximadamente el 19 por ciento de los trabajadores pueden ver al menos el 50 por ciento de sus tareas afectadas”.

Ahora bien, una de las principales empresas de LLM del mundo diría eso, y es fácil para una empresa con menos de 400 empleados especular descabelladamente sobre lo que sucederá con los demás. (Sin embargo, OpenAI utiliza miles de trabajadores contratados extranjeros para ayudar a limpiar sus modelos, realizando trabajos que potencialmente están bastante “expuestos” a la automatización a corto plazo). También es el tipo de predicción que puede interesar a Microsoft, el mayor financiador de OpenAI en los últimos años. far y su socio en una serie de funciones impulsadas por IA en software popular como Windows, Office y, por supuesto, GitHub. Al igual que Google, Microsoft ha estado recortando costos, principalmente eliminando miles de puestos de trabajo, incluidos algunos de los equipos extranjeros de GitHub. Su inversión en IA también puede interpretarse de dos maneras: como una apuesta por un nuevo tipo de producto con el que puede ganar dinero y, más inmediatamente, como una inversión en automatización que simplemente le ahorra algo de dinero en mano de obra, como una nueva máquina. en el piso de una fábrica.

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