Acabou. A programação como profissão é feita. Basta inscrever-se em um serviço de codificação de vibração de AI de US $ 20 por mês e deixar a IA fazer todo o trabalho. Certo?
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Apesar de empresas de tecnologia como a Microsoft estarem mostrando os codificadores a porta aos milhares, a IA não pode e não será o único produtor de código. De fato, existem muitas tarefas de programação para as quais uma IA não é adequada.
Neste artigo, estou destacando nove tarefas de programação, onde você não deve usar uma IA. Fique ligado até o fim, porque mostro um 10º motivo de bônus pelo qual você nem sempre deve usar uma IA para programação. Sem mencionar que isso pode acontecer.
1. Sistemas complexos e design de alto nível
Aqui está a coisa. Os sistemas de IA generativos são essencialmente completados automaticamente. Eles podem sugerir sintaxe, podem codificar e podem agir como se entendessem conceitos. Mas tudo isso é baseado em algoritmos probabilísticos e uma tonelada de informações raspadas na net. A inteligência contextual não é uma força. Apenas tente conversar com uma IA por um tempo, e você os verá perder o fio.
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Se você precisar produzir algo que exija uma compreensão substancial de como os sistemas interagem, a experiência para julgar as chamadas sobre trade-offs, compreensão do que funciona para suas necessidades exclusivas e consideração de como tudo se encaixa com seus objetivos e restrições, não contrate uma IA.
2. Bases de código e migrações proprietárias
Modelos de idiomas grandes são treinados em repositórios públicos e transbordamento de pilha (estremece). Sim, algumas das bases de código mais incríveis estão em repositórios públicos, mas não são seu código. Você e sua equipe conhecem seu código. Tudo o que a IA pode fazer é inferir coisas sobre o seu código com base no que sabe sobre o de todos os outros.
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É mais provável que, se você fornecer a uma IA seu código proprietário e pedir para fazer grandes coisas, incorporará muitas linhas de código de aparência plausível que simplesmente não funcionará. Acho que o uso da IA para escrever trechos menores de código que eu teria que procurar fontes públicas pode economizar uma quantidade enorme de tempo. Mas não delegue seu valor único agregado a um inteligente Máquina de Mimeografia.
3. Coisas novas inovadoras
Se você deseja criar um algoritmo que não tenha sido feito antes – talvez para dar à sua organização uma enorme vantagem competitiva – contrate um cientista da computação. Não tente fazer com que uma IA seja um inovador. O AIS pode fazer maravilhas ao fazer com que o Boilerplate pareça inovador, mas se você precisar de um pensamento actual de caixa, não use uma caixa glorificada com cérebros.
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Isso se aplica não apenas à codificação funcional, mas também ao design. Para ser justo, o AIS pode fazer um design maravilhoso. Mas se você estiver construindo um novo jogo, convém fazer a maior parte do design criativo e depois usar a IA para aumentar o trabalho ocupado.
Claro, muitos de nós passamos pela vida imitando coisas que ouvimos de outras pessoas ou de algum podcaster maluco. Mas existem humanos reais que são verdadeiramente criativos. Essa criatividade pode ser uma vantagem estratégica. Embora a IA possa fazer quantity, ela realmente não pode dar saltos intelectuais pelos caminhos desconhecidos.
4. Programação crítica de segurança e auditoria
Não deixe a guarda da raposa a casa da galinha. Fundamentalmente, realmente não sabemos o que o AIS fará ou quando eles vão ficar desonestos. Embora faça sentido usar a IA para digitalizar atividades maliciosas, o código gerado pelo AIS ainda não é bastante confiável.
CSET (Centro de Segurança e Tecnologia Emergente) na Universidade de Georgetown publicou um estudo no ultimate do ano passado, com base em testes formais. Eles descobriram que quase metade dos trechos de código produzidos pelo AIS “contêm insetos que geralmente são impactantes e que podem levar à exploração maliciosa”.
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Isso rastreia com meus próprios testes. Eu testo regularmente o AIS para a eficácia da codificação e, mesmo recentemente no mês passado, apenas cinco dos 14 Prime LLMs testados passaram em todos os meus testes básicos.
Sério, pessoal. Deixe o AIS ajudá -lo. Mas não confie em uma IA com algo realmente importante. Se você está analisando rotinas criptográficas, gerenciando a autenticação, corrigindo falhas de zero dia ou tarefas de codificação similares, deixe um humano actual fazer o trabalho.
5. Código que requer conformidade authorized ou regulatória
Existem leis – muitas delas – particularmente nas arenas de saúde e finanças. Não sou advogado, então não posso dizer o que eles são especificamente. Mas se você está em um setor governado por regulamentação ou repulsa de litígios, provavelmente sabe.
Há também um caso a ser argumentado de que você não pode ter certeza de que os LLMs baseados em nuvem estarão seguros. Claro, um fornecedor pode dizer que seus dados não são usados para treinamento, mas é? Se você estiver sujeito a requisitos de liberação de segurança HIPAA ou DOD, talvez não tenha permissão para compartilhar seu código com um chatbot de bate -papo.
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Deseja realmente apostar seu negócio em código escrito por Bender de Futurama? Sim, é possível que você possa ter humanos escolhendo duas vezes o código. Mas nós, humanos, somos falíveis e perdemos as coisas.
Pense na natureza humana. Se você acha que seu oponente irá abaixar você por um erro humano, você provavelmente está certo. Mas se você estava com preguiça de escrever seu próprio código e entregou -o à AIS conhecida por alucinar, ooh – sua competição terá um dia de campo com seu futuro.
6. lógica de negócios específica de domínio
Você sabe como é quando você traz uma nova contratação para a empresa e leva um tempo para controlar o que você faz e como faz isso? Ou pior, quando você mescla duas empresas e os funcionários de cada um, estão tendo dificuldades para confundir a cultura e as práticas comerciais do outro?
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Sim. Pedir a uma IA para escrever código sobre suas operações comerciais exclusivas é uma receita para falha. Lembre -se de que os AIS são treinados em muito conhecimento público. Vamos definir isso por um minuto. Conhecimento público é qualquer conhecimento que o público possa conhecer. Os AIs foram treinados em todas as coisas que podiam tirar da Web, com ou sem permissão.
Mas os AIs não são treinados em seu conhecimento interno de negócios, segredos comerciais, práticas, folclore, trabalho de trabalho há muito tempo, Yada Yada Yada. Use a IA para o que é bom, mas não tente convencê -lo a fazer algo que não sabe fazer. As AIs são tão agradáveis para as pessoas que tentam fazê -lo – e talvez nunca lhe diga que o que você acabou de implantar period o lixo fabricado.
7. Sistemas de baixo nível de trabalho e otimizações de desempenho
Embora seja possível para uma IA identificar áreas de código que podem usar otimização, existem limites. Os AIS não são treinados nos detalhes muito finos das restrições microarquitetônicas, nem têm a experiência de persuadir apenas um skosh mais fora de todas as linhas de código.
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Muita codificação envolvida na programação de sistemas incorporados, desenvolvimento do kernel e otimização C e C ++ crítica no desempenho existe no cérebro de alguns codificadores especializados. Além disso, lembre -se de que o AIS confabulou. Portanto, o que eles podem insistir são que as melhorias de desempenho podem muito bem ser drenos ocultos do ciclo que eles simplesmente não admitirão.
Se você precisar de uma bela artesanato, precisará de um artesanato fino – neste caso, um codificador muito experiente.
8. Exercícios de aprendizado e tarefas educacionais
Se você usa uma IA, você está trapaceando? Sim. Não. Depende. Sim, porque você pode estar violando os padrões acadêmicos e se enganando do aprendizado prático crítico que faz o conhecimento permanecer. Não, porque a IA provou ser um excelente aumento de ajuda, especialmente quando os TAs não estão disponíveis. E talvez, porque esta ainda é uma área bastante desconhecida.
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Harvard leva um meio termo com seu maravilhoso CS50 Introdução ao curso de ciência da computação. Oferece o pato CS50 (é uma longa história), uma IA treinada especificamente em seus materiais de curso com instruções do sistema que limitam a quantidade de informações que os alunos são fornecidos. Portanto, a IA está lá para ajudar a responder às perguntas legítimas dos alunos, mas não faz o trabalho deles para eles.
Se você é um estudante ou educador, a IA é um benefício. Mas tenha cuidado. Não trapaceie e não use -o para o trabalho de atalho que você realmente deveria fazer para fazer a educação acontecer. Mas considere como isso pode ajudar a aumentar seus estudos ou ajudá -lo a acompanhar as demandas dos alunos.
9. Colaboração e coisas de pessoas
Descobri que, se eu tratar o chatbot da AI como se fosse outro codificador humano do outro lado de uma conversa frouxa, posso obter muito desse nível de “colaboração”. Muito, mas não tudo.
Humanos e AIs podem ficar teimosos, estúpidos e frustrantes durante uma longa e improdutiva conversa. Os seres humanos geralmente podem romper com isso e serem persuadidos a ser úteis, pelo menos em ambientes profissionais. Mas quando você atinge o limite da capacidade ou conhecimento da sessão da IA, isso se torna uma perda de tempo.
As melhores colaborações humanas são mágicas. Quando uma equipe está pegando fogo – trabalhando juntos, rejeitando idéias, resolvendo problemas e compartilhando a carga de trabalho – coisas incríveis podem acontecer.
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As empresas de IA afirmam que as forças de trabalho compostas por agentes podem duplicar essa sinergia, mas nada supera trabalhar com outras pessoas em uma equipe que está disparando em todos os cilindros. Não apenas para a produtividade (que você recebe), mas também para a qualidade da vida profissional, a eficácia a longo prazo e, sim, divertida.
Não me interpretem mal. Alguns dos meus melhores amigos são robôs. Mas alguns dos meus outros melhores amigos são pessoas com quem eu tenho relacionamentos longos, profundos e gratificantes. Além disso, nunca conheci uma IA que possa fazer com que a torta de maçã de Moussaka ou tia Paula do Sr. Amontis.
Bônus: não use a IA para nada que você queira possuir
Não use a IA para qualquer coisa que você deseja possuir indiscutivelmente. Se você escrever o código que você lançará como código aberto, isso pode não ser um problema. Mas se você escrever código proprietário que deseja possuir, talvez não queira usar uma IA.
Perguntamos a alguns advogados sobre isso de volta ao amanhecer da IA generativa, e o consenso geral é que os direitos autorais dependem da criação com as mãos humanas. Se você deseja ter certeza de que nunca acaba no tribunal tentando proteger seu direito ao seu próprio código, não escreva com uma IA. Para mais informações, aqui está a série que publiquei sobre código e direitos autorais:
E você? Você se viu se inclinando demais na IA para escrever código? Onde você desenha a linha entre conveniência e cautela? Existem tarefas de programação em que você achou a IA genuinamente útil ou perigosamente enganador? Você já teve que depurar algo que uma IA escreveu e se perguntou se isso economizou tempo ou custou mais? Informe -nos nos comentários abaixo.
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