最新的AI會使碼農失業么?
現在,AI可以使用任何語言進行編碼,而無需額外的訓練。
2017年,研究人員問:人工智能能否在2040年之前編寫出大多數代碼? Beta測試人員現在正在使用OpenAI的GPT-3,它已經可以使用任何語言進行編碼。 機器主導的編碼幾乎就在我們家門口。
GPT-3接受了數千億個單詞或基本上整個互聯網的訓練,這就是為什么它可以使用CSS,JSX,Python進行編碼的原因-隨便您如何命名。
此外,GPT-3無需針對各種語言任務進行"訓練",因為其訓練數據無所不包。 相反,當給出瑣碎的指令時,網絡會將自己限制在手頭的任務上。
GPT-n的演變
GPT通過將有監督的學習與無監督的預培訓配對(或將無監督步驟的參數用作有監督步驟的起點),實現了語言任務的最新水平。 與后續產品相比,GPT很小。 它僅在幾千本書和一臺8 GPU機器上進行了培訓。
GPT-2極大地擴展了內容,包含10倍的參數,并提供了10倍以上的訓練數據。 盡管如此,該數據集還是相對有限的,并且專門針對"來自Reddit的出站鏈接進行了至少3業力"的訓練。 GPT-2被描述為"類似變色龍"的合成文本生成器,但在諸如回答問題,總結或翻譯之類的下游任務中并不是最先進的。
GPT-3是AI世界中最新,最強大的工具,它在一系列任務中達到了最先進的水平。 它的主要突破是消除了針對特定任務的微調的需要。 在規模方面,該模型再次大幅擴展,達到了1,750億個參數,是其前身規模的116倍。
盡管完全不需要訓練GPT-3(零鏡頭學習的一個例子),但單次學習或幾次鏡頭學習都已經使GPT-3令人印象深刻的表現黯然失色。
進化還是死亡
情況就是這樣:Beta測試人員正在使用GPT-3生成有效的代碼,并且需要掌握一些瑣碎的知識。 從按鈕到數據表,甚至可以重新創建Google主頁。 這些示例都是通過零鏡頭學習完成的。
除了AI的飛速發展外,另外兩個主要的技術趨勢正使現實成為現實,那就是編程工作將來將變得不安全:無代碼和AutoML。
無代碼是指可視化工具,使任何人都可以輕松構建新產品,無論是網站,設計,數據分析還是模型。 WordPress,Wix和Shopify都是無代碼工具的典范,它使數以百萬計的人可以自己做事,而不必雇用開發人員或設計師。
第二個趨勢是AutoML,即自動機器學習,它大大縮短了將AI投入生產的時間。
像Apteo這樣的工具結合了這些趨勢,使任何人都可以部署AI模型而無需任何編碼技能。
GPT-3將引發另一波無代碼和AutoML工具的浪潮。 許多可能的雇主會選擇這些工具,而不是雇用昂貴的程序員。
自然,技能最差的程序員將是最先進入的領域,而專家將享有更長的工作安全性-與任何領域一樣。
不僅僅是代碼— GPT-3應用于任何語言任務
要將GPT-3定向到特定的語言任務,只需向其提供一個示例,說明您希望實現的目標。 因此,雖然您可以指導GPT-3編寫代碼,但也可以指導它編寫詩歌,音樂,社交媒體評論或任何其他文本。
例如,如果您要生成新聞文章,則可以輸入諸如"聯合衛理公會同意歷史性分裂"之類的標題,以及諸如"反對同性婚姻的人將構成自己的宗派"之類的副標題。
使用此輸入,GPT-3產生以下結果:
"經過兩天的激烈辯論,衛理公會聯合會達成了歷史性的分裂-預期這種分裂將以新教派的建立而告終,根據《華盛頓郵報》的說法,該教派將是"神學和社會保守派"。 參加5月教堂年度大會的大多數代表投票表決,加強了對LGBTQ神職人員的戒律的禁令,并制定了新規則,將"紀律"主持同性婚禮的神職人員。 但是那些反對這些措施的人有一個新計劃:他們說到2020年他們將組成一個單獨的教派,稱他們的教會為基督教衛理公會教派……"
只有12%的人正確地指出這是由AI編寫的。 88%被騙了。
就像人類一樣,僅舉一個例子,就可以教GPT-3新單詞。 例如,給定上下文:
" Burringo"是具有非常快的加速度的汽車。 一個使用Burringo單詞的句子的示例是:____________
GPT-3輸出:
在我們的車庫里,有一個父親每天開車去工作的Burringo。
這些結果令人印象深刻。 請記住,人工智能的必然發展,因此對當前性能的任何批評都將化為烏有。
語言以外的知識— GPT應用于圖像
GPT可以編寫代碼,或者可以編寫任何東西,但是它也可以生成圖像。
這怎么可能?
可以在像素序列而不是文本編碼上訓練相同的模型體系結構,從而生成新穎的圖像而不是新穎的文本。 實際上,這樣做是如此出色,以至于與頂級CNN競爭。
我之所以提及這一點,是因為它表明GOT(及其繼任者)不僅具有一日更換編碼器的潛力,而且鑒于其多功能性,還可以取代整個行業。
結論
GPT-3令人難以置信的性能已經使許多人相信,超級智能比我們想象的要近,或者至少,人工智能生成的代碼比我們想像的要近。 它產生富有創造力,有見地,深刻甚至美麗的內容。 有關GPT-3的更多創意示例。