Kodowanie wibracji: Nowa technika programowania polecana przez szefa ds. sztucznej inteligencji w Meta, łatwiejsza do nauczenia

Alexandr Wang , dyrektor ds. sztucznej inteligencji (AI) w firmie Meta , stwierdził kilka dni temu, że ludzkość przeżywa „moment Billa Gatesa ” ze względu na rozwój AI.

Według młodego matematyka, czas poświęcony na doskonalenie umiejętności osobistych związanych z tą technologią może mieć znaczenie dla rozwoju przyszłej gospodarki ; tak samo jak były dyrektor Microsoftu wykorzystał wzrost popularności komputerów osobistych pod koniec ubiegłego wieku.

I zostawił taką radę: „Jeśli masz 13 lat, powinieneś poświęcić cały swój czas na ćwiczenie kodowania wibracji ”. Oznacza to spędzenie tysięcy godzin na eksperymentowaniu z asystentami kodowania AI i przepływami pracy.

Nie ma wątpliwości, że postęp dokonuje się błyskawicznie, a umiejętność adaptacji jest kluczowa dla przetrwania w dzisiejszym, ciągle zmieniającym się środowisku. Dlatego młodzi ludzie dorastający w tym kontekście mają pewną przewagę, ponieważ mogą włączyć sztuczną inteligencję do swojego procesu uczenia się przez całe życie .

Termin ten, ukuty na początku 2025 r. przez badacza sztucznej inteligencji Andreja Karpathy'ego , opisuje przepływ pracy, w którym główna rola przesuwa się z pisania kodu linijka po linijce na instruowanie asystenta AI w celu generowania, lepszego definiowania i debugowania aplikacji za pomocą bardziej konwersacyjnego procesu programowania .

W praktyce kodowanie klimatu stosuje się na dwa sposoby: w formie „czystej” oraz w formie bardziej odpowiedzialnej, wspomaganej przez sztuczną inteligencję.

Po pierwsze, w najbardziej eksploracyjnej formie, użytkownik może w pełni zaufać, że wyniki sztucznej inteligencji będą działać zgodnie z oczekiwaniami.

Drugim jest praktyczne i profesjonalne zastosowanie tej koncepcji. W tym modelu narzędzia AI działają jak potężny partner lub „programista par”. Użytkownik kieruje pracą AI, ale następnie przegląda, testuje i rozumie generowany przez nią kod , przejmując pełną odpowiedzialność za produkt końcowy.

Główną zaletą tej metody jest to, że czyni programowanie bardziej dostępnym dla każdego . Nie będziesz już potrzebować doświadczenia programistycznego do tworzenia aplikacji lub oprogramowania, ani nawet nauki jednego lub kilku języków; sztuczna inteligencja zajmie się tym wszystkim.

Ponadto kodowanie wibracji powinno również przyczynić się do skrócenia czasu realizacji projektu i zwiększenia produktywności.

Z drugiej strony wadą takiej praktyki jest utrata wiedzy technicznej , ponieważ jeśli firma zatrudni wiele osób, które nie potrafią programować, i będzie w tym celu wykorzystywać wyłącznie sztuczną inteligencję, to ostatecznie nie będzie w stanie podejmować się skomplikowanych zadań.

Z tego powodu Wang skupia się na dzisiejszych nastolatkach jako na potencjalnym motorze zmian, które dopiero się zaczynają.

„Myślę, że w pewnym sensie jest to moment niesamowitej nieciągłości” – wyjaśnił dyrektor generalny w podcaście technologicznym TPBN .

„Jeśli uda ci się spędzić 10 000 godzin na eksperymentowaniu z narzędziami i dowiedzieć się, jak używać ich lepiej niż inni, to będzie to ogromna zaleta ”.

W ten sposób, podczas gdy dorośli pracują i przystosowują się do nadchodzących zmian, młodzi ludzie uczą się poruszać po świecie za pomocą nowych technologii: „To prawie tak, jak wtedy, gdy pojawiły się komputery osobiste lub informatyka w ogóle”.

Jego zdaniem „ludzie, którzy dorastają z tymi narzędziami, będą mieli ogromną przewagę w przyszłej gospodarce”, podobnie jak miało to miejsce w przypadku rozwoju informatyki w latach 90. „Tak właśnie należy żyć” – mówi dyrektor ds. sztucznej inteligencji.

Wang argumentuje, że takie nastawienie odzwierciedla pierwotną determinację wielkich założycieli, takich jak Bill Gates i Mark Zuckerberg . Wszyscy działają w oparciu o tę samą dynamikę: „Bądź tam od początku, wnikaj głębiej”, aby uczynić podróż ku przyszłości, która dopiero zaczyna ujawniać swoje pełne możliwości, bardziej udaną.

• Zamiast pisać cały kod samodzielnie, użytkownik musi napisać w języku naturalnym, co chce zrobić („Chcę aplikację, która…”, „doda przycisk, który wykonuje X” itd.).

• Generatywna sztuczna inteligencja (model dużego języka, LLM) generuje bazę kodu , a następnie następuje cykl udoskonalania: testujesz, modyfikujesz, naprawiasz błędy (czasem z pomocą sztucznej inteligencji)

• Wygenerowany kod nie zawsze jest sprawdzany linijka po linijce („zaakceptuj monity”, „zaakceptuj sugerowane zmiany” itd.). Ten aspekt może prowadzić do problemów, jeśli kod jest wykorzystywany profesjonalnie.

• Zalety : szybkość, dostępność (więcej osób może tworzyć coś funkcjonalnego bez konieczności głębokiej znajomości języków programowania), szybkie prototypowanie.

• Wady : mniejsza kontrola nad kodem, możliwość wystąpienia trudnych do wykrycia błędów, problemy z bezpieczeństwem, skomplikowana konserwacja w przypadku rozrostu projektu.

W praktyce kodowanie wibracji nie jest jeszcze formalną dyscypliną na uniwersytetach czy akademiach , ale jego zasady są już nauczane, choć w ograniczonym zakresie, na kursach związanych ze sztuczną inteligencją, automatyzacją i tworzeniem aplikacji bez kodu .

Argentyńskie instytucje, takie jak UTN, Digital House i UCEMA, oferują programy, w ramach których studenci uczą się pracy z asystentami AI, projektowania zautomatyzowanych przepływów pracy i generowania kodu za pomocą języka naturalnego — wszystkie te umiejętności są zgodne z tym nowym trendem.

Na razie firmy nie szukają profili osób, które dosłownie „znają kodowanie wibracyjne”, ale cenią osoby biegle posługujące się narzędziami AI stosowanymi w rozwoju oprogramowania. Umiejętność łączenia podstawowej wiedzy programistycznej z zarządzaniem modelami generatywnymi staje się przewagą konkurencyjną na rynku pracy.

W tym sensie droga wydaje się jasna: ci, którzy dziś eksperymentują ze sztuczną inteligencją, uczą się komunikować z systemami i tworzą rzeczywiste projekty przy użyciu tych zasobów, będą lepiej przygotowani do wykorzystania kolejnej fali technologicznej, która według Alexandra Wanga może zdefiniować na nowo gospodarkę cyfrową w nadchodzących latach.