Коллеги!

Вспоминая Дженсена Хуанга. Я обещал рассказать про общение на кулуарной OpenTalks.AI, где много внимания было посвящено LLM. Было очень интересно слушать NLP специалистов, которые опять (опять!) недооценили прогресс LLM, "отбирающей рынок" у более "старых" сеток. От чего они грустят 🤷‍♂️ И прогресс не остановится! 🙂

В программировании видятся следующие тренды:

* AI ассистенты начнут годно тестировать и отлаживать код. Для написания тестов их уже используют, но окно контекста, очевидно, пока мало для сложных систем и это сильно сдерживает. Буквально в течении 2-3 лет ситуация сильно поменяется.

* AI ассистенты начнут разбираться в библиотеках и API доступных систем намного лучше кожаных. Текущий Copilot по сути провоцирует "изобретение велосипедов", поскольку в коде бесконечных велосипедов он наиболее эффективен. Переход на следующий уровень в постановке задач и работа на уровне не следующей строчки, а решения (на основе имеющихся с их сравнением) кардинально забустит скорость работы. Можно прогнозировать увеличение популярности open sourсe библиотек, автоматизации багрепортов (и багфиксов) в них. Учитывая, сколько проблем, например, в ffmpeg - это будет революция.

* Программисты превратятся в тимлидов, ставящих задачи AI ассистентам и принимающих результат. Это еще кратно забустит скорость. Компаниям будет выгодно оплачивать AI ассистентов (недешевых!), увольняя программистов.

Самый кардинальный товарищ, толкавший эти идеи, вангует рост производительности в 10 раз, соответственно 3/4 текущих программистов прекратят программировать к 2030. Причем он руководит подразделением, где больше 40 программистов, они за последний год успешно внедрили AutoML (тыщ, тыщ, тыщ) и с его слов получили мощный буст в скорости работы ("вкалывают роботы"🤖).

Я неожиданно оказался в роли скептика 😲😉

Также важна будет тема понимания (сложных алгоритмов), ибо соревнование в знании выиграть будет невозможно.

В любом случае вы предупреждены, а значит готовы к этой революции, правда? 💪

#winter_is_coming