ИИ-хейтеры vs ИИ-адепты: кто все эти люди и чего они хотят (разбор)
По какой-то причине мнения относительно ИИ сильно поляризованы. Одни едко критикуют, другие восторгаются. Вместе с развитием технологии растет и ее аудитория, как в дне сурка проходя все те же стадии принятия. За 3 года бурного распространения генеративного ИИ мне стали понятны глубинные мотивы некоторых комментаторов и участников процесса. Ниже результаты расследования, основанного на моем опыте как руководителя ит-компании Starfish и компании вендора ИИ-копайлота для 1С-ников 1yes.pro.
Исследование: использование ИИ не столько увеличивает продуктивность, сколько добавляет работы
Harvard Business Review вместе с Калифорнийским университетом в Беркли и Йельским университетом
Почему LLM продолжают генерировать ошибки в коде — и это не исправить масштабированием
Представьте типичную ситуацию: вы просите модель написать функцию обработки данных для корпоративного проекта. Код появляется за секунды, выглядит аккуратно, проходит локальные тесты. Но в продакшене всплывают скрытые проблемы: логика чуть расходится с требованиями в граничных условиях, или код игнорирует специфические ограничения внутренней библиотеки, которую модель никогда не видела в обучающих данных.
ИИ-ассистенты не ломают поддерживаемость кода. Но есть нюансы (выжимка из исследования Echoes of AI)
Перевод и выжимка исследования Echoes of AI: Investigating the Downstream Effects of AI Assistants on Software MaintainabilityБолее визуально видео с обзором исследования можно посмотреть на канале Дейва Фарли - Continuous Delivery.О чём речьБольшинство исследований влияния ИИ на разработку измеряют одно: скорость написания кода. «На сколько процентов быстрее закрыта задача?» «Сколько строк сгенерировано за час?» По сути, мы измеряем скорость набора текста и называем это продуктивностью.
Кризис ИИ – революция или эволюция?
Искусственный интеллект или все-таки машинное обучение? В золотой лихорадке обогащаются прежде всего продавцы лопат.Расходы на инфраструктуру Machine learning.Акт первый – обвал фондового рынка из-за компаний, расходующих на Machine Learning.Продолжение банкета – рецессия, печатный станок, инфляция ... и расцвет технологий Machine Learning.Искусственный интеллект или все-таки машинное обучение?Можно конечно погрузится в изучение того, что собой представляет интеллект вообще. Вспомнить тест Тюринга Тест Тьюринга / Хабр. Но согласитель –
Инженеры ИИ бьют тревогу, а мы продолжаем жить в 2024-м. Происходит нечто большее
Вспомните февраль 2020 года.Если вы тогда внимательно следили за новостями, то могли заметить редкие разговоры о каком-то вирусе, распространяющемся где-то за океаном.
Вайб-кодинг: мина замедленного действия
Тема ИИ — это какая-то золотая лихорадка 21 века. Каждый стремится не упустить волну хайпа. ИИ пытаются внедрить везде, где только можно и нельзя.Одно из популярнейших направлений — разработка. Заменить дорогостоящих разработчиков. Разве может быть что-то более привлекательным?Да, на первый взгляд, ИИ очень неплохо справляется с этой задачей. Достаточно сформулировать, что тебе нужно, и через несколько секунд портянка кода готова.Даже появился отдельный термин — вайб-кодинг. Но опасность кроется не в самом ИИ, а в способе его применения из-за непонимания природы.Как работает генеративный ИИ
ИИ-инструмент выявил 25 ранее неизвестных магнитных материалов
Учёные из Университета Нью-Гэмпшира применяют искусственный интеллект, чтобы в разы ускорить поиск новых магнитных материалов
