Искусственный "интеллект"?
В прошлом году поднялся мощный хайп в отношении искусственного интеллекта, а точнее Больших Языковых Моделей (Large Language Models). Так вот, вопрос год спустя начала этого бума, кто-нибудь использует это в своей работе или хобби? Если да, то какие программы/сайты/аппы и как?
Да, я в самом начале тоже попробовал. В качестве начального варианта сойдёт, если не знаешь как писать. Но мне эта функция особо не нужна, к тому я письма сам умею писать. Люди ещё используют ИИ в качестве подсказчика в программировании. Тоже имхо ерунда.
Мне скорее были интересны такие функции как переозвучка видео с переводом, создание иллюстраций, такие вот вещи.
У нас на работе начинаются шаги по внедрению ИИ в менеджменте требований и вероятно немного в тестировании. Пока что все еще очень абстрактно, определяемся с юзкейсами и инструментами. Одни хотят сравнивать Lastenheft, другие хотят генерировать документацию на основе кода, третьи хотят генерировать тестовую спецификацию, может быть даже сами тесты. Интересно, во что это в итоге выльется.
Для себя люблю баловаться с нейросетями для генерации картинок (шедеврум, кандинский. на миджорни закончились беплатные генерации. Artbreeder недавно для себя открыла, но бесплатные попытки тоже не бесконечные). Еще вежливые отказы на предложения о работе генерирую.
В целом мне лично это интересно, но каких-то праграматичных вариантов использования для себя не нашла. Возможно из-за того, что лень углубляться в тему.
Идеи можно собрать, да. Я пробовал задавать вопросы типа: напиши unique selling points для того-то. Или: напиши маркетинговый план для сего-то. В таких случаях неплохо получается.
Перевод, создание видео и фото в соответствии с ТЗ, конспектироаание звуковой дорожки, всякая бюрократия типа налоговых деклараций.
Кодеров во многих крупных фирмах уже обязывает пользоваться всякими копайлотами, и их продуктивность растет, так что те, кто не пользуется, с ними не могут конкурировать. Хотя КИ перенимает для них в основном рутину, но рутины этой много. Разработчик без КИ - как бухгалтер без калькулятора.
Лично я жду, что на смену LLM придут более математичные модели, но это детали.
И количество токенов растёт, уже сейчас можно загрузить целый проект (зависит от языка и технологии но некоторые) в такого агента.
Кодеров во многих крупных фирмах уже обязывает пользоваться всякими копайлотами
Ровно наоборот Apple Bans Internal Use of ChatGPT & GitHub Copilot Over Fear of Leaks
Amazon, Apple, and 12 other major companies that have restricted employees from using ChatGPT
Ну да, запреты связаны с опасностью утечки данных при использовании ассистентов онлайн. Встроенных ассистентов будут внедрять все сильнее. Либо те применения, где ассистент не видит твой проект, а ты просишь его написать какой-то код изолированно.
Моё мнение: все, что экономит человеку рутинную работу, начинает использоваться несмотря на риски. В сотый раз вручную писать какую-то API, зная, что это могла бы сделать машина, это как мыть руками всю посуду, имея посудомойку. Опасности были всегда, вон раньше банковские работники копировали в интернете какие-то левые макросы и вставляли их в свои эксель-табличнки для переработки важных данных. Потом это дело упорядочить, ненадежные входы-выходы перекрыли, но от использования автоматизации не отказались и даже наоборот.
И вообще скоро на фирмы придёт новое поколение, которое без чат-ботов и ассистентов ни мейл написвть, ни инструкцию понять не может, и пути назад не будет.
Не только. Надо понимать как это всё работает. У LLM нет способности мыслить, они всего лишь подбирают наиболее вероятное продолжение к имеющемуся тексту. При этом общие модели натренированы на огромных массивах текста из интернета, а копилот натренирован на совокупности всего кода в Github (естественно с нарушением всех лицензий). То есть, выбор наиболее вероятных продолжений – это по сути сконцентрированная посредственность. Да, если ты новичок или глуп, то выхлоп LLM может показаться стоящим. Если ты эксперт – ты найдёшь грубые ошибки в каждом предложении. Точно так же с копилотом – его выхлоп есть всего лишь компиляция кода из Github, без понимания, насколько хорошо это в данном месте подходит, и насколько качественна сия имплементация. Вот например: https://news.ycombinator.com/item?id=39168105 Использование копилота также
ведёт к увеличению количества кода (причём этот код запросто будет смешивать разные парадигмы, и программист вероятно даже не будет их понимать). В итоге использование копилота долгосрочно ведёт к снижению продуктивности. К тому же сообщения о бусте продуктивности были сильно преувеличены. https://hackernoon.com/github-copilot-review-does-it-reall... :"Contrary to the claim suggesting a 55% boost in productivity, the actual
outcome fell short. On average, teams experienced a moderate 10-15%
improvement in productivity related to generating new code".
В сотый раз вручную писать какую-то API, зная, что это могла бы сделать машина
Откуда машина возьмёт описание данной API?
И вообще скоро на фирмы придёт новое поколение, которое без чат-ботов и ассистентов ни мейл написвть, ни инструкцию понять не может, и пути назад не будет.
Вместо обучения нового поколения мышлению LLM будет учиться на своём же выхлопе. Прогресс остановится, произойдёт экспоненциальный взрыв дерьмового контента.
Первый абзац твоей статьи:
Tech companies around the world are racing to build their own generative artificial intelligence (AI) systems and they don't want any secrets leaking out to the competition
Но справедливости ради отмечу, что например мой сын, который участвует в разнообразных проектах, даже редко просит ассистента написать какую-то функцию, а уж API всегда пишет сам, потому что ассистент пока не справляются с многообразием Middleware и их специфики.
Но он часто задаёт ассистенту вопросы и просит примеры.
Вот наконец кто-то критикует LLM. Как можно использовать речевые модели в технических областях? Но в принципе лично я не переоцениваю способности человеческого мышления. Не занимаемся ли мы подбором самого уместного ответа, способа решения задачи иди шахматного хода, пользуясь интуицией, которая по сути есть опытные данные плюс веса, определяющие их уместность в данном контексте? Мы генерируем новое из переработанного мусора, а мысли наши начинают вертеться по кругу, как только наш контроль и наша воля ослабевают. Машина хотя бы не устаёт. А большинство людей вообще биороботы, выдающиеся заученные фразы в любой ситуации.
Поговорила с сыном - он готов подписаться под твоими словами, что бот учится у псредственностей. Также он сказал, что ассистентам кардинально не хватает понимания сути проекта. Поэтому они работают очень формально и медленно, ибо не могут облегчить себе жизнь этим пониманием. Где живой человек слежу нашёл бы подходящий класс, из которого можно наследовать, или нудный файл, ассистентом может искать их часами
Но что мне внушает надежду - это то, как LLM пользуются пространством слов. Например дай ему текст с содержанием "Бюджетные расходы государства Х сократились, а его технологическое развитие стагнирует", и он даст тебе рекомендацию повышать инвестиции в науку и технику. Это все же есть понимание сути.
Вот поэтому, если AI будут использовать больше, спрос на человеческих специалистов с опытом не уменьшится, а то и возрастет. Потому что всю эту дребедень нужно уметь отфильтровать и оценить. Для этого нужно самому знать и уметь. Понять, какие критерии важны и на что опираешься при выборе решения. На данных момент это невозможно, в ближайшем будущем явно тоже.
Потому что всю эту дребедень нужно уметь отфильтровать и оценить.
Проще выкинуть и написать заново самому
Например дай ему текст с содержанием "Бюджетные расходы государства Х сократились, а его технологическое развитие стагнирует", и он даст тебе рекомендацию повышать инвестиции в науку и технику. Это все же есть понимание сути.
Вообще-то, это вредный совет. А откуда он берётся? Из засилья массы марксистов-кейнсианцев в интернете/академической среде. То есть, как обычно: на вид разумно, для специалистов – ошибочно и вредно.
Алл, ты бы свои комментарии хоть раз перечитывала бы. слежу, нудный, "ассистентом может"… Ассистенты – это люди или программы типа копилота?
Но в принципе лично я не переоцениваю способности человеческого мышления. Не занимаемся ли мы подбором самого уместного ответа, способа решения задачи иди шахматного хода, пользуясь интуицией, которая по сути есть опытные данные плюс веса, определяющие их уместность в данном контексте?
В отличие от LLM мы умеем мыслить. Да, интуиция задаёт идеи, подсказки, направление поиска. Но мы можем перепроверить их логическим мышлением, дополнительными проверками в литературе, и т.п. LLM так не может по причине отсутствия логического мышления. Да, что там LLM надёргает по любому вопросу будет превосходить знания 99% людей, но по любому вопросу найдётся небольшой процент экспертов, которые сразу отметут выделения LLM как бред. Так может этих экспертов слушать вместо LLM?
Алл, ты бы свои комментарии хоть раз перечитывала бы. слежу, нудный, "ассистентом может"… Ассистенты – это люди или программы типа копилота?
Не поняла критики. Под ассистентом естественно подразумевается КИ-ассистент, это расхожий термин. И что? Его целью тоже должна быть эффективность как и у человека.
В отличие от LLM мы умеем мыслить. Да, интуиция задаёт идеи, подсказки, направление поиска. Но мы можем перепроверить их логическим мышлением, дополнительными проверками в литературе, и т.п.
Насчет "мыслить" я бы не горячилась, я не уверена, что умею мыслить. Но мы можем "понимать", то есть создавать у себя в голове абстрактную концепцию. Поэтому я считаю, что КИ надо как минимум спаривать с агентом, знающим или понимающим наши научные парадигмы. То есть он прочитал учебник по математике и не гадает, а предлагает набор возможных методов решения. А потом вклучается интуиция, накопленная в процессе тренировок по решению математических задачек. И интуиция ускоряет процесс решения, подсказывая способ, который вероятнее всего приведет к успеху.
Это я подразумевала, говоря, что ассистент не может облегчить себе жизнь пониманием. Он должен тупо во все места ткнуться, т.к. не знает лежащих в основе всего этого принципов.
А что плохого в антиваксерах? Вот этот медицинский канал полистай https://t.me/DrJohnB Тут нет ничего кроме синопсисов научных публикаций.
А откуда тогда брать данные для обучения?
В этом-то и прикол, что без эксперта не понять что к чему.
В этом-то и прикол, что без эксперта не понять что к чему.
Кстати не только в вопросах обучающих данных и строгой проверки результатов КИ, но и в целом добросовестность конроля результатов работы с данными по моим ощущениям в последнее время очень хромает. Вспомним тот выброс с якобы прорывом в области высокотемпературных супервпроводников, где на самом деле какие-то аспирант напортачили с данными и их никто не проверил. Скандальные заголовки об открытии слишком ранних вселенных, бкоторые базируются на совершенно неточных фотометрических измерений.
И это только видимые нам верхушки айсберга.
Тут нет ничего кроме синопсисов научных публикаций.
Там про осложнения после вакцинации? Охрененная новость, а мужики-то и не знают...
Про спасённые вакцинами миллионы жизней там не пишут?
что без эксперта не понять что к чему.
А ты экспертов как идентифицируешь?
Про спасённые вакцинами миллионы жизней там не пишут?
А что, есть данные, насколько больше людей спасла принудительная вакцинация по сравнению с вариантом, что она были бы добровольной? У меня, например, появилась аллергия. И ковид два раза был. Принудительная вакцинация - зло и преступление против прав человека.
Пиф-Паф.
В реальном мире нет выбора между добром и злом, поэтому приходится выбирать меньшее из зол.
Меньшее из зол это шведская стратегия, а не вот это всё, что нам навязали.
По теме КИ: Активно пользуюсь на работе для написания писем на английском языке и для подсказок в разных вопросах. Получала от КИ весьма интересные идеи. А вот муж пробовал пару раз с его помощью писать программу, получилась ерунда.
Гони цифры.
Да вот же, первые попавшиеся ссылки, спасибо АИ
Побочки бывают редко
Эффективность высокая
A total of seven studies with 21,618,297 COVID-19 patients were included in the meta-analysis. The odds ratio (OR) for mortality among unvaccinated patients compared to vaccinated patients was 2.46 (95% CI: 1.71-3.53), indicating that unvaccinated patients were 2.46 times more likely to die from COVID-19
Жду твои цифры
Не нужно дурачком прикидываться. Давай цифры, сколько жизней спасла принудиловка. В твоей студии нет данных о том, сколько из подопытных не хотело прививаться. Про "побочки бывают редко" тоже всё очень приблизительно, выяснится (если вообще) только через года, а то и десятилетия. Лично в моей семье вероятность долгосрочной побочки от прививки оказалась 100%. В общем, горите в аду, свидетели короны.
Пиф-Паф.
летальность после прививки Pfizer и BioNTech составляет 39,4 случая на один миллион введенных доз, Moderna — 20,2 случая, AstraZeneca — 12,8 смерти, Johnson & Johnson — 7,5 смерти. У «Спутник V» этот показатель равен двум. link
Летальность ковида ниже чем у гриппа. Летальность мРНК прививок некоторые оценивают в 1 на 800. Даже если она 1 на 8000 – это недопустимо, и никогда не допускалось ни при одном лечении.
Неправда. Мне лень искать, но Ioannidis показывал смертность в 0,1% ещё до прививок.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8250317/ Global infection fatality rate is approximately 0.15% with 1.5‐2.0 billion infections as of February 2021.
То есть до омикрона ровно как у гриппа. И более свежее: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9613797/
The IFRs had a median of 0.034% (interquartile range (IQR) 0.013–0.056%)
for the 0–59 years old population, and 0.095% (IQR 0.036–0.119%) for
the 0–69 years old. The median IFR was 0.0003% at 0–19 years, 0.002% at
20–29 years, 0.011% at 30–39 years, 0.035% at 40–49 years, 0.123% at
50–59 years, and 0.506% at 60–69 years.
В любом случае, 2,5% летальности для испанки очень близко к показателям для летальности ковида до вакцинации. Так как оба вируса очень похожи, есть основания полагать, что без вакцинации смертей было бы гораздо больше.
Я за недалёкостью своей не пойму никак, как можно определить летальность в 2,5%, если непонятно, умерло 18 или 100 миллионов человек 🤔
Пиф-Паф.
Even correcting inappropriate exclusions/inclusion of studies, errors and seroreversion, IFR still varies substantially across continents and countries. Overall average IFR may be ~0.3%‐0.4% in Europe and the Americas (~0.2% among community‐dwelling non‐institutionalized people) and ~0.05% in Africa 14 and Asia (excluding Wuhan). Within Europe, IFR estimates were probably substantially higher in the first wave in countries like Spain, 67 UK 68 and Belgium 69 and lower in countries such as Cyprus or Faroe Islands (~0.15%, even case fatality rate is very low), 70 Finland (~0.15%) 71 and Iceland (~0.3%). 72 One European country (Andorra) tested for antibodies 91% of its population. 73 Results 73 suggest an IFR less than half of what sampling surveys with greater missingness have inferred in neighbouring Spain. Moreover, high seroreversion was noted, even a few weeks apart 73 ; thus, IFR may be even lower. Differences exist also within a country; for example within the USA, IFR differs markedly in disadvantaged New Orleans districts versus affluent Silicon Valley areas. Differences are driven by population age structure, nursing home populations, effective sheltering of vulnerable people, 74 medical care, use of effective (eg dexamethasone) 75 or detrimental (eg hydroxychloroquine) 76 treatments, host genetics, 77 viral genetics and other factors.Из вашего источника следует, что среднемировая летальность в 0,15% выше таковой для сезонного гриппа на 50% (0,1%). Для Европы аж на 300-400% летальность была выше по сравнению с гриппом для первой волны. Я хорошо помню, как плохо справлялась система здравоохранения в Италии с коронавирусом в 2020 году.
Доп.: хотя 3-4 умерших на 1000 заболевших кажется небольшим числом, надо понимать, что в десять раз больше поступает в стационар с острыми, угрожающими жизни симптомами. Так как зараза распространяется лавинообразно медицинские учреждения быстро оказываются перегруженными.
Infection fatality rate may change over time locally 78 and globally. If new vaccines and treatments pragmatically prevent deaths among the most vulnerable, theoretically global IFR may decrease even below 0.1%.Так и произошло - благодаря вакцинации летальность снизилась до менее чем 0,01%
Число умерших от «испанки» достоверно неизвестно, различные оценки составляют от 17,4 млн до 100 млн человек[2][3] (0,9—5,3 % населения Земли[4]), что позволяет считать эту пандемию одной из наиболее масштабных катастроф в истории человечества[5][6][7][8]. Однако научные источники оценивают летальность в 2,5 %, что в 25 раз выше, чем при гриппе другой этиологии, что в соотношении к числу заражённых даёт смертность в размере 12,5 млн человек[9].2,5% это меньше, чем в статистике, т.к. в статистику попали смерти, в которых вирус сыграл вспомогательную роль, а не основную. Например, если человек заболевал испанкой, а умирал от инфаркта, то его записывали в те самые 100 млн. Хотя вирус на самом деле мог провоцировать тромбоз. Далее, надо учитывать голод, социальную нестабильность и недоступность мед. услуг и их неэффективность в то время в сравнении с нашими днями. Если в Европе в 2020 смертность от ковида достигала 0,4%, то в 1920 от испанки могли умирать и 2,5% заразившихся, но точных данных мы не имеем, а можем только предполагать.
Так и произошло - благодаря вакцинации летальность снизилась до менее чем 0,01%
назад
список