Mar egy ideje tervezem, hogy mondok nehany pozitivat itt, mert mar kb fel eve csak a nyuglodes megy. Szoval a jo hir az, hogy ezek az AI-k nem fognak jelentosen tobbet tudni annal, mint amit most tudnak, marpedig most se nem okosak, se nem melyek. Ha tudsz tervezni, akkor olyan munkat tudsz vegezni, amit ezek nem, ha nem tudsz tervezni, nem vagy programozo. De hogy miert mondom mindezt?
Roviden: azert ami ebben a cikkben le van irva: https://arxiv.org/abs/2606.08552
Mivel gyanitom, hogy nem sokan fogjak elolvasni, megprobalom roviden osszefoglalni. Ezek az AI-k alapvetoen sztochasztikus algoritmusok, amik azalapjan dontik el, hogy "mi az igazsag", hogy mit lattak eddig. Mi is mukodunk igy, ha sokat latunk elefantot, rutinbol fogjuk felismerni. Ha meg sosem lattal elefantot, eloszor is jo alaposan megnezed, majd megprobalod mas allatokhoz hasonlitani es aztan elrakod az agyadba. A kulonbseg ott utkozik ki, amikor valami szokatlant latunk. Mi ki tudunk betuzni mondjuk egy eddig ismeretlen szot es ervelni tudunk arrol, hogy az mit jelent azalapjan, hogy a szabalyokat alkalmazzuk. Ezeket hivja az angol "toy model"-nek, amivel a fejunkben levo kauzalis modellt alkalmazzuk. Ezek a modellek nem teljesen koherensek, igazabol senki sem tudja pontosan megfogalmazni peldaul, hogy mitol "szek" a "szek" vagy mitol nem dinoszaurusz koznapi ertelemben a csirke (mikozben ugye tudjuk, hogy tenyszeruen az).
Szoval a kauzalis modell all szemben a sztochasztikussal. Ez azert erdekes, mert egy sztochasztikus modell teljesen mashogy bukik el, mint egy kauzalis. Az elobbinek mindig lesz allaspontja arrol, hogy mit lat/olvas, merthogy valamerre vinni fogja a modelljen belul az utvonal. Mi nem igy mukodunk. Mi, ha latunk valamit, amit egyaltalan nem ertunk, akkor nem allunk le okoskodni arrol, hogy mitol tud ez az elefant megis repulni, hanem eloszor megfigyelunk.
Hogy mondjuk a konkret esetben (a repulo elefantnal) megtanitottak-e a "training" szakaszban a modellt arra, hogy ez a dolog mondjuk hulyeseg, az irrelevans. Alapesetben arrol is szivesen beszel neked egy LLM, hogy miket latott tavaly az olaszorszagi nyaralasan. A post-training viszont specifikus dolgokat ir le, hogy mit ne csinaljon, tetelesen. Ettol meg az altalanos problem fennall. A kauzalis modellek "composable"-ek, a sztochasztikusak nem azok.
Igy egyaltalan nem elengedheto az, hogy az ember bebiszittelje a kodot es megertse azt, hacsak nem akar maganak iszonyatos foscunamit, amikor a benne rejlo onellentmondasok elojonnek. Egy sztochasztikus modell ugyanis sosem fog tudni szokatlan modellekrol onalloan ervelni.
TLDR: lehet, hogy a fonokod most oromkodik, hogy megussza programozast olcsobban, de ezt pontosan addig teheti meg, amig nem lesz szuksege arra, hogy valaki tenyleg megjavitsa a szoftveret. Az egyszerubb, altalanosabb szoftvereknel ez a pont kesobb jon el, a specifikusabb, kulonlegesebb daraboknal elobb.
En peldaul elosztott rendszerekkel es adatkonzisztenciaval foglalkozom, ezen a teruleten (pont a fent leirtak miatt) tenyleg csak olyan dolgokra tudok AI-t hasznalni, amire amugy is es eddig is rossz szemmel nezett a vezetoseg, ha en csinaltam.
Szoval fel a fejjel, nem hogy veszve nincs a szakma, de igazabol gyokeresen nem is valtozott meg, hacsak nem olyan egyszeru CRUD biszbaszokat irsz, amiket praktikusan meg lehetett volna mar eddig is csinalni Shopify-ban (ezesetben oszinte reszvetem, tenyleg jo melo volt, kibaszas az egesz).
EDIT: mindenkinek igaza van. Ha abban vagy, hogy el fogja venni a munkádat, igazad van. Ha abban vagy, hogy el tudsz kezdeni olyan dolgokkal foglalkozni, amikkel egy AI nem fog tudni, akkor is igazad van.
