- Dlaczego AI nie potrafi kodować jak ludzie?
- Jakie znaczenie ma struktura kodu w programowaniu?
- Jakie zagrożenia wiążą się z kodem generowanym przez AI?
- Czy AI może zastąpić ludzkich programistów?
- Jakie są zalety i wady korzystania z AI w procesie programowania?
Dlaczego AI nie potrafi kodować jak ludzie
AI, zwłaszcza generatywne AI (GenAI), jest często przedstawiane jako narzędzie zdolne do tworzenia kodu na poziomie ludzkim. Jednak specjaliści z branży, którzy pracowali nad rozwojem AI przez ostatnie dekady, podkreślają, że AI nie jest w stanie zastąpić doświadczenia i intuicji doświadczonego programisty. AI może naśladować styl pisania kodu, ale brakuje mu zdolności do zrozumienia kontekstu i głębszych niuansów projektowych.
Struktura kodu ma znaczenie
Podstawą każdego dobrego kodu jest jego struktura. Należy zwrócić uwagę, że AI nie posiada zdolności do tworzenia kompleksowych rozwiązań, które wymagają lat doświadczenia i praktyki. Kod generowany przez AI może wyglądać dobrze na papierze, ale brakuje mu solidnych podstaw, które sprawiają, że jest on użyteczny w praktyce. Kod w próżni jest bezwartościowy. Kod bez projektowania, wymagań funkcjonalnych i biznesowych to jedynie ćwiczenie akademickie.
Zagrożenia związane z kodem generowanym przez AI
AI może generować kod, który na pierwszy rzut oka wygląda poprawnie, ale często wymaga wielu poprawek i optymalizacji. AI nie ma doświadczenia z rozwiązywaniem nowych problemów poprzez tworzenie nowych rozwiązań. AI może jedynie odtwarzać znane już schematy. Ponadto, AI często kopiują istniejące rozwiązania, co może prowadzić do problemów związanych z prawami autorskimi i jakością kodu.
AI ma swoje miejsce w procesie programowania, ale nie może zastąpić ludzkiej kreatywności i doświadczenia. Kod generowany przez AI wymaga nadzoru i często wielu poprawek, co sprawia, że ludzcy programiści są niezastąpieni. Przemysł technologiczny musi zrozumieć, że AI może wspierać programistów, ale nie może ich zastąpić.
Przypisy:
Generatywne AI, znane również jako GenAI, to rodzaj algorytmu sztucznej inteligencji, który jest zaprojektowany do generowania nowych danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów AI, które zazwyczaj analizują i przetwarzają istniejące dane, generatywne AI tworzy coś nowego na podstawie wzorców wykrytych w danych treningowych. Działa poprzez analizę dużych zbiorów danych, a następnie używa tych informacji do tworzenia nowych treści, takich jak teksty, obrazy, dźwięki czy nawet wideo.
Generatywne AI zazwyczaj składa się z dwóch głównych komponentów:
- Generator: Tworzy nowe dane na podstawie wzorców wykrytych w danych treningowych.
- Dyskryminator: Ocena, czy wygenerowane dane są realistyczne i zgodne z wzorcami z danych treningowych. Dyskryminator pomaga w trenowaniu generatora, aby ten tworzył coraz bardziej realistyczne dane.
Źródło: Inc
