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Grob gesagt ist ChatGPT nur ein Junior-Programmierer. Wer wird also ihr Vorgesetzter sein?
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Wie führe ich ein Vorstellungsgespräch durch, um einen ChatGPT-Programmierer einzustellen?

Apr 12, 2023 pm 10:25 PM
面试 编码 chatgpt

​Übersetzer |. Zhu Xianzhong

Planner |.

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 ist das Internet zu fast gleichen Teilen mit Argumenten gefüllt, die es befürworten und bezweifeln. Ob es Ihnen gefällt oder nicht, KI hält Einzug in Ihre Entwicklungsorganisation. Auch wenn Sie nicht vorhaben, ein KI-Produkt zu entwickeln oder ein KI-Tool zu nutzen, um den Code für Sie zu schreiben, kann es dennoch sein, dass es in die Tools und Plattformen integriert wird, die zum Erstellen, Testen und Ausführen von Quellcode verwendet werden.

KI-Tools bergen einige besondere Risiken, die sich auf die Produktivitätssteigerungen durch automatisierte Aufgaben auswirken können. Diese Risiken ergeben sich hauptsächlich aus der Art und Weise, wie KI trainiert, erstellt, gehostet und verwendet wird. KI-Tools unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von anderen Tools, denen Entwickler vertrauen. Um Ihnen zu helfen, die potenziellen Risiken von KI-Tools zu verstehen, haben wir einige Interviewfragen für KI-Tools entwickelt. Mit diesen Fragen können Sie feststellen, ob das Tool Ihrem Unternehmen erfolgreich beitreten kann.

Generell weisen alle KI-Tools bestimmte Gemeinsamkeiten auf. Unabhängig von der Art oder dem Zweck der künstlichen Intelligenz sollten Sie sich die folgenden Fragen stellen, bevor Sie sich für den Einsatz entscheiden:

Wozu dient dieses KI-Tool? Wo befindet sich die Infrastruktur? Keine der modernen künstlichen Intelligenz erfordert spezielle und teure Hardware zu ihrer Unterstützung. Sofern Sie nicht planen, ein neues Rechenzentrum zu erwerben, funktionieren Ihre KI-Tools nur aus der Ferne und erfordern Fernzugriff und externe Datenspeicherung, was gewisse Sicherheitsrisiken mit sich bringt.
  • Welche Schutzmaßnahmen sind vorhanden, um den Verlust von geistigem Eigentum zu verhindern, wenn Code Verarbeitungsgrenzen verlässt? Von Smart-TVs bis hin zu Smart-Cars liefern alle Produkte der künstlichen Intelligenz Daten an ihre Hersteller. Einige Unternehmen nutzen diese Daten, um ihre Software zu optimieren, andere verkaufen sie jedoch an Werbetreibende. Daher ist es notwendig, dass Sie genau verstehen, wie das KI-Tool den Quellcode oder andere private Daten, die es für seine Hauptaufgabe verwendet, verwendet oder verarbeitet.
  • Kann Ihr Input für Modellschulungsaufgaben genutzt werden? Die kontinuierliche Schulung von Modellen der künstlichen Intelligenz ist eine Aufgabe, die allen Modellunternehmen und Modelltrainern ein großes Anliegen ist. Beispielsweise möchten Modelbesitzer häufig nicht, dass Werbetreibende sich zu sehr auf ihre Modelausbildung einlassen, um kostenlose Werbung zu erzielen.
  • Wie genau sind die Ergebnisse? Der schwerwiegendste Mangel von ChatGPT ist die Ungenauigkeit seiner Ergebnisse. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es sowohl Lügen als auch Wahrheit erzeugt; dies wird als KI-Illusion bezeichnet. Das Verständnis der Art und Weise und der Szenarien, in denen künstliche Intelligenz Fehler machen kann, kann dabei helfen, zu bewältigen, wenn KI-Tools Fehler machen.

Darüber hinaus werden alle Unternehmen und Entwickler künstlicher Intelligenz ihre eigenen Sicherheitsprobleme haben. Zu diesen neuen Bedenken gehören Bedrohungen für KI-trainierte Modelle, die deren Ergebnisse verfälschen und proprietäre Informationen über die Funktionsweise der Modelle sowie die Qualität der von den Modellen generierten Ergebnisse preisgeben könnten. Darüber hinaus müssen KI-Modelle über APIs, Webzugriff, mobile Apps und andere Anwendungen, die sicher erstellt werden müssen, mit der traditionellen Welt interagieren.

Zusätzlich zu allgemeinen Fragen müssen Entwickler beim Einsatz von KI-Tools weitere Aspekte stellen, wie beispielsweise den Einsatz von KI-Sicherheitsscannern, um die bei der Softwareentwicklung entstehenden Risiken zu beherrschen.

Sind KI-Tools für solche Szenarien geeignet? Es ist wichtig zu verstehen, worin KI nicht gut ist. Wenn eine Aufgabe beispielsweise in „eine Entscheidung basierend auf einer Lernregel treffen“ oder „Inhalte schreiben, die einer Lernregel folgen“ unterteilt werden kann, ist die KI bei solchen Aufgaben normalerweise sehr gut. Wenn sich das Problem darüber hinaus ändert, kann es sein, dass die KI eine schlechte Leistung erbringt.
  • Welche Schutzmaßnahmen sollten ergriffen werden, wenn ein KI-Tool einen Fehler macht? Bauen Sie niemals einen Single Point of Failure in Ihren Prozess ein, insbesondere keinen, der Halluzinationen hervorrufen könnte. Der empfohlene Ansatz sollte darin bestehen, sich auf traditionelle Praktiken im Zusammenhang mit der Tiefenverteidigung oder auf einen Ansatz zum Risikomanagement zu verlassen – die Idee, dass, wenn eine Schicht des Systems ein Problem verursacht, die nächste Schicht es erkennt.
  • Wie sollten die Ergebnisse des Überprüfungstools überwacht werden? Tatsächlich ist dies eine alte Frage, die erneut aufgeworfen wird. Herkömmliche Lösungen zur Problemprotokollerfassung sind normalerweise in zwei Teile unterteilt: Der erste besteht darin, Daten zu wichtigen Ereignissen zu erhalten; der zweite ist das Prüfprotokoll. Bis die KI weiter ausgereift ist und ihre Mängel verstanden oder behoben werden, müssen die Menschen weiterhin die Kontrolle über den Zyklus behalten.

Heutzutage „beauftragen“ immer mehr Entwickler ChatGPT mit dem Schreiben von Quellcode. Vorläufige Berichte deuten darauf hin, dass ChatGPT in der Lage ist, Quellcode in mehreren Programmiersprachen zu schreiben und alle gängigen Sprachen fließend beherrscht. Aufgrund der Einschränkungen des Trainings und der Modelle der aktuellen Beta ist der erzeugte Code nicht immer perfekt. Es enthält oft Fehler in der Geschäftslogik, die die Art und Weise verändern können, wie die Software ausgeführt wird, Syntaxfehler, die dazu führen können, dass verschiedene Versionen der Software vermischt werden, und andere scheinbar menschenähnliche Probleme.

Grob gesagt ist ChatGPT nur ein Junior-Programmierer. Wer wird also ihr Vorgesetzter sein?

Mit anderen Worten, ChatGPT ist eine Junior-Entwicklerebene. Daher müssen Sie bei der Verwendung des von diesem Junior-Entwickler geschriebenen Codes überlegen, wie Sie ihn verwalten:

  • Wer wird sein Vorgesetzter sein, um die Gesamteffektivität des von ihm geschriebenen Codes sicherzustellen? Nachwuchsentwickler benötigen häufig die Unterstützung erfahrener Entwickler. Jede Codezeile muss getestet und einige müssen korrigiert werden. Berichten zufolge ist dieser Korrekturleseprozess jedoch zeitaufwändiger und komplexer als das Schreiben von Code von Grund auf.
  • Wird der Trainingscode in die Codebasis eingefügt oder neu gemischt? Eine heimtückischere Bedrohung besteht darin, dass KI-Bots wie GitHub Copilot manchmal Quellcode erstellen, der Codeblöcke aus den Trainingsdaten perfekt repliziert. Daher müssen Anti-Plagiat-Tools eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Lizenzrisiken gemanagt werden.
  • Woher bekommen KI-Tools Trainingsdaten? Der Fähigkeitsgrad eines Modells der künstlichen Intelligenz hängt eng mit seinen Trainingsdaten zusammen. Wenn eine KI mit altem oder falschem Code trainiert wird, führt sie zu alten und falschen Ergebnissen.
  • Wo wird die Engine gehostet? KI-Roboter, die Quellcode analysieren, müssen den Quellcode in ihre entsprechenden Verarbeitungsgeräte integrieren. Besondere Aufmerksamkeit sollte der Art und Weise gewidmet werden, wie Daten geschützt, verwendet und entsorgt werden, nachdem sie die Kontrolle des Unternehmens verlassen haben.

Unabhängig davon läutet die Veröffentlichung von ChatGPT im Dezember 2022 eine neue Ära der Softwareentwicklung ein. Es ist wichtig, Änderungen bei Tools wie diesen im Auge zu behalten und sich nicht von ihnen überfordern zu lassen. Beachten Sie bei der Einführung dieser neuen Tools, dass die Dinge umso mehr gleich bleiben sollten, je mehr sie sich ändern: Es ist immer besser, einen Sicherheitsvorfall zu verhindern, als ihn zu entdecken.

Originallink: https://thenewstack.io/hiring-an-ai-tool-to-code-what-to-ask-at-the-interview/

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