人工知能はソフトウェア開発者の世界をどのように変えるのでしょうか?

AI 基本モデル (OpenAI の ChatGPT など) を使用しようとする企業が増えている一方で、自動化プラットフォームがソフトウェア開発者に与える影響も明らかになってきています。

これらのプラットフォームは、開発者の働き方に革命をもたらす可能性がある一方で、業界の人々の仕事を脅かし、確立されたプロセスとはまったく対照的でもあります。

そうは言っても、ChatGPT のようなプラットフォームが破壊的な力であり、ベンチャーキャピタリストから熱烈に歓迎されているのは間違いありません。調査会社ガートナーによると、生成 AI ソリューションには過去 3 年間で 17 億ドル以上の投資があり、その大部分が AI ソフトウェア コーディングに投資されています。

自動化は、特に生成されたコードの品質と多様性をはじめ、ソフトウェア開発に多くの潜在的な影響を及ぼします。

業界アナリストのデイブ・ベランテ氏は次のように書いています。「大規模な言語モデルは複雑さを軽減し、エンタープライズ自動化プラットフォームの導入を促進できますが、裏を返せば、ソフトウェア ロボットはインテリジェントな自動化と GPT モデルを通じて人間の生産性を向上させるように設計されているということです」 「RPA ベンダーが当初ターゲットとしていたユースケースの多くではないにしても、一部を共食いする可能性があります。」

この新たな現実により、顧客は自動化戦略を再考し、ベンダーは提供するメッセージを洗練するよう促されています。プラットフォームの触媒としてのベースモデル。

それでは、この新しいテクノロジーはオープンソース開発者コミュニティをどのように変えるのでしょうか?なぜ新興の自動化プラットフォームは両刃の剣なのでしょうか?最後に、これは業界をどのように永遠に変えるのでしょうか?

AI の実用化

AI が爆発的に発展する前から、自動化はすでに驚くべき速度で発展していました。世界経済フォーラムの最近の予測によると、自動化とテクノロジーの進歩により、2025年までに8,500万人の雇用が奪われると予想されていますが、「人間、機械、アルゴリズムの連携がますます進むにつれて」9,700万の新たな役割が創出されると予想されています。

OpenAI によって開発された自然言語処理モデル GPT-3 などのオープンソースの生成 AI は、ほとんどの技術分野を破壊する可能性があり、ソフトウェア開発者も免れられません。

たとえば、GPT-3 はコードを自動的に生成でき、Hugging Face などの一部のスタートアップ企業はこれに向けた準備を始めています。

Hugging Face CEO Clement Delague 氏は次のように述べています。「Hugging Face は世界中の新興企業やその他の企業のためのリソースであり、私たちは時間、コスト、複雑さを伴うことなく、ほぼすべての自然言語処理アプリケーションを構築できるよう支援できます。 「

私たちは内部でテストしています」と GitHub CEO の Thomas Dohmke 氏は最近のブログ投稿で述べています。新機能により、GitHub Copilot は自動的に開発者がコードの変更に関する情報を動的に抽出することで、プル リクエストを作成するときに文や段落の提案を行います。」

AI テクノロジーは、コードの最適化と改善の提案にすでに使用されています。自動テストに使用されます。 ChatGPT はテクノロジーの世界で「Netscape のような」瞬間を達成しましたが、IT 意思決定者がこのテクノロジーをどのように組織に直接実装するかは不明です。

Vellante 氏は分析の中で、最近の CIO ラウンドテーブルの内容を引用しました。ロボットによるプロセス・オートメーション、機械学習、人工知能について話しているとき、ある CIO は、この 3 つすべてが本質的に同じビジネス シナリオを解決しようとしている、つまり、人的リソースであれ、その他のリソースであれ、冗長なリソースを排除することであると述べました。

CIO は次のように述べています。「OpenAI は ChatGPT を使用して、一般的な RPA を中心に複雑なアーティファクトを構築する際の多くの「オーバーヘッド」を回避できることを示しました。これは非常に興味深い価値提案だと思います。「There」を置き換えることができるということです。古典的な RPA の一部のワークベンチは、習得するのに長い時間がかかり、通常の使用例を超えた価値を得るのに長い時間がかかります。」

他の企業は、これらのテクノロジーをよりアクセスしやすくしようとしています。 Red Hat は、インフラストラクチャの自動化を簡素化するための Project Wisdom イニシアチブの一環として、コミュニティ主導型 AI の作成に取り組んでいます。

Red Hat の副社長兼 Ansible ビジネスユニットのゼネラルマネージャーである Tom Anderson 氏は次のように述べています。「これはコミュニティへの取り組みの始まりであり、人々の参加を呼び込むために、Discord などのチャネルを通じてこの取り組みに協力していきます。

人間の開発者に関する懸念

問題のもう一方の側面には、この新興テクノロジーが人間の開発者に完全に取って代わる可能性が関係しています。実際、ゴールドマン・サックス・グループなどの企業は、コードの作成を支援するために社内で生成 AI を使用する実験をすでに行っています。

組織が AI によって生成されたコードに依存しすぎると、別の問題が発生します。たとえば、さまざまなタスクにさまざまな基本モデルがある場合、断片化が発生し、開発者が効果的に共同作業することが困難になる可能性があります。 。さらに、特にいわゆる「幻覚」が依然として ChatGPT で発生する可能性があることを考慮すると、AI によって生成されたコードにチェック アンド バランスが存在しない場合、問題が発生する可能性があります。

Neuroflash の共同創設者兼最高マーケティング責任者である Henrik Roth 氏は次のように述べています:「これらのテクノロジーは、どれほど多くのエラーがあっても、何が正しいと『考えている』かを非常に説得力をもって教えてくれます。」 Roth 氏は、ChatGPT が使用されていると述べました。クリエイティブな執筆や広告には優れたツールですが、「ジャーナリズムや科学など、事実がより重要な分野では、すべての主張を事実確認する必要があります。」

#ビジネスが今後の将来について考えること

自動化されたプラットフォームは、ソフトウェア開発者にとってゲームのルールを必然的に変えるでしょう。 Microsoft、AWS、Google などの大企業、特に機械学習、人工知能、自動化が交差する企業は、代替ツールとして RPA を使用しています。

Vellante 氏は次のように述べています:「Microsoft は収益分配の点で有利な立場にあり、観察者は Microsoft と OpenAI の関係が Microsoft の AI 戦略の鍵になると期待できます。テクノロジーの観点から見ると、Microsoft は遅れをとっていると言えます」 AI では AWS と Google が優れていますが、ビジネス モデルの点では Microsoft がリードに躍り出たようです。」

エンタープライズ テクノロジに関する彼の調査では、顧客は GPT モデルを評価しているかどうか、またそのモデルを評価しているかどうかを尋ねられました。使用例。驚くべきことに、顧客の 56% がこれを評価していないと回答し、大多数が顧客チャット用のテクノロジーを評価していました。

「表面的には、RPA と自動化プラットフォームは GPT モデルの恩恵を受けることができ、これらのユースケースはほぼ補完的であると結論付けるでしょう。たとえば、ベース モデルを使用してコードを記述したり、ガイダンスの自動化コードを高速化したりできます。ソフトウェア ロボットの開発が行われていますが、同時に、大規模な言語モデルの機能と一部の初期の RPA ユース ケースの間には重複があり、この重複は時間の経過とともにさらに増加する可能性があります。」

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雇用の安全や確立されたプロセスに対する脅威が依然として残っているにもかかわらず、基盤となる AI モデルには仕事のやり方に革命をもたらす可能性があるため、開発者にとってはチャンスと課題が迫っています。

市場は依然として二極化しています: 厳しい状況において、企業はコストを削減する方法を模索し、自動化テクノロジーが変化をもたらすことができる分野を探しています。しかし同時に、企業はお金を稼ぐためにお金を費やす必要があります。

「GPT モデルは新しいアイデアを生み出しており、買い手と売り手は基礎となるモデルを機会に変えるために懸命に取り組んでいます。GPT モデルの初期の使用例は興味深いものですが、企業の直接の代替品ではありません。 「自動化プラットフォーム。ただし、ローエンドの自動化にはリスクがあり、基盤となるモデルと自動化プラットフォームが交差するベン図があることは間違いありません。」

実際、生成 AI は一部の RPA ユースケースを共食いするでしょう。一方、2 つのテクノロジーを連携させると、より広範囲のタスクを自動化できます。

「それでも、導入を簡素化して加速するには、すべてのベンダーが GPT モデルを活用する必要があると考えています。バイヤーは一歩下がって検証し、これらの新しいイノベーションを自社のビジネスにどのように展開して付加価値をもたらすかを確認する必要があります。」

AI の進歩がほとんどのテクノロジーを破壊したのと同じように、自動化プラットフォームも常に変化しており、将来がどうなるかは時間が経てばわかります。

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