L’IA arrive-t-elle d’abord aux codeurs ?

De nombreux secteurs spéculent sur l’impact de l’IA sur leur avenir. Cela pourrait être « particulièrement important » pour la profession juridique et pourrait « réinventer » les études de marché. Cela pourrait changer ce que signifie être graphiste. Cela pourrait vider les centres d’appels. Cela rendra-t-il les employés de bureau du monde entier massivement plus productifs, ou licenciés, ou ni l’un ni l’autre, ou les deux ? Une lettre ouverte appelant à une « pause » dans les « expériences géantes d’IA », signée par un ensemble inhabituel de personnalités publiques, dont Elon Musk, Yuval Noah Harari et Andrew Yang, pose la question de la manière la plus désespérée possible : « Devrions-nous automatiser tout ? les emplois, y compris les plus épanouissants ?

Il s'agit pour la plupart de prédictions faites à distance sur les projets d'une industrie pour toutes les autres. Au sein de l’industrie technologique, cependant, on est un peu plus confiant quant aux domaines dans lesquels l’automatisation de l’IA aura le plus d’importance, le plus tôt possible. L’avenir pourrait aussi bien être celui de la saisie semi-automatique : l’IA arrive évidemment d’abord pour les logiciels. Où d’autre cela commencerait-il ?

En tant que sentiment, cela est compréhensible. Les capitaux s’épuisent du reste de la scène des start-up et affluent vers l’IA. Les grandes entreprises technologiques annoncent des investissements majeurs dans l’IA en même temps qu’elles licencient des milliers d’autres travailleurs. C'est tout ce dont tout le monde peut parler dans l'industrie, et les vrais croyants sont partout ; si vous êtes déjà le genre de personne qui s'inquiète de ne pas travailler sur le prochain grand projet, il s'ensuit - émotionnellement, pour vous, ingénieur logiciel dans une entreprise qui n'a rien à voir avec l'IA - que le La prochaine grande nouveauté pourrait bien vous écraser sous les pieds, ou au moins modifier votre travail de manière imprévisible.

Mais l’idée selon laquelle le développement de logiciels permettra de découvrir les conséquences de l’IA basée sur le LLM repose sur plus qu’une simple impression de nervosité. Alors que le public jouait pour la première fois avec des chatbots expérimentaux tels que ChatGPT et des générateurs d’images comme DALL-E et Midjourney, les codeurs utilisaient des assistants IA – certains basés sur la même technologie sous-jacente – au travail. GitHub Copilot, un assistant de codage développé par Microsoft et OpenAI, « analyse le contexte du fichier que vous éditez, ainsi que les fichiers associés, et propose des suggestions » sur ce qui pourrait suivre dans le but d'accélérer la programmation. Récemment, il est devenu plus ambitieux et affirmé et tentera un plus large éventail de tâches de programmation, y compris le débogage et les commentaires de code.

Les critiques de Copilot vont de ravissantes à mitigées ; à tout le moins, il s'agit d'une assez bonne saisie semi-automatique pour de nombreuses tâches de codage, ce qui suggère que son modèle sous-jacent a fait une quantité impressionnante d'« apprentissage » sur le fonctionnement des logiciels de base. Le développeur de jeux Tyler Glaiel a découvert que GPT-4 était incapable de résoudre des problèmes de test de programmation délicats et nouveaux et que, comme ses cousins ​​générateurs de contenu, il avait de toute façon tendance à « inventer de la merde », ce qui « peut faire perdre beaucoup de temps ». » Pourtant, sur la question de savoir si GPT-4 peut « réellement écrire du code », il lui a accordé un certain crédit :

Étant donné une description d'un algorithme ou une description d'un problème bien connu avec de nombreux exemples existants sur le Web, oui, GPT-4 peut absolument écrire du code. Il s'agit principalement d'assembler et de remixer des trucs vus, mais POUR SOYER JUSTE… une grande partie de la programmation n'est que cela.

L'ancien vice-président de Twitter et Googler Jason Goldman a évalué la technologie du point de vue d'un type courant d'industrie : un manager qui ne sait pas vraiment coder.

Je n'ai jamais été codeur. J'ai fait quelques trucs à l'université pour ma thèse et depuis lors, mes langages les plus forts ont toujours été dans le traitement des données, comme R et SQL. C'est donc tout simplement fou pour moi que chatGPT puisse m'amener à écrire un robot Discord fonctionnel et à le mettre sur Heroku.

OpenAI a été très tôt pour publier des outils de codage d'IA utilisables, mais cette semaine, Google a annoncé son partenariat avec Replit, un environnement de développement logiciel populaire, sur un assistant de codage à usage général. Dans une interview avec Semafor, le PDG de Replit, Amjad Masad, plutôt enthousiaste, a décrit le codage comme « un cas d'utilisation presque parfait pour les LLM » et a déclaré qu'à terme, l'objectif de son entreprise était que son assistant devienne « complètement autonome », de sorte que il peut être traité comme un employé supplémentaire.