Prelude გთხოვთ, მიიღეთ უარყოფითი გზა ახლა. არსებობს სიტყვა, რომელიც ამჟამად ჩართულია ტექნოლოგიური ეკოსიზმიში. Slop. იგი გამოიყენება შეტყობინოს მეტროკური, დაბალი ეფექტურობის შინაარსი, რომელიც დიდი ენის მოდელები აწარმოებს. ხალხი იხილებენ გენერალური LinkedIn პოსტი ან ჰოლუზიანული სტატიას და ჩანს. ისინი აცხადებენ, რომ slop. მე ვხედავთ განსხვავებული perspective. ეს არ არის slop, ეს არის shit. და ეს იქნება irrelevant. ეს განსხვავება მნიშვნელოვანია. "Slop" იმას ნიშნავს, რომ ეს არის მანქანა. "Shit" იმას ნიშნავს, რომ სტანდარტებს არ შეესაბამება. ლონდონში. 1894 წელს ქალაქი მშრალია. არ არის მონაცემები. მშრალი. ეს არის The 1900-ზე, ლონდონში იყო მეტი 11,000 Hansom ტაქსები და რამდენიმე ათასობით მატარებლები, თითოეული მოითხოვს 12 მატარებლები ყოველდღიურად. ეს არის დაახლოებით 50,000 მატარებლები, რომლებიც ყოველდღიურად აწარმოებს ადამიანი ქალაქში. თითოეული მატარებლები წარმოებული 15 to 35 კუნძული თევზი ყოველდღიურად, გარდა ამისა, დაახლოებით ორი კუნძული მინია. New York- ის 100,000 მატარებლები წარმოებული 2.5 მილიონი კუნძული თევზი ყოველდღიურად. გზა იყო თევზი მასში. თევზი აწარმოებს რბილი კუნძულებში, გაფართოებული ტიფის თევზი. მკვდილი მატარებლები გაფართოებული იყო, რადგან ისინი ადვილად გათავისუფ Great Horse Manure სიტუაცია The Times პროგნოზია, რომ 50 წლის განმავლობაში ლონდონში თითოეულ სართულზე 9 მეტრი მშრალი მშრალი მშრალი იქნება. დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში. პირველი საერთაშორისო სამშენებლო კონფერენცია მას შემდეგ, რაც ავტომობილები დასაწყისში. 1912 წლიდან, კუნძული შეუზღუდავი იყო. პრობლემა არ გადაწყვეტა უფრო სწრაფად. ეს არ იყო მნიშვნელოვანია პარამეტრების ცვლილება. 1850- ში, ამერიკული ბალანსიის საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი საღებავი კერამინს შევიდა პირველი კომერციული ულტრაბგერითი კუნძულში 1859 წელს, ინდუსტრია უკვე შეჩერდა შეჩერებული ულტრაბგერითი კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნძულ კუნ 700 კუნძულები ჩვენ ამჟამად ვართ 1894- ის лондонის ციფრული ასაკი. ჩვენ ვხედავ AI-გერადი ტექსტური კუნძულებს, რომლებიც ჩვენი საძიებო შედეგებს და სოციალური feed-ებს შეშფოთებენ. ჩვენ ვცდილობთ. მაგრამ თუ ფიქრობთ, რომ გადაწყვეტილება არის კუნძულების (ან LLM- ის) შეუზღუდავება, თქვენ გაქვთ ავტომობილები, რომლებიც პირდაპირი ხართ. რა თქმა უნდა, ეს არ არის კითხვა, რომ “რობოტი ეს წაიკითხა?” კითხვა არის, “ეს არის კარგი?” Legitimate გულისხმები ამჟამად, გენერატული AI- ს გარშემო ამჟამად კონტაქტის შექმნის დისტანციას იძლევა ორი კამერები, რომლებიც ერთ-ერთი სხვაზე უშლის. მაგრამ, სანამ ჩვენ მივიღებთ კმაყოფილებს, ჩვენ უნდა აღიაროთ რაღაც მნიშვნელოვანია: მათ შორის ზოგიერთი აქვს მნიშვნელობა. ეს არ არის პანოოოია. ეს არის დოკუმენტული ფაქტი. სტაბილური დიფუზია უკვე სასწავლოდა LAION-5B, მონაცემთა კომპლექტი, რომელიც მოიცავს copyrighted ხელოვნების, პირადი ფოტოები, და სამედიცინო სურათები. დიდი ენის მოდელები უკვე სასწავლოდა წიგნი, სტატიები, და კოდი repositories გარეშე მხარდაჭერა მათი შექმნილებები. თუ თქვენ გაქვთ წლების განმავლობაში განვითარებას განსხვავებული ხელოვნური სტილის, უბრალოდ იხილეთ AI შექმნა "ს სტილის [და თქვენი სახელი]" ვინმეს ერთად keyboard, თქვენი frustration არ არის უარყოფითი. ტრენინგი რეალურია და არ არის გადაწყვეტა. Ethical dilemmas შესახებ AI მაგრამ აქ არის, სადაც მე გაზიარება კომპანიის purists. Genie არ დაბრუნდება ბოთლი. ჩვენ შეგვიძლია განიხილოთ ეტიკა, თუ როგორ მივიღეთ აქ. ჩვენ შეგვიძლია განიხილოთ უკეთესი ლიცენზირება, გადახდის რკინიგზები, და მოთხოვნა მექანიზები. ჩვენ უნდა. მაგრამ ტექნოლოგია არსებობს. მოდელები სასწავლოთ. მოთხოვნეთ, რომ ჩვენ "ბეჭდვა" გენერატული AI არის ისე, როგორც მოთხოვნეთ, რომ ჩვენ არ იპოვოთ ბეჭდვის ბეჭდვა, რადგან ეს დააყენებს scribes მუშაობა. მე ვხედავთ ინჟინერებს და ბიბლიოთეკები, რომლებიც მათი სხეულის გაფართოებენ, და აცხადებენ, რომ ისინი "მეუმე" არ გამოიყენებენ AI-ს. ისინი გამოიყენებენ მათი ეფექტურობას, როგორც ფანჯარა ფანჯარა. ისინი ვხედავ, რომ ფანჯარა ფანჯარა ფანჯარა არის ფიზიკური პრაქტიკა. (მე საკმარისი დრო გადაიხადეთ "მუშავებული" კოდი, რათა იცოდეთ, რომ ადამიანის წყარო არ არის ხარისხის გარანტია.) ძირითადი კითხვა არ არის, თუ AI ტრენინგი არ არის ეტიკური. ეს არის ის, რაც ჩვენ ახლა გავაკეთებთ. და პასუხი არ არის, რომ განიცდიან, რომ ტექნოლოგია არ არსებობს. პასუხი არის, რომ ის პასუხისმგებლად გამოიყენოთ, განიცდიან უკეთესი სისტემები, და ფოკუსირება, რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია: პროდუქტის ხარისხი. ეს არის "AI Aversion" ფანჯარა. ეს არის ფსიქოლოგიური ბარიერი. ეს არ არის დაფუძნებული წარმოების ხარისხის. ეს დაფუძნებულია წყაროის ცოდნაზე. ეს არის cracking. Cracks აქ არის, სადაც arguments შეხვდება. საშუალო ადამიანური წარმოება არის საშუალო. მე ვთქვა ეს, როგორც ვინმეს, ვინც ინჟინერი. მე ვთქვა ეს, როგორც ვინმეს, ვინც წაიკითხა დოკუმენტაცია. ყველაზე ადამიანის წერილი შინაარსი არის ფუნქციური საუკეთესო დროს და უარყოფითი დროს. ჩვენ რომანტიზირებთ ადამიანის შექმნა, მაგრამ ჩვენ კომფორტულად განიხილოთ, რომ ადამიანის წარმოებული დრიფები, რომლებიც შეავსებენ ინტერნეტ. Orthodoxy აცხადებს, რომ მომხმარებლები უყვართ AI შინაარსი. მონაცემები გთავაზობთ განსხვავებით. კვლევა მომხმარებლები აცხადებენ, რომ მათ სურს ადამიანის შინაარსი, მაგრამ როდესაც მათ მაღალი ხარისხის AI- ის მხარდაჭერა შინაარსი შეესაბამება, არასამთავრობო თავმჯდომარე, ისინი შეესაბამება მას. კონფიდენციალურობის კონფიდენციალურობის შესახებ რა თქმა უნდა, სტუდენტები აჩვენებენ, რომ მას შემდეგ, რაც მას შეუძლიათ მუშაობა, მას შეუძლიათ მუშაობა, რომელიც resonates. გენერატული AI ინსტრუმენტები შეუძლიათ მიღწევა მსგავსი დონეზე ინვესტიციას ასე რომ, თუ მომხმარებელს სარგებლობენ შინაარსი, სარგებლობენ შინაარსი და ინტეგრირდება შინაარსი ... რა მნიშვნელობა აქვს "თუნა"? If I read a documentation page that perfectly explains how to implement a complex graph database query, I don’t care if the author cried while writing it. I don’t care if they had a “human experience.” ფარები ანტი-AI arguments იზრდება, რადგან utility არის უარყოფითი. ჩვენ ვხედავთ ცვლილება. The ეს არ არის ქვემოთ spiral. ეს არის bifurcation. lazy იყენებს AI შექმნას "შემოთ" (შემოთ). Smart იყენებს AI გაუმჯობესოს მათი მუშაობა (კავტომობილო). AI- ის ეფექტი შინაარსი ხარისხისთვის "AI Aversion" არის რეალური, მაგრამ ეს ცუდი. იგი დამოკიდებულია მომხმარებელს კონტაქტი არის AI-გვერდებული. ეს არის თავმჯდომარე, არ არის ხარისხის შეფასება. მიუხედავად იმისა, რომ ფაქტობრივი AI- ის კონტაქტი არ არის სწორი . იცის იმიტომ, რომ ეს არის დაარსებული, როგორც AI ეს არ არის მგრძნობიარე პოზიცია. თქვენ არ შეგიძლიათ უყვარს შედეგს უბრალოდ იმის გამო, რომ თქვენ არ გსურთ მეთოდი. ეს არის იდეა. არა ინჟინერი. Deeper სიტყვები ვთქვათ, თუ როგორ აწარმოებს ამ რამ. მე არის პროგრამული ინჟინერი. მე შექმნათ სისტემები. როდესაც მე ვხედავ შინაარსი შექმნა, მე არ ვხედავ მექანიკური პროცესს ღმერთის ინჟინერი. მე ვხედავ მილები. კონტაქტი (Input) კონფიდენციალურობის გადაწყვეტილებები ( გააუმჯობესება (optimization) გამოქვეყნება (გვერდვა) ანტი-AI ხალხს ვფიქრობ GenAI შეცვალოს ადამიანის მთელი pipeline. ისინი ვფიქრობ, რომ მსოფლიოში, სადაც ჩვენ დააჭირეთ "მოწერა ჩემი დღიურში" და დააჭირეთ გამოქვეყნოს. ეს არის “ბედ” – ეს არის “ბედ”. სინამდვილეში, ეს არის ძლიერი multiplier for the . არქიტექტურა I use AI to write. I use it to code. მაგრამ მე არ იძლევა, რომ იგი აწარმოებს. მე ვხედავ LLM როგორც Junior ინჟინერი. ძალიან სწრაფი, ძალიან კარგად წაიკითხული, მინიმუმ hallucinogenic Junior ინჟინერი. მე გთავაზობთ ეს spec. იგი იწვევს დიზაინი. შემდეგ დაიწყება მუშაობა. მე გადაიხადე მას. მე გადაიხადე arguments. მე ინექციონირებ ფანტასტიკა. მე შეამოწმეთ ფაქტები. მე დააყენა ჩემი სპეციფიკური, მოპოვებული გამოცდილება სტრუქტურა იგი უზრუნველყოფს. ეს არის The და ეს არის ერთადერთი გზა წინასწარ. ჰიბრიდული სტრატეგია როდესაც მე მუშაობს ამგვარად, მე არ ვარ "ხარღება." მე მუშაობს მაღალი დონეზე abstraction. მე არ არის უფრო დახურული სინთასკური შეცდომები ან writer's ბლოკზე. მე განკუთვნილია I am focusing on the . ლოგიკური შეტყობინება მფლობელი არ იწვევს მფლობელი, ეს იწვევს მფლობელი. თუ მე არქიტექტერი microservices სისტემა, და მე გამოიყენება ბიბლიოთეკა, რათა გააკეთა HTTP მოთხოვნები, მე არ აშენდა სისტემა? თუ მე გამოიყენება Copilot შექმნას boilerplate React კომპონენტზე, პროგრამა არ არის ჩემი? Content არ არის განსხვავებული. ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ჩვენ ვფიქრობთ. მექანიკური მუშაობა და სტრატეგიის ინვესტიციები. გაჩერება გადახდის ხარისხის განმარტება ცვლილებაა. ეს არ არის πλέον "მომცულობა ეს წაიკითხა?" . კონტექსტალური შეესაბამება და გლუვი ცოდნა Human writing generic fluff არის უკეთესი, ვიდრე AI წაიკითხვის მიზნით გადაწყვეტილებები. "გოე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გე-გ მოვლენები რა მოხდება, როდესაც სინათლის სინათლის სინათლის სინათლისა? ჩვენ მივიღებთ შეზღუდვის პერიოდში. ეს არ არის უარყოფითი. ტექსტური გენერაციის ღირებულება დაემატა დაახლოებით ნომერი. ჩვენ ვხედავ კონტაქტი. ეს არის ადგილი, სადაც Luddites ფანჯარა. ისინი იხილებენ ტომარა და მიუთითებენ, რომ ყველა შინაარსი ღირებულება იღებს ნომერი. ისინი არაფერი. როდესაც უზრუნველყოფა შეუზღუდავი იქნება, კურსი არის ერთ-ერთი ღირებულება, რომელიც მნიშვნელოვანია. კონფიდენციალურობა გახდა ვალუტა. If I can generate 100 articles a hour, ვინმეს არ განიხილავს სტატიებს. . რა არის სწორი ეს იმას ნიშნავს, რომ ქმნის როლი ცვლილება. თქვენ არ ხართ უბრალოდ წიგნი. თქვენ ხართ Verifier. თქვენ ხართ Tastemaker. თქვენ ხართ წყარო სიტყვას. ეს , პლაჟიზმი, უპირატესობა, სიზუსტე, გახდეს თქვენი კონკურენტული უპირატესობა. თუ თქვენ შეგიძლიათ ფირფიტაციის მშრალი და იპოვოთ ოქროს, თქვენ მიიღებთ. ძირითადი შეზღუდვები Generative AI ethics შესახებ Gartner პროგნოზებს, რომ 2026 წელს 80% კომპანიებს GenAI- ს გამოიყენებენ. კომპანიები, რომლებიც GenAI- ს გამოიყენებენ “ბეჭდვის” შექმნისთვის, შეუწყებენ. კომპანიები, რომლებიც ის გამოიყენებენ, რათა მათი ექსპერტები უფრო სწრაფად გააუმჯობესოს, შეუწყებენ. ახალი სტანდარტები გამოჩნდა. ისევე, როგორც ავტომობილები მოითხოვს სატრანსპორტო კანონები და პორტატული გზა, ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსი ეს ჩვენ დაიწყებთ კითხვებს "ეს არის AI?" და დაიწყებთ კითხვებს "ეს არის სწორი?" AI- ის ეფექტურობა ხარისხის წვრთნელად ეს არის რთული ფაქტი purists. ბაზარზე გადაწყვეტა utility. თუ AI- ის მენეჯერი შეუძლია გაძლევთ პასუხი, რომ მე საჭიროა 3 წამში, და ადამიანური წიგნი მოპოვებს ეს 2000 სიტყვა "მართული" სიტყვები მათი ძველი რეცეპტი, AI იღებს. ყოველდღიურად კონტაქტი მე უკვე დიდი ხნის განმავლობაში შექმნა პროგრამული უზრუნველყოფა. მე ვხედავ Frameworks მოდის და წავიდეს. მე ვხედავ paradigms ცვლილება. Pattern ყოველთვის იგივეა. პირველი და უარყოფითი. და შემდეგ Anger. და შემდეგ adoption. 1894 წელს, ლონდონში, ადამიანები, რომლებიც განიცდიან AI- ის "მართულების" შესახებ, კუნძულებს ჩრდილოეთ. ისინი პრობლემას განიცდიან და გადაწყვეტა არ ვხედავ. You can be a luddite.You can refuse to touch the tools.You can pride yourself on your manual labor. ან თქვენ შეგვიძლია აღიაროთ, რომ მსოფლიოში შეიცვალა. დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში. “ბედ” გაქირავდება და “ბედ” გაქირავდება. რა დასრულდება, იქნება მუშაობა მწარმოებლები, ვისწავლოთ საავტომობილო მართვა. ახლა, თუ გსურთ გაქირავოთ, მე გაქირავებული ღონისძიება. მე გაქირავება, რომ მანქანა გაქირავება boilerplate. მე აქვს რეალური სამუშაო. ეს სტატია ორიგინალურად გამოქვეყნდა tyingshoelaces.com/blog/are-you-a-luddite. Follow me for more thoughts on AI, პროგრამული ინჟინერი, და მომავალი შინაარსის შექმნა. ეს სტატია დასაწყისიში გამოქვეყნდა at შემდგომი მიმოხილვა AI, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერი, და მომავალი შინაარსი შექმნა. Go მთავარი / Blog / თქვენ გაქვთ კითხვები
