Sztuczna inteligencja w pracy. Zaskakujący skutek uboczny
Szał na sztuczną inteligencję nie odpuszcza i mimo proroctw o pękającej bańce, rozwiązania AI są integrowane w coraz szerszym wachlarzu produktów i usług. Widać jednak coraz częściej, że wiele nowych biznesów to ślepe uliczki, a wzrost produktywności jest podważalny.
Pierwsze wiadomości o potencjalnych długofalowych problemach z AI, które skutecznie przebiły się do mainstreamu, to komentarze do badania MIT zatytułowanego "Your Brain on ChatGPT" z czerwca. Według najczęstszej interpretacji, stosowanie AI doprowadzało do utraty zdolności kognitywnych, utrudniało uczenie i znacząco redukowało kreatywność. Po szeregu publikacji implikujących, że sztuczna inteligencja "przyspiesza, ale szkodzi", pojawiły się jeszcze mniej optymistyczne informacje.
AI spowalnia pracowników?
Pomiary wydajności pracy programistów zaczęły sugerować, że zaczęli oni pracować o jedną piątą wolniej. Kwestia ta wynikała z dwóch zjawisk. Pierwsze, bardziej oczywiste, to po prostu podważalna jakość uzupełnień kodu serwowanych przez sztuczną inteligencję. Bardzo prędko uzupełnienia AI gubią kontekst i są nieadekwatne lub wręcz błędne - więc trzeba je poprawiać.
Druga kwestia to rzeczywista pomoc: prosty, powtarzalny kod jest generowany bardzo skutecznie, dzięki czemu zyskuje się przekonanie, że "teraz ma się czas dopracować drobiazgi". W rezultacie, czas wymagany do ukończenia zadania rośnie, mimo silnego przekonania, że jest odwrotnie!
A to nie porusza jeszcze kwestii przysparzania dodatkowej pracy starszym inżynierom, zmuszonym poprawiać kod całkowicie bezkrytycznie wygenerowany i przekopiowany przez nierzetelnych kolegów "niższych stopniem". Vibe coding, czyli akceptowanie generowanego przez AI kodu "na wyczucie", bez kontroli jakości, stanowi zagrożenie dla bezpieczeństwa i stabilności oprogramowania.
Utrata jakości
O vibe coding są podejrzewani najwięksi gracze, jak borykający się ze spadkiem jakości oprogramowania Apple i Microsoft, a problem rozlewa się poza branżę IT. Pracownicy masowo produkują "workslop", niechlujnie sklecone wyniki AI o rynsztokowo niskiej jakości, często błędne i wadliwe.
Przekłada się to na spadek ofert pracy dla juniorów oraz wyższe obciążenie seniorów, co finalnie kosztuje więcej niż szkolenie juniorów od samego początku - a właśnie tego próbowano uniknąć. Zdarzają się zatem sytuacje, w których programiści pracują więcej, ich praca jest droższa, a finalna jakość niższa. Podczas gdy sam produkt stoi w miejscu, jednocześnie otrzymując kilka aktualizacji tygodniowo.
"Przeczekanie" juniorów dłużej może doprowadzić do poważnego zaburzenia rynku. Seniorzy w końcu też kiedyś zmienią pracę lub z niej odejdą - a jeżeli AI obniża zdolności kognitywne, szkolenie przyszłych pokoleń może się okazać najdroższe w historii. Zwłaszcza w sytuacji wciąż rosnącej złożoności oprogramowania.
Czy nadchodzi kryzys?
MIT nie ustaje w badaniu wpływu AI na produktywność i rynek pracy. Według jednego z opracowań (choć należy mieć na uwadze obraną metodykę), aż 95% przedsięwzięć AI traci pieniądze. Nie oznacza to od razu wstrząsającej nieprzydatności sztucznej inteligencji. Bardzo często odpowiada za to stosowanie niewłaściwych narzędzi lub niedostosowanie ich do rozwiązywanego zagadnienia.
Z drugiej jednak strony, jeżeli problem jest aż tak powszechny, najwyraźniej poprawne użycie AI wcale nie jest łatwe - szczególnie w okolicznościach, gdy pracownicy bywają poddawani presji, by intensywnie integrować sztuczną inteligencję w swojej pracy.
Jakość i prędkość pracy nie rosną, mimo eliminowania kolejnych procesów, rośnie za to koszt usług AI, ujawnia się bowiem rzeczywisty koszt obsługi gigantycznej i energochłonnej infrastruktury potrzebnej dla sztucznej inteligencji. Firmy kuszą inwestorów nadchodzącym przełomem, który nie następuje, a między sobą handlują obietnicami, a nie prawdziwym kapitałem, w rezultacie przynosząc gigantyczne straty.
Dotyczy to także najważniejszego gracza: OpenAI. Zaczyna to budzić podejrzenia, że aby osiągnąć odpowiednio wysoką jakość usługi i jednocześnie osiągnąć dochód, konieczne byłoby podniesienie cen na zaporową skalę, przekreślającą możliwość popularyzacji.
Jeżeli AI rzeczywiście okaże się bańką, a dostawcy modeli staną się niewypłacalni, czeka nas - według niektórych analityków - kryzys siedemnastokrotnie większy niż bańka dotcomowa. Nie wszyscy podzielają tę opinię, zamiast tego sugerując rozłożoną w czasie, ale dużą rynkową korektę.
Warto jednak zastanowić się, jakie szkody zostaną przez sztuczną inteligencję wyrządzone wcześniej. Ile powstanie wadliwego kodu, wymagającego utrzymywania? Ile osób zatraci umiejętność uczenia się? I co stanie się z tymi inżynierami, którym AI odebrał samodzielność?
Kamil J. Dudek, współpracownik redakcji dobreprogramy.pl
