Google Brain, AI'ya programcıların yerine kod yazmayı öğretir mi?
Görüntü kaynağı @Unsplash
Metin | Beyin Kutupsal Gövdesi
Son zamanlarda, Jingxi, Ari, 380 vb. Gibi internet devlerinin gizemli liderlerinin yardımıyla "996" çalışma sisteminden bunalan programcılar topluca "isyan" ettiler.
Bazı teknisyenler, İnternet şirketlerinin fazla mesai çalışmalarına direnmek için tanınmış kod barındırma platformu GitHub'da "996.ICU" adlı bir proje başlattılar ve çok sayıda programcıdan yanıt aldılar (her ne kadar faydası olmasa da).
Tabii ki, anakara Çin, programcılar için tek "iş atölyesi" değil. Silikon Vadisi'nde, İnternet merkezli "mücadele teolojisi" de tüm yıl boyunca popülerdir, ancak 9 ila 5 işçi Kaybeden olarak kabul edilir. Melek yatırımcı Gary Vaynerchuk ayrıca "Crush" gibi aşırı çalışmayı teşvik eden bir dizi çok satanlar yayınladı. It! "," Dream Internet "in genç geliştiricilerini günde 18 saat çalışmaya teşvik ediyor. Zuckerberg ayrıca takipçilerine bir şirket kurmanın SEAL'lere katılmak gibi olduğunu söyledi.
Geçen yıl, bir Uber mühendisi olan Joseph Thomas intihar etti ve şirketin yüksek baskı kültürünü, uzun çalışma saatlerini ve iradesindeki ezici psikolojik baskıyı suçladı.
Neden 996 mücadele kültürü artık ödemeye istekli programcılara sahip değil? İnternetin "yeni nesil teknoloji milyoneri" gibi hale ve etiketi olmadılar mı?
Sorunun özü, profesyonel programcıların (kodu düzenlemekten sorumlu yazılım mühendisleri) aslında entelektüel bir faaliyet olması ve tipik imajının aslında garajdaki dünyayı değiştiren geliştiriciler olması olabilir. Ancak İnternet endüstrisinin hızla genişlemesiyle birlikte, yavaş yavaş el emeğine geçti.
Bu bağlamda, "The Hacker and the Painter" kitabının yazarı Paul Graham çok güzel bir özet çıkardı
"... (Siz) sadece liderlik iradesini gerçekleştirmekten sorumlu yetenekli bir işçisiniz. Sorumluluk, şartnameye göre kod yazmaktır. Aslında, bir hendek kazan bir işçi ile aynıdır. Bir uçtan diğerine, daha fazlası değil. Hepsi mekanik bir iş. "
Açıkçası, program geliştirme sürecinde yalnızca bir kod aracı olarak hareket edebilen programcılar zamanla çok acımasız bir durumla karşılaşacaklar, yani işgücü piyasasında pazarlık güçleri olmayacak: şirket ondan ne yapmasını isterse onu yapmak zorunda. Bitiremezseniz fazla mesai bitmeden çalışın ve sadece istemiyorsanız gidebilirsiniz.
İnternet şirketleri için, çekirdek teknik personel fazla mesai yapmak zorunda kaldığında ve sürekli yıprandığında, "bu işlevi eklemek / silmek gerekli midir", "kodun güzel olup olmadığı", "teknik idealleri" ve şirketin ürünleri hakkında düşünecek zamanları yoktur. Deneyimin yenilenmesi ve yükseltilmesi de zordur.
Elbette, "996 mekanizması" nın uygulanmasının amacı, programcıları "yasal olarak" istifa etmeye zorlamaktır. Üretkenliği artırmak için "996" kullanmak zorunda olan çoğu şirket için bu, iş ilişkilerinde açık bir şekilde "kaybet-kaybet" durumudur.
İdeal model nedir? Belki de yeni bir olasılık hakkında düşünebiliriz: bu, artık insan programcıları tarafından yapılması gereken büyük miktarda mekanik işi yapay zekaya devretmektir, böylece çalışanlar kendilerini sıkıcı ve uzun "el işçiliğinden" kurtarabilir ve daha değerli "işlere katılabilirler. Etkili yaratım için entelektüel çalışma.
Sınırlara ulaşan geliştirme verimliliğini yeniden kazanmak için makinelerin ve insanların birbirleriyle işbirliği yapması mümkün müdür? En azından Google Brain'in son araştırma sonuçları ona ulaşmaya çalışıyor.
İnternet çemberindeki emek devrimi: sinir ağının "kaynak kodu" yazmasına izin verin
İnsan yazılım mühendisleri ne tür bir gerçek hayat yaşıyor?
En iyi İnternet şirketlerindeki yazılım mühendislerinin daha fazla kazandıkları muhtemelen bir fikir birliğidir. Programcı eseri olarak bilinen işe alım web sitesi Triplebyte'ın istatistiklerine göre, Silikon Vadisi'ndeki kıdemli yazılım mühendislerinin yıllık maaşı genellikle 140.000 ila 170.000 $ 'a ulaşabilir, bu da yaklaşık 920.000 ila 1.12 milyon yuan'a eşittir. Pek çok ek seçenek, temettü, fayda vb. İçermez.
Çin'de, kıdemli mühendisler birinci kademe şehirlerdeki yüksek gelir gruplarına kolayca girebilirler.
"Parlak" ın arkasındaki fiyat, neredeyse tüm programcıların fazla mesai yapmasıdır. Bir Google güvenilirlik mühendisinin sabah 9'dan gece yarısına kadar çalışması tamamen normaldir. Körfez Bölgesi'ndeki yüksek konut fiyatları sayesinde, genellikle yolda 3-4 saat işe gidip gelmek zorunda kalıyorlar.
Çalışma saatleri programcıların sağlığını tehdit ettiği sürece korkunç bir iş baskısı da var. Yüksek hızlı iş temposu, sıkı proje son teslim tarihleri, büyük iş görevleri birikimi ve şirket için daha kritik olan konularla ilgilenme kaygısı, yüksek maaş havasının arkasındaki benzersiz "gölgeler" dir. Birçok Silikon Vadisi programcısı uzun bir "iş tükenmişliği" dönemine (bir çöküş hali) girmiştir.
Daha acımasız olan, iş verimliliği düştüğünde, "fiyat oranı" son derece "uygun maliyetli" görünmeyecek ve kariyerlerini erken bitirecekler (buna optimizasyon, işten çıkarmalar, 996, her neyse diyebilirsiniz).
Büyük şirketlerde programcılar ve montaj hattı çalışanları arasında hiçbir fark olmadığı için (tasarım taslağına ve ürünün tam olarak kodda olduğu gibi uygulanmasına yönelik gereksinimlere sıkı sıkıya bağlı olarak), onları aşırı yüklenmiş iş yükünden kurtarmak için AI kullanmak son derece gerekli ve değerlidir. Yukarı.
Google Brain tarafından yayınlanan en son makale, sinir ağının bu yüksek değerli iş kaynağı kodu düzenlemesini tamamlamasına izin veriyor. O nasıl çalışır?
Bir sinir ağının "programlamayı" öğrenmesini istiyorsanız, önce insan programcıların bu işi nasıl yaptığını anlamasına izin vermelisiniz. Google Brain'in çözümü, insan yazma kodu sürecini (GitHub'ın taahhüdü gibi) anlama etrafında döner ve tüm düzenleme sürecini simüle etmek için derin sinir ağlarını kullanır.
Spesifik süreç şu şekildedir: Araştırmacılar, binlerce Python geliştiricisinden milyonlarca ayrıntılı kaynak kodu topladı, büyük bir düzenleme dizisi veri kümesi oluşturdu ve "programlamayı" öğrenmesini sağlamak için bir model eğitti. .
Etki, düzenleme sırası verildiğinde, modelin daha sonra "kod yazmaya" nasıl devam edeceğini bildiğini gösterir. Bu bir dil modeli ile aynıdır Kısa bir paragraf verildiğinde, model daha sonra doğal dilde "derlenebilir".
Örneğin, iki düzenleme dizisi verildiğinde (Geçmiş A ve Geçmiş B). İki düzenlemeden sonra, her iki dizi de aynı kodlama durumuna (Durum 2) sahiptir, ancak Geçmiş A, foo işlevine fazladan bir parametre ekliyor ve Geçmiş B, ikinci parametreyi foo işlevinden kaldırıyor.
Araştırmacılar, orijinal durumu ve düzenleme dizisini (Düzenleme 1 ve 2) gözlemleyerek, sinir ağının "kodu tahmin etmenin" ve daha sonra "onu nasıl düzenleyeceğini" bilmesinin tamamen mümkün olduğunu keşfettiler.
Öyleyse bir sonraki soru, makinenin tahmin edilen sonuçları makul ve zarif bir şekilde sunmasını nasıl sağlayabiliriz?
Araştırmacılar, "makine programcıları" için iki temsil üzerinde düşündüler: açık temsil ve örtük temsil.
Açık gösterim, iki aşamalı bir LSTM ağı tarafından gerçekleştirilir. İlk aşama her durum dizisini kodlayabilir ve ikinci aşama, önceden gözlemlenen düzenleme dizisinin kodunu çözer. Bu nedenle, örnekleme dizisindeki her düzenlemenin durum sonucu, Kod "kediler ve kaplanlar tarafından fotoğraflanmış" olarak sunulmuştur.
"AI programcılarının" "köpek karşıtı" olmalarını önlemek için, örtük temsillerin getirilmesi gerekir. Bu, kullanılan örtük modelin yalnızca örtük temsiller üzerinde çalışmamasını, aynı zamanda daha iyi yakalama Stratejileri daha iyi öğrenmek için düzenleme içeriği ile düzenleme bağlamı arasındaki ilişkinin sırası.
Google personeli, Transformer'in konum kodlamasına ve Çok Başlı Dikkat (MHA) 'ya atıfta bulundu ve güçlü bir örtük dikkat modelini dönüştürdü. Kodlayıcı, ilk durumu ve bilinen tüm düzenlemeleri gizli vektörlere kodlar ve kod çözücü bunların kodunu çözer. Her düzenleme konumu için ve belirli bir konumdaki içeriği düzenleyin.
Sonuçlar, değiştirilmiş örtük modelin, iki yönlü dikkat modelinin gerçek verilerde yüksek doğruluk, kesin güven ve iyi ölçeklenebilirlik sağlayabildiğini göstermektedir. Açık modellerle işbirliğine dayalı çalışması, metakarakterleri ve uzun değiştirme dizilerini içerenler de dahil olmak üzere neredeyse tüm görevleri çözebilir.Bu, makinelerin, insan mühendislerinin programlama niyetlerini anlamasına ve gelecekte insanlara benzeyen kodlar yazmasına olanak tanır. Mümkün oldu.
Basitçe ifade etmek gerekirse, bu araştırmanın benzersizliği, Google Brain'in sadece benzer yapı ve işleve sahip bir grup "statik" kod elde etmek için gereksinimleri eklemekle kalmayıp, olağanüstü insan mühendislerin programlama deneyimlerini öğrenmek için bir sinir ağı kullanmasıdır. Ancak mühendisin niyetlerini, kararlarını vb. Anlamak ve bunları kendi kodlama sürecinize uygulamak için.
Açıkçası, bu gerçekten birinci sınıf programcılar ve teknoloji şirketleri için bir nimettir. Her zaman bu son derece tekrarlayan ve sonsuz gereksinimlerle başa çıkmaları gerektiğinden ve bir kişinin etkin çalışma süresi ve enerjisi her zaman sınırlı olduğundan, makinelerin eklenmesi programcının iş yükünü ve yorgunluğunu doğrudan azaltacaktır.
Ancak bu iyimser olmanın zamanı değil Mevcut araştırma durumuna bakılırsa, "AI programcılarının" işe alınması için daha önümüzde uzun bir yol var.
Programcının "kurtuluş yolu" hala çok uzun
Geliştirme görevlerini birer birer tamamlamak kesinlikle sıkıcı. Fazla mesai ancak bitiremezseniz çalışabilirsiniz.Bu açıdan programcıların (ve kıdemli mühendislerin) hayatları bir tavuk çiftliğindeki tavuklardan temelde farklı değildir.Neyse, her gün N yumurta üretim hedefi tamamlanmalıdır.
Ne yazık ki, "yumurtlama" yalnızca tavuklar tarafından yapılabilir ve "programlama" şu anda yalnızca insanlar tarafından yapılabilir. Nedeni de çok basit: "AI programcıları" yalnızca tasarım ve araştırma aşamasında var.
Her şeyden önce, makinenin kod yazma yeteneği yeterli olmaktan uzaktır ve gerçek etki doğrulanmayı beklemektedir.
Kod aslında bir "fiil" dir, tamamlanması için güçlü bir genelleme yeteneği gerektiren bir tür "dinamik" süreci temsil eder. Mükemmel geliştiriciler genellikle yeni gereksinimler, yeni ağ ortamları, hata düzeltmeleri, en son operasyonel etkinlikler, şirketin stratejik niyetleri vb. Gibi sürekli değişen çeşitli faktörlere göre kod oluşturur. Bir dereceye kadar, bu aynı zamanda sıradan programcılar arasındaki bir ayrımdır. Programcılar ve muhteşemler arasında önemli bir işaret. Ve makinenin gelecek düzenleme içeriğini geçmiş kod sırasına göre dinamik olarak yargılamasına ve tahmin etmesine izin verin, mevcut performans pratik uygulamaları desteklemek için tamamen yetersizdir.
Ek olarak, performansa ulaşılsa bile, makine yalnızca nispeten basit görevleri, yani montaj hattındaki mekanik işleri tamamlayabilir. Daha karmaşık ve yenilikçi ürünler geliştirmek istiyorsanız, iyi programcılar ve yüksek yoğunluklu çalışma kaçınılmazdır.
Daha da önemlisi, makine geliştirmenin maliyeti düşük değildir. Örneğin, Google Brain'in bu çalışmasında, açık model çok fazla kaynak tüketir ve veri miktarı arttıkça maliyeti de katlanarak artar. Örneğin, 100 uzunluğundaki ekleme dizisi, gerçek veri kümesindeki diziden on kat daha küçüktür, ancak çalışma zamanında zaten bir büyüklük sırası vardır.
Başka bir deyişle, bir programcı işe alınarak yapılabiliyorsa, şirketler yapay zekayı kullanmak için neden daha fazla para ve daha yüksek risk harcamalı?
Belki bu konu hakkında düşünmek için henüz çok erken, ama gerçek zaten açık.Gelecekte, programcılar iş fırsatları elde etmek istiyorlar, 996'ya istekli olup olmadıkları artık karar verici bir faktör değil, insanlar makinelerden daha ucuz olduğu için.
Sonuç olarak, Google'ın programcılar gibi "yüksek hassasiyetli" çalışma türleri üzerinde bir etki başlattığı araştırma eyleminin ardında alışılmadık bir tat hissedebiliyor gibiyiz.
Anahtar 996'da değil: İnternet şirketlerine ne oldu?
Bu küresel "996'ya karşı çıkma" kargaşasının ardında, mesele "996" nın makul, makul veya yasal olup olmadığı değil, bir soruyla karşılaşıldığında olabilir İnternet şirketlerine ne oldu?
Basit bir tartışma yapalım.
Bilinen bir:
Uzun bir süre, programcıların yüksek iş yoğunluğu, "yüksek maaş + yüksek beklentiler + teknik idealler" tarafından müştereken ödendi;
Yüksek maaş, İnternet şirketlerinin yüksek değerlemesinden gelir;
İnternet listeleme ve finansman gibi iş modellerinin tamamlanmasıyla yüksek beklentiler (hisse senetleri, opsiyonlar, temettüler, idealler) gerçekleşir.
O halde, gerçek değerlemelerin mümkün olmadığı ve İnternet şirketlerinin normal değerleme alanına döndüğü büyük sermaye ortamında, programcıların emek "maaşları" nasıl ödenmelidir?
İnternet şirketlerinin son on yıldaki mucizevi büyümesi, böyle bir "bir gecede servet yaratma hayalini gerçekleştirme" hikayesi altında gerçekleştirildi. Genelde kârlı olmayanlar ve hatta para kazanmanın bir yolunu bulamayanlar, "küçük parayla güçlenmek" için büyük miktarda para alabilecekler. Sektör patlama yaşarken, üretkenliğin çekirdeğini de içeren programcılar, "mücadele kültürü" hakkında belirli bir sessizlik de sürdürdüler ve hatta bunun makul olduğunu zımnen kabul ediyorlar.
Ancak gerçek şu ki, İnternet'in endüstri zinciri ve iş kuralları büyük ölçüde değişti. İnternet şirketlerinin değerlemesi artık bir "kumar oyunu" değil, geleneksel varlıklar ile aynı seviyeye gelmeye başladı (verimlilik avantajı artık yok) ve hatta uzun vadeli balon (yüksek maaş ve düşük maliyet performansı) nedeniyle biraz daha pahalı görünüyor. Yeni hikaye bağlamında, "finansal özgürlüğün" hızlı bir şekilde halka arz / işletmelerin finansmanı ile gerçekleşmesi efsanesi sonsuza kadar uzaklaştı ve işçiler doğal olarak nakit ödemeyi vurgulayacaklar. Bu yüzden "996 mekanizması" tartışması her zaman "fazla mesai ücreti olup olmadığı" etrafında döner.
Bazı netizenler alay etti, "996'nın maaşı% 10 RMB ve% 90 nimetten oluşuyor." Buna eskiden "Silikon Vadisi Rüyası" deniyordu ama şimdi biraz komik görünüyor.
Zaman değişti Bir yandan, geleneksel İnternet şirketlerinin "trafikle para kazanma" büyüme modeli artık devam edemez ve sermaye oyunu yolun sonuna geldi (esas olarak parasızlık). İnternet şirketleri hayatta kalmak istiyorsa, artık ucuz fiyatlara güvenemezler (çünkü sübvansiyonları karşılayamazlar), bunun yerine yeniliğe, sağlıklı bir kar modeline ve düşük işgücü fiyatlarının maliyet avantajına güvenirler.
Ancak, programcıların artık değerini olabildiğince "sıkıştıran" bir işletme, bir çalışanın çalışma ortamını düşünmek ve optimize etmek için yeterli zamanı olamaz, gerçekten yenilikçi ürünler üretebilir mi? Cevap apaçık hayır.
Öte yandan, hem çalışanlar hem de hükümet, teknoloji şirketlerini "verimlilik için sıkma" fikrini ortadan kaldırmaya "zorluyor". Yeni nesil çalışanlar, katır ve at gibi yüksek yoğunluklu işlere katlanmak yerine, açık ve özgürce çalışabilmek istiyorlar, bunun karşılığında yüksek maaş almaya değmez. Pek çok hükümet de müdahale etmeye başladı.İngiltere, teknoloji şirketlerinin "özdenetim" dönemini kademeli olarak sona erdirmek ve yüksek teknoloji çalışanlarının haklarını ve çıkarlarını korumak için yeni bir düzenleyici kurum kurmayı planlıyor.
"İşçilik maliyeti alanı" her geçen gün azalıyor ve fikri makinede görmek çok mantıklı ve mutlu.
Programcıların kariyer geleceği nedir?
Elbette, bazı "Stockholm" programcıları bundan dolayı gergin hissedebilirler. Sonuçta, insanlarla karşılaştırıldığında makineler sabır ve üretkenlik açısından çok daha iyidir. 996'dan bahsetmiyorum bile, elektrik faturasını ödemeye istekli olduğunuz sürece, bu 007 (00: 00-0: 00, haftanın yedi günü) modunda kullanılabilen bir "programlama canavarı" dır!
Önce paniğe kapılmayın, gelecekte "996" şansının bile yok olacağından endişelenmeyin. Çoğu programcı için, AI'nın tanıtımı için daha gerçekçi senaryo şöyle görünebilir:
Öncelikle çoğu mekanik iş makine yardımı ile daha verimli bir şekilde tamamlanacaktır. İnternet şirketlerinin gittikçe daha fazla işletme etkinliği yoluyla gelir elde etmesi gerekiyor, programcıların görevleri giderek daha kolay hale gelecek ve AI, temel kaynak kodu geliştirmeyi daha verimli bir şekilde tamamlayabilir, mekanik işçiliğin bu kısmını değiştirebilir ve geliştiricilerin işini kolaylaştırabilir. basınç.
Aynı zamanda, yazılım mühendisinin pozisyonunun odağı yaratıcılığa ve ilgiye kaymaya başladı. Geçmişteki endüstriyel genişleticilerde, pek çok insan yalnızca yüksek maaş ve aura için iş olmayı seçti, birkaç aylık eğitimden sonra istihdam edilebilirlerdi, ancak teknoloji ve ürün inovasyonuyla ilgilenmiyorlardı. Gelecekte, kısa süreli eğitim sonrası kullanılabilecek bu tür düşük vasıflı programcı pozisyonları yerini makinelere bırakacak, yüksek vasıflı ve yaratıcı mühendislerin değeri görülmemiş bir şekilde artacak ve doğal olarak her gün bilgisayar başında oturmaya gerek kalmayacak. Saatler.
Böylelikle programcı mesleğinin kendi "metabolizması" da yavaşlayacak ve meslek hayatı uzayacaktır.
Uzun bir süredir, hızlı teknolojik güncellemeler ve yüksek yoğunluklu iş baskısı, İnternet şirketlerini genç geliştiricileri işe almaya daha istekli hale getirdi. Ancak kariyerleri yakında bir darboğaza ulaşacak ve geliştirme hızı yavaşlamaya başlayacak (pratik deneyim de artıyor olsa da), ancak mekanik iş yalnızca artacağı için, yerini daha genç işçiler alacak ve sonra Şirket "optimize edildi".
Tüm savurgan ve fiziksel işler makineye bırakılırsa, açıkça programcıların değeri artık kod üretmek için "üretim aracı" değildir ve değerlendirme standardı, artık KPI'nin aslına uygun ve etkili bir şekilde tamamlanıp tamamlanmadığıdır. "Özgür irade" ve yaratıcı düşüncenin somutlaşmış halidir.
Bu perspektiften bakıldığında, AI yaratıcı olmayan iş engellerini ortadan kaldırıyor.Zaten tükenmiş programcı grubu için, teknolojinin beklentisi, teknoloji tarafından ortadan kaldırılma korkusundan çok daha büyük olmalıdır. Çünkü ancak bu şekilde havucun kaderinden kaçıp "katır" sopası yaparak işin ve yaşamın neşesini ve değerini kovalayabiliriz.
Eski moda bir tabirle, ister iş ister yaşam olsun, medeniyete zaman vermek yerine medeniyete zaman verelim.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
