Indholdsfortegnelse
Nøgle takeaways
- Nvidias administrerende direktør hævder, at AI vil erstatte menneskelig programmering, så der er ingen grund til at lære det længere.
- AI er dog ikke altid perfekt; menneskeligt tilsyn er afgørende for at forfine og forbedre kodekvaliteten.
- Desuden tilbyder programmører problemløsningsevner og tilpasningsevne, som AI mangler, mens færdigheder til at imødekomme brugerfeedback og teknologiske tendenser overtrumfer AI-effektivitet.
Nvidias administrerende direktør har udtalt, at vi ikke bør undervise børn i programmering, fordi AI vil gøre alt det tunge løft for dem. Selvom det er rigtigt, at AI kan være en koders bedste ven, bør folk stadig lære at programmere, uanset hvor meget AI-genereret kode de ender med at bruge – af mere end én grund.
Hvad sagde Nvidias administrerende direktør om kunstig intelligens og programmering?
På verdensregeringens topmøde i 2024 i Dubai udtalte Nvidia CEO Jensen Huang, at han mente, at det ikke nytter noget at lære folk at kode, fordi programmering alt sammen vil blive udført af AI i den nærmeste fremtid:
Det er vores opgave at skabe computerteknologi, så ingen skal programmere. Og at programmeringssproget er menneskeligt. Alle i verden er nu programmører. Dette er miraklet med kunstig intelligens.
Mens AI kan generere fungerende kodeblokke, er der argumenter for, at folk ikke behøver at lære det grundlæggende i programmering, hvis de vil oprette programmer.
Hvor god er AI til programmering?
Inden vi kan skille Jensens udtalelse fra hinanden, skal vi se på, hvad der fik ham til at sige dette i første omgang.
AI-modeller på internettet kan hjælpe dig med programmering. Generelle modeller som ChatGPT kan gøre dette, men du kan bruge en speciel model som CodeGPT dedikeret til at håndtere programmeringsforespørgsler.
Denis Kuria/MakeUseOf
Generelt gør disse AI-modeller et godt stykke arbejde med at omdanne prompter til kode. Dens vigtigste forte, som Jensen hentyder til ovenfor, er, at du ikke behøver at kunne programmering for at generere kode med en AI. Bare fortæl det, hvad du vil have på engelsk, copy-paste resultaterne, og du vil (ideelt set) have fejlfri kode, der gør, hvad du bad om.
Hvorfor Nvidia er forkert på ikke at undervise børn i programmering
Gorodenkoff/Shutterstock
Huang kom med en fremragende pointe, og hans udtalelse er funderet i reelle beviser. Der er dog masser af grunde til at fortsætte med at lære folk at kode.
1. AI-kode kræver stadig viden for at kontrollere for fejl
AI-kode kan ofte køre uden at generere en fejl, men den er ikke perfekt. At lære at kode giver dig den viden, der kræves til at forfine og finpudse den kode, AI producerer. Som vi angiver i vores ovenstående dækning af CodeGPT:
Altså: CodeGPT kan skrive kode, men du skal være forsigtig, fordi det ikke altid giver dig det bedste output. Det, du får, kan være udsat for fejl og følger muligvis ikke de bedste fremgangsmåder. Når du bruger CodeGPT eller ethvert andet AI-drevet værktøj til at skrive kode, så stræb efter at forstå, hvad koden gør først. Du skal ikke bare kopiere og indsætte.
Det er ikke kun et tilfælde af fejl; Det handler også om at gøre koden læsbar for mennesker og sikre, at den følger grundlæggende programmeringsprincipper, som enhver programmør bør kende. Hvis du blindt tilføjer AI-genereret kode, risikerer du at skabe et stort rod af kode, der er svært at udrede eller endnu værre, sårbarheder i din software, dit websted eller andet.
2. Programmører kan anvende erfaring til at løse problemer bedre end AI
Programmører forsøger i sidste ende at løse et problem. Uanset om de laver en app til sig selv eller en klient, skal de finde den bedste måde at gøre et koncept til virkelighed ved hjælp af kode.
Efterhånden som programmører får erfaring med at lave apps, kan de bedre overskue, hvordan et projekt går fra en tegning på papir til et fungerende program. AI-chatbots har ikke det samme niveau af træning, som kan lære af tidligere projekter og anvende det, de har lært, til at gøre et bedre stykke arbejde i fremtiden.
3. Programmører kan bedre forbedre kode for at imødekomme brugerkrav
Hvis du laver et program for en anden, er der en god chance for, at de får feedback. Det er en naturlig del af frem-og-tilbage-processen, der sikrer, at kunden får det produkt, de ønsker.
Hvis et menneske kodede appen, kan de selv implementere enhver feedback og sende en anden version over og fortsætte denne tendens, indtil den er, som kunden ønsker. Men hvis nogen sidder fast med AI-genereret kode, er det bedste de kan gøre at bede AI’en om at lave justeringerne og håbe på, at den kunstige intelligens behandler deres anmodning korrekt (og igen, uden at introducere fejl, omskriver allerede nyttige dele af koden , indførelse af sårbarheder osv.).
4. Programmører kan tilpasse sig skiftende tekniske tendenser hurtigere end AI
AI-modeller henter deres viden fra allerede eksisterende data. Det gør dem rigtig gode til at genskabe ting fra ting, der allerede er på internettet, men ikke så gode til at forstå de nyeste teknologier og trends.
Programmører kan altid holde sig ajour med den seneste udvikling på deres valgte sprog og implementere dem i deres kode. De forstår også, hvilke sprog der fungerer bedst med hvilke opgaver og kan ændre det sprog, der bruges, når man falder i unåde.
5. Programmører kan reagere på presserende patch-anmodninger hurtigere end AI
Endelig, hvis noget går galt med koden, kræver det, at nogen med programmeringskendskab kan rette det. I tilfælde af en nul-dages udnyttelse er tid af essensen; problemet skal identificeres og udbedres så hurtigt som menneskeligt muligt.
Det er lige meget om koden er menneskelig eller AI-skrevet; begge er modtagelige for fejl. En person, der forstår kode, vil dog have lettere ved at lokalisere og forstå problemet. En person, der ikke ved, hvordan kode fungerer, ved ikke engang, hvad de skal bede en AI om at gøre.
Jensen Huangs udtalelse var ikke forkert. AI tillader folk, der aldrig har programmeret før, at generere og bruge kode. Men hvis nogen ønsker at skabe noget for sig selv eller en anden, har de brug for grundlæggende programmeringsviden for at sikre, at alt kører glat og effektivt.