Penjelasan terperinci seorang pengaturcara tentang mengapa mereka tidak akan menggunakan alat pengekodan AI telah mencetuskan perdebatan sengit dalam komuniti teknologi. Pembangun tersebut menggariskan pelbagai kebimbangan daripada pemindahan buruh hingga kesan alam sekitar, mencabar dorongan meluas untuk penggunaan AI dalam pembangunan perisian.
Pemindahan Buruh dan Kesan Ekonomi
Hujah teras berpusat pada alat AI yang menggantikan pekerja manusia tanpa perlindungan sosial yang mencukupi. Penulis membuat perbandingan dengan pergerakan sejarah Luddite, menjelaskan bahawa penunjuk perasaan asal bukan menentang teknologi itu sendiri, tetapi menentang bagaimana mesin baru menumpukan kekayaan di kalangan pemilik modal sambil memindahkan pekerja mahir. Alat AI hari ini mengikuti corak yang sama, berpotensi menggantikan pekerja pengetahuan sambil mengarahkan keuntungan kepada gergasi teknologi dan bukannya menyokong pekerja yang dipindahkan.
Perbincangan komuniti mendedahkan perspektif bercampur mengenai kebimbangan buruh ini. Sesetengah pembangun bimbang tentang keselamatan pekerjaan, manakala yang lain berhujah bahawa AI mewujudkan peranan baru seperti kejuruteraan gesaan. Walau bagaimanapun, pengkritik mempersoalkan sama ada jawatan baru ini benar-benar mengimbangi pekerjaan pengaturcaraan tradisional yang diautomasikan.
Dakwaan Produktiviti yang Dipersoalkan
Walaupun terdapat janji pemasaran, bukti untuk faedah produktiviti AI masih tidak jelas. Penulis menunjukkan kepada kajian yang menunjukkan hasil yang bercanggah - sementara sesetengah penyelidikan yang dibiayai Microsoft mencadangkan keuntungan produktiviti, kajian bebas menunjukkan kod yang dijana AI mungkin meningkatkan kadar ralat sehingga 41%. Ini mewujudkan kitaran bermasalah di mana AI menghasilkan lebih banyak pepijat, tetapi semakan kod manusia - yang sudah terbukti tidak berkesan dalam menangkap ralat - menjadi kaedah kawalan kualiti utama.
Tumpuan pada kuantiti output kod dan bukannya kualiti amat membimbangkan ramai pembangun. Kiraan baris sebagai ukuran produktiviti sebahagian besarnya telah ditinggalkan bertahun-tahun yang lalu, namun alat AI nampaknya membawa kembali metrik yang cacat ini ke dalam keutamaan.
Kesan Kualiti Kod AI:
- Kajian bebas menunjukkan kod yang dijana AI mungkin meningkatkan kadar ralat sehingga 41%
- Penyelidikan yang dibiayai Microsoft mencadangkan peningkatan produktiviti, tetapi metodologi dipersoalkan kerana berat sebelah
- Keberkesanan semakan kod menurun apabila menyemak sejumlah besar kod yang dijana AI
Kos Alam Sekitar dan Sumber
Latihan dan operasi model AI menggunakan jumlah tenaga dan sumber air yang besar. Pusat data yang menyokong alat ini memerlukan berbilion liter air tawar untuk penyejukan, selalunya di kawasan yang mengalami tekanan air. Permintaan tenaga telah membawa kepada peningkatan pergantungan pada loji kuasa bahan api fosil, menjejaskan matlamat iklim sambil memberikan syarikat teknologi akses keutamaan kepada elektrik semasa bencana alam.
Semua faktor ini mewujudkan tekanan pada alam sekitar, dan mempunyai kesan yang semakin meningkat terhadap manusia, haiwan, alam sekitar, dan matlamat iklim kita.
Penggunaan Sumber Alam Sekitar:
- Pusat data AI memerlukan berbilion liter air tawar untuk penyejukan
- Sering dibina di kawasan yang mengalami tekanan air, meneruskan operasi semasa kemarau
- Peningkatan permintaan tenaga yang membawa kepada lebih banyak pembinaan loji janakuasa bahan api fosil
- Syarikat teknologi menerima akses keutamaan elektrik semasa bencana alam
Batasan Teknikal dan Kebimbangan Etika
Artikel ini menyerlahkan kekangan teknikal asas yang mungkin mengehadkan peningkatan masa depan AI. Menambah lebih banyak parameter kepada model tidak lagi menghasilkan keuntungan berkadar, dan teknologi nampaknya menghampiri had fizikal. Selain itu, syarikat AI telah membina sistem mereka dengan mengikis kandungan berhak cipta tanpa kebenaran, pada dasarnya menggunakan kerja pengaturcara lain tanpa pampasan atau atribusi.
Ahli komuniti menyatakan bahawa alat AI sering berhalusinasi maklumat, membuat-buat sumber dan menghasilkan keputusan yang tidak boleh dipercayai untuk tugas penyelidikan. Ketidakbolehpercayaan ini menjadi amat bermasalah apabila pengguna tidak mempunyai kepakaran untuk mengesahkan kandungan yang dijana.
Had Teknikal:
- Menambah lebih banyak parameter kepada model tidak lagi menghasilkan penambahbaikan yang berkadar
- Tetingkap konteks mempunyai had praktikal sebelum keputusan menjadi tidak koheren
- Kekangan fizikal pada penskalaan cip dan penggunaan kuasa
- Model yang dilatih dengan mengikis kandungan berhak cipta tanpa kebenaran atau pampasan
Perdebatan Kraf Berbanding Automasi
Perbincangan menarik muncul mengenai sama ada pengaturcaraan mungkin membangunkan pasaran artisan yang serupa dengan barangan buatan tangan. Sesetengah ahli komuniti mencadangkan bahawa walaupun AI boleh menghasilkan sejumlah besar kod dengan cepat, mungkin sentiasa ada permintaan untuk perisian berkualiti tinggi yang dibuat dengan teliti yang dibangunkan oleh pakar manusia yang memahami konteks dan keperluan penuh.
Yang lain berhujah bahawa perisian berbeza daripada barangan fizikal kerana pengguna mengambil berat tentang fungsi, bukan kemahiran tukang kod asas. Perbezaan asas ini mungkin menghalang kemunculan pasaran premium untuk perisian yang ditulis manusia.
Perdebatan ini mencerminkan persoalan yang lebih luas tentang nilai kepakaran manusia dalam dunia yang semakin automatik. Walaupun alat AI terus maju, kebimbangan tentang kualiti, kesan alam sekitar, dan keadilan ekonomi mencadangkan bahawa penggunaan teknologi mungkin tidak semudah yang didakwa oleh penyokong.
Rujukan: Why I Won't Use AI