AI… Как-то быстро он ворвался в нашу жизнь. Слишком быстро. Лично в мою жизнь он вошел совсем недавно, когда я попробовал отдать ему на откуп написание простеньких скриптов. У него отлично получалось. Дальше — больше, я начал скармливать ему более сложные задачи, потом еще более сложные. Тут он уже начал запинаться и креативить. Местами с его креативом приходилось долго бороться, переписывая запросы и объясняя ему логику, которую я нарисовал у себя в голове. И что в итоге?..
А в итоге, я понял одну простую вещь — любой AI это супер-современная поисковая система. Она отлично ищет информацию, но попроси его сделать что-то что еще никто не делал — ступор.
Недавно коллега поделился мыслью что неплохо было бы написать небольшое приложение, которое анализирует конфигурации манифестов Kubernetes. Не буду рассказывать что оно такое, просто технические конфигурации. Мы попробовали «скормить» AI готовые конфигурации, с заданием представить себя Kubernetes экспертом, и найти в конфигурациях все недочеты, несоответствия, проблемы с безопасностью и прочее. И посыпалось… AI начал креативить и рассказывать как у нас все плохо, насыпая очень обощенных рекомендаций, которые по сути, были абсолютно бесполезными. То есть я, как эксперт, написал бы «чек-лист» для проверки манифестов, быстрее и качественее. Я задумался что же пошло не так?
И я понял что тут нужно использовать собственный опыт в первую очередь, и уже потом использовать AI с его креативом. Для начала, я представил, что кто-то попросил меня проанализировать незнакомый мне Kubernetes со всей его конфигурацией. Что бы я делал? Начал вырисовываться план аудита. Дальше я понял, что немалая часть этого плана может быть проверена самой программой, без всякого AI. А потом все эти находки могут быть собраны в качественно построенный запрос, и отправлены в AI с просьбой проанализировать не в общем, а конкретные обнаруженные проблемы. Мы можем не просто отправить конфигурацию, а предварительно ее проанализировать, собрать статистику, метрики, логи, построить качественный запрос и уже потом отдать все это AI. И у меня начало получаться. Весьма неплохо получаться. AI начал давать рекомендации строго по делу (ну да, пришлось еще настройки подкрутить, но то уже мелочи).
Так вот к чему я? Все эти чаты GPT, Deepseek, Sonet, Amazon Nova и прочие, это просто новый уровень поиска. Я помню как когда-то давно, когда не было Google, как сложно было что-то искать на какой-нибудь Altavista, которя в то время, была самой мощной поисковой системой. Altavista была тупым каталогом. Найти там что-то было настолько же сложно, как найти нужную литературу в библиотеке, если ты не знаешь точного названия книги. Нужно было наугад перелопатить кучу сайтов, пока не попадалось что-то необходимое. И тут появился Google с его алгоритамами мета-поиска. И Google перевернул цифровой мир. Искать стало на порядок проще и быстрее. Даже в разговоре появилось словечко «загугли», вместо «поищи в Интернет». Так вот весь этот LLM (Large Language Model) это просто очередной «виток» развития мета-поиска. Да, его научили многому. Но все-равно это поиск. До реального интеллекта еще очень далеко, на мой взгляд. Пока любой AI напоминает ребенка, с неограниченным доступом к информации. Он может находить, но не может качественно использовать найденное сам, чтобы улучшить результат. Возможно, дальнейшее развитие к чему-то и приведет. А пока… Пока он отлично справляется с рутиной. И это прекрасно. Главное не переставать использовать собственный мозг и опыт, в надежде что AI сможет все придумать за тебя. AI отличный помощник. И к счастью, пока что очень несамостоятельный. И это прекрасно, потому что нас ему пока не заменить.
Оставить комментарий