Coding, Prompting oder Programmierung mit natürlicher Sprache?

Die Bedeutung von Sprachkenntnissen in der KI-Ära 🗣️💻

Andrej Karpathy, einer der Helden des Deep Learning und derzeit bei OpenAI tätig, bemerkte: “Die heißeste Programmiersprache ist Englisch.” Während ich das Gefühl schätze, möchte ich nicht, dass die Einfachheit, Computer auf Englisch zu instruieren, jemanden davon abhält, das Programmieren zu lernen. Jemand, der mehrsprachig ist - der vielleicht Englisch als Muttersprache spricht und Python als Zweitsprache beherrscht - kann viel mehr erreichen als jemand, der nur weiß, wie man ein großes Sprachmodell (LLM) anfordert.

Es ist immer häufiger möglich, einem Computer auf Englisch (oder in der menschlichen Sprache, in der man am fließendsten ist) mitzuteilen, was man möchte, und er wird es gut genug verstehen, um Ihnen das Gewünschte zu liefern. Bereits vor LLMs konnten Siri und Alexa auf grundlegende Befehle reagieren, und der Raum für englische Anweisungen, denen Computer folgen können, erweitert sich rasant. Aber das Programmieren ist noch immer immens wertvoll. Wenn überhaupt, ist mit dem Aufkommen von LLMs der Wert des Programmierens gestiegen. Lassen Sie mich erklären, warum.

Die Kombination aus Coding und Anweisungen eröffnet neue Möglichkeiten 🔍🌐

Heutzutage hat fast jeder Daten: große Unternehmen, kleine Unternehmen und sogar Schüler, die biologische Experimente durchführen. Daher ist die Fähigkeit, ein benutzerdefiniertes KI-System mit eigenen Daten zu erstellen, wertvoll. Und während das Anfordern eines LLMs Antworten auf eine Vielzahl von Fragen liefern kann und alles von Aufsätzen bis hin zu Gedichten generieren kann, ist die Menge an Dingen, die Sie mit Codierung plus Anweisungen tun können, für jetzt und die nahe Zukunft erheblich größer.

Nehmen wir an, ich möchte eine Zusammenfassung jedes Schreibens, das ich je in The Batch veröffentlicht habe. Ich könnte jedes Mal einen Brief in ein LLM wie ChatGPT kopieren und einfügen und um eine Zusammenfassung bitten, aber es wäre viel effizienter für mich, ein einfaches Stück Code zu schreiben, das über alle Briefe in einer Datenbank iteriert und ein LLM auffordert, Zusammenfassungen zu erstellen.

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In Zukunft hoffe ich, dass Personaler in der Lage sein werden, ein paar Zeilen Code zu schreiben, um Kandidatenbewertungen zusammenzufassen, Spracherkennung in Gesprächen mit Referenzen durchzuführen oder die erforderlichen benutzerdefinierten Schritte im Recruiting-Workflow auszuführen. Ich hoffe, dass Lehrer in der Lage sein werden, ein LLM zu Fragen zu generieren, die zu ihrem Unterrichtsplan passen, und so weiter. Für viele Tätigkeiten ist das Kombinieren von Codierung und Anweisungen leistungsstärker als nur die Anweisungen über eine Web-Benutzeroberfläche.

Darüber hinaus ist Englisch mehrdeutig. Das trägt dazu bei, dass die Ausgabe eines LLMs als Reaktion auf eine Anweisung nicht vollständig vorhersehbar ist. Im Gegensatz dazu sind die meisten Programmiersprachen eindeutig, sodass beim Ausführen eines Codeausschnitts jedes Mal zuverlässig (mit vernünftiger Genauigkeit) das gleiche Ergebnis zurückgegeben wird. Bei wichtigen Anwendungen, bei denen Zuverlässigkeit wichtig ist - zum Beispiel die Entscheidung, wann ein teures Flugticket aufgrund von Echtzeitpreisen gekauft werden soll oder die Einladung einer Party an alle Mitarbeiter Ihres Unternehmens - ist es sicherer, Code zur Durchführung des finalen Schritts einzusetzen, selbst wenn ein LLM in die Recherche von Reisezielen oder in die Erstellung der Einladung involviert war.

Das Potenzial des Coding in der LLM-Ära nutzen 💡💻

Ich glaube, wir treten in eine Ära ein, in der jeder vom Erlernen des Programmierens profitieren kann. LLMs haben es wertvoller gemacht als je zuvor. Das Schreiben von Code, der ein LLM aufruft, hat es einfacher gemacht, intelligente Anwendungen zu erstellen, als es vor der weit verbreiteten Verfügbarkeit von LLM APIs der Fall war.

Die Fähigkeit, KI-Modelle zu nutzen, um auf große Mengen an Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, ist von unschätzbarem Wert für Unternehmen. Indem sie ihre Mitarbeiter in die Welt des Programmierens einführen und sie ermutigen, ihre Kenntnisse zu erweitern, können Unternehmen das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen. So können sie ihre Arbeitsabläufe optimieren, die Effizienz steigern und wettbewerbsfähig bleiben.

Es ist wichtig, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter in diesem Prozess mitnehmen. Schulungen und Weiterbildungsangebote können helfen, die notwendigen Kompetenzen aufzubauen und die Angst vor Technologie zu verringern. Indem Unternehmen eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des Lernens fördern, können sie sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter die Chancen erkennen, die Generative KI bietet, und ihre Fähigkeiten entsprechend entwickeln.

Die Kombination aus intelligenten Tools und menschlicher Expertise wird die Zukunft der Arbeit prägen. Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Mitarbeiter in den Einsatz von Gen KI einzubeziehen, können nicht nur erfolgreich sein, sondern auch Wettbewerbern einen Schritt voraus sein.