Магазин DApp | Центр Web3 для подій та ігор

Актуальні теми

宝玉

Prompt Engineer, присвячений вивченню та поширенню знань про штучний інтелект, програмну інженерію та інженерне управління.

Дослідження MIT NANDA показало, що лише 5% організацій успішно впроваджують інструменти штучного інтелекту у виробництво у великих масштабах Американські компанії інвестували від $35 млрд до $40 млрд у проєкти генеративного штучного інтелекту, але поки що вони майже нічого не втратили. Згідно зі звітом проекту NANDA (Network AI Agents and Decentralized AI) Массачусетського технологічного інституту, 95% корпоративних організацій не отримують нульової віддачі від своїх інвестицій у штучний інтелект. Лише 5% організацій успішно інтегрують інструменти штучного інтелекту у виробництво у великих масштабах. Звіт ґрунтується на структурованих інтерв'ю з 52 бізнес-лідерами, аналізі понад 300 публічних проєктів та оголошень у сфері штучного інтелекту, а також опитуванні 153 бізнес-професіоналів. Автори звіту – Адітья Чаллапаллі, Кріс Піз, Рамеш Раскар і Прад'юмна Чарі – пояснюють цей «розрив між генеративним ШІ» нездатністю систем штучного інтелекту зберігати дані, адаптуватися до навколишнього середовища та здатністю безперервно навчатися, а не відсутністю інфраструктури, навчальних ресурсів чи таланту. > «розрив між генеративним штучним інтелектом» найбільш очевидний у темпах розгортання: лише 5% користувацьких корпоративних інструментів штучного інтелекту потрапляють у виробництво. «Розрив між генеративним штучним інтелектом найбільш очевидний у темпах розгортання, коли лише 5% користувацьких корпоративних інструментів штучного інтелекту потрапляють у виробництво», — йдеться у звіті. «Чат-боти успішні, тому що з ними легко експериментувати та вони гнучкі, але вони зазнають невдачі в критичних робочих процесах через брак пам'яті та налаштувань». Як сказав анонімний CIO в інтерв'ю автору: «Цього року ми подивилися десятки демо-версій. Напевно, тільки один або два дійсно корисні. Решта – це або «оболонкові» продукти, або науково-експериментальні проекти. ” Висновки авторів збігаються з результатами інших нещодавніх досліджень, які свідчать про те, що довіра керівництва бізнесу до проєктів зі штучним інтелектом знижується. У звіті NANDA згадується, що невеликий відсоток компаній виявив корисність генеративного штучного інтелекту і що ця технологія має значний вплив на два з дев'яти промислових секторів – технології, медіа та телекомунікації. Для решти секторів — професійних послуг, охорони здоров'я та фармацевтики, споживчої та роздрібної торгівлі, фінансових послуг, передової промисловості, а також енергетики та матеріалів — генеративний штучний інтелект був неактуальним. У звіті цитуються слова анонімного операційного директора виробничої компанії середнього рівня: «У LinkedIn вирує галас про те, що все змінилося, але в нашій реальній діяльності нічого принципово не змінилося. Деякі договори ми обробляємо швидше, але на цьому все. ” Одна річ, яка дійсно змінюється, – це ландшафт зайнятості, принаймні в постраждалих галузях. У технологічному та медіа-секторах «понад 80% керівників очікують скоротити найм протягом 24 місяців», зазначається у звіті. ” На думку авторів, звільнення, спричинені генеративним штучним інтелектом, насамперед відбуваються в непрофільних бізнес-видах діяльності, які часто передаються на аутсорсинг, таких як підтримка клієнтів, адміністративна обробка та стандартизовані завдання розробки. «Ці посади продемонстрували вразливість через їхній статус аутсорсингу та стандартизацію процесів до впровадження штучного інтелекту», — йдеться у звіті, зазначаючи, що це торкнулося від 5% до 20% посад підтримки та адміністративної обробки в постраждалих галузях. За даними The Register, нещодавні звільнення Oracle відображають її зусилля збалансувати капітальні витрати на штучний інтелект, які стали важким тягарем на шиї американських технологічних гігантів. Співробітники IBM вважають, що штучний інтелект використовувався як привід для перенесення робочих місць за кордон. Незалежно від суспільного обґрунтування та реальної мотивації звільнень, генеративний штучний інтелект справді має вплив на технологічну, медіа- та телекомунікаційну галузі, які також є сферами, де він найбільш широко використовується. Хоча близько 50% бюджетів на штучний інтелект виділяється на маркетинг і продажі, автори звіту припускають, що корпоративні інвестиції повинні спрямовуватися в діяльність, яка генерує значущі бізнес-результати. Це включає кваліфікацію лідів та утримання клієнтів на фронтенді, а також аутсорсинг бізнес-процесів на даутсорсингу, витрати агентства та перевірку ризиків фінансових послуг на серверній частині. Аналізуючи успіх генеративного ШІ в деяких компаніях, у звіті вказується, що інструменти загального призначення, такі як ChatGPT від OpenAI, перевершують кастомізовані інструменти корпоративного рівня, навіть якщо вони використовують ту саму модель штучного інтелекту, що лежить в основі цих корпоративних інструментів. У звіті стверджується, що співробітники, як правило, краще знайомі з інтерфейсом ChatGPT і тому більше його використовують – результат ініційованого співробітниками «тіньового IT». У звіті наводиться інтерв'ю з корпоративним юристом, яка описала своє невдоволення професійним інструментом для аналізу контрактів, який коштував 50 000 доларів у її середній юридичній фірмі. «Інструменти штучного інтелекту, які ми придбали, надавали дуже жорсткі резюме з обмеженими можливостями налаштування», — сказав юрист дослідникам. «За допомогою ChatGPT я можу керувати розмовою, повторюючи, доки не отримаю саме те, що мені потрібно. Принципова різниця в якості очевидна, і ChatGPT стабільно показує кращі результати, навіть незважаючи на те, що наші постачальники стверджують, що використовують одну й ту ж базову технологію. ” Автори стверджують, що компанії, які успішно перетинають «розрив між генеративним штучним інтелектом», більше схожі на клієнтів з аутсорсингу бізнес-процесів, ніж на клієнтів програмного забезпечення як послуги (SaaS) при закупівлі ШІ. «Вони вимагають глибокої кастомізації, стимулюють впровадження з передової та змушують постачальників відповідати за бізнес-показники», – підсумовується у звіті. «Найуспішніші покупці розуміють, що для перетину цього розриву потрібні партнерські відносини, а не просто купівля товарів». ®

Друг запитав мене, чи є у мене хороший спосіб згенерувати код для Figma, і його поточний підхід полягає в тому, щоб експортувати HTML-код з Figma, а потім дозволити GitHub Copilot переписати експортований код відповідно до формату компонентів у кодовій базі. Він вважав клопітким копіювати та вставляти код і писати купу підказок для Copilot, щоб він переписав. Я не дуже добре знайомий з Figma, тому запропонував йому спробувати зробити скріншот результатів Figma безпосередньо або експортувати PNG, а потім відправити скріншот Copilot, щоб Copilot міг згенерувати код інтерфейсу на основі скріншота за один крок. Він розповів, що отримані таким чином стилі не такі точні, як ті, що експортовані з Figma, адже у Figma точні кольори та розміри, тоді як згенеровані штучним інтелектом не такі точні. Я запропонував йому розглянути можливість об'єднання цих двох, експорту коду та генерації скріншотів одночасно, а потім надсилання скріншотів, коду експорту Figma та описів компонентів до AI (розділених тегами XML у підказці), щоб можна було збалансувати генерацію інтерфейсу та точність стилю. Довідкові підказки такі: [Скріншот UI дизайну] <Figma导出代码>. [Код Figma ......] </Figma导出代码>. <UI组件说明>. [Опис компонента React UI......] </UI组件说明>. Вище наведено схему дизайну інтерфейсу користувача та відповідний код Figma, будь ласка, зверніться до опису компонента інтерфейсу користувача та відновіть код інтерфейсу за допомогою компонента інтерфейсу користувача, який я надав.

Штучний інтелект поступово витісняє аутсорсингових та офшорних працівників Згідно зі звітом «Стан штучного інтелекту в бізнесі 2025», опублікованим Массачусетським технологічним інститутом (MIT), штучний інтелект поки що не займе вашу роботу. Навпаки, штучний інтелект наразі в першу чергу замінює ту робочу силу, яку використовують на аутсорсингу та в офшорах. Чому варто подивитися: У той час як американські працівники відчувають тиск жорсткого ринку праці та стурбовані хвилею звільнень «білих комірців», результати MIT свідчать про те, що вплив штучного інтелекту в даний час в основному відбувається далі, хоча і з набагато більшими довгостроковими ризиками. Що кажуть: Адітья Чаллапаллі, керівник групи «Connected AI» у MIT Media Lab, сказав Axios: «Наразі здається, немає жодних звільнень. …… Найбільше постраждали ті, які мають низький пріоритет або були передані на аутсорсинг. ” • У звіті наголошується, що компанії виявляють, що реальні вигоди походять від «альтернативного аутсорсингу бізнес-процесів (BPO) та зовнішніх агентств, а не від скорочення внутрішнього персоналу». Якщо подивитися на загальну картину: в той час як 3% робочих місць можуть бути замінені штучним інтелектом в короткостроковій перспективі, це число може бути ближче до 27% в довгостроковій перспективі, сказав Чаллапаллі. • Галузі, які вважаються першими послідовниками штучного інтелекту, першими відчувають безпосередній вплив на робочу силу. • Понад 80% опитаних керівників як у технологічній, так і в медіа-галузях очікують скорочення найму протягом наступних двох років. Ці дві галузі також є єдиними галузями, які явно демонструють ознаки ураження штучним інтелектом. • Незважаючи на це, більшість опитаних компаній наразі просто використовують штучний інтелект для заповнення вакансій співробітників, а не замінюють їх безпосередньо. Дані свідчать: наразі компанії не звільняють співробітників, а просто скасовують контракти, пов'язані з аутсорсинговою працею, і ця стратегія виправдовує себе фінансово. • Автоматизація бек-офісу також призвела до більш високої рентабельності інвестицій: компанії, які вивчали дослідники Массачусетського технологічного інституту, скоротили витрати на аутсорсинг бізнес-процесів (BPO) на $2 млн до $10 млн. • Одна з досліджуваних компаній заощаджувала 8 мільйонів доларів щорічно, витрачаючи 8 000 доларів на інструмент штучного інтелекту. Echoes: Підраховано, що 50% бюджетів на штучний інтелект йде на продажі та маркетинг. • Це може свідчити про те, що в той час як інструменти бек-офісу економлять більше грошей, інструменти фронт-офісу отримують більше інвестицій. • Це також може бути пов'язано з тим, що важче виміряти результати фронт-офісу на основі штучного інтелекту. (Наприклад, важко сказати, чи дійсно штучний інтелект допомагає вам досягти більшої кількості продажів за рік.) ） Ключові висновки: Для інвесторів, які роблять ставку на те, що штучний інтелект сприятиме зростанню продуктивності, цей звіт дає як надію, так і ризики. • 95% організацій, які інвестують у генеративний ШІ, не бачать повернення інвестицій. • Але Чаллапаллі сказав, що компанії побачили «значний приріст продуктивності». Ключові висновки: якщо штучний інтелект може підвищити продуктивність і допомогти компаніям скоротити витрати, не викликаючи масових звільнень, він може стати ідеальним сценарієм «золотоволоски» для інвесторів – стимулювати зростання прибутків, уникаючи при цьому спаду в економіці, викликаного широким безробіттям.

Сьогодні на Hacker News є новина, яка дуже популярна, новинний контент полягає в тому, що рівень безробіття в Каліфорнії піднявся до 5,5%, що є дном Сполучених Штатів, а технологічна індустрія бореться: «Ринок праці занадто жорстокий». > Рівень безробіття в Каліфорнії зріс до 5,5% у липні, що є найвищим показником серед усіх штатів Сполучених Штатів, згідно з даними уряду штату, опублікованими в п'ятницю. За цим стоїть постійна слабкість робочих місць у технологічній галузі та інших офісних вакансіях, а також спад на ринку рекрутингу. У новинах це пояснюють слабкістю технологічного сектора, який є ключовою частиною економіки Каліфорнії. Ця новина гаряче обговорювалася в спільноті Hacker News, а глибинні причини, що стоять за нею, були проаналізовані з їхніх власних точок зору, набагато складніших, ніж передбачалося в заголовку. Я думаю, що ця дискусія є хорошим підсумком того, чому зайнятість у технологічній галузі зараз є млявою. 1. Перш за все, суть полягає в тому, щоб попрощатися з численними наслідками «ери нульових процентних ставок» Це найбільш мейнстрімний і глибокий момент у дискусії. Багато хто вважає, що проблеми нинішньої технологічної індустрії викликані не одним фактором, а скоріше хвилеподібним ефектом кінця ери політики нульових процентних ставок (ZIRP) минулого десятиліття. - Лопнула капітальна бульбашка: приблизно з 2012 по 2022 рік надзвичайно низькі відсоткові ставки зробили капітал надзвичайно дешевим. Приплив венчурного капіталу (VC) у технологічну індустрію породив незліченну кількість бізнес-моделей, які покладаються на «палаюче» зростання, особливо криптовалютні та метавсесвітні компанії, яким не вистачає реальної цінності. Коли ФРС підвищила відсоткові ставки, епоха дешевих грошей закінчилася, і ланцюжки грошей для цих компаній розірвалися, що призвело до численних звільнень і закриття. - Дисбаланс попиту та пропозиції талантів: В епоху ZIRP міф про високі зарплати в технологічній галузі привернув приплив талантів. Масове розширення програм з інформатики (CS) в університетах, розквіт навчальних таборів і технічна імміграція призвели до різкого збільшення пропозиції інженерів-програмістів за останнє десятиліття. Однак у міру того, як капітал відступав, сторона попиту, особливо стартапів, різко скоротилася, що створило серйозний надлишок талантів. - Хвильові ефекти в таких галузях, як біотехнологія: такі галузі, як біотехнології, які також покладаються на довгострокові інвестиції з високим ризиком, також сильно постраждали. Ці галузі ще більше залежать від дешевого капіталу, ніж індустрія програмного забезпечення. Після закінчення ZIRP кошти венчурного капіталу поступово вичерпувалися, і стартапи не могли отримати новий раунд фінансування після того, як закінчилися «фонди злітно-посадкової смуги» (злітно-посадкова смуга), і були змушені звільнити співробітників або збанкрутувати. > (від tqi): «На мою думку, ще занадто рано говорити, що «штучний інтелект» має значний вплив на найм компаній, що займаються розробкою програмного забезпечення. Більш правдоподібне пояснення полягає в тому, що в період з 2012 по 2022 рік пропозиція талантів для інженерів-програмістів значно зросла... Що стосується попиту, венчурні фонди в епоху нульової відсоткової ставки в основному інвестуються в безглузді криптовалютні та метавсесвітні компанії, більшість з яких не досягли успіху, що призводить до відсутності на ринку компаній на пізній стадії або нових лістингових компаній, які можуть поглинути ці таланти. ” 2. «Палиця з двома кінцями» віддаленої роботи: нова хвиля глобального аутсорсингу Пандемія COVID-19 популяризувала роботу з дому (WFH), яка в той час вважалася благом для багатьох розробників, але тепер її негативні наслідки починають проявлятися. - Прокладання шляху для аутсорсингу: Оскільки розробники борються за право працювати повністю віддалено, вони можуть цього не усвідомлювати, що також відкриває двері для компаній передавати робочі місця на аутсорсинг у країни з нижчими витратами. Оскільки всі працюють на відстані, чому б не найняти індійського або східноєвропейського інженера, який становить лише 1/5 американського інженера і є однаково хорошим? - Офіси «No Back to Office»: деякі коментатори вважають, що політика «повернення в офіс» (RTO), яку просувають технологічні компанії, частково спрямована на захист місцевих робочих місць). Як тільки робота виявиться на 100% віддаленою, то її можна буде виконувати в будь-якій точці світу, і переваги в зарплаті для американських інженерів більше не буде. - Дебати про якість аутсорсингу: Деякі стверджують, що аутсорсинг триває десятиліттями, а високоякісна розробка програмного забезпечення все ще вимагає найкращих місцевих талантів через такі проблеми, як витрати на зв'язок, різниця в часових поясах та культурне походження. Однак ті, хто підтримує перспективу аутсорсингу, вважають, що ці перешкоди долаються в міру того, як розвиваються інструменти віддаленої співпраці та вдосконалюються моделі управління. > (автор aurareturn): «Я говорю на HN з 2022 року: всі північноамериканські розробники, які підтримують повністю віддалену роботу, ви будете здивовані, коли ваша компанія вирішить замінити вас кимось з-за кордону. Якщо це все віддалено, чому компанія має наймати вас за 5-кратну ціну, а не закордонного працівника, який працює старанніше і менше скаржиться? ... Підтримка наказу про повернення в офіс може врятувати вашу кар'єру в довгостроковій перспективі. ” 3. Роль штучного інтелекту: це інструмент продуктивності, привід для звільнення співробітників чи капітальний «вампір»? Що стосується ролі штучного інтелекту (ШІ) у цій хвилі втрати робочих місць, дискусія представляє складний поділ. - Обмежений ефект прямого заміщення: більшість погоджується з тим, що сучасний штучний інтелект не може повністю замінити досвідчених інженерів-програмістів. Але він почав замінювати деякі молодші та повторювані завдання, такі як деякі невеликі консультаційні завдання. Консультант виступив і сказав, що клієнт перестав з ним виходити, тому що ChatGPT може вирішити деякі незначні баги. - «Ідеальне виправдання» для звільнень: поширена думка, що штучний інтелект став «ідеальним виправданням» для компаній, щоб звільнити співробітників і скоротити витрати та підвищити ефективність. Навіть якщо основною причиною звільнень є економічний спад або управлінські рішення, компанії із задоволенням розглядають це як стратегічне коригування, щоб «прийняти штучний інтелект і підвищити ефективність». - «Чорна діра» капіталу: штучний інтелект відіграє ще одну ключову роль – він висмоктує єдиний венчурний капітал, що залишився на ринку, який міг би перетекти в інші технологічні сектори. Венчурні капіталісти зараз цікавляться майже виключно проєктами зі штучним інтелектом, що посилило труднощі з фінансуванням стартапів у сфері, не пов'язаній зі штучним інтелектом. 4. «Зона іржі» технологічної галузі? Структурні занепокоєння щодо майбутнього Деякі учасники дискусії висловили занепокоєння щодо майбутнього з ширшої точки зору, проводячи паралелі між технологічною індустрією та колись славетним, а потім занепадаючим виробничим «Іржавим поясом». - Повторна втрата робочих місць: подібно до того, як Сполучені Штати передали виробництво на аутсорсинг Китаю, робочі місця в ІТ та розробці програмного забезпечення тепер масово перетікають до Індії, Латинської Америки та Східної Європи. Це може призвести до довгострокового структурного безробіття для колись добре оплачуваної групи інженерів-програмістів. - Політичний та соціальний вплив: Якщо значна кількість технічних робочих місць для середнього класу зникне, це може спровокувати нові соціальні та політичні проблеми, подібно до занепаду Іржавого поясу, який все ще впливає на американський політичний ландшафт сьогодні. - Суперечки щодо імміграційної та візової політики (H1B/O1): Частина дискусії вказала пальцем на робочі візи, такі як H1B, стверджуючи, що вони були використані не за призначенням, що призвело до зниження зарплат місцевих інженерів та збільшення конкуренції. Інші є переконаними захисниками кваліфікованої міграції, стверджуючи, що саме ці найкращі таланти з усього світу, такі як випускники Університету Ватерлоо, є наріжним каменем інновацій у Кремнієвій долині. 5. Менеджмент компанії та культурні зміни: «ефект Маска» Цікава точка зору полягає в тому, що Маск зразково вплинув на масові звільнення Twitter (тепер X). - Раціоналізація звільнень: коли Маск звільнив понад 75% співробітників Twitter, продукт все ще був функціональним, що змусило багатьох генеральних директорів задуматися: «Якщо він може це зробити, чому я не можу?». Це руйнує мислення технологічних компаній за принципом «чим більше талантів, тим краще» в минулому, роблячи масштабні звільнення більш прийнятними як з психологічної, так і з комерційної точки зору. 6. Політичні та політичні чинники: Суперечки щодо змін у податковому законодавстві Технічна, але далекосяжна підказка стосується змін у податковому законодавстві США. - Правило амортизації витрат на НДДКР (розділ 174): У Законі про податкову реформу адміністрації Трампа (TCJA) у 2017 році є положення, яке вимагає від компаній амортизувати витрати на дослідження та розробки (НДДКР), такі як зарплати на розробку програмного забезпечення, у розстрочку протягом п'яти років, починаючи з 2022 року, а не повністю вираховуватися в поточному році, як раніше. Це значно збільшило податкове навантаження на технологічні компанії, особливо стартапи, і знеохотило наміри наймати працівників у Сполучених Штатах. - Відновлювальний ефект нещодавніх законопроектів: нещодавно прийнятий законопроєкт Build Back Better (BBB) частково виправляє цю проблему, дозволяючи негайно знову вираховувати внутрішні витрати на НДДКР. Деякі коментатори вважають, що приблизно в липні вони відчули пожвавлення на ринку найму, що може бути пов'язано з цим. Нарешті Судячи з цих дискусій, причини нинішнього спаду зайнятості в технологічній галузі Каліфорнії досить складні, викликані не одним фактором, і їх не можна просто віднести до «штучного інтелекту, який замінює людей» або «циклічної рецесії в галузі», а є результатом економічної рецесії після закінчення ери нульових процентних ставок, реструктуризації світового ринку праці, спричиненої віддаленою роботою, подвійного впливу штучного інтелекту як нової технології та магніту для капіталу, а також змін у конкретній податковій політиці. Я не знаю, коли я вийду з цього скрутного становища? Або причина не тільки в тому, про що йшлося вище

Найкращі

Рейтинг

Вибране

Актуальне ончейн

Популярні в X

Нещодавнє найкраще фінансування

Найбільш варте уваги