ChatGPT は次世代の新しいオペレーティング システムになりました

ChatGPT は次世代の新しいオペレーティング システムになりました!

著者 | 土民

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

「オペレーティング システムの 20 年サイクル」という古典的な理論は、技術開発の長い川の中で新たな検証を受けました。

AI は 70 年間、オペレーティング システムの進化の中心にありました.ChatGPT や Wenxinyiyan などの AIGC 製品と、GPT-4、Stable Diffusion、Midjourney などの AI モデルのサポートにより、プログラマーの既存のプログラミング パラダイムは、どのように影響を受けましたか？AI アプリケーションの新時代において、開発者は考え方、開発方法、およびツールにどのような変更を加える必要がありますか?

「新しいプログラマー: 人工知能の新しい 10 年」に続いて

カンファレンスでは、プログラマーが次の AI の 10 年に突入するためのガイドラインが議論された後、3 月 25 日、CSDN と「ニュー プログラマー」が共催する「ニュー プログラマー カンファレンス (NPCon): AIGC and Large Model Technology Application Summit」が北京で開催されました。グローバル 貿易センターが正式にオープンしました。

この会議の午前のセッションのメイン フォーラム サイトでは、CSDN の創設者兼会長であり、Geekbang Venture Capital の創設パートナーである Jiang Tao 氏、Innovation Works AI Engineering Institute のエグゼクティブ ディーンである Wang Yonggang 氏、SeedV Lab の創設者である Huawei Cloud インテリジェント ソフトウェア研究開発チームの主任専門家である Wang Qianxiang は、CSDN の副社長 Zou Xin の後援の下、42 Chapters Qu Kai の創設者であり、技術者が一般的な人工知能、ChatGPT、AIGC、大規模モデル、AI プログラミングをどのように使用するかについて、ドライグッズの完全なリストを提供しました。およびその他の重要なトピックの回答。

以下は、本日の「AIGC and Large Model Technology Application Summit」のメインフォーラムでのスピーチのエッセンスです。

GPT は人工知能時代の Windows です

最初に、CSDN の創設者兼会長であり、Geekbang Venture Capital の創設パートナーである Jiang Tao 氏が、「大規模モデル時代の新しいアプリケーション開発者」について基調講演を行いました。彼は、AI 時代の到来は開発者業界に 3 つの大きな配当をもたらしたと述べました。誰もが開発者であり、すべての家族がテクノロジー企業であり、1 兆ドル規模のテクノロジー クラウド エコシステムです。

Jiang Tao、CSDN の創設者兼会長、Geekbang Venture Capital の創設パートナー

CSDN の最新の開発者データもこれを裏付けています。現在、CSDN の登録ユーザーは 4200 万人を超え、昨年は 600 万人の新規ユーザーが追加されました.新規ユーザーの 60% は大学生と高校生であり、大学のコンピュータ専攻のカバー率は 90% です.とても若いです。

技術進化の段階は生まれ変わりのようなもので、世界のモバイルアプリ市場への扉が開かれた2011年を振り返ると、海外のNuggetsは国内市場をターゲットにするべきか、iOSやAndroidに注力するべきか、HTML5のクロスプラットフォーム開発を行うべきか。開発者のための選択。

12 年後の卯年に、開発者は再び選択の岐路に立たされました。これは、技術コミュニティにおける 3 倍速の法則によって実証されたように、「技術が実際の生態学的用途に参入したい場合は、まずそれが受け入れられなければなりません。学界の誰もが認め、工学の世界に入り、ついに世間の注目を浴びた. したがって、技術コミュニティの動向は、多くの場合、将来の技術動向を反映することができます.かつてないスピードで人工知能時代のWindows、AI開発もiPhone 4の瞬間に。

ChatGPT と大規模モデルが「これまで見たことのないニーズを理解し、「あなたの願いをかなえる」ことができる」理由は、単一ドメインと複数モデルの限界を克服し、 「出現」能力を持つ。として

Baidu の創設者兼会長兼 CEO のロビン・リー氏との会話

で共有されているように、「パラメーターの規模は数千億に達し、同時にトレーニングに十分なデータと一致し、最終的に知性が出現します。それは量的な変化から質的な変化へのプロセスであると言えます。」

ChatGPT と GPT-4 は優れたコード生成機能を備えているため、エンジニアはコーディング主導のソフトウェア 1.0 時代からデータ主導のコーディング ソフトウェア 2.0 時代に急速に移行しました。

ChatGPT などの自動プログラミング ツールが開発者に与える影響を真に示すために、Jiang Tao 氏は、CSDN が開始した最新の AI プログラミング テスト方法も共有しました。この方法では、自動プログラミングの進化は、高頻度のニーズに基づいて 5 つのレベルに分けられます。ユーザー数:

評価の結果、ChatGPT がほぼ満点でトップの座を獲得し、開発者にとって最高のプログラミング支援ツールになりましたが、これまでのところ C4 (高度に自動化されたプログラミング) レベルに達した製品はありません。

この点で、ジャン・タオ氏は、プログラマーの日々のコーディング作業は、過去のオープンソース統合の使用から、現在は AI との組み合わせに変化しており、プログラマーの日常業務の 80% または 90% が GPT で完了する可能性があると考えています。

しかし、開発者の仕事は単にコードを書くだけではなく、要件の確認、プロセスの構築、開発の実行、アーキテクチャ モジュールの設計の実行、モジュールの設計、テストなど、ソフトウェア開発サイクルの複数のプロセスを網羅しているため、Jiang Tao 氏は次のように考えています。すべてのセクションとプロセスは、GPT に置き換えられるのではなく、GPT に統合される可能性があります.オンライン運用と保守の最後の「1 マイル」の終わりに、人々はまだそれを行う必要があります.

このプロセス中に、ChatGPT によってすべてのツールがリファクタリングされ、再生成されます。あらゆる業界が AI によって強化され、さまざまな業界の開発者が LLM/GPT を介してプラグイン/プロンプトを導入し、自然言語を使用して話すことができるようになり、プログラマーの敷居が大幅に下がり、入り口が広がります.新世代のオペレーティング システム。

最後に、Jiang Tao は、この AI の波に参加したい開発者に、まず表現を学び、Prompt をうまく活用する方法を学ぶこと、次に英語を学ぶことを提案しました。想像して、行動してください。

カンファレンス サイトで、CSDN はすべてのユーザー グループ向けに GPT アプリケーション ツール - InsCode ( https://inscode.csdn.net ) の迅速な開発をリリースしました。このツールが開発された理由について Jiang Tao 氏は、InsCode は、コードを書くことが記事を書くのと同じくらい簡単であることを誰もが認識できるように、すべての人のアイデアと製品の実現の間の距離を縮めることを目指していると述べました。

現在、InsCode は公式に一般公開されています。関心のある開発者はグループに参加して、最初のコード、つまり最初の GPT アプリケーションを記述できるかどうか試してみてください。

Promptを学習することでAI開発を完了できますか?

「私たち、古い世代のプログラマーは、今日の AI 技術の発展によって、新卒者と同じ限界点まで引き込まれていることがわかりました。私は自然言語処理技術に 10 年以上取り組んでいないと思います。 「大学生がChatGPTとGPTを使用してアプリケーションを開発するかどうかについて、私が非常に心配している時代と瞬間です.Innovation Works AI Engineering Instituteのエグゼクティブディーンであり、SeedV Labの創設者であるWang Yonggang氏は、主に次のように述べています。フォーラム。

Wang Yonggang、Innovation Works AI Engineering Academy のエグゼクティブ ディーン、SeedV Lab の創設者

Wang Yonggang 氏は、今日のすべてのコンピューターとシステムは AI によって書き直され、再定義されると述べました。これはまた、数え切れないほどの人々に次のように考えさせました。そして即答でAIを操る？将来のすべての AI 開発を要約できる、非常に単純なパラダイムですか?

個人的な観点から、Wang Yonggang 氏は「将来の AI 開発はマルチパラダイム開発プロセスであるべきだ」と否定的な回答をしました。その理由について、彼は 2 つの写真を例に挙げて説明しました。どの写真が人工知能アルゴリズムから来たと思いますか?

明かされた謎：右の絵はAIアルゴリズムによって描かれ、左の絵はフラクタル式によって生成された3Dパターンである数式によって生成されます. 10年ほど前にこんなソフトがありました.AIがなくてもアーティストは似たようないわゆるデジタルアート作品を作ることができますが、当時は注目する人が少なかったので、今ではほとんどメンテナンスされていない.

Wang Yonggang は、左側のタスクがより決定論的であると考えています. たとえば、方程式を解いたり、数式を使用して推定したりすると、結果は多くの場合、予想とほぼ一致します. 右の写真は、主に大規模な統計モデルを採用した非決定的なAIで生成されたもので、AIソフトウェア開発を行う人間が最初に解決したい問題です。

このため、世の中のタスクも当然、本質的に不確実なタスクと本質的に決定論的なタスクの 2 つに分類できます。これはまた、将来の AI プログラミングに 2 つの典型的なパラダイムを提示します。

最初のプログラミング パラダイムは、エンド ツー エンドの認識タスク、創造的なタスク、および探索的なタスクに適しており、迅速な言葉で結果を得ることができます。

2 番目のパラダイムは、制御、結果の確実性、および計算精度を重視する応用タスクです。このタスクでは、問題を解決するためにすべてを大きなモデルに任せることはできません.大きなモデルは、プラグインを導入することによって多くのバックグラウンド サービスを呼び出す必要がある場合があります.

最後に、ワン・ヨンガン氏は「人間のエンジニアはこのパラダイムで格下げされている。仕方がないと思う。私たちは自分の運命を認めるしかなく、この時代を受け入れるしかない。だから今はできるだけ話をしないように努めるべきだ」と語った。 . 早く始めなさい。」

AI プログラミングの境界はどこにあるのか?

その直後、Huawei Cloud Intelligent Software R&D のチーフ エキスパートである Wang Qianxiang 氏は、「AI プログラミング: 無限のフロンティア」に関する基調講演を行い、GPT コード生成に基づく AI プログラミングが大きなブレークスルーをもたらしたと述べました。

Wang Qianxiang、ファーウェイ クラウド インテリジェント ソフトウェア R&D チーフ エキスパート

GPT コード生成の原則は主に 2 つの段階に分けられます: 何をどのように学習するかが鍵となるトレーニング段階、自然言語入力、オンライン GPT モデルによる生成段階、そしてコードの生成です。

少し前に、HUAWEI CLOUD と CSDN が共同でインテリジェント プログラミング アシスタントの Snap をリリースしました.現在、業界をリードする大規模なコード モデル Pangu-Coder に基づいて継続的に反復されており、現在、IntelliJ、PyCharm、VSCode、およびその他の主流の IDE をサポートしています。業界。

AI プログラミングの境界線について、Wang Qianxiang 氏は GPT-4 テクニカル レポートと Microsoft Research のレポートを通じて、ほとんどの場合、大規模な AI モデルが人間のプログラミング能力を超えていることを発見しましたが、トップ プログラマーにはまだほど遠い状態です。隙間があります。

Wang Qianxiang は、既存の ChatGPT および GPT-4 大規模モデル ツールの機能が、コード補完、コード変換、コード解釈、デバッグなどの複数の次元をカバーするため、AI プログラミングは間違いなくコーディング プログラミングを超えると考えています。将来的には、これらのツールが設計、検索、移行、運用などの複数のプロセスをカバーすることは間違いありません。

将来、Wang Qianxiang は、AI プログラミングの背後にある新しいモデルが、統計的方法と規則方法 (常識) を統合し、タイムリーにフィードバック学習を実施し、健全なエコロジーを通じて良好な開発を達成できることも望んでいます。

ジェネレーティブ AI でビジネスのロックを解除!

ChatGPT と大規模モデルが開発者のプログラミングの方法を完全に変えるとき、それを使って何を達成できるでしょうか? 需要の観点から、創設者の曲 凱は、第 42 章の基調講演で「ジェネレーティブ AI の商用化に関する考え」をもたらしました。

第42章の創始者であるQu Kai

彼は、まず第一に、中国は間違いなく独自の大規模モデルを持ち、それを持つこともできると考えています。大型モデルの問題は、技術的な問題というよりも工学的な問題として捉えることができるため、新世界を発見することは困難ですが、実際には新世界に到達することはそれほど困難ではありません。

Qu Kai の見解では、今日の大きなモデルは主に 3 つの次元で機能と変更をもたらします。

第一のポイントは、すべてのことに常識を持たせることです。これが最も重要な点で、Qu Kai は、私たちのいわゆる AI アシスタントは、実際にはユーザーのために働く無数の個人であると述べました。OpenAI の創設者であるサミュエル アルトマンはかつてこう言いました。他のことについては、誰かがあなたに代わってやってくれます。」 . 現在、例えばECシーンでの商品の選択はアルゴリズムで実現でき、画像はAIで生成でき、独自のWebサイトもAIで処理できるなど、実はAIで何でもできるのが現状です。 . それらを組み合わせると、今後数年間で、ウェブサイトを開いて数回クリックするだけで、アルゴリズムがどの製品が最も人気があるか、販売するかどうか、クリックするかどうかを教えてくれるかもしれません。コストを投資すれば、AI は収益性を達成するのに役立ちます。この問題は、将来の理論で達成可能です。

2点目は、各分野の生産限界を大幅に引き下げることです。

3つ目のポイントは、相互作用の形を変えることです**。**

実際の着陸シナリオと機会に関して、Qu Kai は、今では単純に見え、次の 3 つのカテゴリにすぎないと述べました。

**1. 大型モデル。**現在の資本の観点から見ると、大多数のファンドは過去 1 ～ 2 か月で大規模モデルの機会を検討しており、中国には大規模モデルに取り組んでいる企業が約 10 社あります。多くの新興企業を含む大規模な工場。

2.中間層。データのラベリング、モデルのトレーニング、モデルのデプロイ、モデルの監視などのテクノロジが含まれますが、このレイヤーの機会は比較的少ないようです。

**3. アプリケーション層。**この階層での機会は、誰もが考えているよりも大きいです。試す機会は次のとおりです。

マーケティング、法律、医療、教育、顧客サービス、その他のシナリオなど、最も単純で直接的なテキストや写真によって生成されるもの。しかし、Qu Kai氏は「長い目で見れば、これは最も悲観的なカテゴリーだ」と述べています。大型モデルは、このタイプの機会をゆっくりとカバーするためです。

2 番目のカテゴリは、垂直 2B SaaS の機会です。そのよりコアなテストは、起業家が垂直フィールドと垂直シーンのビジネス フローを理解していること、ビジネス フロー全体で AI テクノロジと大規模なモデルをカプセル化する方法、さらには誰もがそれを使用する場合、必ずしも製品を知っているとは限らないことです。 AIの能力をどの部分で利用するか、ここまでくれば実はチャンスがある。

3 番目のカテゴリは、2C プラットフォーム レベルの機会です。Kuaishouを使ったことのある人は多いと思いますが、実はKuaishouは最初はGIFを作るためのツールであり、コミュニティとして開かれ、今日のKuaishouに至っています。したがって、AI を介して生産者向けのより良い開発ツールを作成することも良い試みです。

最後のポイントは、未来の個人秘書です。

しかし、開発者と企業が試行する過程で、Qu Kai はまた、直面する可能性のある 5 つの主要な障壁を共有しました。それには、自分で大規模なモデルを構築すること、プライベート化されたデータを所有すること、ユーザーの使用過程におけるデータ フライホイール効果、ネットワーク効果を持つユーザーが含まれます。 、複雑なビジネス フロー システムを持つ。

座談会: ChatGPT The Age of Discovery

午前中のメイン フォーラムのラウンドテーブル ダイアログ セッションでは、 CSDN の戦略的協力のディレクターであるYan Hui氏、CSDN の創設者兼会長で Geekbang Venture Capital の創設パートナーである Jiang Tao氏、AI のエグゼクティブ ディレクターであるWang Yonggang 氏が議長を務めました。 Sinovation Ventures Engineering Institute of Sinovation Ventures, SeedV 研究所の創設者,王 Qianxiang ,ファーウェイ クラウド インテリジェント ソフトウェア R&D のチーフ エキスパート, 円卓会議の 42 章は、ゲストとして創設者Qu Kaiで正式に開始されました.5 人の技術専門家が新しい分野と新しい分野について議論しました「ChatGPT Great Navigation Era」をテーマにChatGPTが切り拓くアプリケーション、新たな可能性。

「これが新しい時代の始まりであるChatGPT大航海時代であることに特に同意します。もう少し追加すると、これは地球の大航海時代ではなく、大航海時代であると思います。星間旅行」と、AI Engineering Institute of the Factory のエグゼクティブ ディーンであり、SeedV Lab の創設者である Innovation WANG Yonggang述べています。

彼は、人間がアメリカ大陸を発見した後、彼らは工場を建設し、それらを開発しました。これには、実際にはヨーロッパのルールに従って行われた米国の西部開発が含まれます。そのため、これも懸念材料になるかもしれませんが、現状では誰もが GPT を使用してプログラムを開発していますが、これらはすべて PC とモバイルで開発されており、関連するルールに従っています。ただし、ルールはさらに 3 ～ 5 年で変更される可能性があります。星間旅行中に惑星に旅行するようなものです. この惑星はブラックホールに非常に近い可能性があり, その重力場, 時間, 振る舞いはすべて異なります. このとき, 開発者のアプリケーション開発でそれを続ければモバイル時代やPC時代と同じように、当てはまらないかもしれませんが、これは3～5年後に現れるかもしれない状況です。

偉大なナビゲーションの時代の後、ChatGPT がどの次元を逆に促進するかについて話すとき、CSDN の創設者兼会長であり、Geekbang Venture Capital の創設パートナーであるJiang Tao 氏は、GPT の能力はすべての知識ベースをまとめることにあると述べました。 , 人間がそれと競争しているのは既存の知識ではなく, それが私たちに新しい知識を生み出すことができるかどうかです. もちろん, ここでの新しい知識はGPTにSF小説を書くように頼むことを意味するものではありません. さらに重要なことは、その増加が科学的発見である場合、現在の社会の進歩は無限のフロンティアです。したがって、将来的には3～5年はGPT以前の時代を経験する可能性があり、GPTは人的プロンプトなどを通じて改善を続けていくだろうが、5年後にはおそらくGPTは私たちが想像もできないようなものを生み出すだろうと彼は信じている。すべて、ちょうど 10 年前のように、ほとんどの人は、スマートフォンを使用するときの現状を想像できませんでした。

ファーウェイ クラウド インテリジェント ソフトウェア研究開発のチーフ エキスパートであるWang Qianxiang 氏は、**、**ChatGPT は異なる言語間のシームレスな変換を実現できると考えています。これには 2 つの側面があります。大航海時代は確かに多くの交流を促進した一方で、より強い文化をもたらし、多くの弱い文化は圧縮された可能性があります。これは大規模なモデルの場合も同様で、大規模なモデルをトレーニングする場合、中国語のコーパスを使用したトレーニングの効果が良くない場合もありますが、英語を持ち込むことの効果は良好です。したがって、ChatGPT の到来が私たちの文化に与える影響は、依然として両側から見る必要があります。

将来的に生まれる可能性のある機会について、 42 Chapters の創設者であるQu Kai 氏は次のように述べています。アプリケーションはDouyinなど. 製品と初期のリトルレッドブックはただのPDFです. 、現在のテクノロジーで何が達成できるかを確認するために、このプロセスでは常に調整が行われています。」

AIGCと大規模モデルの新時代を共創

人工知能とビッグデータ技術の継続的な開発により、AIGC と大規模モデル技術は、さまざまな業界で重要な開発方向になっています。今回の AIGC と大規模モデル技術応用サミットでは、「AIGC と大規模モデル技術応用」と「AI プログラミング技術応用」の 2 つのフォーラムと、ChatGPT アプリケーション イノベーション キャンプの特別イベントも開催しました (後で素晴らしいテキストがあります)。プレゼンテーションでは、ライブ再生を通じて AI アプリケーション開発に必要なスキルをすぐに学ぶことができます (https://marketing.csdn.net/p/de8b31c4d6a107ef961a314bb5ec151a)。

今回は、大規模モデル テクノロジが開発者に与える影響、潜在的な R&D アプリケーション シナリオ、および将来の開発動向について詳しく説明しました.AI インテリジェント認識段階で、私たちが C の位置に立っていることは容易にわかります。 AIGC と大型モデルのガイダンスそして、AIGC と大型モデルの時代はまだ始まったばかりです。

将来的には、AIGC と大規模モデル テクノロジが、よりインテリジェントで効率的なワークフロー、より正確でパーソナライズされたサービス、より安全で信頼性の高いシステム、より優れた興味深いヒューマン コンピューター インタラクション エクスペリエンスをもたらすことも期待しています。

同時に、CSDN は引き続き AIGC と大規模モデル技術の開発動向を更新し、大多数の技術愛好家に最新の技術情報と最高品質の学習リソースとツールを提供し、より多くの技術者と開発者を獲得します。注意してください。