ChatGPT 시대, 우리는 자연어 프로그래밍의 문 앞에 서 있을지도 모른다

ChatGPT가 대박을 터뜨렸는데 이제 예감이 듭니다. 우리가 자연어 프로그래밍의 문 앞에 서 있을지도 모르며, 우리가 물러나면 문을 열 수 있을지도 모릅니다.

물론 철판을 차는 경우도 있습니다.

우리의 프로그래밍 여정을 되돌아보면 기본적으로 프로그래밍 장벽이 지속적으로 낮아진 역사입니다.

최초의 전임자들은 회로를 수동으로 연결하고 분리하여 프로그램을 컴퓨터에 입력했으며 각 프로그래밍 세션은 몇 시간 또는 며칠이 걸렸습니다.

폰 노이만 아키텍처가 등장한 후 프로그램은 메모리에 저장되고 마음대로 변경될 수 있어 훨씬 더 편리해졌습니다. 그러나 프로그래밍은 여전히 ​​매우 낮은 수준의 어셈블리를 사용하여 운영 체제를 작성했습니다. Unix와 같은 컴파일러는 현재로서는 드문 동물이며 프로그래밍의 문턱이 너무 높습니다.

Fortran/COBOL/BASIC/C/C++/Pascal 등 고급 언어의 등장으로 프로그래밍 난이도가 한 단계 낮아진 것은 1980년대 PC 산업의 폭발적인 성장과 맞물려 프로그래밍 산업이 시작되었기 때문입니다. 번영하기 위해.

1990년대에는 Java, Python, Ruby, JavaScript와 같은 프로그래밍 언어 덕분에 프로그래머는 하드웨어 및 메모리 관리에서 더 멀리 떨어져 비즈니스 로직에 집중할 수 있었습니다.

21세기에는 급격한 시장 변화에 대응하기 위해 기업에서는 정보화에 대한 요구가 높아지고 있으며, 신속한 비즈니스 구현과 시장 진출이 시급합니다. 따라서 로우 코드와 노 코드가 거대하게 형성되었습니다. 인터페이스에서 웨이브를 드래그 앤 드롭하여 프로그래밍할 수 있습니다.

한걸음 더 나아가 모두가 잘 아는 것이 바로 자연어 프로그래밍입니다.

과거에는 AI가 자연어를 이해하고 정확한 코드를 출력해야 하기 때문에 자연어 프로그래밍은 모두에게 놀라운 것으로 간주되었습니다. 이는 매우 어려운 일이었습니다.

그러나 ChatGPT 및 Tongyi Qianwen과 같은 대형 모델이 등장한 후 우리는 AI에게 우리의 요구 사항을 알려주고 AI가 코드를 생성하도록 할 수 있다는 사실을 갑자기 발견했습니다.

우리는 AI에게 다음을 알릴 수 있습니다.

SpringBoot를 사용하여 Product에 대한 RESTful 인터페이스를 구현해야 합니다. Product의 속성에는 ID, 이름, 설명, imageUrl이 포함됩니다.

몇 초 만에 AI는 위에서 아래까지 빠르게 코드를 생성할 수 있습니다. 더욱 충격적인 것은 미세 조정 기능도 지원한다는 것입니다.

"데이터베이스 액세스는 MyBatis를 사용하여 구현됩니다." AI는 데이터베이스 액세스 코드를 MyBatis로 신속하게 변경할 수 있습니다.

"imageUrl을 image_url로 변경"이라고 말하면 AI는 즉시 모든 관련 코드를 찾아 imageURL을 변경할 수 있습니다.

이런 종류의 미세 조정 능력은 이전의 일반적인 코드 생성기를 훨씬 능가합니다. AI는 사용자의 요구 사항을 정확하게 이해하고 코드를 정확하게 수정하는 것 같습니다.

물론 일부 극단적인 상황에서는 AI가 다소 잘못 고려되어 프로그래머의 통찰력에 의존할 수도 있습니다. 그래서 저는 AI가 실행 가능한 코드의 95%를 생성할 수 있고 나머지 5%는 프로그래머의 기술에 달려 있다고 종종 말합니다.

이것은 단지 코드를 생성하는 것입니다. 프로그래머도 실행하고 디버깅하려면 채팅 창에서 IDE로 코드를 복사해야 합니다. 솔직히 이 과정이 꽤 귀찮습니다.

DingTalk에서 방금 공개한 AI 생성 응용 시나리오는 Tongyi Qianwen의 대형 모델 지원으로 자연어를 사용하여 코드를 생성할 뿐만 아니라 버튼을 클릭하면 직접 응용 프로그램을 생성할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 배포하고 DingTalk 그룹 채팅에서 직접 실행해보세요!

사진을 찍어 애플리케이션을 생성할 수도 있으므로 입력 방법이 더 이상 단순한 텍스트가 아닙니다.

GPT-4는 이전 데모에서 이미지를 기반으로 코드와 웹 페이지를 생성하는 기능도 시연했습니다. (이 기능은 아직 모든 사람이 사용할 수 있도록 공식적으로 출시되지 않았습니다.) 그러나 DingTalk는 이미 실행할 수 있는 로우 코드 애플리케이션을 직접 생성할 수 있습니다. 예를 들어 일반적인 작업 주문 관리 시스템, 매장 검사 시스템 및 고객 정보 관리 시스템은 모두 가능합니다. 우리가 그것을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

자동으로 생성된 애플리케이션이 요구 사항을 충족하지 않는 경우 대화를 계속하고 AI가 애플리케이션 수정, 옵션 추가 및 필드 삭제를 도와줄 수도 있습니다.

사진 생성 응용 프로그램 Microsoft도 이 작업을 수행할 수 있지만 DingTalk에서도 이를 완료하는 데 도움이 되는 지능형 추천 옵션 필드라는 훌륭한 기능이 공개된 것을 발견했습니다. 이 기능은 간단해 보이지만 구현하기가 기술적으로 매우 어렵고 대형 모델에 투입하려면 많은 양의 업계 노하우가 필요합니다.

DingTalk는 로우 코드 애플리케이션 템플릿을 사용하여 대규모 모델로부터 학습합니다. 이는 다양한 산업(제조, 의료, 건설 등)과 다양한 빈도가 높은 비즈니스 시나리오(인사 관리, 재정 상환, 생산 및 제조)를 통합하는 것과 같습니다. 등))이 AI에 공급되어 풍부한 도메인 비즈니스 데이터를 구축합니다.

도메인 비즈니스 지식을 통해 대형 모델이 애플리케이션을 생성할 때 비즈니스 담당자가 제시한 요구 사항을 더 정확하게 이해하고 생성된 애플리케이션도 더 정확해집니다.

이 기능은 코드를 이해하지 못하는 비즈니스 담당자에게 매우 편리하고 친숙합니다. 유사한 요구 사항을 달성하기 위해 더 이상 프로그래머에게 의존할 필요가 없으며 몇 분 안에 스스로 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

작년에 소개한 DingTalk의 멋진 애플리케이션 기능과 결합된 이러한 종류의 사진 촬영 또는 자연어 생성 애플리케이션은 클릭 한 번으로 그룹 채팅에도 배포할 수 있습니다. 동적 카드를 통해 비즈니스 담당자는 그룹 내에서 인간-컴퓨터 상호 작용을 완료하고 채팅하면서 작업을 완료할 수 있습니다.

이것을 보고 나면 다음 질문이 생길 것입니다. AI는 자연어 프로그래밍을 지원합니다. 너무 강력해서 프로그래머를 완전히 대체할 수 있을까요?

주니어 프로그래머의 경우 CRUD만 수행할 수 있다면 AI의 위협은 매우 큽니다. 왜냐하면 명확하고 규칙 기반 요구 사항은 AI에 있어 식은 죽 먹기이고 몇 분 안에 해결할 수 있기 때문입니다.

고급 프로그래머에게는 프로그래밍에 있어 추가, 삭제, 수정, 확인은 필수입니다. 이때 지루하고 반복적인 코드 작업을 AI로 완성할 수 있기 때문에 AI는 매우 훌륭한 도우미입니다. 이 과정에서 선임 프로그래머는 이를 "안내"하고 "리드"하기만 하면 되므로 비효율적인 시간 낭비가 줄어듭니다.

선임 프로그래머는 더 많은 창의성이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 현재 AI의 경우 여전히 거대하고 복잡한 시스템을 직접 생성할 수 없습니다.

예를 들어 AI에게 다음과 같이 말합니다.

사용자 관리, 제품 관리, 주문 관리, 창고 관리 및 기타 공통 기능을 포함한 전자 상거래 시스템을 만들고 싶습니다. 플래시 세일 활동, 쿠폰, 포인트 시스템을 지원해야 합니다. 및 기타 기능을 도와주세요.

이러한 요구 사항이 너무 모호하기 때문에 AI가 이를 실현하는 것은 절대 불가능합니다. 흐름도, 인터페이스 다이어그램, 사용 사례 등을 사용하여 이러한 대규모 시스템의 요구 사항을 설명하면 그렇지 않습니다. 수백 페이지가 없어도 가능합니다. 수백 페이지에 달하는 문서를 AI에 제공하더라도 AI가 이를 완전히 실현할 수는 없습니다.

선임 프로그래머가 개입하여 대규모 시스템을 다양한 모듈로 분해한 다음 AI가 개입하여 코드와 애플리케이션을 생성하도록 해야 합니다.

자연어 프로그래밍이 매우 높은 수준으로 발전했으며 프로그래머의 효율성 향상에 큰 도움이 될 수 있음을 알 수 있습니다.

미래에는 순수한 코더가 없을 것입니다. 모든 사람은 자신이 직면한 과제를 깊이 이해하고 지능형 생산성 도구를 통해 문제를 신속하게 해결해야 합니다.

DingTalk 기자 회견의 여러 장면 시연은 업무 지능을 향한 작은 발걸음에 불과하지만 "채팅을 통해 코드를 생성하는 능력"을 훨씬 뛰어넘는 그룹 내에서 애플리케이션을 직접 생성, 배포 및 실행할 수 있음을 보여주었습니다. 정말 매우 편리합니다.

도구의 가치는 사람들에게 더 나은 서비스를 제공하고 기계를 사용하여 사람들의 생산성을 향상시킬 수 있는지 여부에 있습니다.

지능이 더욱 발전하면 애플리케이션 개발 능력이 Word를 사용하는 것처럼 보편적인 능력이 될 것이라고 상상할 수 있습니까? 이것은 누구도 예측할 수 없는 특히 상상력이 풍부한 일입니다. 오직 시간만이 그것을 증명할 것입니다.

위 내용은 ChatGPT 시대, 우리는 자연어 프로그래밍의 문 앞에 서 있을지도 모른다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!