Ett område som jag tror kommer att explodera snart är övervakning av AI system (MLOps/LLMOps) samt även verifikering av modeller efter utveckling (t ex RedTeaming av LLMs). Men detta är ju mycket nishat och kräver tekniskt intresse. Utveckling av AI system tror jag är överskattat, det kommer till stor del automatiseras.
1 gillning
Skulle inte rekommendera någon att gå in i mjukvaruutveckling just nu, eller framöver heller. Sprid till alla ni känner att inte påbörja utbildningar (eller hoppa av utbildningen) inom detta område och bli rörmokare/snickare istället.
Speciellt inom mitt område och om dom har tänkt söka liknande jobb som mig.
6 gillningar
Samtidigt blir inte genomslaget lika stort om man behöver ta fram sin egen modell och träna den; det är när det kommer allmänt tillgängliga modeller för nya use case (som nu med textförståelse, bild- och video-generering) som det verkligen exploderar och förändrar. Usecase för att t ex analysera röntgenbilder är ju tiotals år gamla.
Användandet av custommodeller har puttrat på ett tag, men jag jämför det med det vanliga automatiseringsarbetet alla företag alltid gör.
Det finns en enorm mängd specialiserade modeller som kan användas förtränade och man inte behöver träna själv; Huggingface har t ex över 1 miljon modeller och Micfosoft Azure AI foundry har över 800 färdiga modeller för olika ändamål senast jag kollade. Men det är absolut många företag som tränar helt egna modeller från scratch med eget data också.
Värt att påpeka att en automatiserad lösning inte behöver vara bättre än en människa för att ersätta hen. Automatiska telefonsvar samt chattrobotar i kundtjänst är betydligt sämre än människor, men när är senaste gången ni fick svar direkt av en människa när ni kontaktade kundtjänst? Det är ofta fortfarande lönsamt för ett företag att erbjuda sämre kvalitet och sämre service till en mycket lägre kostnad. En automatiserad tjänst för fakturering kan skicka en hel del felaktiga fakturor och missa att fakturera en hel del tjänster och fortfarande vara en ekonomisk vinst jämfört med en avdelning med 30 anställda som kostar miljonbelopp varje månad, inklusive lön, arbetsgivaravgifter, personalvård, utbildningar, chefer, administration, och så vidare.
1 gillning
Det enda säkra är investerare. De kan jobba med vad som helst, men bör trycka in så mycket pengar de kan så fort som möjligt på börsen.
De som har kapital att äga produktionen är de enda som är säkra.
Ge inga råd baserat på framtida gissningar.
För 10-15 år sedan var det ingen poäng med att bli lastbilschaufför exempelvis. Alla lastbilar skulle “vilket år som helst nu” bli ersatta av självkörande lastbilar.
När jag pratar med kollegor både på mitt konsultuppdrag och de kosnultkollegor som är på övriga arbetsplatser så är det väldigt väldigt få som har någon som helst vettig nytta av AI när de utvecklar mjukvara exempelvis.
Det finns fullt med folk på nätet och i media som uttalar sig om hur AI kommer ta över från utvecklarna. Men dessa är nästan aldrig utvecklare eller ens ingenjörer själva. De tenderar att vara den typen av personer som säljer in vilket skit som helst till vem som helst baserat på buzzwords och inkompetens. Det typen av folk som haft “empowering companies using AI:zap:
and digital xxx and yyy” i sina bion på sociala medier och LinkedIn men aldrig lärt sig grunderna i någonting. Men de har frågat chat gpt och tror nu att de konkurrerar med riktiga ingenjörer som har riktig kunskap som de anskaffat sig över årtionden.
3 gillningar
Japp, menar att det är de som gör skillnad (med olika nivå av att utvecklare faktiskt hittat dem). 
Att säga att Huggingface är nya Github känns väldigt träffande.
Just fakturor kan man nog inte ha hög felfrekvens på, det finns massa lagkrav och man kan få dyra problem då.
Jag håller dock med i övrigt.
Varför? För att du inte lyckats få ett bra jobb i lågkonjunktur?
Jag vet inte en enda mjukvaruutvecklare som blivit ersatt av AI överhuvudtaget. Däremot är marknaden mättad pga uppsägningar i lågkonjunktur och att de stora bolagen anställt för mycket folk, många med alldeles för dålig kompetens med märklig erfarenhet och utbildning från länder i fjärran.
Det är fortfarande brist på äkta kompetens.
1 gillning
Jag vill att det ska bli brist på utvecklare i framtiden, det gynnar mig.
1 gillning
Det kommer du aldrig veta heller. Det är sällan man ser effekten så specifikt.
(aldrig = kan hända, men generellt så)
1 gillning
Det kommer jag väl visst veta. Inte en enda arbetsuppgift på min enorma arbetsplats är utbytt mot AI. Om folk fått kicken pga AI hade jag ju lämpligen sett att deras arbetsuppgifter gjordes av ett AI…? Eller? Istället gör jag och de som är kvar dubbelt så mycket och jobbar övertid. Det hade vi ju rimligen inte behövt om AI hade bytt ut dem…? Eller…?
Man har för tusan inte ens automatiserat processer som kräver ett vanligt bash script so kunde varit automatiserade sen 80 talet. Men nu plötsligt ska allt automatiseras med AI? Tillåt mig vara mycket skeptisk.
2 gillningar
Men vad är poängen med AI här?
I princip alla de andra saker du räknar upp är vara vanlig “enkel” machine learning. Det har funnits och använts ganska länge (decenie) jämfört med de generella språkmodeller som seglat upp som “AI” de senaste åren.
ML har redan mognat in i mjukvarusystem och det är bara ett verktyg bland andra, inte sällan ett dåligt lämpat verktyg för uppgiften.
Vad är det som gör AI (vad du menar med AI är också intressant) som något som kommer vara revolutionerande? Iomed du pratar om AI som något annat än generella språkmodeller?
Det finns ingen vedertagen definition. All AI är per definition maskininlärning, just nu iallafall. Sedan kan man tvista om vilken typ av maskininlärning som också bör kallas för AI, när vi nått AGI, ASI osv. Men jag vänder mig mot att nästan alla verkar tror att AI är samma sak som chattrobotar. Min personliga definition - även om jag inte heller tycker det är exakt klart - är nog att djupa neurala nätverk är AI (därmed är de också maskininlärning då förstås), men att man inte kan säga att endast chattrobotar är AI. Traditionella maskininlärningsmodeller t ex XGBoost eller Random forest tycker jag inte är AI. Men Embedding modeller, computer vision, och även prediktionsmodeller tycker jag nog man kan kalla AI om de är baserade på djupa neurala nätverk. Sedan har vi ju allt kring world models, action models osv som börjar komma nu.
1 gillning
Okej så vad är det med detta som är så revolutionerande?
Jag har sett mycket av detta över ett decennie i industrin och det är bara ett verktyg bland andra idag med relativt begränsad spridning.
Måste vara kul att jobba med proffs 
jag har inte sagt att det är något nytt och väldigt revolutionerande med dem? AI forskning har funnits sedan 1950-talet, det är nästan 75 år nu. Jag studerade AI på ett brittiskt universitet i slutet av 1980-talet. AI inget nytt under solen.
3 gillningar
Machine learning är ju en delmängd i det vida begreppet AI?
ja, eller kanske mer tvärt om… 