- प्रोग्रामिंग के लिए AI की भूमिका संरचना पारंपरिक compiler जैसी है
- English prompt प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में असटीक और अक्षम विशेषताएँ रखता है
- AI के productivity बढ़ाने के प्रभाव को वास्तव में बढ़ा-चढ़ाकर बताया जाता है या गलत समझा जाता है
- AI tools डेवलपमेंट प्रक्रिया को बदलते हैं, लेकिन वास्तविक नवाचार बेहतर language और tools से उभर सकता है
- LLM अपनाने का मतलब डेवलपर का प्रतिस्थापन नहीं है; बल्कि यह मौजूदा डेवलपमेंट वातावरण की सीमाओं को दिखाता है
AI और compiler की समानता
- लेखक का कहना है कि उम्र बढ़ने के साथ उन्होंने अब दूसरों को मनाने की कोशिश छोड़ दी है
- वे इस बात पर ज़ोर देते हैं कि बहुत से लोगों की सच्चाई में रुचि नहीं होती, वे केवल उन मान्यताओं का पालन करते हैं जिनसे उन्हें लाभ मिलता है
- 'Perception is reality(धारणा ही वास्तविकता है)' कहने वालों पर आलोचनात्मक दृष्टि प्रस्तुत की गई है
- self-driving car पर खर्च किए गए अरबों डॉलर को गलत विश्वास के कारण हुई बर्बादी बताया गया है
- यह मानना कि AI कोडिंग कर सकता है, उस नज़रिये जैसा है जिसमें compiler को कोडिंग करने वाला माना जाता है
AI कोडिंग, compiler जैसा ही एक मॉडल
- यह तर्क समझाया गया है कि प्रोग्रामिंग AI का सबसे उपयुक्त मॉडल compiler है
- उपयोगकर्ता prompt (code) इनपुट करता है और उसके परिणामस्वरूप compiled output प्राप्त करता है
- फर्क यह है कि Frprompt को English में इनपुट किया जाता है, लेकिन English में स्पष्टता की कमी है, specification नहीं है, और कई अन्य कमियाँ हैं
- नया काम या जटिल कार्य करते समय अंततः prompt की लंबाई और विस्तार बढ़ते जाते हैं
- AI का output non-deterministic होता है, और prompt के किसी एक हिस्से में बदलाव पूरे परिणाम को प्रभावित कर सकता है
AI कोडिंग पर आलोचनात्मक नज़रिया
- AI कोडिंग इसलिए सकारात्मक दिखती है क्योंकि मौजूदा tools, languages और libraries की गुणवत्ता कमजोर है
- "AI" तकनीक की वजह से पहले की तुलना में बेहतर search, optimization और pattern extraction tools संभव हुए हैं
- वास्तव में कोडिंग प्रोग्रामर स्वयं करता है; केवल code लिखने की भाषा बदल गई है
- यदि कोई कंपनी LLM से डेवलपर को बदल सकती है, तो इसका मतलब है कि उस कंपनी का codebase और hiring standard बहुत निम्न स्तर का है
- AI compiler या spreadsheet की तरह धीरे-धीरे कुछ कामों को अपने हाथ में ले सकता है
AI एक tool है, अंततः बेहतर language और library की ज़रूरत
- AI को एक tool के रूप में देखने के लिए बहुत सोच-विचार और सावधानी की ज़रूरत पर ज़ोर दिया गया है
- गलत अपेक्षाओं या भ्रम में निवेश करने से अरबों डॉलर की बर्बादी हो रही है
- “vibe coding” जैसे झूठे productivity tools पर बाज़ार की अतिप्रतिक्रिया का उल्लेख किया गया है
- यह भ्रम है कि AI वास्तव में productivity को 20% बढ़ाता है, जबकि एक study (paper) का हवाला दिया गया है कि वास्तव में यह 19% तक धीमा कर देता है
- वास्तविक प्रगति programming languages, compilers और libraries में innovation से आ सकती है
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