W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji (AI) zdominował dyskusje w branży technologicznej. Jednak jednym z elementów, który budzi najwięcej kontrowersji, są modele językowe o dużej skali (LLM – Large Language Models), szczególnie w kontekście rozwoju oprogramowania. Pomimo ich imponujących osiągnięć, pojawiają się poważne wątpliwości dotyczące ich przyszłej roli w procesie tworzenia oprogramowania. Czy LLM-y mogą stanowić ścieżkę prowadzącą donikąd? Przeanalizujmy argumenty za i przeciw, aby lepiej zrozumieć ich potencjalne ograniczenia.
Brak struktury i klarowności w działaniu LLM
Jednym z głównych problemów związanych z LLM-ami jest brak wewnętrznej struktury, która w jakikolwiek sposób odnosiłaby się do ich funkcjonalności. W przeciwieństwie do tradycyjnych komponentów oprogramowania, LLM-y nie mogą być rozwijane ani ponownie wykorzystywane jako elementy składowe w innych projektach. To oznacza, że nie ma możliwości wyodrębnienia poszczególnych zadań ani separacji odpowiedzialności, co jest podstawą skutecznego tworzenia oprogramowania. Każdy moduł oprogramowania powinien spełniać określoną rolę, być testowalny, a w razie potrzeby zastępowalny – czego niestety nie można powiedzieć o LLM-ach.
Niewidzialność granicy między treningiem a funkcjonowaniem
LLM-y są trenowane na ogromnych zbiorach danych, których sposób przetwarzania i działania pozostaje dla użytkowników niejasny. To podnosi wiele problemów związanych z przejrzystością i odpowiedzialnością. Trudno jest oddzielić działanie LLM od danych, na których zostały wytrenowane, co oznacza, że nie możemy w pełni kontrolować ani przewidzieć ich odpowiedzi. W tradycyjnym oprogramowaniu takie podejście byłoby nie do przyjęcia – każdy komponent musi mieć jasno określone zadanie i być w pełni przewidywalny.
W praktyce oznacza to, że użytkownicy muszą „z góry” zaakceptować działanie LLM-ów, co przypomina bardziej wiarę w nieznane, niż proces naukowy oparty na weryfikowalnych dowodach. Brak transparentności przekłada się również na problemy związane z bezpieczeństwem i prywatnością – nie sposób w pełni kontrolować, które dane LLM-y wykorzystują, a co gorsza, jak te dane są przetwarzane.
Ograniczenia technologiczne a ekologia
LLM-y wymagają olbrzymiej mocy obliczeniowej. Firmy, które starają się minimalizować swój ślad węglowy, mogą napotkać poważne wyzwania, jeśli zdecydują się na implementację LLM-ów w swoich rozwiązaniach. Trening tych modeli wymaga ogromnych zasobów energetycznych, co idzie w zupełnie przeciwnym kierunku niż obecne trendy w zrównoważonym rozwoju. Warto zadać sobie pytanie, czy postęp technologiczny w tej dziedzinie jest wart kosztów środowiskowych.
Problemy z własnością intelektualną i prawem autorskim
LLM-y mają w sobie zakodowane „bagaże” danych, na których zostały wytrenowane, co oznacza, że bardzo trudno jest udowodnić, że nie naruszają one praw autorskich. W przeciwieństwie do tradycyjnych obliczeń, które są powtarzalne i przewidywalne, LLM-y działają w oparciu o dane, które mogą zawierać fragmenty objęte ochroną praw autorskich, co rodzi ryzyko nieświadomego naruszenia tych praw.
Czy LLM-y mają przyszłość w rozwoju oprogramowania?
Podsumowując, używanie LLM-ów jako integralnej części produktów może nie być najlepszą ścieżką dla firm technologicznych. O ile mogą one stanowić narzędzie pomocnicze w niektórych aspektach rozwoju oprogramowania (np. jako wsparcie AI dla programistów), ich pełna integracja z procesami tworzenia oprogramowania wiąże się z wieloma zagrożeniami, które trudno zignorować.
LLM-y mogą okazać się przydatne jako autonomiczne produkty, ale ich wprowadzenie jako usług wewnątrz produktów niesie za sobą ryzyko utraty kontroli nad kluczowymi procesami. Firmy, które zdecydują się na outsourcing innowacji do zewnętrznych dostawców LLM, mogą w końcu znaleźć się w pułapce, gdzie ich rozwój zależy od decyzji innych firm.
Jak powinni reagować deweloperzy?
Deweloperzy muszą zachować ostrożność i brać pod uwagę długoterminowe konsekwencje korzystania z LLM-ów. Komponenty oprogramowania muszą być w pełni zrozumiałe, testowalne i możliwe do zastąpienia. Zamiast ślepo podążać za modą, powinniśmy projektować rozwiązania w sposób, który zapewni nam kontrolę nad rozwojem, a także możliwość monitorowania i testowania każdego elementu.
Współczesne technologie powinny działać zgodnie z dobrze znanymi zasadami inżynierii oprogramowania – przejrzystością, testowalnością i możliwością rozwoju komponentowego. Tylko wtedy będziemy mogli w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, zamiast popadać w zależność od tajemniczych, niejasnych algorytmów.
