В динамичной среде программирования и анализа данных OpenAI снова произвел фурор, выпустив свой новый инструмент — интерпретатор кода ChatGPT. Созданный как аналитик данных и младший программист, объединенные в компактном цифровом формате, этот инструмент призван упростить и оптимизировать задачи, обычно выполняемые этими двумя ключевыми ролями. Хотя это может показаться универсальным решением, пришло время глубже изучить его реальный потенциал.
Интерпретатор кода предоставляет замечательную возможность анализировать структурированные данные с такими форматами файлов, как Excel и CSV. Чтобы проверить это, мы провели анализ образца файла «housing.csv», содержащего данные о ценах на жилье. Результаты были впечатляющими, обходя традиционный способ загрузки данных в Excel.
Мы загрузили образец CSV-документа с ценами на жилье и запросили простую сводку данных. Результат? Эффективно построенное, простое для понимания резюме, которое красноречиво говорит об аналитическом мастерстве инструмента.
Ключевой особенностью, которая отличает Code Interpreter от других, является его прозрачность. После создания сводки отображается код, использованный для создания анализа. Этот критический аспект придает инструменту определенный уровень подотчетности, позволяя пользователям проверять расчеты, проверять их точность и тем самым доверять сделанным выводам.
Выйдя за рамки основ, мы также попросили интерпретатор кода рекомендовать стратегии для максимизации прибыли на основе набора данных. Хотя инструменту удалось дать общие рекомендации, его ограничения стали очевидны. Сложная задача рекомендации стратегий повышения прибыли часто требует опытного человеческого суждения, особенно когда речь идет о включении или исследовании дополнительных наборов данных.
Однако, несмотря на перспективность проведения предварительного анализа, инструмент не может полностью заменить вашего аналитика данных. Отсутствие отраслевых знаний, которое часто отличает аналитиков-людей, является вопиющим ограничением. Сложные, нишевые проблемы требуют опыта опытного аналитика данных, что делает интерпретатор кода скорее вспомогательным инструментом, чем заменой.
Более того, интерпретатор кода сталкивается с трудностями при работе с большими файлами размером более 100 МБ или данными, которые обычно хранятся в базах данных. Хотя этот инструмент вместе с ChatGPT может помочь в создании SQL, нельзя упускать из виду необходимость в специализированных инженерах для создания вашего хранилища и аналитиках для расшифровки ваших данных.
Помните, что роль аналитика данных выходит за рамки написания кода. Они выполняют такие задачи, как выбор наборов данных, форматирование данных для анализа и обеспечение качества данных, важные задачи, которые не могут быть обременены бизнес-пользователями. Как говорится, «Подготовка данных составляет около 80% работы специалистов по данным».
Подменный программист? Не совсем!
Далее мы ставим инструмент перед типичной для программиста задачей — построение функционального коннектора Snowflake-Postgres (базы данных) на основе существующей документации по коду. Результат пролил свет как на возможности, так и на ограничения этой новой технологии.
Интерпретатору кода удалось сгенерировать образец кода — многообещающий результат, который, несомненно, упрощает стоящую задачу программирования. Это шаг вперед в преодолении разрыва между сложностью кодирования и удобными инструментами для программирования.
Однако важно отметить, что сгенерированный код не дошел до финиша. Результат, хотя и был полезным, не был полностью функциональным фрагментом кода, деталь, которая подчеркивает необходимость человеческого участия в процессе. Чтобы получить функциональный конечный продукт, необходимо участие программиста, чтобы, так сказать, «пройти последнюю милю».
Это подразумевает необходимость тестирования, отладки и окончательной доработки кода — задач, которые по-прежнему остаются в компетенции программистов-людей. Следовательно, хотя интерпретатор кода демонстрирует потенциал в качестве полезного помощника в процессе программирования, он не совсем готов взять на себя роль автономного программиста.
Повышение эффективности программиста: настоящая прелесть
Где Code Interpreter действительно сияет, так это в роли цифрового помощника для младших программистов. Его руководство может улучшить понимание и возможности кодирования, тем самым освобождая старших разработчиков от наставничества и высвобождая драгоценное время.
Этот инновационный инструмент потенциально может сократить время, необходимое младшим разработчикам для создания кода, помогая в решении проблем. Однако ключ к раскрытию его полного потенциала лежит в том, чтобы научиться задавать интерпретатору кода правильные вопросы.
При использовании в сочетании с Github Co-Pilot интерпретатор кода может стать мощным союзником, значительно ускоряющим темпы разработки для инженерных групп. Таким образом, хотя интерпретатор кода ChatGPT не заменит ваш персонал по программированию и анализу данных, он, безусловно, знаменует собой новую эпоху повышенной производительности и эффективности.
Первоначально опубликовано на https://ai-for-business.beehiiv.com.
