- Belakangan ini, pengguna komputer berulang kali melakukan banyak tugas tak bermakna terlepas dari keinginan mereka sendiri, dan mengikuti apa yang diperintahkan komputer
- LLM memengaruhi cara pengembang merancang API, dan bahkan muncul prediksi bahwa pengembang menerima fitur yang diusulkan AI dan tak lama lagi sebagian besar kode akan ditulis oleh AI
- Sebagai contoh, Soundslice benar-benar menambahkan fitur yang salah dijelaskan oleh ChatGPT
- Ini karena LLM menganalisis banyak API dan mengusulkan desain intuitif yang kemungkinan paling dulu terpikirkan oleh pengembang
- Saat mengembangkan ide baru atau pendekatan yang unik, LLM tidak cocok, tetapi dalam kebanyakan kasus, mengikuti desain yang paling wajar bisa jadi efektif
- Kini kita memasuki era ketika AI memimpin bukan hanya penggunaan alat, tetapi juga cara alat itu dirancang
Gaslight-driven development
Tugas tak bermakna yang menjadi keseharian
- Siapa pun yang menggunakan komputer selama 10 tahun terakhir telah berulang kali melakukan tugas yang pada dasarnya tidak perlu seperti mendaftar akun, verifikasi email, menyetujui cookie, dan mengisi CAPTCHA
- Pengguna harus mengikuti apa yang diperintahkan komputer, meskipun itu bukan yang mereka inginkan
- Melalui tugas-tugas berulang ini, kita sudah sampai pada titik tertentu terbiasa menjalani hidup dengan mengikuti perintah mesin
Realitas pengembangan yang diubah oleh LLM
Makna dari fenomena ini
- Sulit menilai apakah perubahan ini positif atau negatif
- Di sisi lain, karena LLM telah mempelajari sangat banyak API, ia efektif mengusulkan cara yang 'paling intuitif' dari sudut pandang pengembang
- Ini juga merupakan cara baru untuk menguji API dari sudut pandang pemula (newbie’s POV)
- Dulu, jika pengembang melakukan kesalahan, mereka akan mencari dokumentasi sendiri lalu memperbaikinya; sekarang, karena LLM terus memberikan contoh penggunaan yang salah, pengembang juga bisa lebih cepat menyadari masalahnya
Keterbatasan dan renungan
- Pendekatan ini tidak cocok untuk pekerjaan yang inovatif
- LLM tidak dapat memahami pola yang belum familier atau konsep yang sepenuhnya baru
- Pada akhirnya, di area seperti API, 'biasa-biasa saja' mungkin justru yang terbaik
- Dalam kebanyakan situasi, alih-alih merancang sesuatu yang rumit, bentuk yang dapat dipahami secara intuitif baik oleh AI maupun pengembang lebih menguntungkan
Kesimpulan: awal dari era baru
- AI kini tidak lagi sekadar menggunakan alat yang diberikan, tetapi mulai memiliki pendapat tentang bagaimana alat itu sendiri seharusnya dirancang
- Dan pendapat itu sering kali menjadi cara untuk meng-gaslight pengembang dan organisasi seolah-olah "memang sejak awal begitu adanya"
- Ke depan, pengembangan yang disesuaikan dengan ekspektasi dan akal sehat AI kemungkinan besar akan menjadi standar yang terasa alami
6 komentar
Kadang saya merasa konsep besar path dependency sedang dipaku kuat oleh ketergantungan pada LLM. Perasaan bahwa kita bergeser dari "karena sudah dipakai sejak dulu" menjadi "karena disukai LLM"—pada akhirnya akan seperti apa, ya...
Yang sudah kami pakai sejak dulu memang dipelajari oleh LLM..
"Sekarang Anda boleh mematikan daya komputer."
Analogi yang sempurna!!
Komentar Hacker News
Lihat wiki kode status HTTP
Contoh GPS is wrong
(kode JavaScript disediakan)
Tautan paper ilmiah, Lihat wiki neurosains
Screenshot Chess Royale
Saya juga berpikir pengguna melakukan verifikasi email atau pendaftaran akun bukan karena komputer yang memerintah, melainkan karena itu pilihan desain manusia
Ke depannya, alih-alih berfokus pada keterbacaan kode, prinsip SOLID, atau kompleksitas, kemungkinan yang lebih penting adalah seberapa baik agentic IDE yang saya pakai dapat mengindeks konteks kode dan seberapa baik model menghasilkan keluaran dari kode tersebut
Karena kecepatan perubahan kode akan meningkat drastis, maintainability kode justru akan menjadi metrik inti, dan saya memperkirakan akan datang masa ketika keselarasan antara prompt dan kode, serta kegunaan kode yang kebetulan sangat cocok, akan lebih banyak diperhatikan
Misalnya di ranah AWS ada “dev” dan “prod”, sementara di Expo ada “test” dan “production”, sehingga ketika berpindah-pindah proyek, ternyata butuh cukup banyak beban pikir
Saya rasa LLM juga mengalami masalah seperti ini dalam skala yang jauh lebih besar
Menurut saya, yang terbaik adalah jika sinapsis otak yang selama ini terpakai untuk kebingungan penamaan/perilaku API yang tidak perlu seperti ini bisa dialihkan ke hal yang benar-benar bermakna
Sebagus apa pun LLM memberi nama, karena ia berbasis pada incoherent stochastic process, masalahnya akan tetap ada
Dan saya ingin bertanya apakah Anda pernah sungguh-sungguh mempertanyakan kenapa penamaan environment tidak diseragamkan
Sebagai mantan CTO, saya menganggap hal seperti ini adalah sinyal bahwa komunikasi dalam organisasi, standar, dan hal-hal serupa perlu diperbaiki
Karena bagian seperti ini cukup mudah diperbaiki dan bahkan bisa meningkatkan budaya nyata serta kesadaran anggota tim, saya ingin mengatakan bahwa ini bukan sesuatu yang sebaiknya diserahkan ke LLM, melainkan ditangani lebih langsung
Lihat diskusi Hacker News sebelumnya
Kesuksesan viral Soundslice