კვლევითი დღის წესრიგი კოდის გენერაციის მოდელების ეკონომიკური გავლენების შესაფასებლად

OpenAI ავითარებს კვლევით პროგრამას კოდის გენერაციის მოდელების ეკონომიკური გავლენების შესაფასებლად და თანამშრომლობისთვის იწვევს გარე მკვლევრებს. კოდზე გაწვრთნილი დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) შესაძლებლობების სწრაფმა პროგრესმა სულ უფრო მნიშვნელოვნად აქცია მათი ეკონომიკური გავლენების შესწავლა ინდივიდებზე, კომპანიებსა და საზოგადოებაზე. ნაჩვენებია, რომ Codex — OpenAI-ის მიერ GitHub-იდან საჯაროდ ხელმისაწვდომი კოდის მილიარდობით ხაზზე GPT‑3‑ის დახვეწით შექმნილი LLM — შეფასების ამოცანების ერთ ნიმუშზე დროის 28.8%-ში ფუნქციურად სწორ კოდს აგენერირებს (Chen et al. 2021). ამას შეიძლება მნიშვნელოვანი შედეგები ჰქონდეს პროგრამირების მომავლისა და იმ ინდუსტრიების ეკონომიკისთვის, რომლებიც მასზეა დამოკიდებული. ამ დოკუმენტში წარმოვადგენთ კვლევით დღის წესრიგს, რათა შევაფასოთ Codex-ის გავლენა ეკონომიკურ ფაქტორებზე, რომლებიც მნიშვნელოვანია პოლიტიკის შემმუშავებლებისთვის, კომპანიებისა და საზოგადოებისთვის. ამ კვლევითი დღის წესრიგის საჭიროებას ვასაბუთებთ იმით, რომ ვუსვამთ ხაზს კოდის გენერაციის მოდელების პოტენციურად ფართო გამოყენებადობას პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებაში, სხვა LLM-ების პოტენციალს, მოდელების შესაძლებლობების ზრდასთან ერთად შექმნან მნიშვნელოვანი სოციალური და ეკონომიკური გავლენა, და Codex-ის გამოყენების ღირებულებას მტკიცებულებების გენერირებისა და ისეთი მეთოდოლოგიების დასამკვიდრებლად, რომლებიც შეიძლება მომავალი მოდელების ეკონომიკური გავლენების კვლევასაც გამოადგეს. ჩვენ ვთავაზობთ, რომ აკადემიურმა და პოლიტიკის კვლევამ ყურადღება გაამახვილოს კოდის გენერაციის მოდელებისა და სხვა LLM-ების შესწავლაზე, რათა მათი ეკონომიკური გავლენების შესახებ მტკიცებულებები გამოყენებულ იქნას გადაწყვეტილებების მიღებისას სამ ძირითად სფეროში: დანერგვის პოლიტიკა, AI სისტემების დიზაინი და საჯარო პოლიტიკა. ამ კვლევის უკეთ წარმართვისთვის, გამოვყოფთ შედეგების ექვს პრიორიტეტულ მიმართულებას ეკონომიკური გავლენების სფეროში, რომელთა შესასწავლადაც Codex-ის გამოყენებას ვაპირებთ: პროდუქტიულობა, დასაქმება, უნარების განვითარება, კომპანიებს შორის კონკურენცია, სამომხმარებლო ფასები და ეკონომიკური უთანასწორობა. თითოეული მიმართულებისთვის მოკლედ განვიხილავთ წინა ლიტერატურას ხელოვნური ინტელექტის გავლენის შესახებ ამ შედეგებზე, აღვწერთ კითხვებს, რომლებიც, ჩვენი აზრით, ზემოთ ხსენებული გადაწყვეტილების მიღების სამი სფეროსთვის საკვანძო შემავალია, და მოვიყვანთ კვლევების მაგალითებს, რომლებიც Codex-ით შეიძლება ჩატარდეს. ამ საწყისი კვლევითი დღის წესრიგის საფუძველზე შექმნილი სამუშაოს წასახალისებლად, ვაცხადებთ ინტერესის გამოხატვის მოწვევას⁠ გარე მკვლევრებისთვის, რათა OpenAI-ის მკვლევრებთან და მომხმარებლებთან თანამშრომლობით უკეთ გავზომოთ კოდის გენერაციის მოდელებისა და სხვა LLM-ების ეკონომიკური გავლენები.