ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਹੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੀਬੱਗਿੰਗ (debugging), ਟੈਸਟ ਲਿਖਣ, ਜਾਂ SQL ਕੁਐਰੀਆਂ (queries) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। AI ਦੇ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰਨਾ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਅਸਲ ਰੈਪੋਜ਼ਟਰੀ (repository) ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੋਟ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਬਦਲਾਅ ਸਿਰਫ਼ ਮਾੜਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਢਾਂਚੇ (structure), ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ (maintainability) ਨੂੰ ਵੀ ਖਰਾਬ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (code generation) ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompt) ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਉਪਯੋਗੀ ਨਤੀਜੇ ਉਦੋਂ ਹੀ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੋਰਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਲੋੜਾਂ (requirements) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
- ਦਾਇਰੇ (scope) ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
- ਪਾਬੰਦੀਆਂ (constraints) ਨੂੰ ਸਮਝਾਓ।
- ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ (verify) ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਹੁਨਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ (prompting) ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੁਨਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਦੇਣਾ ਹੈ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (verification) ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਹੀਂ ਵਧਾਉਂਦਾ। ਜੇਕਰ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਮਜ਼ੋਰ ਰਿਵਿਊ (reviews) ਹੋਰ ਵੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲੂਪ (engineering loop) ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ AI ਕੁਝ ਨਾ ਕੁਝ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (architecture) ਉਲਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਸੇ ਉਲਝਣ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਰਿਵਿਊ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਰਫ਼ਤਾਰ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲਵੇਗਾ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
ਮੇਰਾ ਜਵਾਬ: ਲਾਗੂ ਕਰਨ (implementation) ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚਣਾ।
AI ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਸਲਾਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
- ਦੋ ਵਾਰ ਸੋਚੋ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੋਡ ਕਰੋ।
- AI ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
- ਜਵਾਬ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫਸ (tradeoffs) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਮਰਜ (merge) ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਵਹਾਰ (behavior) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੁਣ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਸਹੀ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਣ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ (collaborator) ਵਜੋਂ ਲਓ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਲੂਪ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਲੋੜ (Requirement) → ਕਮੀਆਂ (Gaps) → ਯੋਜਨਾ (Plan) → ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ (Small change) → ਰਿਵਿਊ (Review) → ਜਾਂਚ (Checks) → ਨੋਟਸ (Notes)।
ਅਸਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਦਲਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਫਾਇਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਇਸ ਟੂਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਿਹਤਰ ਵਰਕਫਲੋ (workflows) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਗੇ।
Source: https://dev.to/jeelvankhede/most-engineers-use-ai-few-engineer-with-it-3pd
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi