Przeszukałem internet, by znaleźć prosty program. W końcu ChatGPT napisał kod za mnie

Są takie problemy, na które trudno znaleźć sensowne rozwiązanie. Szczególnie, gdy prowadzi się punkt ksero. Ale wtedy do akcji wkracza sztuczna inteligencja, która w kilka chwil robi z ciebie mistrza programowania.

W naszych punktach mieliśmy dwa palące od dłuższego czasu problemy. Pierwszy dotyczył sprawdzania, ile koloru zajmuje dokument. Drugi natomiast wysłania do drukarki całej paczki plików bez konieczności otwierania każdego z osobna. Brzmi banalnie? Też tak myślałem. Dopóki nie zacząłem szukać oprogramowania, które rzeczywiście odpowiadałoby naszym potrzebom.

Z analizą pokrycia kolorem problem jest prosty do opisania, ale trudniejszy do rozwiązania. Jedna strona PDF-a może zawierać malutkie kolorowe logo, a inna zdjęcie zajmujące niemal całą kartkę. Przy wycenie wydruku to niekoniecznie to samo. Chcieliśmy szybko ocenić zawartość pliku, zamiast zgadywać na podstawie podglądu. A robiąc uczciwą wycenę nie można naliczać takiej samej kwoty za umowę z kolorowym logotypem, jak za plakat z pełnym pokryciem z kotkiem Hello Kitty.

Owszem, w internecie da się znaleźć analizatory. Tylko że wiele z nich działa w przeglądarce i wymaga przesłania dokumentu na zewnętrzny serwer. Kiedy na co dzień pracuje się głównie z cudzymi dokumentami, nie jest to szczególnie kusząca perspektywa. Zwłaszcza jeśli w pliku są dane osobowe lub poufne materiały klienta. Nie mówiąc już o tym, że każdy tak naprawdę wskazuje inne wartości.

Z drukowaniem wsadowym było bardzo podobnie. Programy obsługujące serie PDF-ów istnieją, ale my potrzebowaliśmy czegoś o wiele bardziej elastycznego. Klient przynosi przecież nie tylko PDF-y, lecz także dokumenty Worda, zdjęcia i rozmaite kombinacje formatów. Do tego dochodzi liczba kopii, zliczanie stron, wybór skalowania i ustawienia konkretnej drukarki. W końcu pojawił się pomysł: a może po prostu zrobimy te programy sami?

Jest tylko jeden drobny szczegół – nie jestem programistą. Mój znajomy, który czasami pomaga nam w punkcie, też nie zajmuje się zawodowo tworzeniem oprogramowania. Obydwaj wywodzimy się ze świata copywriterskiego i obydwaj obecnie pracujemy w dziennikarstwie. Nasze doświadczenie to raczej podstawy HTML ze szkoły podstawowej i gimnazjum (pamiętacie jeszcze, że istniał taki twór, jak gimnazja?) oraz okazjonalne grzebanie w CSS-ie, niż projektowanie aplikacji.

Znajomy usiadł do Claude’a i zabrał się za analizator pokrycia kolorem. Ja otworzyłem ChataGPT i zacząłem opisywać, jak powinien działać program do drukowania wsadowego. Bez kursu Pythona i studiowania dokumentacji od deski do deski. Zamiast pisać kod, tłumaczyłem po prostu, co chcę uzyskać. Potem sprawdzałem efekty, zgłaszałem błędy i prosiłem o kolejne funkcje.

Dodaj obsługę plików DOCX, chcę mieć wybór: dopasuj do strony albo drukuj w rzeczywistym rozmiarze, pokaż liczbę stron uwzględniającą kopie, a da się otworzyć ustawienia sterownika drukarki? Kilka kolejnych iteracji i program zaczął nabierać całkiem fajnego kształtu. Pierwszą działającą wersję ogarnąłem w jedno popołudnie.

Nie stworzyłem oczywiście drugiego Photoshopa czy Acrobata. Nie zamierzam też udawać, że zostałem programistą. Ale powstało narzędzie, którego potrzebowaliśmy do codziennej pracy. Takie, które możemy dalej rozwijać, zamiast czekać, aż producent jakiegoś gotowego programu łaskawie doda interesującą nas funkcję.

Jest w tym wszystkim naprawdę duża ironia, której po prostu trudno nie zauważyć. Przez lata zajmowałem się copywritingiem. Jeszcze kilka lat temu zarówno ja, jak i współpracujący z moją firmą podwykonawcy mieliśmy naprawdę bardzo dużo zleceń, które wraz z popularyzacją generatywnej sztucznej inteligencji zaczęły po prostu znikać. AI zabrała mi znaczną część pracy, którą wcześniej wykonywaliśmy dla klientów. Szczególnie tej, która nie wymagała od nas specjalistycznej wiedzy.

Dla wielu zleceniodawców zamówienie tekstu u człowieka przestało być po prostu koniecznością, skoro chatbot potrafi przygotować coś wystarczająco dobrego w kilkadziesiąt sekund. Można dyskutować oczywiście o jakości takich materiałów, ich oryginalności czy wartości merytorycznej. Tylko że dla kogoś, kto właśnie stracił zlecenie, te rozważania nie mają większego znaczenia.

A teraz role częściowo się odwróciły. Sam korzystam z technologii, która wcześniej uderzyła w moje główne źródło utrzymania. Potrzebowałem programu, więc zamiast szukać wykonawcy i płacić za jego stworzenie, usiadłem do chatbota i dostałem działającą pierwszą wersję.

Czy w ten sposób odebrałem komuś potencjalne zlecenie? Raczej nie. Bez AI nie zdecydowałbym się zatrudnić programisty, a raczej dalej męczył z niedopasowanym pod nasze potrzeby oprogramowaniem. Nie da się jednak ukryć, że mechanizm jest bardzo podobny do tego, który kilka lat wcześniej dotknął copywriterów.

Ktoś potrzebuje po prostu konkretnego efektu. Do tej pory osiągnięcie go wymagało zatrudnienia specjalisty. Teraz może spróbować sam, oczywiście z pomocą mocy obliczeniowych wielkich centrów danych, które na całym świecie zabierają nam prąd i zasoby wodne. Coraz częściej okazuje się jednak, że to po prostu wystarcza.

To oczywiście niezbyt wygodna prawda dla wszystkich, którzy zapewniają, że sztuczna inteligencja wyłącznie pomaga ludziom w pracy, a nie ich zastępuje. Pomaga, to prawda. Tyle że czasami pomaga właśnie poprzez wyeliminowanie potrzeby płacenia komuś innemu za wykonanie zadania.

Nie oznacza to oczywiście końca zawodu programisty, copywritera czy grafika. Oznacza natomiast, że część prostszych, powtarzalnych zleceń może przestać trafiać do specjalistów. I nie trzeba czekać na żadną futurystyczną superinteligencję, żeby ten proces naocznie zauważyć.

Żeby nie było zbyt kolorowo, generowanie oprogramowania za pomocą chatbota ma swoje oczywiste ograniczenia. To, że kod powstał szybko, nie znaczy, że każda funkcja działa idealnie. Drukarki mają własne sterowniki, formaty plików potrafią zachowywać się różnie, a dokument wyglądający poprawnie w podglądzie może zostać źle przeskalowany na papierze.

Właśnie dlatego nasz program nadal wymaga testów i poprawek. Wygenerowany kod nie daje automatycznej gwarancji bezpieczeństwa ani stabilności, szczególnie gdy narzędzie ma pracować na dokumentach klientów. Nie zastępuje też wiedzy potrzebnej do tworzenia rozbudowanych, niezawodnych systemów.

To wszystko jednak nie zmienia sedna sprawy. Przez lata dostęp do tworzenia oprogramowania był mocno ograniczony przez wiedzę techniczną albo pieniądze. Trzeba było nauczyć się programować, zatrudnić odpowiednią osobę lub pogodzić się z możliwościami gotowych narzędzi. Dzisiaj dochodzi do tego wszystkiego jeszcze jedna opcja. Można po prostu opisać chatbotowi problem zwykłym językiem i spróbować go rozwiązać przy pomocy potężnej sztucznej inteligencji. Czasami efekt będzie kiepski, innym razem trzeba będzie poświęcić kilka godzin na poprawki, a czasami wystarczy jedno popołudnie.

Najważniejsze jest jednak to, że do gry wchodzą ludzie, którzy wcześniej nawet nie próbowaliby tworzyć własnych aplikacji. Nie dlatego, że w kilka chwil zdobyli techniczne wykształcenie, lecz dlatego, że technologia obniżyła próg wejścia.

Przeczytaj także:

I właśnie w tym tkwi zarówno największa zaleta, jak i największe zagrożenie związane ze sztuczną inteligencją. Daje zwykłym ludziom możliwości, które wcześniej były dla nich niedostępne. Jednocześnie sprawia, że część umiejętności, za które jeszcze niedawno całkiem nieźle płacono, zaczyna tracić swoją rynkową wartość. Dla jednych będzie to wyzwolenie od konieczności zatrudniania specjalistów do każdej drobnostki. Dla innych kolejny powód do niepokoju o przyszłość własnego zawodu. Co gorsza, można znaleźć się po obu stronach tej historii. Sam jestem tego koronnym przykładem.

*Źródło grafiki wprowadzającej: Canva Pro / modyfikowane przez AI