Список проголосовавших за комментарий "Replikant_mih, это было бы так, если бы речь шла о машинах, которые собирают данные, хранят и воспроизводят в ответ на запрос пользователя. Нейросети не собирают, не хранят (а, значит, не могут копировать) данные, но они используют данные для составления сложных моделей нейронных связей и весов. Также нейросети умеют логически размышлять и использовать обобщения. Это значит, что нейросеть отдельно можно обучить языку программирования, например, Java, и отдельно математическому алгоритму, и нейросеть сможет описать этот алгоритм на Java.<br/> <br/> Например, и<span>сследование Drori et al. (2022) показывает, что OpenAI Codex, модель, предварительно обученная на текстах и дообученная на коде, способна решать университетские математические задачи, генерировать программы и объяснять решения на человеческом уровне. Codex достиг 81% точности в автоматическом решении задач по математике, включая написание кода на языках программирования, таких как Python.<br/> <br/> Иначе говоря, гипотеза автора поста о том, что «среднее качество доступного автоматически говнокода будет неуклонно снижаться» из-за того, что нейросети будут обучаться на собственном коде, несостоятельна, потому что он не учитывает такие инструменты, как обобщения. Для того, чтобы эта гипотеза реализовалась, должно снижаться не только качество кода условного Java, на котором обучается нейросеть, но и качество иных данных, например, работ по математике, физике и т.д., на которых обучена нейросеть и алгоритмы которых нейросеть может описать на условном Java, обобщая полученные знания.</span>"