Part 1D, fix paragraph about LLM capabilities.

src/content/1/en/part1d.md

@@ -1170,8 +1170,6 @@ Copilot's chat also enables the creation of larger set of functionality. For exa
 
 The usefulness of Copilot and other language models in programming varies. The biggest problem with language models is [hallucination](https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)). Large language models sometimes generate answers that may seem correct, but are completely wrong. In programming, errors in hallucinated code are often caught quickly when the code fails to run. However, some code generated by a language model may work at first but still have hidden issues, such as logic errors or security vulnerabilities.
 
-Another problem in applying language models to software development is that it is difficult for language models to "understand" larger projects. One major limitation of language models is that they are unable to implement changes across several files. Language models are also currently unable to generalize code. For example, if the programmer requests for new functionality that can be implemented with existing functions or components (even with minor adjustments), the language model may fail to use them. This deteriorates the code base quality because the language models generate duplicate functions and components. For more information about this, read [this article](https://visualstudiomagazine.com/articles/2024/01/25/copilot-research.aspx).
-
 If you choose to use language models when programming, remember that its output is your responsibility.
 
 The rapid development of language models puts programming students in a challenging position. Is it worth, or even necessary, to learn programming to a detailed level when you can get almost everything ready-made from language models?

src/content/1/fi/osa1d.md

@@ -1158,8 +1158,6 @@ Copilotin chat mahdollistaa myös suurempien kokonaisuuksien luomisen
 
 Copilotin ja muiden kielimallien antamien vihjeiden hyödyllisyyden aste vaihtelee. Kielimallien ehkä suurin ongelma on [hallusinointi](https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)), ne generoivat välillä täysin vakuuttavan näköisiä vastauksia mitkä kuitenkin ovat täysin päättömiä. Ohjelmoidessa toki hallusinoitu koodi jää usein nopeasti kiinni jos koodi ei toimi. Ongelmallisempia tilanteita ovat ne, missä kielimallin generoima koodi näyttää toimivan, mutta se sisältää vaikeammin havaittavia bugeja tai esim. tietoturvahaavoittuvuuksia.
 
-Toinen ongelma kielimallien soveltamisessa ohjelmistokehitykseen on se, että kielimallien on vaikea "hahmottaa" isompia projekteja, ja esim. generoida toiminnallisuutta, joka edellyttäisi muutoksia useisiin tiedostoihin. Kielimallit eivät myöskään nykyisellään osaa yleistää koodia, eli jos koodissa on esim. olemassaolevia funktioita tai komponentteja, joita kielimalli pystyisi pienin muutoksin hyödyntämään siltä pyydettyyn toiminnallisuuteen, ei kielimalli tähän taivu. Tästä voi olla seurauksena se, että koodikanta rapistuu sillä kielimallit generoivat koodiin paljon toisteisuutta, ks. lisää esim. [täältä](https://visualstudiomagazine.com/articles/2024/01/25/copilot-research.aspx).
-
 Kielimalleja käytettäessä vastuu siis jää aina ohjelmoijalle. 
 
 Kielimallien nopea kehitys asettaa ohjelmointia opiskelevan haastavaan asemaan: kannattaako ja tarvitseeko enää ylipäätään opetella ohjelmointia vanhan liiton tyyliin, kun lähes kaiken saa kielimalleilta valmiina?