Руководитель проектов в небольшом израильском стартапе Тимур Хащеватский рассказал в блогах на devby, почему считает, что ИИ может забрать работу у разработчиков.
Разработчики с ним не согласны. Под материалом — 50+ комментариев. Собрали основные аргументы наших читателей, почему всё же нет.
Руководитель проектов в небольшом израильском стартапе Тимур Хащеватский рассказал в блогах на devby, почему считает, что ИИ может забрать работу у разработчиков.
Разработчики с ним не согласны. Под материалом — 50+ комментариев. Собрали основные аргументы наших читателей, почему всё же нет.
— Я очень рад за «разработчика с 30+летним стажем», но имея аналогичный стаж, могу сказать, что пока что данные вздохи об окончании профессии программиста сильно преувеличены.
На данный момент и в ближайшей перспективе все подобные ИИ — это просто очень умные и быстрые поисковики. И если вам нужно быстро налабать MVP, то да — они помогут. Возьмут на себя много рутинных задач.
Да и то проверять пристально надо, что они там нагенерили. У меня лично не получилось ни разу взять и запустить. Всегда допиливание напильником. А уж создать что-либо новое, что до этого никто не делал, такие системы пока не умеют. И думаю, долго ещё не сумеют. А вот как замена stackoverflow — очень хорошо.
Под этим комментарием образовалась небольшая дискуссия, а пишут ли программисты вообще что-то «новое, что никто до этого не делал». Другой комментатор уверен, что «90% (а может и больше)» этого точно не делает, так что и «аргумент против ИИ сомнителен».
— Проблема в том, что текущие модели больше количественно растут, чем качественно, — и многие вещи просто не могут сделать, часто уходя в рекурсию, предлагая одно и то же нерабочее решение. За ними нужен глаз сеньора/архитектора, иначе они такого там накодят…
— В том-то и дело, что современные так называемые ИИ могут писать нечто типовое строк на 500, причём для исправления ошибки переписывая весь код с нуля. Попытка использовать тот же Github Copilot показывает, насколько же он туп и бессилен в реальном приложении с километрами готового кода.
Да, он может подсказать код для функции по чёткому описанию, но когда нужна не одна функция, а нечто выходящее за типичные рамки шаблонов — всё, тушите свет: начинает фантазировать, придумывать несуществующий и неработоспособный код, причём, когда ты указываешь на ошибки, он их признаёт и придумывает очередную неработоспособную чушь.
Если кратко, то как помощник для написания какого-то хорошо известного шаблонного кода по учебнику — отлично помогает, но для написания именно целой программы, особенно по спецификации от РМа, который говорит: «Хочу параллельные красные линии зелёными красками перпендикулярные друг другу», — он совершенно бесполезен.
И ещё важный момент: сейчас модно рассуждать, мол, нафига нанимать джунов, когда их легко заменит ИИ. Оставим парочку толковых сеньоров, и они с помощью ИИ налабают всё, что нам надо. Возможно (повторюсь: возможно), сегодня это даже и сработает на несильно сложном проекте. И несколько лет такая схема, возможно, даже будет жить и процветать, — а менеджеры зашибать бабло.
Но что-то никто не задумывается, а что будет потом, лет через 10. Я так тонко намекаю на то, что люди вообще-то смертны. Что будет, когда те самые крутые сеньоры состарятся, умрут или просто уволятся?
Джунов, напоминаю, нет, их никто не набирал, никто не учил, соответственно, новых сеньоров просто негде будет взять. Учится на программистов при таком перспективе тоже мало кто захочет, все постараются уйти туда, где это самое ИИ бессильно.
Итого: новичков нет, старички ушли, что творит ИИ, никто уже не понимает. Ну вот и что будем делать в этом интересном светлом будущем? Или как обычно горизонт планирования «нам бы день простоять да ночь продержаться»?
— А он [ИИ] берёт и не срабатывает, прикиньте? Ещё и накидывает новых ошибок. И бродит кругами в лабиринте багов и неправильных ответов, как ты его не мучай. Ну кто бы мог подумать?!.
А потом ты смотришь на всё это великолепие, на этот тупик, смотришь, сколько потратил впустую времени, сил, — и думаешь: а почему я сам это не решил быстрее и менее нервозатратно?
Почему-то я о прогрессивности ИИ слышу только от PM-ов, архитекторов и прочих руководителей с экзекьютивами, которые код-то трогали последний раз лет 10+ назад и то трёхметровой палкой.
— Да задолбали эти «заменятели» уже. То, что кучу народу на мороз выставляют, это не ИИ их заменил — а сокращают раздутые за ковид штаты. Плюс рецессия в странах Запада.
Я сам работаю в штатовской компании, где недавно было 2 раунда сокращений. СЕО давеча рассказал детали: мажоритарии (хедж-фонды) были недовольны размером профита, поэтому пришлось резать косты ценой того, что оставшиеся будут просто работать больше.
Да, ИИ повышает производительность кодеров. И это же прекрасно: можно сделать больше продуктов и сервисов. К чему, собственно, и приводит НТП. Другое дело, что будут расти требования к квалификации и будет труднее «вкатиться», что уже сейчас можно наблюдать.
— ИИ за 10 минут (ну, за час) замечательно набьёт структуру проекта, сделает интерфейсы, абстрактные методы, напишет заголовки, проставит комментарии, что принимает каждая функция, что выдает, надолбает примеры, выдаст тесты, в том числе с вагоном выдуманных данных. По примеру одних классов легко нарисует другие с аналогичным функционалом и так далее, и тому подобное. Ещё без проблем из прототипа переложит на другой язык или библиотеки, с расширениями согласно «указивкам». И его не ломает всё переписать хоть с нуля, тем более, проапдейтить комментарии согласно текущему состоянию кода. А самому можно сосредоточиться на бизнес-логике и corner cases.
Пользуйтесь не бесплатными Copilot и ограниченной версией ChatGPT, а Claude Pro с глубоким анализом, например.
Но как и с любым инструментом, требуется навык использования, как правильно промптить, давать контекст, на что смотреть, понимание что инструмент может, а чего нет. Всё не может — вопросов нет. Снять большую часть рутины на типовых проектах (типовых не для вас, а в мире — для вас проект может быть совершенно непривычным) — может.
P. S. Лет 10 назад я ещё встречал бухгалтеров, которые говорили, что Excel им нахрен не нужен и на калькуляторе они посчитают быстрее и лучше, а с этим вашим Excel одни проблемы — округляет неправильно. На данный момент, вроде, [такие] вымерли. С ИИ у программеров 100% будет то же самое.
— Да не может ИИ заменять даже джуна. Джуны тоже в безопасности. ИИ может разве что помочь джуну написать грамотнее и чуть быстрее. А заодно ИИ принесёт в проект парочку багов, настолько профессионально закамуфлированных, что даже сеньоры их на ревью в упор не увидят. И не факт, что ускорение джуна выгоднее убытков от внесённых багов.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Львиная доля программистов, тоже ничего нового создать не может, будем откровенны. Claude может закрывать 74% issues в опенсорс проектах, сколько может закрыть типичный сеньор, работающий в галере? Смею утверждать, что около нуля.
Чтобы обрушить рынок найма, AI не обязательно должен с первого раза и без ошибок решать все задачи, а достаточно что он будет просто лучше, чем 30% тех, кто сейчас работает программистом. А до этого уже очень недалеко, если уже не произошло.
Пользователь отредактировал комментарий 5 апреля 2025, 12:13
Очевидно что вы:
Не программировали даже на уровне того самого "забитого" сениора из аутсорса. Не пытались создать софт с помощью AI.
Вас не настараживает что что-то пока мы не видим софта написанного AI, а в основном видим какой то инфоциганский бред о том что программиты то ли не нужны уже, толи будут не нужны в ближайшем будущем?
Технологии типа LLM, это вероятностная модель, а не модель основанная на строгих логических рассуждениях. По этому LLM, не может писать корректный код - понимая то что нужно, с достаточной степенью, а вместо этого генерит текст который похож на то что нужну - с некоторым произвольным кол-вом ошибок и отклонений от того что нужно.
Ну, вот, например, последнее исследование от Антропик, которое показывает, что, даже просто угадывая следующее слово, модель внутри делает что-то похожее на рассуждения: https://www.anthropic.com/news/tracing-thoughts-language-model У них там есть специальная модель, в которой лучше видно, какие узлы внутри нейронки активируются, когда она генерирует слово. И вот ее, например, просят сложить два числа. В каких-то случаях она выдает ответ сразу - потому что просто запомнила его во время обучения. Но если числа более сложные, например 36 и 59, то внутри происходит кое-что странное. Каждое число активирует свою цепочку узлов, округляется, распадается на какие-то числа попроще. Модель приближает их к тому, что лучше знает. Потом все ветки сходятся в одну - и это ответ. Это немного похоже на то, как человек работает с такими числами в уме. Это похоже на логику. В статье несколько таких примеров. Когда нужно продолжить стих, модель активирует две группы веток - для смысла и для рифмы.
У всех компаний теперь есть "думающие" модели. Которые сначала геренят "мысли" - стену текста, из которой потом собирают финальный ответ. В этой стене текста модель сначала планирует ответ, разбирает задачу на подзадачи, идет по ним, корректирует нестыковки в сгенеренном тексте. И это помогает. Собственно, все лидирующие модели - думающие.
Ну, и последний уровень абстракции - цикл в коде, который запускает модель. Все приличные ассистенты для кода на каждый запрос пользователя выполняют целую кучу внутренних запросов к модели. Сначала просят ее собрать данные, потом сгенерить код, потом проверить, исправить ошибки, повторить, если нужно. Сами берут файлы из проекта, сам мержат в них изменения. Выходит дорого (много запросов, они все большие и тяжелые, думающие модели еще и мысли генерят для каждого промежуточного ответа), но намного эффективнее, чем если просто копипастить куски кода в чатбот.
Живой программист все еще лучше. Все эти новости про автоматизацию - хайп и скрытые сокращения на почве финансов. Но ваши рассуждения - это про то, что было год-полтора назад. В современных ИИ системах много логики на разных уровнях.
Пользователь отредактировал комментарий 5 апреля 2025, 22:26
Мама, я в телевизоре!
Сколько нового инновационного кода, например, создают формошлепы?
Best UX/UI practicie большинство не знает.
Всяко лучше у них выходит чем у ИИ. Типичный (и наилучший даже в теории) ИИ - это когда вообще ничего не загрузилось. Или на бэке вылетело с 500 ошибкой.
А тут хотя бы корявые, но формочки видны. И со временем они начинают таки работать. А с ИИ они в принципе улучшаться не смогут. После очень низкого лимита на размер проекта будет "один баг правили, но не поправили толком, но, два новых внесли, лучше бы не трогали вовсе"
Пользователь отредактировал комментарий 5 апреля 2025, 23:28