«ИИ точно делает меня глупее»: программисты жалуются, что ИИ лишает их навыков
Программисты все чаще не пишут код самостоятельно, а только проверяют сгенерированные ИИ фрагменты — из-за этого хуже справляется с задачами, которые раньше были для них привычными.
Программисты все чаще не пишут код самостоятельно, а только проверяют сгенерированные ИИ фрагменты — из-за этого хуже справляется с задачами, которые раньше были для них привычными.
404 Media отмечает, что проблема стала заметнее на фоне того, как крупные технологические компании все настойчивее внедряют ИИ в разработку. Meta, Google, Microsoft и другие корпорации публично говорят, что все большая доля их кода создается с помощью ИИ-инструментов. В Meta даже появились внутренние «таблицы лидеров», показывающие, какие сотрудники в реальном времени расходуют больше всего ИИ-токенов.
Но сами разработчики описывают менее оптимистичную картину. Они говорят, что ИИ-код часто приходится долго проверять, исправлять и приводить в порядок. А постоянная привычка делегировать задачу модели постепенно снижает способность самостоятельно проектировать решения и писать код.
«У меня были ситуации, когда я забыл, как реализовать API на Laravel, и это до чертиков меня напугало», — рассказал изданию один инженер, попросивший об анонимности. — Я учился этому в университете, я много лет работаю инженером-программистов, а ощущение такое, будто я снова в моменте до того, как написал свою первую строку кода».
Другой разработчик признался, что его не заставляли напрямую пользоваться ИИ, но он и коллеги получили доступ к Cursor и начали регулярно применять его в работе. По его словам, ИИ-инструменты действительно экономят время, но создают другую проблему: человек начинает отдавать модели не только рутину, но и само мышление.
«Это точно делает меня глупее, — заявил программист. — Это похоже на то, как мы получили мобильные телефоны и перестали запоминать номера, но у меня это разрослось до аутсорсинга „мышления“ вообще. Я чувствую, что мое критическое мышление и способность сидеть и рассуждать о проблеме или дизайне ухудшились, потому что всезнающий далай-лама всегда в одном вопросе от того, чтобы дать мне свое мнение».
Некоторые разработчики опасаются не только деградации личных навыков, но и накопления технического долга. Один UX-дизайнер в технологической компании среднего размера рассказал, что сотрудников просят использовать ИИ-агентов для широких изменений в кодовой базе, но проверить такой объем машинно сгенерированного кода почти невозможно.
«Нет способа оценить, насколько весь этот код хорошо написан или безопасен — особенно когда сотни других программистов в компании делают то же самое», — сказал он.
По словам дизайнера, компании могут получить не ускорение разработки, а хаос, который придется долго разгребать. «Мы строим крысиное гнездо технического долга, которое будет невозможно распутать, когда эти модели станут непомерно дорогими — что может случиться в любой момент», — добавил спикер.
ИИ плохо работает на длинной дистанции — такого сотрудника уже уволили бы
Недовольство растет на Reddit, Hacker News и других площадках, где разработчики обсуждают работу. Общая претензия звучит так: ИИ-кодинг обещали как ускоритель, но в реальности он часто превращается в трудоемкое ревью чужого, не всегда качественного кода. При этом именно самостоятельное написание кода раньше помогало инженерам сохранять навык, понимать архитектуру и лучше видеть ошибки.
На этом фоне заявления топ-менеджеров выглядят контрастно. Google в апреле заявляла, что три четверти нового кода в компании генерируется ИИ. Глава Microsoft Сатья Наделла ранее говорил, что до 30% кода Microsoft создается с помощью ИИ, а технический директор компании Кевин Скотт ожидает, что к 2030 году ИИ будет генерировать 95% кода. Марк Цукерберг также говорил, что ИИ сможет писать большую часть кода для улучшения самого ИИ в течение 12–18 месяцев.
Однако разработчики, с которыми поговорили журналисты, считают, что за красивыми цифрами скрывается риск: если инженер все чаще превращается в проверяющего ИИ-вывода, он может постепенно терять способность самостоятельно решать сложные задачи. Для компаний это тоже проблема: в моменте ИИ-инструменты могут ускорять работу, но в долгосрочной перспективе они способны ослабить инженерную экспертизу, на которой держится качество продукта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.