Заменит ли ИИ сеньоров и архитекторов через 5-8 лет? Айтишники уверены: нас не догонит
Разработчик и архиректор, CEO Hard and Soft Skills Павел Вейник спросил у LinkedIn-сообщества, что, по их мнению, произойдёт с сеньорами и архитекторами через 5-8 лет, — «когда тулы научатся работать с кошмарным легаси» и всех нужно будет меньше, потому что есть AI. Посмотрели, что отвечают его подписчики.
«Проще заплатить за реализацию системы с помощью AI, чем привлекать дорогого специалиста»
Вводные от Павла Вейника такие:
- процент джунов [в компаниях] снизился с 11% до 5%;
- некоторые мидлы ищут работу по году;
- сеньорам тоже всё сложнее искать работу;
- скоро выйдет ChatGPT-5, посмотрим, что он будет уметь после четвёртого;
- развиваются инструменты для работы с кодом — и они становятся всё умнее, что провоцирует overemployment.
Ну и вопрос: а что же произойдёт лет 5-8 с сеньорами и архитекторами. Ведь в случае с тем же архитектором «проще заплатить чуть дороже за неэффективную и универсальную реализацию простой системы с помощью AI, чем привлекать дорогого специалиста, с которым непонятно и сложно работать».
Конечно, Павел оговаривается, что он сгущает краски — это чтобы подтолкнуть аудиторию к дискуссии.
«ChatGPT не может написать работающий Python-код для взаимодействия с Teamwork API»
Подписчики единодушны — нас не догонят, то есть «не заменят».
- Во-первых, потому что ИИ обходится дороже, чем человек.
— Когда я последний раз интересовался результатами сравнения программиста с GPT-3, то видел такие усреднённые расчёты:
Человек в сутки потребляет 2,9 Квт/ч примерно, а мозг — до 20% всей энергии. Средний расчёт часа работы программиста, если его заменить на ИИ, будет порядка 1000 небольших запросов для средней сложности задачи. Один такой запрос будет расходовать около 0,001 Квт/ч. Таким образом ИИ в среднем обходится в 1Кквт/ч.
Дальше можно уже считать в зависимости от того, сколько программист работает в сутки.
Что-то мне подсказывает (хотя я уверен), что с инкрементом версии в GPT хорошо растёт число киловатт, которые он потребляет (особенно, если учесть мультимодальность и всё более сложные запросы). Но самая большая проблема не в этом — а в инфраструктуре которая способна это все обслужить. Германия, например, лидер по количеству ЦОДов в ЕС, но помимо ЦОДов (2% электричества) есть ещё другая промышленность, которая тоже хочет расти (и в вопросе потребления электроэнергии тоже — 38% электричества). Есть электротранспорт и его доля тоже растёт (и все хотят, чтобы увеличивалось количество электрозаправок и скорость заправки) — а это всё про апгрейд линий и их мощности. А есть ещё жаркое лето и количество кондиционеров…
- Во-вторых, «чтобы ИИ что-то написал, надо по это что-то придумать промт». И тут без человека опять никак. А ещё очень дорого исправлять архитектурные ошибки, и «если вы пытаетесь автоматизировать хаос, то на выходе получите автоматизированный хаос».
— Для любого архитектора важна «насмотренность». А где её будет брать AI, если, уже сегодня, корпоративные датасеты закрываются от посторонних?
- В-третьих, «тестировщики точно не вымрут: кто-то же должен проверять, что наворотил ИИ».
- А в чётвёртых, ИИ ещё и не умеет ничего такого, чтобы всех заменить. Так что спрос на рынке для толковых мидлов+ ещё «развернётся в сторону увеличения» Эта же группа отсылает всех, кто готов с ними спорить, к кем, кто 10 лет назад говорил, что и «мануальные тестировщики будут не нужны», и «web-мастерам скоро конец».
— ChatGPT по состоянию на сейчас не может написать работающий Python-код для взаимодействия с Teamwork API — выдаёт код в полном соответствии с best practices, но абсолютно нерабочий. Я дал ему 5 шансов, после пятой неудачной попытки плюнул и сделал сам.
— Пытался с помощью ChatGPT получить HTML+CSS-код полукруговой диаграммы с процентным заполнением. После получаса попыток как-то адаптировать выдаваемую дичь забил на это — и в течение 2 минут нагуглил рабочее решение.
— Всё будет по-старому. ИИ — это просто инструмент немного облегчающий поиск информации.
- А в пятых, ну ладно, допустим, человечество позволит ИИ заменить сначала джунов, позже — мидлов, «а там он и до сеньоров доберётся». «Но похожая проблема уже была лет 15 назад, когда средний и маленькие компании не хотели брать джунов, при этом испытывали сильный дефицит сеньоров, и только гиганты обучали джунов и выпускали их в отрасль». Так что стоит учиться на своих ошибках — иначе уже через 2-3 года будет «дефицит мидлов и сеньоров».
Главная мысль, которую высказывают комментаторы — нужно думать о том, что сделать, чтобы ИИ не отобрал у них работу. И ответ, как вариант, такой: «либо адаптироваться, учиться использовать ИИ в работе, либо начать рассматривать вариант перехода в какую-то другую сферу деятельности, например… инвестировать в ИИ».
Каждый день читатели Adviser покупают подписку Coursera+. Попробовать
Читать на dev.by