Программист с 25-летним стажем про AI: «Каждый уволенный программист — это бюджет на несколько новых GPU»
Знаете сайт informatykzakladowy.pl? Его ведёт Томаш Зелиньски, программист с 25-летним стажем, который развивал финансовые системы для NBP, создавал и верифицировал защиту банковских мобильных приложений, а также работал над поисковой системой Microsoft Bing, пишет канал DzikPic.
Знаете сайт informatykzakladowy.pl? Его ведёт Томаш Зелиньски, программист с 25-летним стажем, который развивал финансовые системы для NBP, создавал и верифицировал защиту банковских мобильных приложений, а также работал над поисковой системой Microsoft Bing, пишет канал DzikPic.
Недавно он написал у себя в твиттере, что в январе этого года перестал скептично относиться к AI: «Я ещё не до конца в этом разобрался, но профессия программиста изменится больше, чем я думал год назад».
Wyborcza сделала с ним по этому поводу интервью (вы можете послушать подкаст по ссылке).
Вот что сказал пан Зелиньски:
Поначалу программист смотрел на чат-боты с позиции скептика. Но после того, как сам проверил возможности очередных версий LLM-, пришёл к выводу, что «спустя несколько лет развития эти инструменты стали достаточно хорошими, чтобы иногда ускорять работу человека, а порой повышать её качество».
Например, если несколько лет назад AI мог написать всего пару строчек кода, то сегодня LLM могут сгенерировать по запросу план работы, а затем реализовать его пункт за пунктом. Но, конечно, результат ещё нестабилен.
Пан Зелиньски и сам пользуется AI, так как работает в DeepL. По его словам, в компании нет запрета на использование кода, написанного AI. Наоборот, «сотрудников поощряют к экспериментам со всем, что появляется на рынке». Хоть это и не значит, что они сразу используют тестируемые инструменты в своём коде.
При этом программист подчёркивает: сегодняшние LLM не будут одинаково полезны во всем. Да, они помогают генерировать прототипы для внутренних тестов и экспериментов («AI позволяет сократить работу с недель до дней»). Но нужно понимать, что LLM обучаются на большом количестве уже существующего исходного кода, поэтому чаще всего будут предлагать код с архитектурой, похожей на образцы. Если же вы создаёте уникальный проект, то LLM будет скорее мешать, чем помогать.
Вместе с тем создание нового кода — не единственное возможное применение AI в отрасли ПО. Часто LLM помогает в понимании структуры существующих исходных файлов или поисках информации по внутренней базе.
Для того же вайб-кодинга нужно хотя бы понимать, что ты делаешь: «Если ты не имеешь понятия о программировании, ты не способен оценить безопасность такого решения, твой LLM, впрочем, тоже нет. Рискуешь ты осознанно, а вот твои пользователи рискуют уже неосознанно».
Что насчёт массовых увольнений в бигтехе из-за ИИ? По мнению пана Зельвинскего, это «прекрасная отговорка» — кто знает, почему на самом деле провели лейоффы. С другой стороны, «каждый уволенный программист — это бюджет на несколько новых GPU». А в современном капитализме показатели должны расти каждый квартал, иронизирует он.
Самая большая проблема LLM — что в отличие от джуна модель не способна запомнить свою ошибку и научиться: «Когда процесс их обучения завершён, усвоенные знания и возможности „замораживаются“». И хотя сейчас существует несколько путей обхода этого ограничения, ни один из них пока не является эффективным.
«LLM умеют очень быстро создавать новый код, но значительно менее эффективны в его модификации и поддержке. Компании, предоставляющие услуги AI, фиксируют гигантские убытки, а каждый новый клиент ухудшает их финансовый результат. Возможно, через полгода или год источники финансирования иссякнут, а OpenAI и Anthropic попросту обанкротятся?».
Сколько на самом деле зарабатывают Project Manager’ы в малом аутсорсе? Сравнили Польшу и Беларусь
Я первый PM в компании. И когда я пришла просить повышения зарплаты оказалось, что мой начальник не знает, сколько я стою на рынке. Поэтому я решила провести анализ сама и принести ему рынки зарплат. Чтобы компенсация была справедливой и соответствовала рынку.
Получилось довольно увесистое исследование, которое показывает компенсации PM и какой стек должен быть у специалиста.
Я сделала анализ с помощью модели Claude от Anthropic.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Не стоит всерьез воспринимать человека который опаздывает с выводами на год