Заменит ли искусственный интеллект программистов?

Заменит ли искусственный интеллект программистов? Я понятия не имею ? Пишу про вайб-кодинг с целью немного в этом вопросе разобраться.

Некоторые знакомые, вообще не айтишники, буквально меня поразили, продемонстрировав, что они могут создать с помощью v0, Lovable, Bolt... У них в голове не сидит предубеждение, что внутри это всё сложно устроено, для них это такая же магия, как и всё остальное в айтишке. Нажми на кнопку — получишь результат. А я парюсь, дескать, ну это же очень сложно, не верится что нормально работает, всё надо перепроверить...

Да и айтишники (не особо программисты) делают тоже реально крутые корпоративные вещи с помощью всяких штук наподобие n8n...

=

Я и сам постоянно использую Claude 3.7 и Windsurf там, где нужен достаточно серьёзный кодинг, а для более простых задач или умного поиска — deepseek, qwen (вчера вышла мощная версия 3 с дипсинком), perplexity...

Без сомнения, в некоторых случаях они ускоряют мою работу в целом в десятки раз. Это впечатляет.

(Честно говоря, и до этого приличная часть моей работы уже заключалась в копипасте со Stack Overflow :)

В то же время, легко заметить немало ограничений в таком подходе. LLM-ки пока практически бесполезны на больших легаси-проектах, совсем слабо справляются с отладкой даже своих багов, не говоря уже о чужих, о чём вчера рассказывал, и регулярно допускают весьма глупые ошибки.

Создание качественного кода, поддерживаемого вдолгую — одна из самых сложных задач в ИТ, а может быть и вообще во всех инженерных дисциплинах. Для этого требуются годы/десятилетия практики, постоянное обучение на бесчисленных ошибках, и глубокое понимание программной инженерии и computer science.

=

Инструменты наподобие ChatGPT и Cursor, действительно, при аккуратной с ними работе (подчас гораздо более нервной, нежели классическое белковое программирование :) могут дать неплохой результат. И хотя они по отдельной просьбе могут неплохо пояснить, почему и как было сделано именно так, разве кто-нибудь это просит? Тесты пройдены? Погнали дальше.

AI полностью скрывает реальные трудности процесса обучения этому всему. Они мешают вам развивать интуицию с течением времени. Но без этой базы вы просто копируете решения, не понимая их по-настоящему...

=

В принципе, инструменты low code/no code, или даже всяческие фреймворки и WordPress-ы получали в своё время такое же позиционирование. По большому счёту, когда в 1959-м появился язык программирования Кобол, инженерные издания стали массово писать что теперь программистом сможет стать каждый :)

Все эти "киллеры" выходят и выходят многими десятилетиями, но программисты ещё не исчезли. Разработчики по-прежнему требуются для сложных проектов, и по-прежнему остаётся высоким спрос на разработчиков WordPress, а но плагинах для него ребята строят в наше время успешные бизнесы.

Рискну предположить, что так же будет и с AI.

=

...Даже если я активно использую LLM в своей повседневной работе, мне очень нравится тратить время на понимание кода, который они генерируют. Я иногда даже бываю впечатлен кодом от AI, и мне это любопытно. Я хочу понимать больше, я хочу продолжать учиться и постоянно становиться лучше, и мне это всё будет крайне увлекательно, уверен, и в 80 лет.

=

Но я категорически не допускаю нейросетки на любой уровень programming in large: всегда держу их на programming in small, потому что они в проектировании быстро начинают выдавать жуткую, но малозаметyую ересь, а цена ошибки тут уже велика. Но зато сам очень классно в этом прокачиваюсь. С живыми разработчиками так, понятно, не выйдет, в реальном проекте особо не поэкспериментируешь, надо фичи гнать на потоке.

А вот с AI получается просто великолепный тренажёр для оттачивания скиллов управления проектом и командой разработчиков (в техническом плане). И тут начинают всё большую и большую роль играть мета-скиллы: чтобы тренироваться на таких прекрасных тренажёрах практически в реальном времени, надо владеть соответствующей теоретической базой в темах проектирования и архитектур. Я кстати обучение этим темам (в виде материалов и курсов моей Школы) начал камерно делать ещё 7 лет назад, пока другие онлайн-школы зарабатывали на изучении прикладных фреймворков и "как быстренько войти в профессию программист".

Сегодня это всё "прикладное" и "полезненькое" быстро умирает, а вечные академические темы, одно время, казалось бы, полностью просевшие, когда в ИТ был огромный спрос на любых программистов, снова успешно возвращаются и, похоже, уже навсегда.

Источник: vk.com

Комментарии: