Через 1000 дней вы потеряете свою работу
Перед тем как бросать IT и идти учиться на сварщика из-за нейросетей, дочитайте до конца.
В феврале основатель AI-сервиса Hyperg Мэтт Шумер написал вирусный пост Something Big Is Happening. Он сравнил происходящее сейчас с нейросетями с февралем 2020 года, когда люди спокойно пили кофе в офисах перед началом пандемии. В комментариях всплыла цифра в 1000 дней. Столько времени прошло с релиза первой версии ChatGPT. Фанаты ИИ верят, что мы подошли к черте, за которой профессия разработчика просто исчезнет.
Затем вышел отчет Anthropic с новой метрикой. Ребята заявили, что нейросети уже перекрывают 75% типичных задач программистов. Звучит так, будто пора сдавать рабочий ноутбук и идти варить трубы. Давайте посмотрим, как красивые метрики бьются о суровую реальность энтерпрайза.
Эксперимент с компилятором проходил в тепличных условиях. Человеку-архитектору пришлось создать сложнейшую тестовую среду и жестко контролировать агентов, иначе они ломали свой же код. На 100 тысячах строк система просто уперлась в потолок.
Измерять пользу нейросетей частотой их использования неверно. Так количество написанных строк подменяет реальный результат работы.
Исследование METR с опытными разработчиками показало: ИИ замедляет решение задач на 19%. Быстрая генерация кода дает лишь ложное чувство продуктивности. Инструменты вроде Copilot снижают порог входа, инженеры с меньшим опытом генерируют на 40% больше кода. Но весь этот сырой материал летит на проверку опытным специалистам. Нагрузка на синьоров во время код-ревью растет. Итог: задержки релизов и лавинообразный рост технического долга.
Исследователи из MIT и Alibaba подтверждают: нейросети ужасно работают с крупными корпоративными базами. Они не понимают бизнес-контекст. В реальных проектах нет идеальных примеров, там сплошное легаси и запутанная логика. Отсюда главная боль ИИ выдает почти правильный код. Он проходит проверки, но эпично взрывается в продакшене. Отладка занимает больше времени, чем написание логики с нуля.
Развитие нейросетей не выкидывает человека из цикла разработки, а меняет правила игры. Массовая генерация добавляет нам работу по разгребанию техдолга и управлению ИИ-агентами. Специалистам приходится все чаще выступать в роли системных аналитиков, стратегов и суровых ревьюеров. Нейросеть сегодня это гиперактивный стажер без понимания бизнес-требований. За ним нужен постоянный присмотр.
И почему-то каждый раз, когда пытаешься натянуть хайповый туториал с Ютуба на реальный проект или задачу, вся ИИ-магия куда-то бесследно улетучивается. Начинается обычная инженерная работа, где нужно спроектировать общее решение и разобраться с частными проблемами.
Вспомните старое правило родом из США: Follow the money. Присмотритесь, кто громче всех разгоняет хайп вокруг нейросетей. Как правило, это те же самые люди, которые привлекают под эти новости очередные раунды венчурных инвестиций и получают от этого прямую финансовую выгоду (про Анатомия ИИ-пузыря читать тут https://set.ki/post/78gBszc )
· 27.03
Задача так стоит - заменить дорогостоящих разработчиков. Юмор момента в том, что платили разработчикам для того, чтобы зацепится за многообещающий рынок, где в итоге произведено избыточное количество продукции. Можно обойтись 30-40% того что есть. И инструмент замены разработчиков на простой работе не совсем теперь нужен, так как типочые задачи завершпны. А для новых внутрикорпративных разработок или работе с не стандартизироваными системами ИИ мало пригоден как существенная замена... Не знаю вот как банки будут пускать внешний ИИ на проверку и оптимижацию свопго кода. :)
ответить
коммент удалён