ORGPROG Telegram 322
Заменит ли ИИ программистов? Вокруг себя вижу много панических настроений на эту тему, поэтому пост. Начну с анекдота

Клиент вызывает мастера починить сломавшийся станок.
Мастер приходит, осматривает станок, берет молоток, слегка ударяет в одном месте — станок снова работает.
Мастер выписывает счет на $500.
Клиент возмущается:
— За что $500? Вы же только один раз молотком ударили!
Мастер спокойно отвечает:
— За удар молотком — $5. За то, чтобы знать, куда ударить — $495.

ИИ действительно может генерировать куски кода, но написать код != создать работающую систему. Программирование это не только набор символов в редакторе. Это анализ требований, архитектура, проектирование системных взаимодействий, поддержка, развитие. ИИ не умеет брать на себя всю полноту инженерной ответственности: понимать зачем, почему и в каком контексте разрабатывается продукт.

Кроме того, задача программиста - не просто написать решение, а проанализировать его стоимость: насколько оно сложно в поддержке, сколько ресурсов потребует в будущем, сколько будет стоить исправление ошибок и адаптация под изменения. Иногда работа специалиста не в том, чтобы реализовать то, что попросили, а в том, чтобы предложить более дешевую, простую и надежную альтернативу.

Еще один важный момент: ИИ в своей природе в основном "копипастит" уже существующие паттерны кода, но не создает новых абстракций. Создание абстракций требует понимания сути задачи, компромиссов между сложностью и гибкостью, предвидения будущих изменений. Это работа мышления, а не перебора вариантов. Создание правильных абстракций определяет, насколько система будет масштабируемой, понятной и живучей. ИИ пока остается на уровне механического исполнения без глубокого понимания задач.

И наконец: реальные проекты - это не изолированные кусочки кода. Это сложные системы с множеством взаимосвязанных компонентов: базы данных, кэш-сервисы, очереди, микросервисы, балансировщики нагрузки, десятки или сотни серверов. Ошибки в таких системах проявляются не там, где был написан код, а на стыках между частями, под нагрузкой, в редких пограничных случаях. Диагностика и исправление таких ошибок требуют системного мышления, опыта и понимания работы всей инфраструктуры целиком. Пока ИИ не способен взять на себя такую ответственность.

Миф: ИИ сделает всех равными

Кажется, что с ИИ теперь каждый сможет делать то же самое, что и крутой разработчик. Но на практике ИИ становится инструментом в руках человека. Чем опытнее человек, тем лучше он ставит задачи ИИ, проверяет результаты и направляет процесс. Это усиливает разницу между сильными и слабыми разработчиками: кто умеет думать становится еще продуктивнее, кто не умеет, тонет в посредственных результатах.

Миф: ИИ заменит джунов

В этом утверждении зашито представление, что джуны нужны для выполнения каких-то базовых задач с которыми справится любой дурак. Поэтому без ии нам приходилось их нанимать, а вот с ии они больше будут не нужны. Компании нанимают джунов по другим причинам. Они готовы вкладываться в людей, чтобы вырастить из них квалифицированных специалистов. То есть никто не нанимает джуна, для того, чтобы он остался джуном. Тогда это был бы не джун, а вполне себе опытный, но очень низкоквалицированный специалист на низковалифицированную задачу.

Миф: Нужно срочно менять профессию

Как и с любой новой технологией, реальный сценарий это не исчезновение профессии, а её изменение. Появится больше задач по интеграции ИИ в продукты, по проектированию взаимодействия между человеком и машиной, по валидации и контролю качества того, что делает ИИ. Уйдут рутинные задачи, вырастет ценность проектирования, системного мышления и креативности.

Что действительно меняется

* Рутинные задачи действительно будут автоматизироваться.
* Навыки работы с ИИ становятся частью базового набора разработчика.
* Возрастет ценность знаний о системах, архитектуре, бизнесе.

Что вы об этом думаете?

Ссылки: Телеграм | Youtube | VK



tgoop.com/orgprog/322
Create:
Last Update:

Заменит ли ИИ программистов? Вокруг себя вижу много панических настроений на эту тему, поэтому пост. Начну с анекдота

Клиент вызывает мастера починить сломавшийся станок.
Мастер приходит, осматривает станок, берет молоток, слегка ударяет в одном месте — станок снова работает.
Мастер выписывает счет на $500.
Клиент возмущается:
— За что $500? Вы же только один раз молотком ударили!
Мастер спокойно отвечает:
— За удар молотком — $5. За то, чтобы знать, куда ударить — $495.

ИИ действительно может генерировать куски кода, но написать код != создать работающую систему. Программирование это не только набор символов в редакторе. Это анализ требований, архитектура, проектирование системных взаимодействий, поддержка, развитие. ИИ не умеет брать на себя всю полноту инженерной ответственности: понимать зачем, почему и в каком контексте разрабатывается продукт.

Кроме того, задача программиста - не просто написать решение, а проанализировать его стоимость: насколько оно сложно в поддержке, сколько ресурсов потребует в будущем, сколько будет стоить исправление ошибок и адаптация под изменения. Иногда работа специалиста не в том, чтобы реализовать то, что попросили, а в том, чтобы предложить более дешевую, простую и надежную альтернативу.

Еще один важный момент: ИИ в своей природе в основном "копипастит" уже существующие паттерны кода, но не создает новых абстракций. Создание абстракций требует понимания сути задачи, компромиссов между сложностью и гибкостью, предвидения будущих изменений. Это работа мышления, а не перебора вариантов. Создание правильных абстракций определяет, насколько система будет масштабируемой, понятной и живучей. ИИ пока остается на уровне механического исполнения без глубокого понимания задач.

И наконец: реальные проекты - это не изолированные кусочки кода. Это сложные системы с множеством взаимосвязанных компонентов: базы данных, кэш-сервисы, очереди, микросервисы, балансировщики нагрузки, десятки или сотни серверов. Ошибки в таких системах проявляются не там, где был написан код, а на стыках между частями, под нагрузкой, в редких пограничных случаях. Диагностика и исправление таких ошибок требуют системного мышления, опыта и понимания работы всей инфраструктуры целиком. Пока ИИ не способен взять на себя такую ответственность.

Миф: ИИ сделает всех равными

Кажется, что с ИИ теперь каждый сможет делать то же самое, что и крутой разработчик. Но на практике ИИ становится инструментом в руках человека. Чем опытнее человек, тем лучше он ставит задачи ИИ, проверяет результаты и направляет процесс. Это усиливает разницу между сильными и слабыми разработчиками: кто умеет думать становится еще продуктивнее, кто не умеет, тонет в посредственных результатах.

Миф: ИИ заменит джунов

В этом утверждении зашито представление, что джуны нужны для выполнения каких-то базовых задач с которыми справится любой дурак. Поэтому без ии нам приходилось их нанимать, а вот с ии они больше будут не нужны. Компании нанимают джунов по другим причинам. Они готовы вкладываться в людей, чтобы вырастить из них квалифицированных специалистов. То есть никто не нанимает джуна, для того, чтобы он остался джуном. Тогда это был бы не джун, а вполне себе опытный, но очень низкоквалицированный специалист на низковалифицированную задачу.

Миф: Нужно срочно менять профессию

Как и с любой новой технологией, реальный сценарий это не исчезновение профессии, а её изменение. Появится больше задач по интеграции ИИ в продукты, по проектированию взаимодействия между человеком и машиной, по валидации и контролю качества того, что делает ИИ. Уйдут рутинные задачи, вырастет ценность проектирования, системного мышления и креативности.

Что действительно меняется

* Рутинные задачи действительно будут автоматизироваться.
* Навыки работы с ИИ становятся частью базового набора разработчика.
* Возрастет ценность знаний о системах, архитектуре, бизнесе.

Что вы об этом думаете?

Ссылки: Телеграм | Youtube | VK

BY Организованное программирование | Кирилл Мокевнин


Share with your friend now:
tgoop.com/orgprog/322

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. The Channel name and bio must be no more than 255 characters long The best encrypted messaging apps The Standard Channel On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information.
from us


Telegram Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
FROM American