Telegram Group & Telegram Channel
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



tg-me.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


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/orgprog/322

View MORE
Open in Telegram


Организованное программирование | Кирилл Мокевнин Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Организованное программирование | Кирилл Мокевнин from kr


Telegram Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
FROM USA