Гэта адно з тых назойлівых, трохі трывожных пытанняў, якія ўзнікаюць у начныя чаты ў Slack і дыскусіі за кава сярод праграмістаў, заснавальнікаў і, шчыра кажучы, усіх, хто калі-небудзь сутыкаўся з таямнічай памылкай. З аднаго боку, інструменты штучнага інтэлекту становяцца ўсё хутчэйшымі, больш выразнымі, амаль неверагоднымі ў тым, як яны выплёўваюць код. З іншага боку, праграмная інжынерыя ніколі не абмяжоўвалася толькі адпрацоўкай сінтаксісу. Давайце разгледзім яго бліжэй — не спаўзаючы ў звычайны дыстапічны навукова-фантастычны сцэнар «машыны возьмуць верх».
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для тэсціравання праграмнага забеспячэння
Адкрыйце для сябе інструменты тэсціравання на базе штучнага інтэлекту, якія робяць кантроль якасці больш разумным і хуткім.
🔗 Як стаць інжынерам штучнага інтэлекту
Пакрокавае кіраўніцтва па пабудове паспяховай кар'еры ў сферы штучнага інтэлекту.
🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту без кода
Лёгка стварайце рашэнні штучнага інтэлекту без кадавання, выкарыстоўваючы лепшыя платформы.
Праграмныя інжынеры важныя 🧠✨
Пад усімі клавіятурамі і трасіроўкамі стэкаў інжынерыя заўсёды была накіравана на рашэнне праблем, крэатыўнасць і сістэмнае меркаванне . Вядома, штучны інтэлект можа ствараць фрагменты кода або нават ствараць каркас праграмы за лічаныя секунды, але сапраўдныя інжынеры прыўносяць рэчы, да якіх машыны нават не дакранаюцца:
-
Здольнасць разумець заблытаны кантэкст .
-
Кампрамісы (хуткасць супраць кошту супраць бяспекі... заўсёды складаная задача).
-
Праца з людзьмі , а не толькі з кодам.
-
Лавіць дзіўныя крайнія выпадкі, якія не ўпісваюцца ў акуратную схему.
Уявіце сабе штучны інтэлект як неверагодна хуткага, нястомнага стажора. Карысны? Так. Кіруе архітэктурай? Не.
Уявіце сабе: каманда па развіцці хоча функцыю, якая звязана з правіламі цэнаўтварэння, старой логікай аплаты і абмежаваннямі тарыфаў. Штучны інтэлект можа распрацаваць яе часткі, але рашэнне аб тым, дзе размясціць логіку , што выдаліць і як не сапсаваць рахункі-фактуры падчас міграцыі , — гэта рашэнне належыць чалавеку. У гэтым розніца.
Што насамрэч паказваюць дадзеныя 📊
Лічбы ўражваюць. У структураваных даследаваннях распрацоўшчыкі, якія выкарыстоўвалі GitHub Copilot, выконвалі задачы прыкладна на 55% хутчэй, чым тыя, хто пісаў код самастойна [1]. Больш шырокія справаздачы? Часам да 2 разоў хутчэй з убудаванай у працоўныя працэсы генерацыяй штучнага інтэлекту [2]. Укараненне таксама вельмі маштабнае: 84% распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць або плануюць выкарыстоўваць інструменты штучнага інтэлекту, і больш за палову прафесіяналаў выкарыстоўваюць іх штодня [3].
Але ёсць адзін недахоп. Рэцэнзаваныя працы паказваюць, што праграмісты з дапамогай штучнага інтэлекту часцей пісалі небяспечны код — і часта былі занадта ўпэўненыя ў гэтым [5]. Менавіта таму фрэймворкі надаюць вялікае значэнне ахоўным бар'ерам: кантролю, праверкам, праверкам чалавекам, асабліва ў адчувальных галінах [4].
Кароткі параўнальны аналіз: штучны інтэлект супраць інжынераў
| Фактар | Інструменты штучнага інтэлекту 🛠️ | Інжынеры-праграмісты 👩💻👨💻 | Чаму гэта важна |
|---|---|---|---|
| Хуткасць | Фрагменты маланкі пры запуску [1][2] | Павольней, асцярожней | Хуткасць — не галоўны прыз |
| Творчасць | Звязаны сваімі навучальнымі дадзенымі | Можа сапраўды вынайсці | Інавацыя — гэта не капіяванне ўзораў |
| Адладка | Прапануе рамонт паверхні | Зразумеў, чаму зламалася | Першапрычына мае значэнне |
| Супрацоўніцтва | Адзіночны аператар | Навучае, вядзе перамовы, камунікуе | Праграмнае забеспячэнне = камандная праца |
| Кошт 💵 | Танна за задачу | Дорага (зарплата + льготы) | Нізкі кошт ≠ лепшы вынік |
| Надзейнасць | Галюцынацыі, рызыкоўная бяспека [5] | Давер расце з вопытам | Бяспека і давер маюць значэнне |
| Адпаведнасць | Патрабуе аўдыту і кантролю [4] | Распрацоўка правілаў і аўдытаў | Не падлягае абмеркаванню ў многіх галінах |
Усплёск паплечнікаў па праграмаванні са штучным інтэлектам 🚀
Такія інструменты, як Copilot і IDE на базе LLM, змяняюць працоўныя працэсы. Яны:
-
Імгненна распрацуйце чарнавік шаблону.
-
Дайце парады па рэфактарынгу.
-
Раскажыце пра API, якіх вы ніколі не дакраналіся.
-
Нават выплёўваць тэсты (часам лускаватыя, часам цвёрдыя).
У чым справа? Задачы малодшага ўзроўню цяпер трывіялізаваныя. Гэта змяняе падыход пачаткоўцаў да навучання. Праходжанне бясконцых цыклаў менш актуальнае. Больш разумны шлях: дазволіць штучнаму інтэлекту складаць чарнавікі, а потым праверыць : напісаць сцвярджэнні, запусціць лінтэр, актыўна тэставаць і праверыць на наяўнасць схаваных недахопаў бяспекі перад аб'яднаннем [5].
Чаму штучны інтэлект усё яшчэ не з'яўляецца поўнай заменай
Будзем прамымі: штучны інтэлект магутны, але таксама… наіўны. У яго няма:
-
Інтуіцыя - улоўліванне бязглуздзіцы патрабаванняў.
-
Этыка — узважванне справядлівасці, прадузятасці, рызыкі.
-
Кантэкст — разуменне таго, чаму функцыя павінна існаваць ці не.
Для крытычна важнага праграмнага забеспячэння — фінансаў, аховы здароўя, аэракасмічнай прамысловасці — нельга рабіць стаўку на сістэму «чорнай скрыні». Фрэймворкі дазваляюць зразумець: людзі нясуць адказнасць, ад тэсціравання да маніторынгу [4].
Эфект «сярэдняй сярэдзіны» на працоўныя месцы 📉📈
Штучны інтэлект найбольш моцна ўплывае на сярэдзіну лесвіцы навыкаў:
-
Распрацоўшчыкі пачатковага ўзроўню : Уразлівыя — базавае кадаванне аўтаматызуецца. Шлях росту? Тэсціраванне, інструменты, праверкі дадзеных, агляды бяспекі.
-
Старэйшыя інжынеры/архітэктары : бяспечней — кіраванне дызайнам, лідэрства, складанасць і аркестроўка штучнага інтэлекту.
-
Нішавыя спецыялісты : яшчэ бяспечней — бяспека, убудаваныя сістэмы, інфраструктура машыннага навучання, рэчы, дзе асаблівасці дамена маюць значэнне.
Падумайце пра калькулятары: яны не выціснулі матэматыку. Яны змянілі тое, якія навыкі сталі неабходнымі.
Чалавечыя рысы, аб якія спатыкаецца штучны інтэлект
Некалькі інжынерных суперздольнасцей, якіх усё яшчэ не хапае штучнаму інтэлекту:
-
Змагаючыся з нязграбным, забытым кодам.
-
Улічванне расчаравання карыстальнікаў і эмпатыі ў дызайне.
-
Арыентацыя ў офіснай палітыцы і перамовах з кліентамі.
-
Адаптацыя да парадыгмаў, якія яшчэ нават не вынайдзеныя.
Як ні дзіўна, чалавечы матэрыял становіцца найбольшай перавагай.
Як зрабіць сваю кар'еру гатовай да будучыні 🔧
-
Арганізуйце, а не канкуруйце : стаўцеся да штучнага інтэлекту як да калегі.
-
Падвойная ўвага пры аглядзе : мадэляванне пагроз, спецыфікацыі як тэсты, назіральнасць.
-
Даведайцеся глыбіню даменаў : плацяжы, ахова здароўя, аэракасмічная прамысловасць, клімат — кантэкст мае значэнне.
-
Стварыце асабісты набор інструментаў : лінтэры, фазеры, тыпізаваныя API, прайгравальныя зборкі.
-
Дакументаванне рашэнняў : Адказныя рашэнні і кантрольныя спісы дазваляюць адсочваць змены ў штучным інтэлекце [4].
Верагодная будучыня: супрацоўніцтва, а не замена 👫🤖
Рэальная карціна не такая, што «штучны інтэлект супраць інжынераў». Гэта супрацьстаянне штучнага інтэлекту і інжынераў . Тыя, хто ўкладваецца ў працэс, будуць рухацца хутчэй, думаць маштабней і пазбаўляцца ад цяжкай працы. Тыя, хто супраціўляецца, рызыкуюць адстаць.
Праверка рэальнасці:
-
Руцінны код → Штучны інтэлект.
-
Стратэгія + крытычныя рашэнні → Людзі.
-
Найлепшыя вынікі → Інжынеры з дапоўненым штучным інтэлектам [1][2][3].
Падводзім вынікі 📝
Дык ці будуць інжынераў замяняць? Не. Іх прафесіі будуць мутаваць. Гэта будзе менш «канец кадавання» і больш «кадаванне развіваецца». Пераможцамі стануць тыя, хто навучыцца кіраваць штучным інтэлектам, а не змагацца з ім.
Гэта новая звышздольнасць, а не ружовая цацка.
Спасылкі
[1] GitHub. «Даследаванне: колькасная ацэнка ўплыву GitHub Copilot на прадукцыйнасць і задаволенасць распрацоўшчыкаў». (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. «Павышэнне прадукцыйнасці распрацоўшчыкаў з дапамогай генератыўнага штучнага інтэлекту». (27 чэрвеня 2023 г.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. «Апытанне распрацоўшчыкаў 2025 года — штучны інтэлект». (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. «Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF)». (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Пэры, Н., Срывастава, М., Кумар, Д. і Бонех, Д. «Ці пішуць карыстальнікі больш небяспечны код з дапамогай памочнікаў штучнага інтэлекту?» ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157