Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў? Апошні, хто сыдзе, выключыце рэдактар ​​кода.

« Апошні, хто выйдзе, выключайце рэдактар ​​кода ». Гэтая жартаўлівая фраза пастаянна ходзіць па форумах распрацоўшчыкаў, адлюстроўваючы трывожны гумар з нагоды росту колькасці памочнікаў кадавання са штучным інтэлектам. Па меры таго, як мадэлі штучнага інтэлекту становяцца ўсё больш здольнымі пісаць код, многія праграмісты задаюцца пытаннем, ці чакае распрацоўшчыкаў той жа лёс, што і аператараў ліфтаў або камутатараў — прафесій, якія сталі непатрэбнымі з-за аўтаматызацыі. У 2024 годзе смелыя загалоўкі абвяшчалі, што штучны інтэлект неўзабаве зможа напісаць увесь наш код, пакінуўшы распрацоўшчыкам нічога не рабіць. Але за ажыятажам і сенсацыйнасцю рэальнасць значна больш нюансаваная.

Так, штучны інтэлект цяпер можа генераваць код хутчэй, чым любы чалавек, але наколькі добры гэты код, і ці можа штучны інтэлект самастойна справіцца з усім жыццёвым цыклам распрацоўкі праграмнага забеспячэння? Большасць экспертаў кажуць : «Не так хутка». Лідары ​​ў галіне праграмнай інжынерыі, такія як генеральны дырэктар Microsoft Сацья Надэла, падкрэсліваюць, што «штучны інтэлект не заменіць праграмістаў, але стане неабходным інструментам у іх арсенале. Гаворка ідзе пра тое, каб даць людзям магчымасць рабіць больш, а не менш». ( Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў? Праўда пра ажыятаж | аўтар The PyCoach | Artificial Corner | сакавік 2025 г. | Medium ) Аналагічна, кіраўнік аддзела штучнага інтэлекту Google Джэф Дын адзначае, што, хоць штучны інтэлект можа спраўляцца з руціннымі задачамі кадавання, «яму ўсё яшчэ не хапае творчасці і навыкаў рашэння праблем» — тых самых якасцей, якія прыўносяць распрацоўшчыкі-людзі. Нават Сэм Альтман, генеральны дырэктар OpenAI, прызнае, што сённяшні штучны інтэлект «вельмі добры ў задачах», але «жахліва спраўляецца з поўнымі задачамі» без кантролю чалавека. Карацей кажучы, штучны інтэлект выдатна дапамагае з часткамі працы, але не здольны цалкам узяць на сябе працу праграміста ад пачатку да канца.

Гэты белы дакумент сумленна і збалансавана разглядае пытанне «Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў?». Мы разглядаем, як штучны інтэлект уплывае на працу распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння сёння і якія змены чакаюць нас наперадзе. На рэальных прыкладах і новых інструментах (ад GitHub Copilot да ChatGPT) мы даследуем, як распрацоўшчыкі могуць адаптавацца і заставацца актуальнымі па меры развіцця штучнага інтэлекту. Замест спрошчанага адказу «так» ці «не» мы ўбачым, што будучыня — гэта супрацоўніцтва паміж штучным інтэлектам і распрацоўшчыкамі-людзьмі. Мэта складаецца ў тым, каб вылучыць практычныя ідэі аб тым, што распрацоўшчыкі могуць зрабіць, каб дасягнуць поспеху ў эпоху штучнага інтэлекту — ад укаранення новых інструментаў да навучання новым навыкам і прагназаваць, як можа развівацца кар'ера праграміста ў бліжэйшыя гады.

Штучны інтэлект у распрацоўцы праграмнага забеспячэння сёння

Штучны інтэлект хутка ўвайшоў у сучасны працоўны працэс распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Інструменты на аснове штучнага інтэлекту — гэта далёка не навуковая фантастыка, яны ўжо пішуць і правяраюць код , аўтаматызуюць стомныя задачы і павышаюць прадукцыйнасць распрацоўшчыкаў. Сёння распрацоўшчыкі выкарыстоўваюць штучны інтэлект для стварэння фрагментаў кода, аўтаматызацыі функцый, выяўлення памылак і нават стварэння тэставых выпадкаў ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ) ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ). Іншымі словамі, штучны інтэлект бярэ на сябе руцінную працу і шаблоны, дазваляючы праграмістам засяродзіцца на больш складаных аспектах стварэння праграмнага забеспячэння. Давайце разгледзім некаторыя з вядомых магчымасцей і інструментаў штучнага інтэлекту, якія зараз трансфармуюць праграмаванне:

• Генерацыя кода і аўтазапаўненне: Сучасныя памочнікі кадавання са штучным інтэлектам могуць ствараць код на аснове падказак на натуральнай мове або частковага кантэксту кода. Напрыклад, GitHub Copilot (пабудаваны на мадэлі Codex ад OpenAI) інтэгруецца з рэдактарамі, каб прапаноўваць наступны радок або блок кода падчас уводу. Ён выкарыстоўвае шырокі набор навучальнага кода з адкрытым зыходным кодам, каб прапаноўваць кантэкстна-залежныя прапановы, часта здольныя выконваць цэлыя функцыі толькі з каментарыя або назвы функцыі. Падобным чынам, ChatGPT (GPT-4) можа генераваць код для пэўнай задачы, калі вы апісваеце, што вам трэба, простай мовай. Гэтыя інструменты могуць ствараць шаблонны код за лічаныя секунды, ад простых дапаможных функцый да звычайных аперацый CRUD.

• Выяўленне і тэставанне памылак: ШІ таксама дапамагае выяўляць памылкі і паляпшаць якасць кода. Інструменты статычнага аналізу і лінтэры на базе ШІ могуць выяўляць патэнцыйныя памылкі або ўразлівасці бяспекі, вывучаючы мінулыя шаблоны памылак. Некаторыя інструменты ШІ аўтаматычна генеруюць модульныя тэсты або прапануюць тэставыя выпадкі, аналізуючы шляхі кода. Гэта азначае, што распрацоўшчык можа імгненна атрымаць зваротную сувязь аб памежных выпадках, якія ён мог прапусціць. Выяўляючы памылкі на ранняй стадыі і прапануючы выпраўленні, ШІ дзейнічае як нястомны памочнік па забеспячэнні якасці, які працуе разам з распрацоўшчыкам.

• Аптымізацыя і рэфактарынг кода: Яшчэ адно прымяненне штучнага інтэлекту — прапанова паляпшэнняў існуючага кода. Маючы фрагмент кода, штучны інтэлект можа парэкамендаваць больш эфектыўныя алгарытмы або больш чыстыя рэалізацыі, распазнаючы заканамернасці ў кодзе. Напрыклад, ён можа прапанаваць больш ідыяматычнае выкарыстанне бібліятэкі або пазначыць лішні код, які можна рэфактарынгаваць. Гэта дапамагае паменшыць тэхнічны доўг і павысіць прадукцыйнасць. Інструменты рэфактарынгу на аснове штучнага інтэлекту могуць трансфармаваць код у адпаведнасці з перадавымі практыкамі або абнаўляць код да новых версій API, эканомячы час распрацоўшчыкаў на ручную ачыстку.

• DevOps і аўтаматызацыя: акрамя напісання кода, штучны інтэлект уносіць свой уклад у працэсы зборкі і разгортвання. Інтэлектуальныя інструменты CI/CD выкарыстоўваюць машыннае навучанне, каб прадказаць, якія тэсты, хутчэй за ўсё, пацерпяць няўдачу, або прыярытызаваць пэўныя заданні зборкі, што робіць канвеер бесперапыннай інтэграцыі больш хуткім і эфектыўным. Штучны інтэлект можа аналізаваць журналы вытворчасці і паказчыкі прадукцыйнасці, каб вызначыць праблемы або прапанаваць аптымізацыю інфраструктуры. Фактычна, штучны інтэлект дапамагае не толькі ў кадаванні, але і на працягу ўсяго жыццёвага цыклу распрацоўкі праграмнага забеспячэння — ад планавання да абслугоўвання.

• Інтэрфейсы і дакументацыя на натуральнай мове: Мы таксама бачым, што штучны інтэлект дазваляе больш натуральна ўзаемадзейнічаць з інструментамі распрацоўкі. Распрацоўшчыкі могуць літаральна папрасіць штучны інтэлект выканаць задачы («стварыць функцыю, якая выконвае X» або «растлумачыць гэты код») і атрымаць вынікі. Чат-боты са штучным інтэлектам (напрыклад, ChatGPT або спецыялізаваныя памочнікі распрацоўшчыкаў) могуць адказваць на пытанні праграмавання, дапамагаць з дакументацыяй і нават пісаць праектную дакументацыю або фіксаваць паведамленні на аснове змяненняў у кодзе. Гэта ліквідуе разрыў паміж чалавечым намерам і кодам, робячы распрацоўку больш даступнай для тых, хто можа апісаць тое, што яны хочуць.

• 

Распрацоўшчыкі выкарыстоўваюць інструменты штучнага інтэлекту: Апытанне 2023 года паказвае, што пераважная большасць распрацоўшчыкаў выкарыстоўвалі інструменты кадавання з выкарыстаннем штучнага інтэлекту ў той ці іншай якасці — на працы, у сваіх асабістых праектах або ў абодвух. Толькі невялікія 8% паведамілі, што не выкарыстоўваюць ніякай дапамогі штучнага інтэлекту пры кадаванні. Гэтая дыяграма паказвае, што дзве траціны распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць інструменты штучнага інтэлекту як на працы, так і па-за ёй , у той час як чвэрць выкарыстоўвае іх выключна на працы, а невялікая меншасць — толькі па-за працай. Выснова відавочная: кадаванне з дапамогай штучнага інтэлекту хутка стала распаўсюджаным сярод распрацоўшчыкаў ( Апытанне паказвае ўплыў штучнага інтэлекту на вопыт распрацоўшчыкаў — блог GitHub ).

Гэтае распаўсюджванне інструментаў штучнага інтэлекту ў распрацоўцы прывяло да павышэння эфектыўнасці і скарачэння цяжкай працы пры кадаванні. Прадукты ствараюцца хутчэй, бо штучны інтэлект дапамагае генераваць шаблонны код і выконваць паўтаральныя задачы ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ) ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі погляд у будучыню ). Такія інструменты, як Copilot, могуць нават прапаноўваць цэлыя алгарытмы або рашэнні, якія «могуць быць не адразу відавочнымі для распрацоўшчыкаў», дзякуючы навучанню з велізарных набораў дадзеных кода. Рэальных прыкладаў шмат: інжынер можа папрасіць ChatGPT рэалізаваць функцыю сартавання або знайсці памылку ў сваім кодзе, і штучны інтэлект створыць чарнавік рашэння за лічаныя секунды. Такія кампаніі, як Amazon і Microsoft, размясцілі парных праграмістаў штучнага інтэлекту (CodeWhisperer ад Amazon і Copilot ад Microsoft) у сваіх камандах распрацоўшчыкаў, паведамляючы пра больш хуткае выкананне задач і меншую колькасць звычайных гадзін, выдаткаваных на шаблонны код. Фактычна, 70% распрацоўшчыкаў, апытаных у апытанні Stack Overflow у 2023 годзе, заявілі, што яны ўжо выкарыстоўваюць або плануюць выкарыстоўваць інструменты штучнага інтэлекту ў працэсе распрацоўкі ( 70% распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць інструменты кадавання са штучным інтэлектам, 3% высока давяраюць іх дакладнасці - ShiftMag ). Найбольш папулярнымі памочнікамі з'яўляюцца ChatGPT (выкарыстоўваецца ~83% рэспандэнтаў) і GitHub Copilot (~56%), што сведчыць аб тым, што агульныя размоўныя памочнікі са штучным інтэлектам і інтэграваныя з IDE памочнікі з'яўляюцца ключавымі гутаркамі. Распрацоўшчыкі ў асноўным звяртаюцца да гэтых інструментаў для павышэння прадукцыйнасці (згадваюць ~33% рэспандэнтаў) і паскарэння навучання (25%), у той час як каля 25% выкарыстоўваюць іх, каб стаць больш эфектыўнымі шляхам аўтаматызацыі паўтаральнай працы.

Важна адзначыць, што роля штучнага інтэлекту ў праграмаванні не зусім новая — яго элементы існуюць ужо шмат гадоў (напрыклад, аўтазапаўненне кода ў IDE або фрэймворках аўтаматызаванага тэсціравання). Але апошнія два гады сталі пераломным момантам. З'яўленне магутных мадэляў вялікіх моў праграмавання (напрыклад, серыі GPT ад OpenAI і AlphaCode ад DeepMind) значна пашырыла магчымасці. Напрыклад, AlphaCode трапіла ў загалоўкі газет, выступіўшы на ўзроўні спаборніцтваў па праграмаванні , дасягнуўшы прыкладна 54% рэйтынгу ў задачах кадавання — па сутнасці, адпавядаючы майстэрству сярэдняга чалавека-ўдзельніка ( AlphaCode ад DeepMind адпавядае майстэрству сярэдняга праграміста ). Гэта быў першы раз, калі сістэма штучнага інтэлекту выступіла канкурэнтаздольна ў спаборніцтвах па праграмаванні. Аднак паказальна, што нават AlphaCode, пры ўсёй сваёй майстэрстве, быў яшчэ далёкі ад таго, каб перамагчы лепшых праграмістаў-людзей. У гэтых спаборніцтвах AlphaCode мог вырашыць каля 30% задач у межах дазволеных спроб, у той час як лепшыя праграмісты-людзі вырашаюць >90% задач за адну спробу. Гэты прабел падкрэслівае, што, хоць штучны інтэлект можа спраўляцца з добра акрэсленымі алгарытмічнымі задачамі да пэўнага моманту, самыя складаныя праблемы, якія патрабуюць глыбокага мыслення і кемлівасці, застаюцца цытадэллю чалавека .

Карацей кажучы, штучны інтэлект трывала ўвайшоў у штодзённы набор інструментаў распрацоўшчыкаў. Ад дапамогі ў напісанні кода да аптымізацыі разгортвання — ён закранае ўсе этапы працэсу распрацоўкі. Сёння гэтыя адносіны ў значнай ступені сімбіятычныя: штучны інтэлект выступае ў якасці другога пілота (названая дарэчы), які дапамагае распрацоўшчыкам пісаць код хутчэй і з меншай колькасцю расчараванняў, а не ў якасці незалежнага аўтапілота, які можа лётаць самастойна. У наступным раздзеле мы паглыбімся ў тое, як гэта ўкараненне інструментаў штучнага інтэлекту змяняе ролю распрацоўшчыкаў і характар ​​іх працы, да лепшага ці да горшага.

Як штучны інтэлект змяняе ролі распрацоўшчыкаў і прадукцыйнасць

Паколькі штучны інтэлект выконвае большую частку руціннай працы, роля распрацоўшчыка праграмнага забеспячэння сапраўды пачынае развівацца. Замест таго, каб марнаваць гадзіны на напісанне шаблоннага кода або адладку звычайных памылак, распрацоўшчыкі могуць перакласці гэтыя задачы на ​​сваіх памочнікаў па штучным інтэлекце. Гэта пераносіць увагу распрацоўшчыка на рашэнне праблем больш высокага ўзроўню, архітэктуру і творчыя аспекты праграмнай інжынерыі. Па сутнасці, штучны інтэлект дапаўняе распрацоўшчыкаў, дазваляючы ім быць больш прадуктыўнымі і патэнцыйна больш інавацыйнымі. Але ці азначае гэта меншую колькасць працоўных месцаў праграмістаў, ці проста іншы тып працы? Давайце разгледзім уплыў на прадукцыйнасць і ролі:

Павышэнне прадукцыйнасці: Згодна з большасцю звестак і раннімі даследаваннямі, інструменты кадавання з выкарыстаннем штучнага інтэлекту значна павышаюць прадукцыйнасць распрацоўшчыкаў. Даследаванне GitHub паказала, што распрацоўшчыкі, якія выкарыстоўваюць Copilot, змаглі выконваць задачы значна хутчэй, чым тыя, хто не меў дапамогі са штучным інтэлектам. У адным эксперыменце распрацоўшчыкі вырашылі задачу кадавання ў сярэднім на 55% хутчэй з дапамогай Copilot — прыкладна за 1 гадзіну 11 хвілін замест 2 гадзін 41 хвіліны без яго ( Даследаванне: колькасная ацэнка ўплыву GitHub Copilot на прадукцыйнасць і задавальненне распрацоўшчыкаў — Блог GitHub ). Гэта ўражлівы прырост хуткасці. Гаворка ідзе не толькі пра хуткасць; распрацоўшчыкі паведамляюць, што дапамога штучнага інтэлекту дапамагае паменшыць расчараванне і «перапынкі патоку». У апытаннях 88% распрацоўшчыкаў, якія выкарыстоўваюць Copilot, заявілі, што гэта робіць іх больш прадуктыўнымі і дазваляе ім засяродзіцца на больш задавальняючай працы ( Які працэнт распрацоўшчыкаў сказаў, што github copilot робіць... ). Гэтыя інструменты дапамагаюць праграмістам заставацца «ў зоне», апрацоўваючы стомныя часткі, што, у сваю чаргу, эканоміць разумовую энергію для больш складаных задач. У выніку многія распрацоўшчыкі адчуваюць, што кадаванне стала больш прыемным — менш цяжкай працы і больш творчасці.

Змена штодзённай працы: Разам з ростам прадукцыйнасці змяняецца і штодзённы працоўны працэс праграміста. Шмат «рухомай працы» — напісанне шаблонаў, паўтарэнне распаўсюджаных шаблонаў, пошук сінтаксісу — можна перакласці на штучны інтэлект. Напрыклад, замест таго, каб уручную пісаць клас дадзеных з дапамогай геттараў і сетэраў, распрацоўшчык можа проста прапанаваць штучнаму інтэлекту яго стварыць. Замест таго, каб праглядаць дакументацыю, каб знайсці патрэбны выклік API, распрацоўшчык можа задаць пытанне штучнаму інтэлекту на натуральнай мове. Гэта азначае, што распрацоўшчыкі марнуюць адносна менш часу на механічнае кадаванне і больш часу на задачы, якія патрабуюць чалавечага меркавання . Паколькі штучны інтэлект бярэ на сябе напісанне простых 80% кода, задача распрацоўшчыка пераключаецца на кантроль за вынікам працы штучнага інтэлекту (разгляд прапаноў па коду, іх тэставанне) і вырашэнне складаных 20% праблем, якія штучны інтэлект не можа вырашыць. На практыцы распрацоўшчык можа пачаць свой дзень з сартавання згенераваных штучным інтэлектам пул-рэкстаў або разгляду партыі прапанаваных штучным інтэлектам выпраўленняў, замест таго, каб пісаць усе гэтыя змены з нуля.

Супрацоўніцтва і дынаміка каманды: Цікава, што штучны інтэлект таксама ўплывае на дынаміку каманды. Дзякуючы аўтаматызацыі руцінных задач каманды патэнцыйна могуць дасягнуць большага, выкарыстоўваючы меншую колькасць малодшых распрацоўшчыкаў, якім даручана выконваць карпатлівую працу. Некаторыя кампаніі паведамляюць, што іх старэйшыя інжынеры могуць быць больш самастойнымі — яны могуць хутка ствараць прататыпы функцый з дапамогай штучнага інтэлекту, не маючы патрэбы ў малодшых распрацоўшчыкаў для выканання пачатковых чарнавікоў. Аднак гэта стварае новую праблему: настаўніцтва і абмен ведамі. Замест таго, каб малодшыя распрацоўшчыкі вучыліся, выконваючы простыя задачы, ім, магчыма, трэба навучыцца эфектыўна кіраваць вынікамі працы штучнага інтэлекту. Супрацоўніцтва ў камандзе можа перайсці да такіх відаў дзейнасці, як сумеснае ўдасканаленне падказак штучнага інтэлекту або праверка кода, згенераванага штучным інтэлектам, на наяўнасць памылак. З станоўчага боку, калі ў кожнага ў камандзе ёсць памочнік па развіцці штучнага інтэлекту, гэта можа ўраўнаваць умовы і даць больш часу для абмеркаванняў дызайну, творчага мазгавога штурму і вырашэння складаных патрабаванняў карыстальнікаў, якія ні адзін штучны інтэлект у цяперашні час не разумее адразу. Насамрэч, паводле вынікаў апытання GitHub за 2023 год ( Апытанне паказвае ўплыў штучнага інтэлекту на вопыт распрацоўшчыкаў — Блог GitHub) палепшаць супрацоўніцтва ў камандзе .

Уплыў на працоўныя месцы: Галоўнае пытанне заключаецца ў тым, ці знізіць штучны інтэлект попыт на праграмістаў (паколькі кожны праграміст цяпер больш прадуктыўны), ці проста зменіць неабходныя навыкі. Гістарычны прэцэдэнт з іншымі відамі аўтаматызацыі (напрыклад, з'яўленне інструментаў DevOps або моў праграмавання больш высокага ўзроўню) сведчыць аб тым, што працоўныя месцы распрацоўшчыкаў не столькі скарачаюцца, колькі павялічваюцца . Сапраўды, галіновыя аналітыкі прагназуюць, што колькасць вакансій у галіне праграмнай інжынерыі будзе працягваць расці , але характар ​​гэтых роляў зменіцца. Нядаўні справаздача Gartner прагназуе, што да 2027 года 50% арганізацый, якія займаюцца праграмнай інжынерыяй, перайдуць на платформы «інтэлекту праграмнай інжынерыі» з дапоўненым штучным інтэлектам для павышэння прадукцыйнасці , у параўнанні з усяго 5% у 2024 годзе ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ). Гэта сведчыць аб тым, што кампаніі будуць шырока інтэграваць штучны інтэлект, але гэта азначае, што распрацоўшчыкі будуць працаваць з гэтымі інтэлектуальнымі платформамі. Падобным чынам, кансалтынгавая фірма McKinsey прагназуе, што, хоць штучны інтэлект можа аўтаматызаваць многія задачы, прыкладна 80% праграмісцкіх задач усё роўна будуць патрабаваць чалавека ў цыкле і застануцца «арыентаванымі на чалавека» . Іншымі словамі, нам усё яшчэ будуць патрэбныя людзі на большасць пасад распрацоўшчыкаў, але апісанні вакансій могуць змяніцца.

Адным з магчымых зрухаў з'яўляецца з'яўленне такіх пасад, як «інжынер праграмнага забеспячэння штучнага інтэлекту» або «інжынер хуткага рэагавання» — распрацоўшчыкаў, якія спецыялізуюцца на стварэнні або аркестрацыі кампанентаў штучнага інтэлекту. Мы ўжо назіраем рэзкі рост попыту на распрацоўшчыкаў з вопытам работы ў галіне штучнага інтэлекту/машыннага навучання. Згодна з аналізам Indeed, трыма найбольш запатрабаванымі прафесіямі, звязанымі са штучным інтэлектам, з'яўляюцца спецыяліст па апрацоўцы дадзеных, інжынер праграмнага забеспячэння і інжынер машыннага навучання , і попыт на гэтыя пасады за апошнія тры гады павялічыўся больш чым удвая ( «Ці ёсць будучыня для інжынераў праграмнага забеспячэння? Уплыў штучнага інтэлекту [2024]» ). Ад традыцыйных інжынераў праграмнага забеспячэння ўсё часцей чакаюць разумення асноў машыннага навучання або інтэграцыі паслуг штучнага інтэлекту ў праграмы. «Штучны інтэлект не толькі не робіць распрацоўшчыкаў лішнімі, але і можа павысіць узровень прафесіі, дазваляючы ім засяродзіцца на задачах больш высокага ўзроўню і інавацыях» (« Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі погляд у будучыню »). Многія руцінныя задачы кадавання могуць выконвацца штучным інтэлектам, але распрацоўшчыкі будуць больш занятыя праектаваннем сістэм, інтэграцыяй модуляў, забеспячэннем якасці і вырашэннем новых праблем. Старэйшы інжынер з адной кампаніі, якая развівае штучны інтэлект, добра падсумаваў гэта: штучны інтэлект не замяняе нашых распрацоўшчыкаў; ён узмацняе іх. Адзін распрацоўшчык, узброены магутнымі інструментамі штучнага інтэлекту, можа выканаць працу некалькіх, але цяпер гэты распрацоўшчык бярэцца за больш складаную і эфектыўную працу.

Прыклад з рэальнага свету: Разгледзім сцэнар з праграмнай кампаніі, якая інтэгравала GitHub Copilot для ўсіх сваіх распрацоўшчыкаў. Неадкладным эфектам стала значнае скарачэнне часу, затрачанага на напісанне модульных тэстаў і шаблоннага кода. Адна малодшая распрацоўшчыкка выявіла, што з дапамогай Copilot яна можа хутка згенераваць 80% кода новай функцыі, а затым марнаваць час на наладу астатніх 20% і напісанне інтэграцыйных тэстаў. Яе прадукцыйнасць з пункту гледжання вываду кода павялічылася амаль удвая, але, што больш цікава, характар ​​яе ўкладу змяніўся — яна стала больш рэцэнзентам кода і дызайнерам тэстаў для кода, напісанага штучным інтэлектам. Каманда таксама заўважыла, што рэцэнзіі кода пачалі выяўляць памылкі штучнага інтэлекту, а не чалавечыя памылкі друку. Напрыклад, Copilot часам прапаноўваў небяспечную рэалізацыю шыфравання; распрацоўшчыкам-людзям даводзілася іх выяўляць і выпраўляць. Гэты прыклад паказвае, што, нягледзячы на ​​павелічэнне аб'ёму вытворчасці, кантроль і вопыт чалавека сталі яшчэ больш важнымі ў працоўным працэсе.

Карацей кажучы, штучны інтэлект, несумненна, змяняе тое, як працуюць распрацоўшчыкі: робіць іх хутчэйшымі і дазваляе ім вырашаць больш амбіцыйныя праблемы, але таксама патрабуе ад іх павышэння кваліфікацыі (як у выкарыстанні штучнага інтэлекту, так і ў мысленні на больш высокім узроўні). Гэта не гісторыя пра тое, што «штучны інтэлект забірае працу», а хутчэй гісторыя пра тое, што «штучны інтэлект змяняе працу». Распрацоўшчыкі, якія навучацца эфектыўна выкарыстоўваць гэтыя інструменты, могуць памножыць свой уплыў — клішэ, якое мы часта чуем, гучыць так: «штучны інтэлект не заменіць распрацоўшчыкаў, але распрацоўшчыкі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект, могуць замяніць тых, хто яго не выкарыстоўвае». У наступных раздзелах мы разгледзім, чаму распрацоўшчыкі-людзі ўсё яшчэ неабходныя (што штучны інтэлект не можа рабіць добра) і як распрацоўшчыкі могуць адаптаваць свае навыкі, каб квітнець разам са штучным інтэлектам.

Абмежаванні штучнага інтэлекту (чаму людзі застаюцца жыццяздольнымі)

Нягледзячы на ​​свае ўражлівыя магчымасці, сучасны штучны інтэлект мае відавочныя абмежаванні , якія не дазваляюць яму зрабіць праграмістаў-людзей непатрэбнымі. Разуменне гэтых абмежаванняў з'яўляецца ключом да разумення таго, чаму праграмісты ўсё яшчэ вельмі патрэбныя ў працэсе распрацоўкі. Штучны інтэлект — гэта магутны інструмент, але ён не з'яўляецца чароўнай таблеткай, якая можа замяніць творчасць, крытычнае мысленне і разуменне кантэксту распрацоўшчыка-людзі. Вось некаторыя з фундаментальных недахопаў штучнага інтэлекту ў праграмаванні і адпаведныя моцныя бакі распрацоўшчыкаў-людзей:

• Адсутнасць сапраўднага разумення і крэатыўнасці: Сучасныя мадэлі штучнага інтэлекту не разумеюць код або праблемы так, як людзі; яны распазнаюць заканамернасці і выдаюць верагодныя вынікі на аснове дадзеных навучання. Гэта азначае, што штучны інтэлект можа сутыкнуцца з цяжкасцямі пры выкананні задач, якія патрабуюць арыгінальных, крэатыўных рашэнняў або глыбокага разумення новых праблемных абласцей. Штучны інтэлект можа быць здольны генераваць код, які адпавядае спецыфікацыі, з якой ён сутыкаўся раней, але калі папрасіць яго распрацаваць новы алгарытм для беспрэцэдэнтнай праблемы або інтэрпрэтаваць неадназначнае патрабаванне, ён, хутчэй за ўсё, будзе мець няўдачу. Як сказаў адзін назіральнік, сённяшняму штучнаму інтэлекту «не хапае здольнасцей крэатыўнага і крытычнага мыслення, якія прыўносяць распрацоўшчыкі-людзі». ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі погляд у будучыню ). Людзі выдатна ўмеюць думаць нестандартна — спалучаючы веды ў прадметнай вобласці, інтуіцыю і крэатыўнасць для распрацоўкі архітэктур праграмнага забеспячэння або вырашэння складаных праблем. Штучны інтэлект, наадварот, абмежаваны заканамернасцямі, якія ён вывучыў; калі праблема не адпавядае гэтым заканамернасцям, штучны інтэлект можа стварыць няправільны або бессэнсоўны код (часта ўпэўнена!). Інавацыі ў праграмным забеспячэнні — стварэнне новых функцый, новага карыстальніцкага досведу або новых тэхнічных падыходаў — застаюцца дзейнасцю, якая абумоўлена чалавекам.

• Разуменне кантэксту і агульнай карціны: стварэнне праграмнага забеспячэння — гэта не проста напісанне радкоў кода. Яно прадугледжвае разуменне прычын стварэння кода — бізнес-патрабаванняў, патрэб карыстальнікаў і кантэксту, у якім працуе праграмнае забеспячэнне. Штучны інтэлект мае вельмі вузкае акно кантэксту (звычайна абмежаванае ўваходнымі дадзенымі, якія ён атрымлівае ў дадзены момант). Ён не разумее па-сапраўднаму галоўную мэту сістэмы або тое, як адзін модуль узаемадзейнічае з іншым, акрамя таго, што відавочна заяўлена ў кодзе. У выніку, ШІ можа генераваць код, які тэхнічна працуе для невялікай задачы, але не ўпісваецца ў больш шырокую архітэктуру сістэмы або парушае некаторыя няяўныя патрабаванні. Для таго, каб праграмнае забеспячэнне адпавядала бізнес-мэтам і чаканням карыстальнікаў, патрэбныя распрацоўшчыкі-людзі. Праектаванне складаных сістэм — разуменне таго, як змяненне ў адной частцы можа паўплываць на іншыя, як збалансаваць кампрамісы (напрыклад, прадукцыйнасць супраць чытальнасці) і як планаваць доўгатэрміновую эвалюцыю кодавай базы — гэта тое, што ШІ сёння не можа зрабіць. У маштабных праектах з тысячамі кампанентаў ШІ «бачыць дрэвы, але не лес». Як адзначаецца ў адным з аналізаў, «штучны інтэлект мае праблемы з разуменнем поўнага кантэксту і складанасцей буйных праграмных праектаў», у тым ліку бізнес-патрабаванняў і меркаванняў карыстальніцкага досведу ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі погляд у будучыню ). Людзі захоўваюць бачанне шырокай карціны.

• Здаровы сэнс і вырашэнне неадназначнасцей: Патрабаванні ў рэальных праектах часта расплывістыя або змяняюцца. Чалавек-распрацоўшчык можа шукаць тлумачэнняў, рабіць разумныя здагадкі або адхіляць нерэалістычныя запыты. Штучны інтэлект не валодае здаровым сэнсам або здольнасцю задаваць удакладняючыя пытанні (калі толькі яны не зацыкленыя ў заданні, і нават тады ў яго няма гарантыі, што ён будзе правільным). Вось чаму код, згенераваны штучным інтэлектам, часам можа быць тэхнічна правільным, але функцыянальна недакладным — яму не хапае меркавання, каб зразумець, што насамрэч меў на ўвазе карыстальнік, калі інструкцыі незразумелыя. Наадварот, чалавек-праграміст можа інтэрпрэтаваць запыт высокага ўзроўню («зрабіць гэты інтэрфейс больш інтуітыўна зразумелым» або «праграма павінна карэктна апрацоўваць нерэгулярныя ўводы») і высветліць, што трэба зрабіць у кодзе. Штучнаму інтэлекту спатрэбяцца надзвычай падрабязныя, адназначныя спецыфікацыі, каб сапраўды замяніць распрацоўшчыка, і нават эфектыўна напісаць такую ​​спецыфікацыю гэтак жа складана, як і сам код. Як трапна адзначалася ў артыкуле Forbes Tech Council, каб ШІ сапраўды замяніў распрацоўшчыкаў, яму трэба будзе разумець незразумелыя інструкцыі і адаптавацца як чалавек — узровень мыслення, якога няма ў сучаснага ШІ ( паведамленне Сяргея Кузіна — LinkedIn ).

• Надзейнасць і «галюцынацыі»: Сучасныя генератыўныя мадэлі штучнага інтэлекту маюць добра вядомы недахоп: яны могуць даваць няправільныя або цалкам сфабрыкаваныя вынікі, з'яву, якую часта называюць галюцынацыяй . У кадаванні гэта можа азначаць, што штучны інтэлект піша код, які выглядае праўдападобным, але лагічна няправільны або небяспечны. Распрацоўшчыкі не могуць сляпа давяраць прапановам штучнага інтэлекту. На практыцы кожны фрагмент кода, напісанага штучным інтэлектам, патрабуе ўважлівага прагляду і тэставання чалавекам . Дадзеныя апытання Stack Overflow адлюстроўваюць гэта: з тых, хто выкарыстоўвае інструменты штучнага інтэлекту, толькі 3% высока давяраюць дакладнасці вынікаў штучнага інтэлекту, і нават невялікі працэнт актыўна не давярае ( 70% распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць інструменты кадавання штучнага інтэлекту, 3% высока давяраюць іх дакладнасці - ShiftMag ). Пераважная большасць распрацоўшчыкаў ставяцца да прапаноў штучнага інтэлекту як да карысных падказак, а не да праўды. Гэты нізкі давер апраўданы тым, што штучны інтэлект можа рабіць дзіўныя памылкі, якія не зрабіў бы ні адзін кампетэнтны чалавек (напрыклад, памылкі, якія адрозніваюцца на адзінку, выкарыстанне састарэлых функцый або стварэнне неэфектыўных рашэнняў), таму што ён сапраўды не разважае пра праблему. Як іранічна заўважылі ў адным каментарыі на форуме: «Яны (штучны інтэлект) часта галюцынуюць і робяць дзіўныя дызайнерскія рашэнні, якія чалавек ніколі б не зрабіў» ( Ці стануць праграмісты састарэлымі з-за штучнага інтэлекту? - Кар'ерныя парады ). Чалавечы кантроль мае вырашальнае значэнне для выяўлення гэтых памылак. Штучны інтэлект можа хутка выканаць 90% функцыі, але калі ў астатніх 10% ёсць нязначная памылка, распрацоўшчык усё роўна павінен дыягнаставаць і выправіць яе. А калі нешта ідзе не так у распрацоўцы, менавіта інжынеры-людзі павінны адладжваць інфармацыю — штучны інтэлект пакуль не можа несці адказнасць за свае памылкі.

• Падтрыманне і развіццё кодавых баз: Праграмныя праекты жывуць і развіваюцца гадамі. Яны патрабуюць паслядоўнага стылю, яснасці для будучых распрацоўшчыкаў і абнаўленняў па меры змены патрабаванняў. Штучны інтэлект сёння не памятае мінулых рашэнняў (акрамя абмежаваных падказак), таму ён можа не падтрымліваць паслядоўнасць кода ў вялікім праекце, калі не атрымаць кіраўніцтва. Распрацоўшчыкі-людзі забяспечваюць магчымасць абслугоўвання кода — пішуць зразумелую дакументацыю, выбіраюць чытэльныя рашэнні замест разумных, але незразумелых, і рэфактарынгуюць код па меры неабходнасці, калі архітэктура развіваецца. Штучны інтэлект можа дапамагаць у гэтых задачах (напрыклад, прапаноўваць рэфактарынг), але рашэнне аб тым, што рэфактарынгаваць або якія часткі сістэмы патрабуюць перапрацоўкі, залежыць ад чалавечага меркавання. Акрамя таго, пры інтэграцыі кампанентаў разуменне ўплыву новай функцыі на існуючыя модулі (забеспячэнне зваротнай сумяшчальнасці і г.д.) — гэта тое, чым займаюцца людзі. Код, згенераваны штучным інтэлектам, павінен быць інтэграваны і гарманізаваны людзьмі. У якасці эксперыменту некаторыя распрацоўшчыкі спрабавалі дазволіць ChatGPT ствараць цэлыя невялікія праграмы; вынік часта працуе спачатку, але яго становіцца вельмі цяжка падтрымліваць або пашыраць, таму што штучны інтэлект не ўжывае паслядоўна прадуманую архітэктуру — ён прымае лакальныя рашэнні, якіх пазбягаў бы архітэктар-чалавек.

• Этычныя і бяспечныя меркаванні: Па меры таго, як штучны інтэлект піша больш кода, гэта таксама выклікае пытанні прадузятасці, бяспекі і этыкі. ШІ можа міжволі ўнесці ўразлівасці бяспекі (напрыклад, няправільная ачыстка ўваходных дадзеных або выкарыстанне небяспечных крыптаграфічных практык), якія заўважыў бы дасведчаны распрацоўшчык-чалавек. Акрамя таго, ШІ не мае ўласцівага пачуцця этыкі або клопату пра справядлівасць — ён можа, напрыклад, навучацца на прадузятых дадзеных і прапаноўваць алгарытмы, якія міжволі дыскрымінуюць (у функцыі, кіраванай ШІ, такой як код адабрэння крэдыту або алгарытм найму). Распрацоўшчыкі-людзі павінны аўдытаваць вынікі ШІ на наяўнасць гэтых праблем, забяспечваць адпаведнасць правілам і напаўняць праграмнае забеспячэнне этычнымі меркаваннямі. Сацыяльны аспект праграмнага забеспячэння — разуменне даверу карыстальнікаў, праблем прыватнасці і прыняцце рашэнняў па дызайне, якія адпавядаюць чалавечым каштоўнасцям, — «нельга ігнараваць. Гэтыя арыентаваныя на чалавека аспекты распрацоўкі знаходзяцца па-за дасяжнасцю ШІ, прынамсі, у агляднай будучыні». ( Ці заменіць ШІ распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі погляд у будучыню ) Распрацоўшчыкі павінны служыць сумленнымі і якаснымі варотамі для ўкладу ШІ.

У святле гэтых абмежаванняў, цяпер агульнапрынята лічыць, што штучны інтэлект — гэта інструмент, а не замена . Як сказаў Сацья Надэла, гаворка ідзе пра пашырэнне магчымасцей распрацоўшчыкаў, а не пра іх замену ( Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў? Праўда пра ажыятаж | аўтар The PyCoach | Artificial Corner | сакавік 2025 г. | Medium ). Штучны інтэлект можна разглядаць як малодшага памочніка: ён хуткі, нястомны і можа першым выканаць многія задачы, але для стварэння бездакорнага канчатковага прадукту яму патрэбныя кіраўніцтва і вопыт старэйшага распрацоўшчыка. Паказальна, што нават самыя перадавыя сістэмы кадавання са штучным інтэлектам выкарыстоўваюцца ў якасці памочнікаў у рэальным свеце (Copilot, CodeWhisperer і г.д.), а не як аўтаномныя кадавальнікі. Кампаніі не звальняюць свае каманды праграмістаў і не дазваляюць штучнаму інтэлекту працаваць на волю лёсу; замест гэтага яны ўбудоўваюць штучны інтэлект у працоўныя працэсы распрацоўшчыкаў, каб дапамагчы ім.

Адной з ілюстрацыйных цытат з'яўляецца Сэм Альтман з OpenAI, які адзначыў, што нават па меры ўдасканалення агентаў штучнага інтэлекту, «гэтыя агенты штучнага інтэлекту не цалкам заменяць людзей» у распрацоўцы праграмнага забеспячэння ( Сэм Альтман кажа, што агенты штучнага інтэлекту неўзабаве будуць выконваць задачы, якія выконваюць праграмныя інжынеры: Поўная гісторыя ў 5 пунктах - India Today ). Яны будуць функцыянаваць як «віртуальныя калегі» , якія выконваюць добра акрэсленыя задачы для інжынераў-людзей, асабліва тыя задачы, якія тыповыя для праграмнага інжынера нізкага ўзроўню з некалькімі гадамі вопыту. Іншымі словамі, штучны інтэлект можа ў рэшце рэшт выконваць працу малодшага распрацоўшчыка ў некаторых галінах, але гэты малодшы распрацоўшчык не становіцца беспрацоўным - ён ператвараецца ў ролю кантролю за штучным інтэлектам і вырашэння задач больш высокага ўзроўню, якія штучны інтэлект не можа выканаць. Нават гледзячы ў будучыню, дзе некаторыя даследчыкі прагназуюць, што да 2040 года штучны інтэлект зможа пісаць большую частку свайго ўласнага кода ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ), агульнапрынята, што праграмісты-людзі ўсё яшчэ будуць патрэбныя для кантролю, кіраўніцтва і забеспячэння творчай іскры і крытычнага мыслення, якіх не хапае машынам .

Варта таксама адзначыць, што распрацоўка праграмнага забеспячэння — гэта больш, чым проста кадаванне . Яна ўключае ў сябе камунікацыю з зацікаўленымі бакамі, разуменне гісторый карыстальнікаў, супрацоўніцтва ў камандах і ітэрацыйны дызайн — усё гэта сферы, дзе чалавечыя навыкі незаменныя. Штучны інтэлект не можа сядзець на сустрэчы з кліентам, каб абмеркаваць, чаго ён сапраўды хоча, а таксама не можа абмеркаваць прыярытэты або натхніць каманду бачаннем прадукту. Чалавечы фактар ​​застаецца цэнтральным.

Карацей кажучы, штучны інтэлект мае важныя недахопы: адсутнасць сапраўднай творчасці, абмежаванае разуменне кантэксту, схільнасць да памылак, адсутнасць адказнасці і адсутнасць разумення больш шырокіх наступстваў рашэнняў па распрацоўцы праграмнага забеспячэння. Гэтыя прабелы — менавіта тое, дзе распрацоўшчыкі-людзі блішчаць. Замест таго, каб разглядаць штучны інтэлект як пагрозу, магчыма, больш дакладна было б разглядаць яго як магутны ўзмацняльнік для распрацоўшчыкаў-людзей — які апрацоўвае штодзённыя рэчы, каб людзі маглі засяродзіцца на глыбокім. У наступным раздзеле будзе абмеркавана, як распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць гэта ўзмацненне, адаптуючы свае навыкі і ролі, каб заставацца актуальнымі і каштоўнымі ў свеце распрацоўкі, дапоўненай штучным інтэлектам.

Адаптацыя і росквіт у эпоху штучнага інтэлекту

Для праграмістаў і распрацоўшчыкаў рост выкарыстання штучнага інтэлекту ў кадаванні не абавязкова павінен быць сур'ёзнай пагрозай — гэта можа быць магчымасцю. Галоўнае — адаптавацца і развівацца разам з тэхналогіямі. Тыя, хто навучыцца выкарыстоўваць штучны інтэлект, хутчэй за ўсё, будуць больш прадуктыўнымі і запатрабаванымі, а тыя, хто яго ігнаруе, могуць выявіць, што адсталі. У гэтым раздзеле мы засяродзімся на практычных кроках і стратэгіях для распрацоўшчыкаў, каб заставацца актуальнымі і квітнець, паколькі інструменты штучнага інтэлекту становяцца часткай паўсядзённай распрацоўкі. Варта прыняць лад мыслення — гэта пастаяннае навучанне і супрацоўніцтва са штучным інтэлектам, а не канкурэнцыя. Вось як распрацоўшчыкі могуць адаптавацца і якія новыя навыкі і ролі ім варта ўлічваць:

1. Выкарыстоўвайце штучны інтэлект як інструмент (навучыцеся эфектыўна выкарыстоўваць памочнікаў кадавання з дапамогай штучнага інтэлекту): Перш за ўсё, распрацоўшчыкі павінны асвоіцца з даступнымі інструментамі штучнага інтэлекту. Ставіцеся да Copilot, ChatGPT або іншых штучных інтэлектаў кадавання як да свайго новага партнёра па парным праграмаванні. Гэта азначае, што трэба навучыцца пісаць добрыя падказкі або каментарыі , каб атрымліваць карысныя прапановы па кодзе, і ведаць, як хутка правяраць або адладжваць код, згенераваны штучным інтэлектам. Гэтак жа, як распрацоўшчык павінен быў вывучыць сваё IDE або сістэму кантролю версій, вывучэнне асаблівасцей памочніка штучнага інтэлекту становіцца часткай набору навыкаў. Напрыклад, распрацоўшчык можа практыкавацца, бяручы напісаны ім фрагмент кода і просячы штучны інтэлект палепшыць яго, а затым аналізаваць змены. Або, пачынаючы задачу, выкласці яе ў каментарыях і паглядзець, што прапануе штучны інтэлект, а затым удасканальваць. З часам вы развіеце інтуіцыю адносна таго, у чым добры штучны інтэлект і як сумесна з ім ствараць. Уявіце сабе гэта як «распрацоўку з дапамогай штучнага інтэлекту» — новы навык, які можна дадаць у свой набор інструментаў. Сапраўды, распрацоўшчыкі цяпер кажуць пра «хуткую інжынерыю» як пра навык — ведаць, як задаваць правільныя пытанні штучнаму інтэлекту. Тыя, хто авалодае ёю, могуць дасягнуць значна лепшых вынікаў з дапамогай тых жа інструментаў. Памятайце, што «распрацоўшчыкі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект, могуць замяніць тых, хто яго не выкарыстоўвае» , таму выкарыстоўвайце гэту тэхналогію і зрабіце яе сваім саюзнікам.

2. Засяродзьцеся на навыках больш высокага ўзроўню (рашэнне праблем, праектаванне сістэмы, архітэктура): паколькі штучны інтэлект можа апрацоўваць больш нізкаўзроўневага кадавання, распрацоўшчыкам варта падняцца па лесвіцы абстракцыі . Гэта азначае, што трэба надаваць больш увагі разуменню праектавання і архітэктуры сістэмы. Развівайце навыкі разбору складаных праблем, праектавання маштабуемых сістэм і прыняцця архітэктурных рашэнняў — вобласці, дзе чалавечае разуменне мае вырашальнае значэнне. Засяродзьцеся на прычынах і прынцыпах рашэння, а не толькі на тым, што менавіта трэба зрабіць. Напрыклад, замест таго, каб марнаваць увесь свой час на ўдасканаленне функцыі сартавання (калі штучны інтэлект можа напісаць яе за вас), прысвяціце час разуменню таго, які падыход да сартавання з'яўляецца аптымальным для кантэксту вашага прыкладання і як ён упісваецца ў паток дадзеных вашай сістэмы. Дызайн-мысленне — улік патрэб карыстальнікаў, патокаў дадзеных і ўзаемадзеяння кампанентаў — будзе высока ацэнена. Штучны інтэлект можа генераваць код, але менавіта распрацоўшчык вызначае агульную структуру праграмнага забеспячэння і забяспечвае, каб усе часткі працавалі ў гармоніі. Удасканальваючы сваё мысленне ў маштабе, вы робіце сябе незаменным чалавекам, які кіруе штучным інтэлектам (і астатняй камандай) у стварэнні правільнай рэчы. Як адзначалася ў адным дакладзе, прысвечаным будучыні, распрацоўшчыкам варта «засяродзіцца на тых галінах, дзе чалавечае разуменне незаменнае, такіх як рашэнне праблем, дызайн-мысленне і разуменне патрэб карыстальнікаў». ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі агляд будучыні )

3. Пашырыце свае веды ў галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання: каб працаваць разам са штучным інтэлектам, важна разумець сам штучны інтэлект . Распрацоўшчыкам неабавязкова стаць даследчыкамі машыннага навучання, але добрае разуменне таго, як працуюць гэтыя мадэлі, будзе карысным. Вывучыце асновы машыннага навучання і глыбокага навучання — гэта не толькі можа адкрыць новыя кар'ерныя шляхі (паколькі працоўныя месцы, звязаныя са штучным інтэлектам, перажываюць бум ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] )), але і дапаможа вам больш эфектыўна выкарыстоўваць інструменты штучнага інтэлекту. Калі вы ведаеце, напрыклад, абмежаванні вялікай моўнай мадэлі і тое, як яна была навучана, вы можаце прадказаць, калі яна можа даць збой, і адпаведна распрацаваць свае падказкі або тэсты. Акрамя таго, многія праграмныя прадукты цяпер уключаюць функцыі штучнага інтэлекту (напрыклад, праграма з механізмам рэкамендацый або чат-бот). Распрацоўшчык праграмнага забеспячэння з некаторымі ведамі машыннага навучання можа ўнесці свой уклад у гэтыя функцыі або, прынамсі, інтэлектуальна супрацоўнічаць са спецыялістамі па апрацоўцы дадзеных. Ключавыя вобласці, якія варта разгледзець для вывучэння, ўключаюць: асновы навукі аб дадзеных , як папярэдне апрацоўваць дадзеныя, навучанне супраць высноў і этыка штучнага інтэлекту. Азнаёмцеся з фрэймворкамі штучнага інтэлекту (TensorFlow, PyTorch) і хмарнымі сэрвісамі штучнага інтэлекту; нават калі вы не ствараеце мадэлі з нуля, веданне таго, як інтэграваць API штучнага інтэлекту ў праграму, з'яўляецца каштоўным навыкам. Карацей кажучы, «пісьменнасць у галіне штучнага інтэлекту» хутка становіцца гэтак жа важнай, як і пісьменнасць у вэб-тэхналогіях або тэхналогіях баз дадзеных. Распрацоўшчыкі, якія могуць авалодаць светам традыцыйнай праграмнай інжынерыі і штучнага інтэлекту, будуць у выдатных пазіцыях для кіравання будучымі праектамі.

4. Развіццё больш моцных мяккіх навыкаў і ведаў у прадметнай вобласці: па меры таго, як штучны інтэлект бярэ на сябе механічныя задачы, унікальныя чалавечыя навыкі становяцца яшчэ больш важнымі. Камунікацыя, камандная праца і экспертыза ў прадметнай вобласці — гэта сферы, на якіх варта звярнуць увагу. Распрацоўка праграмнага забеспячэння часта заключаецца ў разуменні праблемнай вобласці — няхай гэта будзе фінансы, ахова здароўя, адукацыя ці любая іншая галіна — і ператварэнні гэтага ў рашэнні. У штучнага інтэлекту не будзе такога кантэксту або магчымасці ўзаемадзейнічаць з зацікаўленымі бакамі, але ў вас ёсць. Пашырэнне ведаў у галіне, у якой вы працуеце, робіць вас чалавекам, да якога трэба звяртацца, каб гарантаваць, што праграмнае забеспячэнне сапраўды адпавядае рэальным патрэбам. Аналагічна, засяродзьцеся на сваіх навыках супрацоўніцтва: настаўніцтве, лідарстве і каардынацыі. Камандам усё яшчэ будуць патрэбныя старэйшыя распрацоўшчыкі для праверкі кода (у тым ліку кода, напісанага штучным інтэлектам), для навучання малодшых распрацоўшчыкаў перадавым практыкам і для каардынацыі складаных праектаў. Штучны інтэлект не выключае неабходнасці ўзаемадзеяння з чалавекам у праектах. Фактычна, калі штучны інтэлект генеруе код, настаўніцтва старэйшага распрацоўшчыка можа зрушыцца ў бок навучання малодшых распрацоўшчыкаў таму, як працаваць са штучным інтэлектам і правяраць яго вынік , а не таму, як пісаць цыкл for. Уменне накіроўваць іншых у гэтай новай парадыгме — каштоўны навык. Акрамя таго, практыкуйце крытычнае мысленне — ставіце пад сумнеў і правярайце вынікі працы штучнага інтэлекту, а таксама заахвочвайце іншых рабіць тое ж самае. Развіццё здаровага скептыцызму і праверкі дапаможа пазбегнуць сляпой залежнасці ад штучнага інтэлекту і зменшыць колькасць памылак. Па сутнасці, удасканальвайце навыкі, якіх не хапае штучнаму інтэлекту: разуменне людзей і кантэксту, крытычны аналіз і міждысцыплінарнае мысленне.

5. Пажыццёвае навучанне і адаптыўнасць: тэмпы змен у галіне штучнага інтэлекту надзвычай хуткія. Тое, што сёння здаецца перадавым, можа састарэць праз пару гадоў. Распрацоўшчыкі павінны больш, чым калі-небудзь, карыстацца пажыццёвым навучаннем . Гэта можа азначаць рэгулярнае выпрабаванне новых памочнікаў па кадаванні ў галіне штучнага інтэлекту, праходжанне онлайн-курсаў або сертыфікацый па штучным інтэлекце/машынным навучанні, чытанне даследчых блогаў, каб быць у курсе навін, або ўдзел у супольнасцях распрацоўшчыкаў, арыентаваных на штучны інтэлект. Адаптыўнасць — гэта ключавы фактар ​​— будзьце гатовыя пераключацца на новыя інструменты і працоўныя працэсы па меры іх з'яўлення. Напрыклад, калі з'яўляецца новы інструмент штучнага інтэлекту, які можа аўтаматызаваць дызайн карыстальніцкага інтэрфейсу з эскізаў, распрацоўшчык фронтэнда павінен быць гатовы вучыцца і ўкараняць гэта, пераключыўшы сваю ўвагу, магчыма, на ўдасканаленне згенераванага карыстальніцкага інтэрфейсу або паляпшэнне дэталяў карыстальніцкага досведу, якія аўтаматызацыя прапусціла. Тым, хто ставіцца да навучання як да пастаяннай часткі сваёй кар'еры (што многія распрацоўшчыкі ўжо робяць), будзе лягчэй інтэграваць распрацоўкі са штучным інтэлектам. Адна са стратэгій — прысвяціць невялікую частку тыдня навучанню і эксперыментам — успрымайце гэта як інвестыцыю ў сваю ўласную будучыню. Кампаніі таксама пачынаюць праводзіць навучанне для сваіх распрацоўшчыкаў па эфектыўным выкарыстанні інструментаў штучнага інтэлекту; выкарыстанне такіх магчымасцей дасць вам перавагу. Распрацоўшчыкі, якія дасягнуць поспеху, — гэта тыя, хто бачыць у штучным інтэлекце партнёра, які пастаянна развіваецца, і пастаянна ўдасканальвае свой падыход да супрацоўніцтва з гэтым партнёрам.

6. Даследуйце новыя ролі і кар'ерныя шляхі: па меры таго, як штучны інтэлект усё часцей уплетаецца ў распрацоўку, з'яўляюцца новыя кар'ерныя магчымасці. Напрыклад, інжынер падказак або спецыяліст па інтэграцыі штучнага інтэлекту — гэта ролі, якія сканцэнтраваны на стварэнні правільных падказак, працоўных працэсаў і інфраструктуры для выкарыстання штучнага інтэлекту ў прадуктах. Іншы прыклад — інжынер па этыцы штучнага інтэлекту або аўдытар штучнага інтэлекту — ролі, якія сканцэнтраваны на праверцы вынікаў штучнага інтэлекту на прадмет прадузятасці, адпаведнасці і правільнасці. Калі вы зацікаўлены ў гэтых галінах, наяўнасць патрэбных ведаў можа адкрыць гэтыя новыя шляхі. Нават у межах класічных роляў вы можаце знайсці такія нішы, як «распрацоўшчык фронтэнда з дапамогай штучнага інтэлекту» або «распрацоўшчык бэкэнда з дапамогай штучнага інтэлекту», дзе кожная выкарыстоўвае спецыялізаваныя інструменты. Сачыце за тым, як арганізацыі структуруюць каманды вакол штучнага інтэлекту. У некаторых кампаніях ёсць «гільдыі штучнага інтэлекту» або цэнтры перадавога вопыту, якія кіруюць укараненнем штучнага інтэлекту ў праектах — актыўнасць у такіх групах можа вывесці вас на пярэдні план. Акрамя таго, падумайце аб тым, каб унесці свой уклад у распрацоўку саміх інструментаў штучнага інтэлекту: напрыклад, праца над праектамі з адкрытым зыходным кодам, якія паляпшаюць інструменты распрацоўшчыкаў (магчыма, паляпшаючы здольнасць штучнага інтэлекту тлумачыць код і г.д.). Гэта не толькі паглыбіць ваша разуменне тэхналогій, але і дапаможа вам стаць часткай супольнасці, якая ўзначальвае змены. Галоўнае — праяўляць ініцыятыву ў пытаннях кар'ернай гнуткасці . Калі часткі вашай цяперашняй працы будуць аўтаматызаваны, будзьце гатовыя перайсці на пасады, якія будуць распрацоўваць, кантраляваць або ўдасканальваць гэтыя аўтаматызаваныя часткі.

7. Падтрымлівайце і дэманструйце чалавечыя якасці: у свеце, дзе штучны інтэлект можа генераваць звычайны код для звычайнай праблемы, распрацоўшчыкі-людзі павінны імкнуцца ствараць выключныя і эмпатычныя рашэнні, якія штучны інтэлект не можа. Гэта можа азначаць канцэнтрацыю ўвагі на вытанчанасці карыстальніцкага досведу, аптымізацыі прадукцыйнасці для незвычайных сцэнарыяў або проста напісанне чыстага і добра дакументаванага кода (штучны інтэлект не вельмі добра ўмее пісаць змястоўную дакументацыю або зразумелыя каментарыі да кода — вы можаце дадаць каштоўнасць і ў гэта!). Зрабіце акцэнт на інтэграцыі чалавечага разумення ў працу: напрыклад, калі штучны інтэлект генеруе фрагмент кода, вы дадаяце каментарыі, якія тлумачаць абгрунтаванне такім чынам, каб іншы чалавек мог зразумець яго пазней, або карэктуеце яго, каб ён быў больш чытэльным. Робячы гэта, вы дадаяце ўзровень прафесіяналізму і якасці, якога не хапае выключна машыннай працы. З часам стварэнне рэпутацыі высакаякаснага праграмнага забеспячэння, якое «проста працуе» ў рэальным свеце, вылучыць вас сярод іншых. Кліенты і працадаўцы будуць цаніць распрацоўшчыкаў, якія могуць спалучаць эфектыўнасць штучнага інтэлекту з чалавечым майстэрствам .

Давайце таксама разгледзім, як могуць адаптавацца адукацыйныя шляхі. Новыя распрацоўшчыкі, якія пачынаюць працаваць у гэтай галіне, не павінны цурацца інструментаў штучнага інтэлекту ў сваім працэсе навучання. Наадварот, навучанне з дапамогай штучнага інтэлекту (напрыклад, выкарыстанне штучнага інтэлекту для дапамогі з хатнімі заданнямі або праектамі, а затым аналіз вынікаў) можа паскорыць іх разуменне. Аднак вельмі важна таксама глыбока вывучыць асновы — алгарытмы, структуры дадзеных і асноўныя канцэпцыі праграмавання — каб у вас была трывалая аснова і вы маглі сказаць, калі штучны інтэлект збіваецца з шляху. Паколькі штучны інтэлект спраўляецца з простымі практыкаваннямі па кадаванні, навучальныя праграмы могуць надаваць большую ўвагу праектам, якія патрабуюць дызайну і інтэграцыі. Калі вы пачатковец, засяродзьцеся на стварэнні партфоліа, якое дэманструе вашу здольнасць вырашаць складаныя праблемы і выкарыстоўваць штучны інтэлект як адзін з многіх інструментаў.

Каб коратка апісаць стратэгію адаптацыі: будзьце пілотам, а не пасажырам. Выкарыстоўвайце інструменты штучнага інтэлекту, але не будзьце занадта залежнымі ад іх і не расслабляйцеся. Працягвайце ўдасканальваць унікальныя чалавечыя аспекты распрацоўкі. Грэдзі Буч, паважаны піянер праграмнай інжынерыі, добра сказаў: «Штучны інтэлект кардынальна зменіць тое, што значыць быць праграмістам. Ён не ліквідуе праграмістаў, але запатрабуе ад іх развіцця новых навыкаў і працы па-новаму». ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ). Праактыўна развіваючы гэтыя новыя навыкі і спосабы працы, распрацоўшчыкі могуць гарантаваць, што яны застануцца ў кіроўчым становішчы ў сваёй кар'еры.

Каб падсумаваць гэты раздзел, вось кароткі спіс даведак для распрацоўшчыкаў, якія жадаюць забяспечыць сваю кар'еру ў будучыню ў эпоху штучнага інтэлекту:

Прытрымліваючыся гэтых стратэгій, распрацоўшчыкі могуць выкарыстаць рэвалюцыю штучнага інтэлекту сабе на карысць. Тыя, хто адаптуецца, выявяць, што штучны інтэлект пашырае іх магчымасці і дазваляе ім ствараць лепшае праграмнае забеспячэнне, чым калі-небудзь раней, а не робіць яго састарэлым.

Перспектывы ў будучыні: супрацоўніцтва паміж штучным інтэлектам і распрацоўшчыкамі

Што чакае праграмаванне ў свеце, кіраваным штучным інтэлектам? Зыходзячы з сучасных тэндэнцый, можна чакаць будучыні, у якой штучны інтэлект і распрацоўшчыкі-людзі будуць працаваць рука аб руку яшчэ больш цесна . Роля праграміста, верагодна, будзе працягваць зрушвацца ў бок кіруючай і творчай пазіцыі, прычым штучны інтэлект будзе выконваць большую частку «цяжкай працы» пад кіраўніцтвам чалавека. У гэтым заключным раздзеле мы прагназуем некаторыя будучыя сцэнарыі і запэўніваем, што перспектывы для распрацоўшчыкаў могуць заставацца пазітыўнымі — пры ўмове, што мы будзем працягваць адаптавацца.

У бліжэйшай будучыні (наступныя 5-10 гадоў) вельмі верагодна, што штучны інтэлект стане гэтак жа ўсюдыісным у працэсе распрацоўкі, як і самі кампутары. Гэтак жа, як сёння ніводзін распрацоўшчык не піша код без рэдактара або без Google/StackOverflow пад рукой, неўзабаве ніводзін распрацоўшчык не будзе пісаць код без нейкай формы дапамогі штучнага інтэлекту, якая працуе ў фонавым рэжыме. Інтэграваныя асяроддзі распрацоўкі (IDE) ужо развіваюцца, каб уключыць у сваю аснову функцыі на базе штучнага інтэлекту (напрыклад, рэдактары кода, якія могуць растлумачыць вам код або прапанаваць усе змены ў кодзе па ўсім праекце). Мы можам дасягнуць кропкі, калі асноўная задача распрацоўшчыка - фармуляваць праблемы і абмежаванні такім чынам, каб штучны інтэлект мог іх зразумець, а затым падбіраць і ўдасканальваць рашэнні, якія прапануе штучны інтэлект . Гэта нагадвае форму праграмавання больш высокага ўзроўню, якую часам называюць «аператыўным праграмаваннем» або «аркестрацыяй штучнага інтэлекту».

Аднак сутнасць таго, што трэба зрабіць — вырашэнне праблем людзей — застаецца нязменнай. Будучы штучны інтэлект, магчыма, зможа стварыць цэлую праграму з апісання («стварыце мне мабільную праграму для запісу на прыём да лекара»), але задача ўдакладнення гэтага апісання, забеспячэння яго правільнасці і дапрацоўкі выніку для задавальнення карыстальнікаў будзе ўключаць распрацоўшчыкаў (разам з дызайнерамі, менеджэрамі прадуктаў і г.д.). Фактычна, калі стварэнне базавых праграм стане простым, чалавечая творчасць і інавацыі ў праграмным забеспячэнні стануць яшчэ больш важнымі для дыферэнцыяцыі прадуктаў. Мы можам убачыць росквіт праграмнага забеспячэння, калі многія руцінныя праграмы будуць створаны штучным інтэлектам, у той час як распрацоўшчыкі-людзі канцэнтруюцца на перадавых, складаных або крэатыўных праектах, якія пашыраюць межы.

Існуе таксама верагоднасць таго, што парог уваходу ў свет праграмавання будзе зніжаны , гэта значыць, што больш людзей, якія не з'яўляюцца традыцыйнымі інжынерамі-праграмістамі (напрыклад, бізнес-аналітыкі, навукоўцы ці маркетолагі), змогуць ствараць праграмнае забеспячэнне з выкарыстаннем інструментаў штучнага інтэлекту (працяг руху «без кода/нізкага кода», які ўзмацняецца штучным інтэлектам). Гэта не выключае неабходнасці ў прафесійных распрацоўшчыках; хутчэй, змяняе яе. У такіх выпадках распрацоўшчыкі могуць узяць на сябе большую кансультацыйную або кіруючую ролю, гарантуючы, што гэтыя распрацаваныя грамадзянамі праграмы будуць бяспечнымі, эфектыўнымі і зручнымі ў абслугоўванні. Прафесійныя праграмісты могуць засяродзіцца на стварэнні платформаў і API, якімі карыстаюцца «непраграмісты» з дапамогай штучнага інтэлекту.

З пункту гледжання працоўных месцаў, колькасць некаторых праграмістаў можа скарачацца, а іншых павялічвацца. Напрыклад, колькасць некаторых пасад пачатковага ўзроўню ў галіне кадавання можа скараціцца, калі кампаніі будуць выкарыстоўваць штучны інтэлект для выканання простых задач. Можна ўявіць, што ў будучыні невялікі стартап будзе мець патрэбу, магчыма, удвая меншай колькасці малодшых распрацоўшчыкаў, таму што іх старэйшыя распрацоўшчыкі, абсталяваныя штучным інтэлектам, змогуць выканаць большую частку базавай працы. Але ў той жа час з'явяцца зусім новыя працоўныя месцы (як мы абмяркоўвалі ў раздзеле адаптацыі). Больш за тое, па меры таго, як праграмнае забеспячэнне пранікае ў яшчэ большую частку эканомікі (пры гэтым штучны інтэлект стварае праграмнае забеспячэнне для нішавых патрэб), агульны попыт на працоўныя месцы, звязаныя з праграмным забеспячэннем, можа працягваць расці. Гісторыя паказвае, што аўтаматызацыя часта прыводзіць да павелічэння колькасці працоўных месцаў у доўгатэрміновай перспектыве , хоць гэта розныя працоўныя месцы — напрыклад, аўтаматызацыя некаторых вытворчых задач прывяла да росту колькасці працоўных месцаў, звязаных з праектаваннем, абслугоўваннем і ўдасканаленнем аўтаматызаваных сістэм. У кантэксце штучнага інтэлекту і праграмавання, хоць некаторыя задачы, якія раней выконваў малодшы распрацоўшчык, аўтаматызаваны, агульны аб'ём праграмнага забеспячэння, якое мы хочам ствараць, пашыраецца (таму што цяпер яго ствараць танней/хутчэй), што можа прывесці да павелічэння колькасці праектаў і, такім чынам, да неабходнасці большага кантролю з боку чалавека, кіравання праектамі, архітэктуры і г.д. У дакладзе Сусветнага эканамічнага форуму аб будучых прафесіях выказана меркаванне, што вакансіі ў распрацоўцы праграмнага забеспячэння і штучным інтэлекце з'яўляюцца аднымі з тых, запатрабаваныя ў сувязі з лічбавай трансфармацыяй.

Варта таксама ўлічыць прагноз на 2040 год, пра які гаварылася раней: даследчыкі з Нацыянальнай лабараторыі Оўк-Рыдж выказалі здагадку, што да 2040 года «машыны… будуць пісаць большую частку свайго ўласнага кода» ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ). Калі гэта апынецца праўдай, што застаецца праграмістам-людзям? Хутчэй за ўсё, увага будзе сканцэнтравана на кіраўніцтве вельмі высокага ўзроўню (каб яны ў агульных рысах сказалі машынам, чаго мы хочам, каб яны дасягнулі) і на галінах, якія ўключаюць складаную інтэграцыю сістэм, разуменне чалавечай псіхалогіі або новыя праблемныя вобласці. Нават у такім сцэнарыі людзі возьмуць на сябе ролі, падобныя на дызайнераў прадуктаў, інжынераў патрабаванняў і трэнераў/верыфікатараў штучнага інтэлекту . Код можа ў значнай ступені пісаць сам сябе, але хтосьці павінен вырашыць, які код павінен быць напісаны і чаму , а потым праверыць, ці правільны канчатковы вынік і адпавядае мэтам. Гэта падобна на тое, як беспілотныя аўтамабілі аднойчы могуць кіраваць самі, але вы ўсё роўна кажаце аўтамабілю, куды ехаць, і ўмешваецеся ў складаныя сітуацыі, плюс людзі праектуюць дарогі, правілы дарожнага руху і ўсю інфраструктуру вакол яго.

Такім чынам, большасць экспертаў бачаць будучыню супрацоўніцтва, а не замены . Як сфармулявала адна тэхналагічная кансалтынгавая кампанія: «будучыня распрацоўкі — гэта не выбар паміж людзьмі і штучным інтэлектам, а супрацоўніцтва, якое выкарыстоўвае лепшае з абодвух». ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі агляд будучыні ) Штучны інтэлект, несумненна, зменіць распрацоўку праграмнага забеспячэння, але гэта хутчэй эвалюцыя ролі распрацоўшчыка, чым знікненне. Распрацоўшчыкі, якія «прымаюць змены, адаптуюць свае навыкі і засяроджваюцца на ўнікальных чалавечых аспектах сваёй працы», выявяць, што штучны інтэлект паляпшае іх магчымасці, а не памяншае іх каштоўнасць.

Можна правесці паралель з іншай сферай: разгледзім рост выкарыстання камп'ютэрнага праектавання (САПР) у інжынерыі і архітэктуры. Ці замянілі гэтыя інструменты інжынераў і архітэктараў? Не — яны зрабілі іх больш прадуктыўнымі і дазволілі ствараць больш складаныя праекты. Але чалавечая творчасць і прыняцце рашэнняў заставаліся цэнтральнымі. Падобным чынам, штучны інтэлект можна разглядаць як камп'ютэрнае кадаванне — яно дапаможа справіцца са складанай і карпатлівай працай, але распрацоўшчык застаецца дызайнерам і тым, хто прымае рашэнні.

У доўгатэрміновай перспектыве, калі мы ўявім сабе сапраўды развіты штучны інтэлект (скажам, нейкую форму агульнага штучнага інтэлекту, якая магла б рабіць большую частку таго, што можа чалавек), грамадскія і эканамічныя зрухі будуць значна шырэйшымі, чым проста праграмаванне. Мы яшчэ не там, і ў нас ёсць значны кантроль над тым, як мы інтэгруем штучны інтэлект у нашу працу. Разумны шлях — працягваць інтэграваць штучны інтэлект такім чынам, каб пашыраць чалавечы патэнцыял . Гэта азначае інвестыцыі ў інструменты і практыкі (і палітыку), якія трымаюць людзей у курсе падзей. Мы ўжо бачым, як кампаніі ўстанаўліваюць кіраванне штучным інтэлектам — рэкамендацыі па тым, як штучны інтэлект павінен выкарыстоўвацца ў распрацоўцы, каб забяспечыць этычныя і эфектыўныя вынікі ( Апытанне паказвае ўплыў штучнага інтэлекту на вопыт распрацоўшчыкаў — блог GitHub ). Гэтая тэндэнцыя, верагодна, будзе ўзмацняцца, што гарантуе, што кантроль чалавека фармальна стане часткай канвеера распрацоўкі штучнага інтэлекту.

У заключэнне, на пытанне «Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў?» можна адказаць: не, але ён істотна зменіць тое, чым займаюцца праграмісты. Звычайная частка праграмавання будзе ў асноўным аўтаматызавана. Крэатыўныя, складаныя і арыентаваныя на чалавека часткі застануцца і сапраўды стануць больш прыкметнымі. У будучыні праграмісты, верагодна, будуць працаваць побач з усё больш разумнымі памочнікамі штучнага інтэлекту, гэтак жа, як член каманды. Уявіце сабе калегу па штучным інтэлекце, які можа ствараць код 24/7 — гэта выдатны прырост прадукцыйнасці, але яму ўсё роўна патрэбен хтосьці, хто будзе казаць яму, над якімі задачамі працаваць, і правяраць яго працу.

Найлепшых вынікаў дасягнуць тыя, хто будзе ставіцца да штучнага інтэлекту як да сааўтара. Як сказаў адзін генеральны дырэктар: «Штучны інтэлект не заменіць праграмістаў, але праграмісты, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект, заменяць тых, хто яго не выкарыстоўвае». На практыцы гэта азначае, што адказнасць за развіццё разам з тэхналогіямі ляжыць на распрацоўшчыках. Прафесія праграміста не памірае — яна адаптуецца . У агляднай будучыні будзе шмат праграмнага забеспячэння для стварэння і праблем для вырашэння, магчыма, нават больш, чым сёння. Застаючыся адукаванымі, застаючыся гнуткімі і засяроджваючыся на тым, што людзі робяць лепш за ўсё, распрацоўшчыкі могуць забяспечыць сабе паспяховую і паўнавартасную кар'еру ў партнёрстве са штучным інтэлектам .

Нарэшце, варта адзначыць той факт, што мы ўступаем у эпоху, калі распрацоўшчыкі маюць у сваім распараджэнні звышздольнасці. Наступнае пакаленне праграмістаў дасягне за лічаныя гадзіны таго, што раней займала дні, і вырашыць праблемы, якія раней былі недасягальныя, выкарыстоўваючы штучны інтэлект. Замест страху, настрой у будучыні можа быць аптымізмам і цікаўнасцю . Пакуль мы будзем падыходзіць да штучнага інтэлекту з адкрытымі вачыма — усведамляючы яго абмежаванні і памятаючы пра сваю адказнасць — мы зможам сфармаваць будучыню, у якой штучны інтэлект і праграмісты разам будуць ствараць цудоўныя праграмныя сістэмы, якія значна пераўзыходзяць тое, што кожны з іх мог бы зрабіць паасобку. Чалавечая творчасць у спалучэнні з эфектыўнасцю машын — гэта магутнае спалучэнне. У рэшце рэшт, гаворка ідзе не пра замену , а пра сінергію. Гісторыя штучнага інтэлекту і праграмістаў усё яшчэ пішацца — і яна будзе напісана як чалавекам, так і машынай разам.

Крыніцы:

1. Brainhub, «Ці ёсць будучыня ў праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024]» ( Ці ёсць будучыня ў праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ).

2. Brainhub, цытаты экспертаў Сацьі Надэлы і Джэфа Дына пра штучны інтэлект як інструмент, а не замену ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ) ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ).

3. Medium (PyCoach), «Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў? Праўда пра ажыятаж» , дзе адзначаецца нюансаваная рэальнасць супраць ажыятажу ( Ці заменіць штучны інтэлект праграмістаў? Праўда пра ажыятаж | аўтар The PyCoach | Artificial Corner | сакавік 2025 г. | Medium ) і цытата Сэма Альтмана пра тое, што штучны інтэлект добры ў выкананні задач, але не ў поўнай меры працуе.

4. DesignGurus, «Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў… (2025)» , дзе падкрэсліваецца, што штучны інтэлект будзе паляпшаць і павышаць кваліфікацыю распрацоўшчыкаў, а не рабіць іх лішнімі ( Ці заменіць штучны інтэлект распрацоўшчыкаў у 2025 годзе: кароткі агляд будучыні ), і пералічваюцца вобласці, у якіх штучны інтэлект адстае (крэатыўнасць, кантэкст, этыка).

5. Апытанне распрацоўшчыкаў Stack Overflow за 2023 год, выкарыстанне інструментаў штучнага інтэлекту 70% распрацоўшчыкаў, нізкі давер да дакладнасці (3% вельмі давяраюць) ( 70% распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць інструменты кадавання штучнага інтэлекту, 3% вельмі давяраюць іх дакладнасці - ShiftMag ).

6. Апытанне GitHub за 2023 год паказвае, што 92% распрацоўшчыкаў спрабавалі інструменты кадавання з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, і 70% бачаць перавагі ( Апытанне паказвае ўплыў штучнага інтэлекту на вопыт распрацоўшчыкаў - Блог GitHub ).

7. Даследаванне GitHub Copilot, якое выявіла на 55% хутчэйшае выкананне задач з дапамогай штучнага інтэлекту ( Даследаванне: колькасная ацэнка ўплыву GitHub Copilot на прадукцыйнасць і задаволенасць распрацоўшчыкаў - Блог GitHub ).

8. GeekWire, пра AlphaCode ад DeepMind, які працуе на ўзроўні сярэдняга праграміста (топ-54%), але далёка не ў найлепшых умовах ( AlphaCode ад DeepMind адпавядае майстэрству сярэдняга праграміста ).

9. IndiaToday (люты 2025 г.), кароткі змест бачання Сэма Альтмана пра «калегаў» па штучным інтэлекце, якія выконваюць задачы малодшых інжынераў, але «не цалкам заменяць людзей» ( Сэм Альтман кажа, што агенты штучнага інтэлекту хутка будуць выконваць задачы, якія выконваюць праграмныя інжынеры: Поўная гісторыя ў 5 пунктах - India Today ).

10. Паводле ацэнак McKinsey & Company, ~80% працоўных месцаў праграмістаў застануцца арыентаванымі на чалавека, нягледзячы на ​​аўтаматызацыю ( Ці ёсць будучыня для праграмных інжынераў? Уплыў штучнага інтэлекту [2024] ).

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Найлепшыя інструменты парнага праграмавання штучнага інтэлекту
Азнаёмцеся з вядучымі інструментамі штучнага інтэлекту, якія могуць супрацоўнічаць з вамі як партнёр па кадаванні, каб палепшыць ваш працоўны працэс распрацоўкі.

🔗 Які штучны інтэлект лепш за ўсё падыходзіць для кадавання – Лепшыя памочнікі па кадаванні са штучным інтэлектам
Кіраўніцтва па найбольш эфектыўных інструментах штучнага інтэлекту для генерацыі кода, адладкі і паскарэння праграмных праектаў.

🔗 Распрацоўка праграмнага забеспячэння на аснове штучнага інтэлекту — трансфармацыя будучыні тэхналогій.
Зразумейце, як штучны інтэлект рэвалюцыянізуе спосаб стварэння, тэставання і разгортвання праграмнага забеспячэння.