Программисты скоро исчезнут?

Врут - все вчера попросил ИИ закодить мне собственный сервис наподобие Телеграмма - херню какую-то в виде примеров выдал, где годовы код и сервисы, вашу мать. 😄

Программисты чаще тратят сильно больше времени выясняя что собствено имелось ввиду и что нужно написать чем собственно создавая код. Ну и остальные штуки типа что делать если вообще ничего не работает потому что где-то на каком то сервисе конфликты пакетов которые вызывают грозы на марсе которые влияют на тридцатилетний баг в компиляторе и только по средам в полную луну.

Я AI инженер, в смысле, разрабатываю и тренирую нейронные сети, в области обработки и генерации изображений. LLM для разработки ПО работает очень круто, т.ч. Claude, он реально работает классно, на мой взгляд лучше, чем ChatGPT. Однако, когда я вижу подобные сообщения, главный мой вопрос, кто будет писать промпты? Да, разумеется, профессия поменяется.

Если смотреть в разрезе 5-10 лет, то думаю решат главное сегодняшнее ограничение – размер контекстного окна. Железо станет мощнее и его архитектуру заточят под запуск LLM с очень большим контекстным окном, типа GPU + отдельные модули памяти. Доработают софтверную составляющую, чтобы LLM через вспомогательные системы и подходы, типа DB+RAG/LoRA, мог индексировать большую и постоянно изменяющуюся базу исходного кода, состоящую из множества репозиториев.

Но это не отменит того, что будут нужны специалисты, которые смогут использовать такую систему. Настраивать ее, поддерживать и постоянно дорабатывать.

Мой wild прогноз, количество программистов только еще больше вырастит 😄 Может быть их перестанут называть программист, и будут называть Prompt Engineer.

У Айзека Азимов есть классная серия про роботов, так там такая профессия называется робопсихолог, а область, соответственно, робопсихология.

Прямо сейчас, какие-то штуки я делаю через Claude. Но многие другие штуки делаю руками, т.к. написать промпт и представить задачу для LLM займет не меньше времени, чтобы самому написать тоже самое. Или даже больше времени. Плюс есть текущие проблемы, типа написать известный алгоритм чего-то ему просто, а задача, решение которой нигде не было описано и нет похожих исходников, он решает, но это решение нужно дорабатывать по месту. Часто сгенерированный код не допускает расширения, и когда ты просишь его добавить что-то новое, ИИ начинает дублировать какие-то штуки. Расширять руками - проще бывает написать заново, взяв какие-то штуки из подсказанного ИИ решения или вообще написав заново.

Плюс, написать хороший и детальный промпт, это прям целое дело. До некоторых вещей доходишь, только уже написав часть системы. Если сразу написать промпт, то начнешь думать о них позже, чем когда ты пишешь сам код.

Вот, из Интернета утащил:
Скоро в компаниях появятся новые должности - "инженер по уборке мусора". Такие инженеры будут брать ИИ-генерированный код, наваленный кучей неопытными писателями промптов - и чинить его. Закрывать утечки данных, убирать проблемы безопасности, добавлять логи, оптимизировать стоимость облака, убеждаться что при обновлении ничего не "упало" и так далее. В конце концов компании обнаружат, что расходы на ИУМов значительно превысили стоимость просто хороших программистов, пишущих код привычным способом.

У меня один вопрос - какие вычислительные мощьности нужны, что бы заменить всех программистов? 😄

Где-то вначале 90-х тоже самое говорили про бухгалтеров. Мол компьютеры все будут считать сами, профессия станет не нужна.

"Ничего не будет - одно телевидение!"
На мой век программистской работы хватит.

Есть очень наглядная аналогия: инженерные CAD-программы не вытеснили инженеров, но практически полностью устранили профессию чертёжника. Раньше существовала отдельная роль – люди, которые переносили на бумагу то, что им объяснял инженер, при этом не вникая в технические детали. Сегодня же проще самому создать чертёж в CAD-системе, чем объяснять кому-то, особенно когда в программе уже встроены библиотеки стандартных компонентов, таких как подшипники, и автоматические расчёты помогают выбрать нужный вариант.

Точно так же и в программировании: те, кто просто механически набирал стандартный код, исчезнут, а останутся только те, кто понимает, зачем и как этот код писать.

Главе компании, разработавшей ИИ, надо продавать своё поделие. Но верить ему, когда он делает громкие заявления, как будет бороздить просторы галактики, я бы не стал. Он лицо заинтересованное.

Пока ИИ в лучшем случае помощник.

Ну то есть производительность труда отдельного программиста растёт - код с помощью ИИ писать получается быстрее и проще, но только если точно знаешь, что делаешь, и потом все сам можешь вычитать и проконтролировать.

Но сама потребность в них никуда не девается.

мелочь всякую и сейчас можно с помощью ChatGPT писать. Проблема с большими кодбейзами. А сейчас почти 100% до конца сделанных продуктов не помещаются ни в одну LLM. Вот когда что-то помещается, она может дописывать, но как только допишет — уже не помещается. Это окно можно увеличивать, но 1) чем больше окно, чем больше ресурсов надо 2) больше 1М токенов пока идет туго даже с достаточными ресурсами 3) если заполнять приближаться к 1М по числу токенов, то система их видит и не видит одновременно. В общем, ей много пока 1М. А для нормального проекта нужно раз в 10-30 больше.

Дальше. Самое главное. Этот код надо кому-то понимать. Грош цена компании, которая не понимает свой продукт, каким бы умным AI она не пользовалась. Понимание продукта — это вообще corner stone. И вот если этот код пишет AI, а программистов типа нет, кто будет понимать? Если никто, то конкурент с понимающими просто съест непонимающего конкурента за месяц. Потому что в разработке не только тупое программирование нужно. Там нужно часто решать креативные задачи, которых еще никто не решал, на что неспособны LLM.

Нафига ИИ писать код, если он может сразу сделать то, для чего этот код писался бы?

"Ох, ну просто хайп на хайпе, человечки!" отвечает ChatGPT (can make mistakes. Check important info)

Обратите внимание на выбор слов - AI будет писать 100% кода. Fun fact, компьютеры уже пишут 100% исполняемого кода. Этот делает программа, называемая компилятором. А программисты инструктируют, что ему надо написать на более высокоуровневых языках. То, что пытается сказать СЕО Антропика - что уровень языка, которым надо инструктировать компьютер, что ему делать, будет еще на ступеньку выше.
Будет ли владельцу бизнеса это достаточно, чтобы не нанимать человека, который будет воплощать его идеи о продукте в жизнь? Я в этом пока сильно сомневаюсь (вы представляете себе CEO/CTO Майкрософта делающего лично новую фичу Windows?). Хотя допускаю, что "программистом" можно будет становиться легче, а значит зарплаты будут меньше. А может и наоборот, может быть потребуется еще большая, хотя и другая, квалифицикация. Кстати, если вы найдете полностью этот фрагмент, вы обнаружите, что это кусок удобно оборван на моменте, после которого Дарио говорит, что все равно будут нужны люди, которые будет инструктировать, что и как делать, оценивать, просить переделать, итд.
А вообще, я рад, что такая тупая работа, как кодинг - отомрет. Может быть.

AI быстрее находит решение, которое уже есть где-то на StackOverflow. Не всегда верное решение, но и то же можно сказать о программисте. Но на сеодняшний день для правильной постановки задачи AI всё же нужны знания программирования. По крайней мере, сейчас так.

А вот игры c AI-модами вполне рабочая тема. Например, играешь в Doom, просишь AI добавить на 5-й уровень котиков с BFG и (через час или сразу) играешь и стримишь в Twitch 😄 Думаю, к модерству AI прикрутят достаточно скоро.

А так да, напоминает ещё UML лет 25 назад - тоже тогда считали, что можно будет накидать диаграмок, а UML сам код напишет.

Всё очень просто.
Он - перевожу - говорит:

"Дорогие инвесторы, дайте денег, да побольше. Наш чатгпт лучше других, но нам нужны денежки, так что мы их всех нагнём, но дайте денег."

Блин, ждём этого уже несколько десятилетий. Непонятно, почему так долго и почему так странно...

Примерно такие же опасения (или радостные утверждения) звучали когда появились первя ОО языки.
Мол всё, теперь программистов заменят инженеры, а ошибок коде не будет совсем.

Интересно также, как ИИ будет справляться с задачей "Напиши мне более эффективную программу, чем у конкурента".

Интересно, что всё это напоминает то, что происходило в мире микросхем - каждый новый этап развития потихоньку убирал предыдущих специалистов.
Первые микросхемы рисовались как маски для напыления, "от руки" - у меня стоит на полке учебник по этому занятию. И да, там такие возможности для оптимизации - никакая автоматика такое сделать не способна.
Потом было рисование схем, с указанием размеров транзисторов - не то, конечно, и те, кто рисовал маски, считали это жульничеством, но пришлось переквалифицироваться, а кому-то - уйти из этого благородного бизнеса.
Потом появились языки типа Verilog и VHDL - и нынешнее поколение с трудом может нарисовать, что за схему они там сгенерили.
Ну и теперь приходит новый софт - и новые разработчики с трудом представляют, где будут регистры, а где память и вообще, что там будет на микросхеме в конце концов.

В параллель с этим развивается и верификация, и тестирование, поскольку надо как-то всё это тестировать и убеждаться, что всё работает. Вот и с ИИ будет то же самое. Новые методологии потребуют новых методов тестирования, чтобы запрограммированные самолеты не падали, а атомные электростанции не взрывались. Когда всё это разработают, то старички уйдут на пенсию, а у молодежи не будет другого способа писать программы, кроме как писать
"Напиши мне программу для автоматической локации самолета по карте". А потом долго уточнять, чтобы удалить все баги.

Как автоиестер часто гоняю тривиальное написание чего то в чатгпт. Ну, как сказать. Нужен мудрый человек, который понимает как работает код, что надо сделать и почему чат вот сейчас глючит и даёт вообще не то. И я сомневаюсь что он дойдет до живого человека в ближайшие годы. Но как генератор пары сотен строк - вполне не плох.

Не знаю, какие перспективы в серьёзных задачах, но Copilot уже давно и успешно пишет мне макросы и формулы в экселе для анализа всяких таблиц данных. А недавно , как фуллстэк, написал мне небольшое приложение для веба, и всё работает!

Свитчинг Алекса в ИТ будет затруднён наличием толпы студентов, вооружённых чатДЖПТ. Если это цель вашего вопроса.

Ну мы уже перешли все повально на электромобили? Всякие Вольво про это орали, орали, а в итоге все свои планы поменяли. Я это к тому что это всё маркетинговый ор, а есть суровая реальность. Даже если удовлетворительный (как программист) ИИ изобретут, переход на него займёт далеко не десятки лет.
Тот же гугл и амазон вон бросились строить мини атомные электростанции, потому что ИИ жрёт очень много электричества.

Граждане, подскажите пожалуйста VPN, через который можно получить доступ к ChatGPT, Claude и т.д.

В нашем проекте внедрялся AI в виде ML и ещё кое-чего. Это вызвало подскок в используемых программистcких ресурсах на проекте. Пока больше ничего, и маркетинг говорит, что в продукте нашего проекта есть AI.

Заметил, что уже есть правильный ответ.
Программисты станут писать промпты для ИИ. Не программист не сможет поставить задачу.
ИИ похож на исполнительного, но недалекого помошника. Все, кто пользует "копилота" в ДжетБрейновских ИДЕ или в ВСКоде - это знают. С ним очень удобно и здорово быстрее, но заменить тебя он не сможет, даже если весь код будет писать он, кто-то должен "на кнопку нажимать"... и не просто нажимать, а в нужное время и нужное количество раз. IYKWIM.

Меня несколько другое волнует. Огромное количество работы, выполняемой программистами состоит в оптимизации кода, переписывании старого кода под новые стандарты и т.д. При дальнейшем развитии нейросетей они, по-идее, будут сразу генерить код, близкий к оптимальному, со сложной, но компактной и эффективной структурой - вплоть до уровня машинных команд. Ведь, по-идее, нейросети должны научиться применять сразу эффективные алгоритмы и структуры к выполнению задач, не размениваясь на говнокод. И меня интересует такой вопрос: при развитии нейросетей и передаче им управления и деплоймента програмных проектов, произойдёт ли повсеместная взрывообразная оптимизация кода?

В моем случае без работы остался stackoverflow. В чатгпт быстрее и удобнее

Уже обсуждали. Когда сгенерированный код станет приличным, задача программиста будет в написании технических заданий для ИИ. Тоже своего рода программирование.

Судя по тому, что происходит с Windows в последние пару лет, программистов давно нет. Все апдейты пишет ИИ под чутким руководством кота, расхаживающего по клавиатуре.

Вот еще что интересно. Положим, компания Волмарт использовала ИИ чтобы написать и исполнить какой-то уникальный бизнес процесс.

Потом приходит компания Тарже, и спрашивает, как ей лучше исполнить тот или иной процесс. Централизованый ИИ, будучи в курсе Волмартовских наработок, быстренько выдает результат (уже скорректированый за счет работы кожаных волмартовских программистов и аналитиков) и Тарже получает аналогичный продукт, причем за долю цены, в то время когда решение было изначально сделано для их конкурентов, их конкурентами, за деньги их конкурентов.

Вижу такую волну судебных исков, что всем этим ИИ компаниям лучше сразу закрыться, даже не начиная.

Уверен, что так и будет. Мне профессора в институте то же самое говорили - 32 года назад.

Чепуха. Вот один из опровергающих примеров: программист знаком с программой, насчитывающей десятки тысяч строк. Иногда в нее требуется внести изменения в связи с меняющимися требованиями клиента, или новой средой и т.п. Не думаю, что ИИ на данном этапе справится с этой задачей. Хотя бы потому, что не всегда можно сразу сформулировать, какие изменения следует внести.

Генерировать -то они может и будут. Но меня интересует кто сможет в этом коде разобраться, если люди писать разучатся? Слышу кучу заявлений о том, что пара синьеров программистов и ИИ напишет все быстро и хорошо. Джуниоры больше не нужны. Возникает вопрос, откуда возьмутся синьеры через 10 лет, если сейчас они ка джуниоры не напишут своего кода, не поисправляют ошибок и т.д.
У меня и дочь и муж программисты в больших компаниях. Дочь сказала что все синьеры которых она уважает, пытались использовать разные ИИ, но плюнули на это. У мужа на работе вообще про это сильно не упоминают. Но они как раз ИИ и пишут. Только применительно к изображениям, а не текстам.
Я как бизнес аналист вообще не представляю зачем мне это. Поскольку 90% времени уходит на то, чтобы разобраться в данных, придумать как вытащить из них то что нужно, оценить количество мусора в данных и как от них избавиться, и только 10% реально что-то в SQL пишешь.

Лично я не тимлид, а технический лидер, то есть локальный эксперт. С появлением ИИ-помошников у меня сразу резко снизилось чисто звонков от джунов. Тем не менее, люди продолжают звонить и открывать тикеты, так как разобрать упавший тест ИИ не может (контекст слишком размыт), знаний внутренних особенностей проектов у него нет, да и решить что-то при помощи машины пока что на таком уровне не удалось. Да, всякие копайлоты сильно ускоряют разработку кода (под строгим контролем), позволяют избежать очевидных багов нулевого уровня (вроде потерянного параметра в изменённом интерфейсе). И ещё - ИИ служит идеальным "утёнком" с которым можно поиграть в вопросы-ответы. Даже если он ничего не посоветует, можно обыграть массу вариантов не напрягая всю команду разработчиков очередным мозговым штурмом.
Видел я код, написанный ИИ - если промпт задавал далёкий от программирования человек, то и результаты выходят ужасные. И в процессе код-ревью я сразу замечаю у своих коллег куски "сгенерированного" кода. Не скажу, чтобы это был качественный код.

Так и до терминаторов недалеко.

Работаю в канадском банке программистом, нам стали пропихивать Microsoft Copilot (ИИ) для помощи в кодирование. Мы все от него плюёмся, он больше мешает чем помогает.
Пока не заставляют им пользоваться, но думаю со временем будут давит ибо деньги вложены. Гуано полное. Может Claude Code лучше, не знаю - не пробовал.

У меня коллега последний год всегда вначале "спрашивает" у chatGPT, если возникает какая-то техническая проблема, которую нужно решить. Эта железка с умным видом выдает 20 вариантов generic и совершенно бесполезных причин возникшей проблемы и на моей памяти ни одну проблему не решила. В последнем случае, недели три назад, причина даже не была в списке. Про решение я уже молчу.

Так что я совершенно не переживаю.

To replace programmers with AI, clients will need to accurately describe what they want.

We’re safe.

Все становится на свои места - если ты реальный разработчик, который пытается применить эти нейросети в том виде как они есть сейчас: для решение реальной задачи, в реальном коммерческом проекте. На данный момент ни о какой полной замене и речи не идет - ты используешь нейросеть как инструмент, вроде экскаватора. Которым нужно управлять - потому что сам он копать не умеет, хоть и мощный. Ты вычленяешь из задачи, пользуясь своим пониманием проекта и общего контекста кусок - и пытаешься скормить его нейросети. После N попыток, ругаясь последними словами - наконец выжимаешь актуальный результат, с которым можно идти дальше. Теперь его еще надо правильно прикрутить, предусмотрев все долгосрочные последствия и протестировать - сама нейросеть этого не умеет. Виноват, что клиент потерял все данные, если что - будешь ты. Ну как-то так, на данный момент.

Раньше я был бОльшим скептиком - теперь же мне кажется, что теоретически это все же возможно. Вопрос только - когда? А не упрется ли прогресс во все возрастающие сложности на пути к этому? Рекомендую погуглить-почитать статью в Вики "зима искусственного интеллекта" - это про предыдущее поколение оптимистов 😉

Пока нет. Но осталось совсем чуть-чуть, к сожалению.

Какой-то несложный уровень программирования стандартных задач, хорошо поддающийся автоматизации, точно заменят ИИ

ИИ не заменит программистов, он пока даже как просто помощник мало полезен (зависит от задач, в некоторых случаях полезнее, чем в других). Средняя продуктивность считается примерно 10 строк в час, а набрать эти 10 строк займёт может пару минут, остальное это вникание в задачу, поставленную клиентом, коммуникация с ним же, продумывания архитектуры приложения, стека технологий, вариантов реализации конкретной задачи, отладка, тестирование и прочее.

Даже просто написать код, тут лишь изредка можно сформулировать запрос к ИИ, чтобы тот этот код написал, причём код частенько просто не рабочий, его нужно проверять и тестировать, он скорее нужен как набросок/идея, чем как финальный код.

В будущем, с развитием ИИ, он сможет сильнее ускорить разработку, но до полной замены программистов ещё далеко, скорее будет отсев небольшой части низкоквалифицированных специалистов.

Без сомнения! Они уже сейчас это делают. В условии же не стоит, что код должен быть эффективным, компактным или хотя бы выполняющим требуемое.

Поисковик, даже интеллектуальный, НИКОГДА не сможет написать программу.

Даже если он украдет чужой код:
1. не факт, что код окажется правильный.
2. кто будет проверять этот код?

Ребята, перефразирую вопрос Алекса:

- можно ли вас заменить в качестве Любовника, у, конкретно, вашей Любовницы?

Уважаемые комментаторы, почему вы начинаете переносить свою ответственность на общего, среднестатистического человека? (несмотря на то, что сейчас речь про программиста)

Ответ прост: если Вы, как Алекс, держите все в своих руках, пишите для самого себя, это же продаете сами, тому с кем Вам хорошо работается и вы опережаете своего оппонента в юридической, и прочих, подкованностях, - то да, вы "незаменимы" (в некоем промежутке времени)

а теперь перефразирую то, что сказал, уважаемый Дарио Амадей:

- многих подчиненных стоило бы заменить уже вчера. но такой возможности не было, но! на горизонте среднесрочного планирования (речь идет о месяцах!), такая возможность появится у работодателей!

Дело лишь в оценке этого "скоро".

Друг, очень далекий от программирования, решил написать андроид-приложение.
В помощь взял ИИ.
Через некоторое время выдал мне предварительный результат в виде apk.
Там только интерфейс (кнопки и менюшки).
Смотрю, 5 МБ. Откуда такой объем? Декопилировал, достал ресурсы. Чего там только нет!
- Зачем тебе это в программе?
- Откуда я знаю как оно туда попало? Мне ИИ пишет, я вставляю.

Не одним программированием.
t.me

В конце января суд в США принял решение, что произведения, полностью созданные с помощью ИИ, не подлежат копирайту - следовательно, на них не заработать.

Для музыки существуют ИИ-фильтры (в смысле, обнаружение ИИ-произведений), для картинок и видео наверно тоже очень просто определяется на данный момент, а с кодингом, наверно, сложнее. Но интересно, как дальше будут развиваться ИИ-"обфускация" и законы.

Использовать ИИ-инструменты для выполнения отдельных задач не запрещается - интересно, где суд будет проводить возможную грань между помощью в работе и выполнением работы за человека.

Я, как профессиональный программист, именно что пишу новый код не больше 25% своего рабочего времени. Остальное время - читаю доки, читаю другой код, удаляю/модифицирую существующий код, придумываю что надо сделать.

И эти 25% можно оптимизировать хоть до морковкиного заговения, но мой общий перфоманс в сингулярности вырастет не более чем на четверть

Средашная песенка!

Как раз этот самый Claude AI давеча не мог написать стопроцентно работающую программу для решения весьма примитивной задачи: выловить определенную последовательность импульсов в потоке, оцифрованном (oversampling) хардверным анализатором. Я ему несколько раз указывал на ошибки, он извинялся, но довести это дело до конца уже у меня терпения не хватило ― сам доделал.

Что как программист, я бы был не против системы, которая писала бы заметное количество кода по моим инструкциям, где и чего надо дописать. Но сейчас ни чат с Claude 3.7, ни он же в GitHub Copilot мне этого не позволяют.

Эти штуки замечательны когда
а) нужно написать общий код, который приходится писать многим и одинаково - инициализацию DirectX, обход стека, сервер на сокетах, в общем то что собирательно называется boilerplate. Этого кода в любом конкретном проекте мало, но писать его задалбывает.
б) нужно написать очевидный из контекста текст - описание аргументов пятой по счёту функции класса, третью+ ветку switch по перечислению, очередную проверку возвращённого WinAPI значения. Умный автокомплит, в общем. Экономит время, позволяет не сбиваться с мысли о глобальной логике кода. Отдельное моё спасибо что в отличие от меня Claude не путается между обходом по часовой и против часовой стрелки в разных пространственных вычислениях.
в) нужно сообразить, как с этой новой для тебя библиотекой (или языком) сделать вот такую штуку, для которой библиотека и предназначена. Заменяет в этом качестве поисковик, но с оговорками ниже.
г) нужен перевод: есть мысли выраженные на одном формальном языке, их нужно перевести на другой. Взять XML-схемы и написать структуры и код чтения в эти структуры, взять код на VB.NET и написать его эквивалент на C++/Qt. In-context learning для таких вещей работает очень хорошо.
д) нужна резиновая уточка для диалога: задать широкий вопрос "а какие вообще есть подходы и насколько вот эта моя идея плоха" иногда помогает, особенно если добавить в запрос что-то вроде "[[PERSONA: you are a professional programmer experienced in {technology}. While you are willing to help your collegues, you refuse to coddle them or be imprecise for the sake of politeness.]]".

Границы применимости (которые имеют много общего с проблемами, возникающими у той же 3.7 при игре в Pokemon):
а) Беда с версиями. Если я пытаюсь модифицировать или использовать проект, который существует уже много лет и за это время менял интерфейсы (вроде QEMU), у LLM не получается полностью избавиться от использования устаревших или больше не существующих конструкций. Вероятность галлюцинаций при этом, кажется, повышается тоже. Я замечал что Claude очень легко галлюцинирует опции ffmpeg, возможно тоже по этой причине. Самостоятельно сообразить по документации как в текущей версии сделать требуемое намного быстрее чем пытаться выжать правильный ответ из LLM.
б) Упущенная логика. Если LLM при генерации кода упустила некоторое логическое действие, то при дальнейших запросах это упущение она не замечает тоже. Простой вопрос "а не забыли ли мы Х" исправляет проблему мгновенно, но для этого его надо задать.
в) Отсутствие самостоятельного исследовательского поведения. Если текущая реализация имеет проблему, LLM всегда с готовностью высказывает идеи как её починить. Эти идеи довольно редко включают "собрать больше информации о том что происходит", о возможных способах диагностики её надо специально запрашивать. Вдобавок, Claude почему-то "забывает" уже сказанную дополнительную информацию (скажем, уже найденные и отправленные в чат значения каких-то настроек), даже когда она находится в пределах контекстного окна. По всей видимости, эффективное окно in-context learning почему-то меньше полного окна?.. В ту же копилку чрезмерная уверенность в истинности озвученных предположений, если какая-то имеющаяся у меня информация ненадёжна, её надо очень явно обозначать как таковую.
г) Хождение кругами. В какой-то момент LLM начинает предлагать совет 1, после того как он применён и не сработал - совет 2, после того как он применён и не сработал - совет 3, после того как он применён и не сработал - совет 1 (с малыми вариациями) и далее по кругу. Почему-то выбить её из этого состояния в том же диалоге оказывается очень тяжело [я налетал на это с Claude 3.5 new, может быть что в 3.7 проблема ослабла]. Человек, понимающий смысл предлагаемых советов, довольно легко это замечает.
е) Галлюцинации. Советы которые в принципе очевидно не могут сработать предлагаются с ненулевой частотой. Автокомплит Copilot имеет неожиданно сложные отношения с закрывающими скобками, периодически предлагает создание бессмысленных переменных, пытается использовать несуществующие поля классов. Это происходит достаточно редко чтобы относиться к этому "посмеялись, пошли дальше", но чтобы распознать бессмысленность конструкции, нужно собственное понимание.

Кстати, Россия сейчас занимает 29-е место по уровню развития искусственного интеллекта. На первых местах в мире - США и Китай. Насколько я знаю, чипы H100 запрещены к экспорту в Китай, не говоря уже о России.

заявление из серии бетономешалка заменит строителя
при некоторых условиях повысят производительность да
заменит нет
примерно как калькулятор а затем эксель повысили производительность счетоводов

так как нейронные сети будут генерировать весь код.

Генерировать код их научить можно, нет сомнений!
А главное? Целый день сидеть в интернете и спорить на политические темы?

Я руководитель небольшой команды (тимлид).
Активно агитирую всех использовать ИИ в ежедневной разработке для ускорения написания рутинного кода, но многие не могут перестроиться. Возможно, таких программистов и заменит ИИ.
А остальные просто поднимут свою продуктивность в 2-3 раза благодаря ИИ, и вряд ли их уволят с такой продуктивностью (по крайней мере пока они будут отличаться от других коллег).

Использование ИИ пока имеет следующие недостатки:
1) Нет никого кто ответственен за ошибки ИИ, всегда нужен кто-то, кто сможет проверить код на правильность (хотя бы бегло).
2) Есть задержка между данными, на которых ИИ тренировали, и текущим уровнем библиотек и кода. ИИ зачастую пишет на 1-2 мажорные версии ниже.
3) Есть проблема, когда ИИ использует конструкции в языке, которых ещё нет в нём. Особенно большая проблема в SQL, gотому что там версии сильно отличаются друг от друга, и он может их легко путать.
4) ИИ тренируется на открытых репозиториях с кодом, а там много всякого кода низкого качества. В результате такой код бывает изобретает велосипеды и использует решения "в лоб", хотя есть уже давно более правильные подходы. Особенно это видно в Питоне, где, например, в NumPy есть много векторизированных операций, но модель пишет код в виде цикла.

В общем и целом в ближайшие 12 месяцев пока я не думаю, что качество дойдёт до уровня, когда можно будет кого-то заменить. Но вот как стандартный ежедневный инструмент разработчика -- это уже и сейчас, и должно стать только лучше.

Нет.

Видал я давеча мобильную апку которую с АИ лепили. Это говно даже на тестирования непригодно было. Тупо переписали с нуля

Газеты исчезли с появлением радио, радио исчезло с появлением телевидения, театр исчез с появлением кино, картины исчезли с появлением фотографии, книги исчезли с появлением читалок -- в общем, всё исчезло! И программисты исчезнут... 😄

Мы только что собрали самую большую библиотеку книг в мире.
Всё!
Писатели больше не нужны!

"Появятся компутеры - исчезнет бумага!".

Кодоклепальщики - скорее всего, айти инженеры - вряд ли.

Чувак просто то ли подогревал свою капитализацию, то ли еще не отошел после празднования. Им же Гугль знатно забашлял. А на выходе опять будет пространное блаблабла, которое видно за километр, что искусственный идиот нагенерил.
Елки, да эта штука даже заголовки по типовой задаче пока сделать не может так, чтобы оно скомпилировалось. Тело она напишет, ага.

Да и поскорее бы исчезли, честное слово. Программирование (в отличие от разработки алгоритмов, хотя и до этого сети добираются) - довольно дурацкое занятия.
Будет нормальное будущее, как в фантастических книгах - люди, кто хочет, занимаются наукой, прочие - чем-то приятным. А вот это механическое говно типа профессий водителя, программиста и тд - не нужно.

Ну, вообще работа разработчика - это больше, чем просто код писать. Это и общение с клиентами, и анализ проблем, и исправление ошибок. В новом проекте процент кодинга гораздо больше, но с ростом проекта пропорции меняются. Когда проекту многие годы и сотни тысяч строк кода, то больше времени занимает анализ, где сделать исправление, и потом тестирование, чем сам кодинг.

Я сам программист, пользуюсь ИИ. Пока он - интересный такой помощник для кодинга, но не более. Сгенерировать небольшие кусочки кода, дописать строку до конца, когда более-менее ясно, что она должна делать. Описать, что делает функция. Дать совет на "стандартную" тему. Да и как ИИ может сделать что-то больше, если ИИ крутится где-то "там", не беседует с клиентами, не знает деталей нашей сети, серверов и т.д. Всё, что он видит - это ограниченное количество кода, где даже не всегда понятно, *почему* что-то сделано так, как сделно.

Конечно, как и любой помощник, он ускоряет работу. Это значит, что нужно меньше программистов для того же проекта. Так что может программистов станет немного меньше. А, может, станет больше работы 😄

Пока ИИ модели имеют ограниченный доступ только к коду, не думаю, что что-то кардинально изменится. Но это пока - всё очень быстро меняется...

Хорошо, что я не программист.
Вдвойне хорошо, что мою работу никакой ИИ делать не сможет.

Чтобы получить от ИИ правильный код, заказчику нужно точно поставить задачу.
Так что, мы можем спать спокойно

Совсем недавно то же самое говорили про BPMN и основанные на нем инструменты описания бизнес-процессов. Типа: заказчик сам рисует процесс как он его видит и процесс сразу работает, программировать ничего не надо.
Очень скоро выяснилось, что еще как надо, и это ничуть не проще, чем писать все руками. Потом выяснилось, что для рисования процесса тоже нужны специфические скилы.

А сколько было визуальных средств разработки? И ни один не заменил написание кода руками.

Так будет и с этим инструментом.
Он удобен наравне с подсветкой синтаксиса, контекстной подстановкой и поиском шаблонных решений для типовых задач. Но не как самодостаточный инструмент разработки.

Или вот еще пример: попробуйте глядя на какой-то предмет, скажем цветы в вазе, составить описание для ИИ, чтобы тот их точно нарисовал. Мне кажется, это будет не просто. У меня не получались даже более примитивные рисунки. И здесь речь о реальных объектах, а программирование подразумевает оперирование абстрактными сущностями.