Заменит AI -программистов ? Последнее, выключите редактор кода.

«И последнее: выключите редактор кода.» Эта ироничная фраза циркулирует на форумах разработчиков, отражая тревожный юмор по поводу появления помощников по кодированию с использованием искусственного интеллекта. Поскольку модели искусственного интеллекта становятся все более способными писать код, многие программисты задаются вопросом, не ждет ли разработчиков-людей та же участь, что и операторов лифтов или операторов коммутатора — профессии, которые стали ненужными из-за автоматизации. В 2024 году смелые заголовки провозгласили, что искусственный интеллект вскоре сможет писать весь наш код, оставив разработчиков-людей без работы. Но за шумихой и сенсационностью реальность гораздо более тонкая.

Да, ИИ теперь может генерировать код быстрее, чем любой человек, но Насколько хорош этот код и может ли ИИ самостоятельно справиться со всем циклом разработки программного обеспечения? Большинство экспертов говорят, «не так быстро». Лидеры в области разработки программного обеспечения, такие как генеральный директор Microsoft Сатья Наделла, подчеркивают, что «ИИ не заменит программистов, но станет важнейшим инструментом в их арсенале. Речь идет о том, чтобы дать людям возможность делать больше, а не меньше». (Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой | The PyCoach | Artificial Corner | Март, 2025 | Medium) Аналогичным образом, руководитель отдела ИИ в Google Джефф Дин отмечает, что хотя ИИ может выполнять рутинные задачи по кодированию, «ему по-прежнему не хватает креативности и навыков решения проблем» – те самые качества, которые привносят разработчики-люди. Даже Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, признает, что сегодняшний ИИ – это «очень хорошо справляется с задачами» но «ужасно на полных работах» без человеческого контроля. Короче говоря, ИИ отлично помогает с частями работы, но не способен полностью взять на себя работу программиста от начала до конца.

В этом документе представлен честный и сбалансированный взгляд на вопрос «Заменит ли ИИ программистов?» Мы рассмотрим, как ИИ влияет на роли разработчиков ПО сегодня и какие изменения нас ждут впереди. С помощью реальных примеров и новейших инструментов (от GitHub Copilot до ChatGPT) мы рассмотрим, как разработчики могут адаптироваться, адаптироваться и оставаться актуальными по мере развития ИИ. Вместо упрощенного ответа «да» или «нет» мы увидим, что будущее — это сотрудничество между ИИ и разработчиками-людьми. Цель — подчеркнуть практические идеи о том, что могут сделать разработчики, чтобы преуспеть в эпоху искусственного интеллекта — от внедрения новых инструментов до освоения новых навыков, а также о прогнозировании того, как карьера программиста может развиваться в ближайшие годы.

ИИ в разработке программного обеспечения сегодня

ИИ быстро вплелся в современный рабочий процесс разработки ПО. Инструменты на основе ИИ уже не являются научной фантастикой, написание и проверка кода, автоматизируя утомительные задачи и повышая производительность разработчиков. Сегодня разработчики используют ИИ для генерации фрагментов кода, автозаполнения функций, обнаружения ошибок и даже создания тестовых случаев (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]) (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]). Другими словами, ИИ берет на себя рутинную работу и шаблоны, позволяя программистам сосредоточиться на более сложных аспектах создания программного обеспечения. Давайте рассмотрим некоторые из выдающихся возможностей и инструментов ИИ, которые преобразуют программирование прямо сейчас:

• Генерация кода и автодополнение: Современные помощники по кодированию на основе искусственного интеллекта могут создавать код на основе подсказок на естественном языке или частичного контекста кода. Например, GitHub Copilot (построенный на основе модели Codex OpenAI) интегрируется с редакторами, чтобы предлагать следующую строку или блок кода по мере ввода текста. Он использует обширный обучающий набор открытого исходного кода для предоставления контекстно-зависимых предложений, часто способных выполнять целые функции из одного комментария или имени функции. Аналогично, ЧатGPT (GPT-4) может генерировать код для заданной задачи, если вы опишите свои потребности на простом английском языке.Эти инструменты позволяют за считанные секунды создавать шаблонный код — от простых вспомогательных функций до рутинных операций CRUD.

• Обнаружение ошибок и тестирование: ИИ также помогает выявлять ошибки и улучшать качество кода. Инструменты статического анализа и линтеры на основе ИИ могут выявлять потенциальные ошибки или уязвимости безопасности, изучая прошлые шаблоны ошибок. Некоторые инструменты ИИ автоматически генерируют модульные тесты или предлагают тестовые случаи, анализируя пути кода. Это означает, что разработчик может мгновенно получать обратную связь по граничным случаям, которые он мог пропустить. Находя ошибки на ранних стадиях и предлагая исправления, ИИ действует как неутомимый помощник по контролю качества, работающий вместе с разработчиком.

• Оптимизация кода и рефакторинг: Другое применение ИИ — предложение улучшений существующего кода. Получив фрагмент, ИИ может рекомендовать более эффективные алгоритмы или более чистые реализации, распознавая шаблоны в коде. Например, он может предложить более идиоматическое использование библиотеки или пометить избыточный код, который можно рефакторить. Это помогает сократить технический долг и повысить производительность. Инструменты рефакторинга на основе ИИ могут преобразовывать код в соответствии с лучшими практиками или обновлять код до новых версий API, экономя разработчикам время на ручную очистку.

• DevOps и автоматизация: Помимо написания кода, ИИ участвует в процессах сборки и развертывания. Интеллектуальные инструменты CI/CD используют машинное обучение для прогнозирования того, какие тесты, скорее всего, не пройдут, или для приоритизации определенных заданий по сборке, что делает конвейер непрерывной интеграции более быстрым и эффективным. ИИ может анализировать производственные журналы и показатели производительности, чтобы выявлять проблемы или предлагать оптимизацию инфраструктуры. По сути, ИИ помогает не только в кодировании, но и на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — от планирования до обслуживания.

• Интерфейсы и документация на естественном языке: Мы также видим, что ИИ обеспечивает более естественное взаимодействие с инструментами разработки. Разработчики могут буквально просить ИИ для выполнения задач («сгенерировать функцию, которая делает X» или «объяснить этот код») и получения результатов. Чат-боты ИИ (например, ChatGPT или специализированные помощники разработчиков) могут отвечать на вопросы по программированию, помогать с документацией и даже писать проектную документацию или сообщения о коммитах на основе изменений кода. Это устраняет разрыв между человеческим намерением и кодом, делая разработку более доступной для тех, кто может описать, что они хотят.

• 

Разработчики, внедряющие инструменты ИИ: Опрос 2023 года показывает, что подавляющее большинство разработчиков (92%) использовали инструменты кодирования ИИ в той или иной степени — либо на работе, либо в личных проектах, либо и там, и там. Только 8% сообщили, что не используют никакой помощи ИИ при кодировании. Эта диаграмма показывает, что две трети разработчиков используют инструменты ИИ как внутри и снаружи работы, в то время как четверть используют их исключительно на работе, а небольшое меньшинство — только вне работы. Вывод очевиден: кодирование с помощью ИИ быстро стало мейнстримом среди разработчиков (Исследование выявило влияние ИИ на опыт разработчиков - The GitHub Blog).

Такое распространение инструментов ИИ в разработке привело к повышение эффективности и снижение тяжелого труда в кодировании. Продукты создаются быстрее, поскольку ИИ помогает генерировать шаблонный код и справляться с повторяющимися задачами (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]) (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего). Такие инструменты, как Copilot, могут даже предлагать целые алгоритмы или решения, которые «может быть не сразу очевидно для разработчиков-людей», благодаря обучению на основе огромных наборов данных кода. Примеров из реальной жизни предостаточно: инженер может попросить ChatGPT реализовать функцию сортировки или найти ошибку в своем коде, и ИИ создаст проект решения за считанные секунды.Такие компании, как Амазонка и Майкрософт внедрили парных программистов ИИ (Amazon's CodeWhisperer и Microsoft's Copilot) в свои команды разработчиков, сообщая о более быстром выполнении задач и меньшем количестве рутинных часов, потраченных на шаблоны. Фактически, 70% разработчиков опрошенные в ходе опроса Stack Overflow 2023 года заявили, что уже используют или планируют использовать инструменты ИИ в процессе разработки (70% разработчиков используют инструменты кодирования ИИ, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag). Наиболее популярными помощниками являются ChatGPT (используется ~83% респондентов) и GitHub Copilot (~56%), что указывает на то, что общий разговорный ИИ и интегрированные в IDE помощники являются ключевыми игроками. Разработчики в первую очередь обращаются к этим инструментам для повышения производительности (на это ссылаются ~33% респондентов) и ускорения обучения (25%), в то время как около 25% используют их, чтобы стать более эффективными за счет автоматизации повторяющейся работы.

Важно отметить, что роль ИИ в программировании не совсем нова — ее элементы существуют уже много лет (например, автодополнение кода в IDE или автоматизированных фреймворках тестирования). Но последние два года стали переломным моментом. Появление мощных больших языковых моделей (таких как серия GPT OpenAI и AlphaCode DeepMind) значительно расширило возможности. Например, DeepMind АльфаКод система попала в заголовки, выступив на уровень соревнования по программированию, достигнув примерно топ-54% рейтинг на задачах по кодированию – по сути, соответствующих навыкам среднестатистического человека-конкурента (AlphaCode от DeepMind соответствует уровню мастерства среднестатистического программиста). Это был первый случай, когда система искусственного интеллекта выполнила конкурентноспособно в соревнованиях по программированию. Однако показательно, что даже AlphaCode, при всем его мастерстве, все еще был далек от победы над лучшими программистами-людьми. В этих соревнованиях AlphaCode мог решить около 30% задач в рамках разрешенных попыток, тогда как лучшие программисты-люди решали >90% задач за одну попытку. Этот разрыв подчеркивает, что, хотя ИИ может справляться с четко определенными алгоритмическими задачами до определенного момента, самые сложные проблемы, требующие глубокого рассуждения и изобретательности, остаются оплотом человечества.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ прочно обосновался в ежедневном наборе инструментов разработчиков. От помощи в написании кода до оптимизации развертывания, он затрагивает каждую часть процесса разработки. Сегодняшние отношения в значительной степени симбиотичны: ИИ действует как второй пилот (метко названный), который помогает разработчикам писать код быстрее и с меньшим разочарованием, а не независимый автопилот, который может летать в одиночку. В следующем разделе мы углубимся в то, как это включение инструментов ИИ меняет роль разработчиков и характер их работы, к лучшему или к худшему.

Как ИИ меняет роли и производительность разработчиков

С ИИ, выполняющим большую часть рутинной работы, роль разработчика ПО действительно начинает меняться. Вместо того, чтобы тратить часы на написание шаблонного кода или отладку рутинных ошибок, разработчики могут переложить эти задачи на своих помощников ИИ. Это смещение фокуса разработчика к решению проблем более высокого уровня, архитектуре и творческим аспектам разработки программного обеспечения. По сути, ИИ - это увеличивающий разработчиков, что позволяет им быть более продуктивными и потенциально более инновационными. Но означает ли это меньшее количество рабочих мест для программирования или просто другой тип работы? Давайте рассмотрим влияние на производительность и роли:

Повышение производительности: По большинству отчетов и ранним исследованиям, инструменты кодирования ИИ значительно повышают производительность разработчиков. Исследование GitHub показало, что разработчики, использующие Copilot, смогли выполнить задачи намного быстрее, чем те, кто не пользовался помощью ИИ.В одном эксперименте, Разработчики решили задачу кодирования в среднем на 55% быстрее с помощью Copilot – занимает около 1 часа 11 минут вместо 2 часов 41 минуты без него (Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков - The GitHub Blog). Это поразительный прирост скорости. Это не просто скорость; разработчики сообщают, что помощь ИИ помогает уменьшить разочарование и «перебои в потоке». В опросах, 88% разработчиков использование Copilot сказало, что это сделало их более продуктивными и позволило им сосредоточиться на более удовлетворяющей работе (Какой процент разработчиков сказал, что github copilot делает ...). Эти инструменты помогают программистам оставаться «в зоне», справляясь с утомительными частями, что в свою очередь сохраняет умственную энергию для более сложных проблем. В результате многие разработчики чувствуют, что кодирование стало более приятным — меньше рутинной работы и больше творчества.

Изменение ежедневной работы: Повседневный рабочий процесс программиста меняется вместе с этими повышениями производительности. Значительную часть «занятой работы» — написание шаблонов, повторение общих шаблонов, поиск синтаксиса — можно переложить на ИИ. Например, вместо того, чтобы вручную писать класс данных с геттерами и сеттерами, разработчик может просто попросить ИИ сгенерировать его. Вместо того, чтобы прочесывать документацию, чтобы найти правильный вызов API, разработчик может задать ИИ вопрос на естественном языке. Это означает, разработчики тратят относительно меньше времени на механическое кодирование и больше времени на задачи, требующие человеческого суждения. Поскольку ИИ берет на себя написание простых 80% кода, работа разработчика смещается в сторону контроля вывода ИИ (просмотр предложений кода, их тестирование) и решения сложных 20% проблем, которые ИИ не может решить. На практике разработчик может начать свой день с сортировки запросов на извлечение, сгенерированных ИИ, или с просмотра пакета исправлений, предложенных ИИ, вместо того, чтобы писать все эти изменения с нуля.

Сотрудничество и командная динамика: Интересно, что ИИ также влияет на динамику команды. Благодаря автоматизации рутинных задач команды могут потенциально достичь большего с меньшим количеством младших разработчиков, назначенных на черновую работу. Некоторые компании сообщают, что их старшие инженеры могут быть более самостоятельными — они могут быстро прототипировать функции с помощью ИИ, не нуждаясь в младшем инженере для выполнения первоначальных черновиков. Однако это поднимает новую проблему: наставничество и обмен знаниями. Вместо того, чтобы младшие инженеры учились, выполняя простые задачи, им, возможно, придется научиться эффективно управлять Результаты ИИ. Командное сотрудничество может перейти к таким видам деятельности, как коллективная доработка подсказок ИИ или проверка сгенерированного ИИ кода на наличие подводных камней. С положительной стороны, когда у каждого в команде есть помощник ИИ, это может уравнять шансы и предоставить больше времени для обсуждения дизайна, творческого мозгового штурма и решения сложных пользовательских требований, которые ни один ИИ в настоящее время не понимает из коробки. Фактически, более четырех из пяти разработчиков считают, что инструменты кодирования ИИ будут улучшить командное сотрудничество или, по крайней мере, дать им возможность более тесно сотрудничать в области проектирования и решения проблем, согласно результатам опроса GitHub за 2023 год (Исследование выявило влияние ИИ на опыт разработчиков - The GitHub Blog).

Влияние на должностные обязанности: Главный вопрос заключается в том, снизит ли ИИ спрос на программистов (поскольку каждый программист теперь более продуктивен), или он просто изменит требуемые навыки. Исторический прецедент с другой автоматизацией (например, рост инструментов devops или языков программирования более высокого уровня) предполагает, что рабочие места разработчиков не столько исчезают, сколько повышенныйДействительно, аналитики отрасли предсказывают, Роли в области разработки программного обеспечения будут продолжать расти, но характер этих ролей изменится.В недавнем отчете Gartner прогнозируется, что к 2027 году 50% организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, внедрят платформы «интеллектуального программного обеспечения», дополненные искусственным интеллектом, для повышения производительности, по сравнению с 5% в 2024 году (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]). Это означает, что компании будут широко интегрировать ИИ, но это также подразумевает, что разработчики будут работать с эти интеллектуальные платформы. Аналогично, консалтинговая фирма McKinsey прогнозирует, что Хотя ИИ может автоматизировать многие задачи, примерно 80% задач в программировании по-прежнему будут требовать участия человека и останутся «ориентированными на человека».. Другими словами, нам по-прежнему будут нужны люди на большинство должностей разработчиков, но описания вакансий могут измениться.

Одним из возможных изменений является появление таких ролей, как «Инженер-программист ИИ» или «Инженер-эксперт» – разработчики, которые специализируются на создании или оркестровке компонентов ИИ. Мы уже видим, как стремительно растет спрос на разработчиков с экспертизой в области ИИ/МО. Согласно анализу Indeed, три самые востребованные вакансии, связанные с ИИ, это специалист по данным, инженер-программист и инженер по машинному обучению, и спрос на эти роли более чем удвоилось за последние три года (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]). Традиционные инженеры-программисты все чаще должны понимать основы машинного обучения или интегрировать службы ИИ в приложения. Это не только не делает разработчиков избыточными, «ИИ может вывести профессию на новый уровень, позволив разработчикам сосредоточиться на задачах более высокого уровня и инновациях». (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего) Многие рутинные задачи кодирования могут быть выполнены ИИ, но разработчики будут больше заняты проектированием системы, интеграцией модулей, обеспечением качества и решением новых проблем. Старший инженер из одной передовой ИИ-компании хорошо резюмировал это: ИИ не заменяет наших разработчиков; он усиливает их. Один разработчик, вооруженный мощными инструментами искусственного интеллекта, может выполнять работу нескольких, но теперь этот разработчик берется за более сложную и значимую работу.

Пример из реальной жизни: Рассмотрим сценарий от компании-разработчика ПО, которая интегрировала GitHub Copilot для всех своих разработчиков. Непосредственным эффектом стало заметное сокращение времени, затрачиваемого на написание модульных тестов и шаблонного кода. Один младший разработчик обнаружил, что с помощью Copilot он может быстро сгенерировать 80% кода новой функции, а затем потратить свое время на настройку оставшихся 20% и написание интеграционных тестов. Ее производительность с точки зрения вывода кода почти удвоилась, но, что еще интереснее, характер ее вклада изменился — она стала больше Рецензент кода и разработчик тестов для написанного ИИ кода. Команда также заметила, что обзоры кода начали улавливать Ошибки ИИ а не человеческие опечатки. Например, Copilot иногда предлагал небезопасную реализацию шифрования; разработчикам-людям приходилось их выявлять и исправлять. Этот пример показывает, что хотя выход увеличился, человеческий контроль и экспертиза стали еще более важными в рабочем процессе.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ, несомненно, меняет подход к работе разработчиков: он ускоряет их и позволяет им решать более амбициозные задачи, но при этом требует от них повышение квалификации (как в использовании ИИ, так и в мышлении более высокого уровня). Это не история о том, как «ИИ забирает рабочие места», а скорее история о том, как «ИИ меняет рабочие места». Разработчики, которые учатся эффективно использовать эти инструменты, могут преумножить свое влияние — клише, которое мы часто слышим, звучит так: «ИИ не заменит разработчиков, но разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто этого не делает.» В следующих разделах мы рассмотрим, почему разработчики-люди по-прежнему важны (что такое ИИ). не мочь преуспеть) и как разработчики могут адаптировать свои навыки для успешного развития вместе с ИИ.

Ограничения ИИ (почему люди остаются жизненно важными)

Несмотря на свои впечатляющие возможности, современный ИИ имеет явные ограничения которые не позволяют ему сделать программистов-людей ненужными. Понимание этих ограничений является ключом к пониманию того, почему программисты по-прежнему очень нужны в процессе разработки. ИИ — мощный инструмент, но это не волшебная палочка, которая может заменить креативность, критическое мышление и контекстное понимание разработчика-человека. Вот некоторые из основных недостатков ИИ в программировании и соответствующие сильные стороны разработчиков-людей:

• Отсутствие истинного понимания и творчества: Текущие модели ИИ на самом деле не понимать код или проблемы так, как это делают люди; они распознают шаблоны и выдают вероятные результаты на основе данных обучения. Это означает, что ИИ может испытывать трудности с задачами, требующими оригинальных, творческих решений или глубокого понимания новых проблемных областей. ИИ может быть в состоянии сгенерировать код, соответствующий спецификации, которую он видел ранее, но попросите его разработать новый алгоритм для беспрецедентной проблемы или интерпретировать неоднозначное требование, и он, скорее всего, даст сбой. Как сказал один наблюдатель, ИИ сегодня «не хватает творческих и критических способностей мышления, которые привносят разработчики-люди». (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего) Люди преуспевают в нестандартном мышлении — объединяя знания предметной области, интуицию и креативность для проектирования архитектуры программного обеспечения или решения сложных проблем. ИИ, напротив, ограничен шаблонами, которые он изучил; если проблема не соответствует этим шаблонам, ИИ может создать неправильный или бессмысленный код (часто уверенно!). Инновации в программном обеспечении — создание новых функций, новых пользовательских интерфейсов или новых технических подходов — по-прежнему остается деятельностью, осуществляемой человеком.

• Контекст и понимание общей картины: Создание программного обеспечения — это не просто написание строк кода. Оно подразумевает понимание почему за кодом — бизнес-требования, потребности пользователя и контекст, в котором работает программное обеспечение. У ИИ очень узкое окно контекста (обычно ограниченное вводом, который он получает за раз). Он не понимает по-настоящему всеобъемлющую цель системы или то, как один модуль взаимодействует с другим, за пределами того, что явно указано в коде. В результате ИИ может генерировать код, который технически работает для небольшой задачи, но не вписывается в более крупную архитектуру системы или нарушает некоторые неявные требования. Для обеспечения соответствия программного обеспечения бизнес-целям и ожиданиям пользователей необходимы разработчики-люди. Проектирование сложных систем – понимание того, как изменение в одной части может отразиться на других, как сбалансировать компромиссы (например, производительность против читаемости) и как планировать долгосрочную эволюцию кодовой базы – это то, чего ИИ не может сделать сегодня. В крупномасштабных проектах с тысячами компонентов ИИ «видит деревья, но не лес». Как отмечено в одном анализе, «ИИ с трудом понимает весь контекст и сложность крупномасштабных программных проектов», включая бизнес-требования и соображения пользовательского опыта (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего). Люди сохраняют видение общей картины.

• Здравый смысл и разрешение неоднозначности: Требования в реальных проектах часто расплывчаты или развиваются. Разработчик-человек может искать разъяснения, делать обоснованные предположения или отклонять нереалистичные запросы.ИИ не обладает здравым смыслом или способностью задавать уточняющие вопросы (если только это явно не указано в подсказке, и даже в этом случае у него нет гарантии, что он сделает это правильно). Вот почему код, сгенерированный ИИ, иногда может быть технически правильным, но функционально неудовлетворительным — ему не хватает суждение чтобы узнать, что на самом деле имел в виду пользователь, если инструкции неясны. Напротив, программист-человек может интерпретировать высокоуровневый запрос («сделать этот пользовательский интерфейс более интуитивным» или «приложение должно изящно обрабатывать нерегулярные входные данные») и выяснить, что нужно сделать в коде. ИИ понадобятся чрезвычайно подробные, недвусмысленные спецификации, чтобы действительно заменить разработчика, и даже эффективное написание такой спецификации так же сложно, как и написание самого кода. Как метко отмечено в статье Forbes Tech Council, Чтобы искусственный интеллект действительно заменил разработчиков, ему необходимо понимать неясные инструкции и адаптироваться подобно человеку. – уровень рассуждений, которым не обладает современный ИИ (Сообщение Сергея Кузина - LinkedIn).

• Надежность и «галлюцинации»: Современные генеративные модели ИИ имеют хорошо известный недостаток: они могут выдавать неверные или полностью сфабрикованные результаты, явление, часто называемое галлюцинация. В кодировании это может означать, что ИИ пишет код, который выглядит правдоподобным, но логически неверен или небезопасен. Разработчики не могут слепо доверять предложениям ИИ. На практике каждый фрагмент кода, написанного ИИ требует тщательного рассмотрения и тестирования человеком. Данные опроса Stack Overflow отражают это — из тех, кто использует инструменты ИИ, только 3% высоко доверяют точности продукции ИИ, и действительно небольшой процент активно недоверие это (70% разработчиков используют инструменты кодирования ИИ, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag). Подавляющее большинство разработчиков рассматривают предложения ИИ как полезные подсказки, а не как евангелие. Такое низкое доверие оправдано, поскольку ИИ может совершать странные ошибки, которые не допустит ни один компетентный человек (например, ошибки с ошибкой на единицу, использование устаревших функций или создание неэффективных решений), поскольку он по-настоящему не рассуждает о проблеме. Как иронично заметил один из комментариев на форуме, «Они (ИИ) часто галлюцинируют и принимают странные решения в дизайне, которые человек никогда бы не сделал» (Станут ли программисты ненужными из-за ИИ? - Career Advice). Человеческий надзор имеет решающее значение для обнаружения этих ошибок. ИИ может быстро предоставить вам 90% функции, но если в оставшихся 10% есть едва заметная ошибка, диагностировать и исправить ее все равно придется разработчику-человеку. А когда что-то идет не так в производстве, отладкой должны заниматься инженеры-люди — ИИ пока не может брать на себя ответственность за свои ошибки.

• Поддержка и развитие кодовых баз: Проекты программного обеспечения живут и развиваются годами. Им требуется единообразный стиль, ясность для будущих сопровождающих и обновления по мере изменения требований. Сегодня ИИ не помнит о прошлых решениях (за исключением ограниченных подсказок), поэтому он может не поддерживать единообразие кода в большом проекте, если его не направлять. Разработчики-люди обеспечивают поддерживаемость кода — пишут понятную документацию, выбирают читаемые решения вместо умных, но непонятных и рефакторят код по мере необходимости, когда архитектура развивается. ИИ может помочь в этих задачах (например, предлагая рефакторинги), но решение что рефакторинг или который части системы, нуждающиеся в перепроектировании, — это человеческое суждение. Кроме того, при интеграции компонентов понимание влияния новой функции на существующие модули (обеспечение обратной совместимости и т. д.) — это то, чем занимаются люди. Код, сгенерированный ИИ, должен быть интегрирован и согласован людьми.В качестве эксперимента некоторые разработчики попробовали позволить ChatGPT создавать целые небольшие приложения; результат часто работает поначалу, но его становится очень сложно поддерживать или расширять, поскольку ИИ не всегда применяет продуманную архитектуру — он принимает локальные решения, которых избежал бы архитектор-человек.

• Этические соображения и соображения безопасности: Поскольку ИИ пишет больше кода, это также поднимает вопросы предвзятости, безопасности и этики. ИИ может непреднамеренно вносить уязвимости безопасности (например, не очищая должным образом входные данные или используя небезопасные криптографические методы), которые опытный разработчик-человек мог бы обнаружить. Кроме того, ИИ не имеет врожденного чувства этики или заботы о справедливости — он может, например, обучаться на предвзятых данных и предлагать алгоритмы, которые непреднамеренно дискриминируют (в управляемой ИИ функции, такой как код одобрения кредита или алгоритм найма). Разработчики-люди необходимы для проверки выходных данных ИИ на предмет этих проблем, обеспечения соответствия правилам и наполнения программного обеспечения этическими соображениями. социальный аспект программного обеспечения — понимание доверия пользователей, проблем конфиденциальности и принятие решений по проектированию, соответствующих человеческим ценностям — «нельзя игнорировать. Эти ориентированные на человека аспекты развития находятся вне досягаемости ИИ, по крайней мере в обозримом будущем». (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего) Разработчики должны стать совестью и гарантией качества для вклада в развитие ИИ.

В свете этих ограничений в настоящее время достигнут консенсус в том, что ИИ — это инструмент, а не замена. Как сказал Сатья Наделла, речь идет о расширение прав и возможностей разработчиков, а не заменяя их (Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой | The PyCoach | Artificial Corner | Март, 2025 | Medium). ИИ можно рассматривать как младшего помощника: он быстр, неутомим и может сделать первый шаг во многих задачах, но ему необходимо руководство и опыт старшего разработчика, чтобы создать отполированный конечный продукт. Показательно, что даже самые передовые системы кодирования ИИ развертываются как помощники в реальном использовании (Copilot, CodeWhisperer и т. д.), а не как автономные кодеры. Компании не увольняют свои команды программистов и не позволяют ИИ свободно работать; вместо этого они встраивают ИИ в рабочие процессы разработчиков, чтобы помочь им.

Показательной цитатой является высказывание Сэма Альтмана из OpenAI, который отметил, что даже несмотря на то, что агенты ИИ совершенствуются, «Эти агенты ИИ не заменят людей полностью» в разработке программного обеспечения (Сэм Альтман говорит, что агенты ИИ скоро будут выполнять задачи, которые выполняют инженеры-программисты: полная история в 5 пунктах - India Today). Они будут функционировать как «виртуальные коллеги» которые выполняют четко определенные задачи для инженеров-людей, особенно те задачи, которые типичны для инженера-программиста низкого уровня с опытом работы в несколько лет. Другими словами, ИИ в конечном итоге может выполнять работу младшего разработчика в некоторых областях, но этот младший разработчик не становится безработным — он эволюционирует в роль руководителя ИИ и решения задач более высокого уровня, которые ИИ не может выполнить. Даже глядя в будущее, где некоторые исследователи предсказывают, что к 2040 году ИИ сможет писать большую часть своего собственного кода (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]), то общепринято, что Программисты-люди по-прежнему будут необходимы для надзора, руководства и обеспечения творческой искры и критического мышления, которых не хватает машинам..

Также стоит отметить, что Разработка программного обеспечения — это больше, чем просто кодирование. Он включает в себя общение с заинтересованными сторонами, понимание пользовательских историй, совместную работу в командах и итеративное проектирование — все области, где человеческие навыки незаменимы.ИИ не может сидеть на встрече с клиентом, чтобы обсудить, чего он на самом деле хочет, и не может обсуждать приоритеты или вдохновлять команду на создание видения продукта. человеческий фактор остается центральным.

Подводя итог, можно сказать, что у ИИ есть важные слабости: отсутствие истинной креативности, ограниченное понимание контекста, склонность к ошибкам, отсутствие ответственности и отсутствие понимания более широких последствий решений в отношении программного обеспечения. Именно в этих пробелах блистают разработчики-люди. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как угрозу, может быть, точнее рассматривать его как мощный усилитель для разработчиков-людей – управление обыденным, чтобы люди могли сосредоточиться на глубоком. В следующем разделе мы обсудим, как разработчики могут использовать это усиление адаптация их навыков и ролей оставаться актуальными и ценными в мире разработок, дополненных искусственным интеллектом.

Адаптация и процветание в эпоху ИИ

Для программистов и разработчиков рост ИИ в кодировании не обязательно должен быть страшной угрозой — это может быть возможностью. Главное — адаптироваться и развиваться вместе с технологией. Те, кто научатся использовать ИИ, скорее всего, обнаружат себя более продуктивный и востребованный, в то время как те, кто игнорирует его, могут обнаружить, что отстали. В этом разделе мы сосредоточимся на практических шагах и стратегиях, которые позволят разработчикам оставаться актуальными и процветать, поскольку инструменты ИИ становятся частью повседневной разработки. Образ мышления, который следует принять, — это постоянное обучение и сотрудничество с ИИ, а не конкуренция. Вот как разработчики могут адаптироваться и какие новые навыки и роли им следует рассмотреть:

1. Используйте ИИ как инструмент (научитесь эффективно использовать помощников ИИ-кодирования): Прежде всего, разработчики должны освоиться с доступными инструментами ИИ. Рассматривайте Copilot, ChatGPT или другие ИИ-кодеры как своего нового партнера по парному программированию. Это означает, научиться писать хорошие подсказки или комментарии для получения полезных предложений по коду и знания того, как быстро проверять или отлаживать код, сгенерированный ИИ. Так же, как разработчик должен был изучить свою IDE или систему контроля версий, изучение особенностей помощника ИИ становится частью набора навыков. Например, разработчик может практиковаться, взяв написанный им фрагмент кода и попросив ИИ улучшить его, а затем проанализировать изменения. Или, приступая к задаче, опишите ее в комментариях и посмотрите, что предоставит ИИ, а затем доработайте ее оттуда. Со временем вы разовьете интуицию относительно того, в чем хорош ИИ и как совместно с ним творить. Думайте об этом как «Разработка с помощью ИИ» – новый навык, который можно добавить в свой набор инструментов. Действительно, разработчики теперь говорят о «быстром проектировании» как о навыке – знании того, как задавать ИИ правильные вопросы. Те, кто овладевают этим, могут добиться значительно лучших результатов с помощью тех же инструментов. Помните, «разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто этого не делает» – поэтому примите технологию и сделайте ее своим союзником.

2. Сосредоточьтесь на навыках более высокого уровня (решение проблем, проектирование систем, архитектура): Поскольку ИИ может обрабатывать больше низкоуровневого кодирования, разработчикам следует двигаться вверх по лестнице абстракции. Это означает, что нужно больше внимания уделять пониманию дизайна и архитектуры системы. Развивайте навыки разбиения сложных проблем, проектирования масштабируемых систем и принятия архитектурных решений — областей, где человеческое понимание имеет решающее значение. Сосредоточьтесь на том, почему и как решения, а не только на том, что. Например, вместо того, чтобы тратить все свое время на совершенствование функции сортировки (когда ИИ может написать ее для вас), потратьте время на понимание того, какой подход к сортировке оптимален для контекста вашего приложения и как он вписывается в поток данных вашей системы. Дизайн-мышление – учитывая потребности пользователя, потоки данных и взаимодействие компонентов – будет высоко оценено. ИИ может генерировать код, но именно разработчик определяет общую структуру программного обеспечения и обеспечивает согласованную работу всех частей.Обострив свое мышление в масштабе, вы делаете себя незаменимым человеком, который направляет ИИ (и остальную часть команды) в создании правильной вещи. Как было отмечено в одном из отчетов, нацеленных на будущее, разработчики должны «сосредоточиться на областях, где человеческий интеллект незаменим, таких как решение проблем, проектное мышление и понимание потребностей пользователей». (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего)

3. Расширьте свои знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения: Для работы с ИИ полезно понимать ИИ. Разработчикам не обязательно становиться исследователями машинного обучения, но иметь четкое представление о том, как работают эти модели, будет полезно. Изучите основы машинного обучения и глубокого обучения — это может не только открыть новые карьерные пути (поскольку рабочие места, связанные с ИИ, процветают (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024])), но это также поможет вам эффективнее использовать инструменты ИИ. Если вы знаете, например, ограничения большой языковой модели и то, как она была обучена, вы можете предсказать, когда она может дать сбой, и разработать подсказки или тесты соответствующим образом. Кроме того, многие программные продукты теперь включают функции ИИ (например, приложение с рекомендательным механизмом или чат-бот). Разработчик программного обеспечения с некоторыми знаниями ML может внести свой вклад в эти функции или, по крайней мере, разумно сотрудничать с учеными по данным. Ключевые области для рассмотрения обучения включают: основы науки о данных, как предварительно обрабатывать данные, обучение против вывода и этика ИИ. Ознакомьтесь с фреймворками ИИ (TensorFlow, PyTorch) и облачными сервисами ИИ; даже если вы не создаете модели с нуля, знание того, как интегрировать API ИИ в приложение, является ценным навыком. Короче говоря, Стать «грамотным в области ИИ» быстро становится столь же важным, как и быть грамотным в области веб-технологий или баз данных. Разработчики, которые смогут объединить миры традиционной разработки программного обеспечения и искусственного интеллекта, окажутся в выгодном положении для руководства будущими проектами.

4. Развивайте более сильные гибкие навыки и знания предметной области: По мере того, как ИИ берет на себя выполнение механических задач, уникальные человеческие навыки становятся еще более важными. Коммуникации, командная работа и экспертиза в предметной области области, на которые нужно удвоить усилия. Разработка программного обеспечения часто заключается в понимании проблемной области — будь то финансы, здравоохранение, образование или любая другая область — и переводе этого в решения. У ИИ не будет такого контекста или возможности взаимодействовать с заинтересованными сторонами, но у вас он есть. Становясь более осведомленным в области, в которой вы работаете, вы станете тем, кто гарантирует, что программное обеспечение действительно соответствует реальным потребностям. Аналогичным образом, сосредоточьтесь на своих навыках совместной работы: наставничестве, лидерстве и координации. Командам по-прежнему будут нужны старшие разработчики для проверки кода (включая код, написанный ИИ), для наставничества младших по передовому опыту и для координации сложных проектов. ИИ не устраняет необходимость человеческого взаимодействия в проектах. Фактически, с ИИ, генерирующим код, наставничество старшего разработчика может сместиться в сторону обучения младших как работать с ИИ и проверять его результаты, а не как написать for-loop. Умение направлять других в этой новой парадигме — ценный навык. Также практикуйтесь критическое мышление – подвергайте сомнению и проверяйте результаты ИИ и поощряйте других делать то же самое. Развитие здорового скептицизма и мышления проверки предотвратит слепую зависимость от ИИ и сократит количество ошибок. По сути, улучшите навыки, которых не хватает ИИ: понимание людей и контекста, критический анализ и междисциплинарное мышление.

5. Непрерывное обучение и адаптивность: Темпы изменений в ИИ чрезвычайно быстры. То, что кажется передовым сегодня, может устареть через пару лет. Разработчики должны принять непрерывное обучение больше, чем когда-либо.Это может означать регулярное тестирование новых помощников по кодированию ИИ, прохождение онлайн-курсов или сертификаций по ИИ/МО, чтение исследовательских блогов, чтобы быть в курсе того, что будет, или участие в сообществах разработчиков, ориентированных на ИИ. Адаптивность имеет ключевое значение — будьте готовы переходить на новые инструменты и рабочие процессы по мере их появления. Например, если появляется новый инструмент ИИ, который может автоматизировать дизайн пользовательского интерфейса с набросков, разработчик интерфейса должен быть готов изучить и внедрить его, сместив свое внимание, возможно, на доработку сгенерированного пользовательского интерфейса или улучшение деталей пользовательского опыта, которые упустила автоматизация. Тем, кто относится к обучению как к постоянной части своей карьеры (что многие разработчики уже делают), будет легче интегрировать разработки ИИ. Одна из стратегий — посвятить небольшую часть своей недели обучению и экспериментам — относитесь к этому как к инвестициям в собственное будущее. Компании также начинают проводить обучение своих разработчиков эффективному использованию инструментов ИИ; использование таких возможностей выведет вас вперед. Разработчики, которые преуспеют, — это те, кто видит ИИ как развивающегося партнера и постоянно совершенствует свой подход к работе с этим партнером.

6. Изучите новые роли и карьерные пути: По мере того, как ИИ вплетается в процесс разработки, появляются новые возможности для карьерного роста. Например, Инженер-эксперт или Специалист по интеграции ИИ это роли, ориентированные на создание правильных подсказок, рабочих процессов и инфраструктуры для использования ИИ в продуктах. Другой пример — Инженер по этике ИИ или Аудитор ИИ – роли, которые фокусируются на проверке результатов ИИ на предвзятость, соответствие и корректность. Если вас интересуют эти области, позиционирование себя с правильными знаниями может открыть эти новые пути. Даже в классических ролях вы можете найти ниши, такие как «разработчик интерфейса с поддержкой ИИ» против «разработчик бэкенда с поддержкой ИИ», где каждый использует специализированные инструменты. Следите за тем, как организации структурируют команды вокруг ИИ. В некоторых компаниях есть «гильдии ИИ» или центры передового опыта для руководства внедрением ИИ в проекты – активность в таких группах может вывести вас на передний план. Более того, рассмотрите возможность внесения вклада в разработку самих инструментов ИИ: например, работая над проектами с открытым исходным кодом, которые улучшают инструменты разработчика (возможно, улучшая способность ИИ объяснять код и т. д.). Это не только углубляет ваше понимание технологии, но и помещает вас в сообщество, которое лидирует в изменениях. Суть в том, чтобы быть проактивным в отношении карьерная гибкостьЕсли части вашей текущей работы будут автоматизированы, будьте готовы перейти на должности, связанные с проектированием, контролем или расширением этих автоматизированных частей.

7. Поддерживайте и демонстрируйте человеческие качества: В мире, где ИИ может генерировать средний код для средней проблемы, разработчики-люди должны стремиться создавать исключительный и сочувствующий решения, которые не может ИИ. Это может означать сосредоточение на тонкости пользовательского опыта, оптимизации производительности для необычных сценариев или просто написание чистого и хорошо документированного кода (ИИ не очень хорош в написании осмысленной документации или понятных комментариев к коду — вы можете добавить ценность в этом!). Постарайтесь интегрировать человеческое понимание в работу: например, если ИИ генерирует фрагмент кода, вы добавляете комментарии, объясняющие обоснование таким образом, чтобы другой человек мог понять его позже, или вы корректируете его, чтобы сделать более читаемым. Поступая так, вы добавляете уровень профессионализма и качества, которого не хватает чисто машинной работе. Со временем создание репутации высококачественного программного обеспечения, которое «просто работает» в реальном мире, выделит вас. Клиенты и работодатели будут ценить разработчиков, которые могут объединить эффективность ИИ с человеческим мастерством.

Давайте также рассмотрим, как могут адаптироваться образовательные пути. Новые разработчики, входящие в эту область, не должны избегать инструментов ИИ в своем процессе обучения.Напротив, обучение с ИИ (например, использование ИИ для помощи с домашним заданием или проектами, а затем анализ результатов) может ускорить их понимание. Однако жизненно важно также глубоко изучить основы – алгоритмы, структуры данных и основные концепции программирования – чтобы у вас была прочная основа и вы могли определить, когда ИИ сбивается с пути. Поскольку ИИ справляется с простыми упражнениями по кодированию, учебные программы могут уделять больше внимания проектам, требующим проектирования и интеграции. Если вы новичок, сосредоточьтесь на создании портфолио, которое продемонстрирует вашу способность решать сложные проблемы и использовать ИИ как один из многих инструментов.

Чтобы кратко изложить стратегию адаптации: будьте пилотом, а не пассажиром. Используйте инструменты ИИ, но не становитесь слишком зависимыми от них или самодовольными. Продолжайте оттачивать уникальные человеческие аспекты разработки. Грейди Буч, уважаемый пионер в области разработки программного обеспечения, хорошо сказал: «ИИ в корне изменит то, что значит быть программистом. Он не устранит программистов, но потребует от них развивать новые навыки и работать по-новому». (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]). Активно развивая эти новые навыки и методы работы, разработчики могут гарантировать себе лидерство в своей карьере.

Подводя итоги этого раздела, приведем краткий контрольный список для разработчиков, желающих обеспечить будущее своей карьеры в эпоху ИИ:

Стратегия адаптации	Что делать
Изучите инструменты искусственного интеллекта	Практикуйтесь с Copilot, ChatGPT и т. д. Изучите создание подсказок и проверку результатов.
Сосредоточьтесь на решении проблем	Улучшить навыки проектирования и архитектуры систем. Разберитесь с «почему» и «как», а не только с «что».
Повышение квалификации в области ИИ/МО	Изучите основы машинного обучения и науки о данных. Поймите, как работают модели ИИ и как их интегрировать.
Укрепляйте гибкие навыки	Улучшайте коммуникацию, командную работу и экспертизу в предметной области. Станьте мостом между технологиями и реальными потребностями.
Непрерывное обучение	Оставайтесь любопытными и продолжайте изучать новые технологии. Присоединяйтесь к сообществам, проходите курсы и экспериментируйте с новыми инструментами разработки ИИ.
Исследуйте новые роли	Следите за новыми ролями (аудитор ИИ, инженер по оперативным вопросам и т. д.) и будьте готовы к переменам, если они вас заинтересуют.
Поддержание качества и этики	Всегда проверяйте качество вывода ИИ. Добавьте человеческий фактор — документацию, этические соображения, пользовательские настройки.

Следуя этим стратегиям, разработчики могут обратить революцию ИИ себе на пользу. Те, кто адаптируется, обнаружат, что ИИ улучшает их возможности и позволяет им производить лучшее программное обеспечение, чем когда-либо прежде, а не делать его устаревшим.

Перспективы на будущее: сотрудничество между ИИ и разработчиками

Что ждет программирование в мире, где правит искусственный интеллект? Исходя из текущих тенденций, мы можем ожидать будущего, в котором Разработчики искусственного интеллекта и люди работают рука об руку еще теснее. Роль программиста, скорее всего, продолжит смещаться в сторону руководящей и творческой позиции, при этом ИИ будет выполнять большую часть «тяжелой работы» под руководством человека. В этом заключительном разделе мы прогнозируем некоторые будущие сценарии и заверяем, что перспективы для разработчиков могут оставаться позитивными — при условии, что мы продолжим адаптироваться.

В ближайшем будущем (в течение следующих 5-10 лет) весьма вероятно, что ИИ станет таким же вездесущим в процессе разработки, как и сами компьютеры. Так же, как ни один разработчик сегодня не пишет код без редактора или без Google/StackOverflow под рукой, скоро ни один разработчик не будет писать код без какой-либо формы помощи ИИ, работающей в фоновом режиме. Интегрированные среды разработки (IDE) уже развиваются, чтобы включить в свою основу функции на основе ИИ (например, редакторы кода, которые могут объяснить вам код или предложить целые изменения кода в проекте). Мы можем достичь точки, когда основная работа разработчика будет заключаться в том, чтобы формулировать проблемы и ограничения таким образом, чтобы ИИ мог их понять, а затем проверять и совершенствовать решения, предлагаемые ИИ. Это напоминает более высокоуровневую форму программирования, иногда называемую «оперативным программированием» или «оркестровкой ИИ».

Однако суть того, что нужно сделать — решать проблемы людей — остается неизменной. Будущий ИИ, возможно, сможет сгенерировать целое приложение из описания («создайте мне мобильное приложение для записи на прием к врачу»), но работа по уточнению этого описания, обеспечению его корректности и тонкой настройке результата для удовлетворения пользователей будет включать разработчиков (вместе с дизайнерами, менеджерами по продукту и т. д.). Фактически, если базовая генерация приложений станет простой, Творчество человека и инновации в программном обеспечении станут еще более важными для дифференциации продуктов. Мы могли бы увидеть расцвет программного обеспечения, где многие рутинные приложения генерируются ИИ, в то время как разработчики-люди концентрируются на передовых, сложных или креативных проектах, которые раздвигают границы.

Существует также вероятность того, что порог входа в программирование будет снижен – то есть больше людей, которые не являются традиционными инженерами-программистами (например, бизнес-аналитики, ученые или маркетологи), могут создавать программное обеспечение с использованием инструментов ИИ (продолжение движения «без кода/с малым кодом», усиленного ИИ). Это не устраняет необходимость в профессиональных разработчиках; скорее, это изменяет ее. Разработчики могут взять на себя больше консалтинговой или направляющей роли в таких случаях, гарантируя, что эти разработанные гражданами приложения будут безопасными, эффективными и поддерживаемыми. Профессиональные программисты могут сосредоточиться на создании платформ и API, которые используют «непрограммисты» с помощью ИИ.

С точки зрения работы, некоторые программные роли могут уменьшаться, в то время как другие расти. Например, некоторые начальные должности кодировщика может стать меньше, если компании будут полагаться на ИИ для простых задач. Можно представить себе небольшой стартап в будущем, которому понадобится, возможно, вдвое меньше младших разработчиков, потому что их старшие разработчики, оснащенные ИИ, могут выполнять большую часть базовой работы. Но в то же время появятся совершенно новые рабочие места (как мы обсуждали в разделе адаптации). Более того, поскольку программное обеспечение все больше проникает в экономику (ИИ генерирует программное обеспечение для нишевых нужд), общий спрос на рабочие места, связанные с программным обеспечением, может продолжать расти. История показывает, что автоматизация часто приводит к более рабочие места в долгосрочной перспективе, хотя это разные работы — например, автоматизация определенных производственных задач привела к росту рабочих мест по проектированию, обслуживанию и улучшению автоматизированных систем. В контексте ИИ и программирования, хотя некоторые задачи, которые раньше выполнял младший разработчик, автоматизированы, общий объем того программного обеспечения, которое мы хотим создать, расширяется (потому что теперь его создавать дешевле/быстрее), что может привести к более проекты и, следовательно, потребность в большем человеческом надзоре, управлении проектами, архитектуре и т. д. Отчет Всемирного экономического форума о будущих рабочих местах показал, что роли в разработке программного обеспечения и искусственного интеллекта относятся к числу таких увеличивается востребованы, а не уменьшаются из-за цифровой трансформации.

Мы также должны рассмотреть Прогноз на 2040 год упоминалось ранее: исследователи из Национальной лаборатории Ок-Ридж предположили, что к 2040 году «машины… будут писать большую часть своего кода сами» (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]). Если это окажется точным, что останется программистам-людям? Скорее всего, основное внимание будет уделяться очень высокому уровню руководства (сообщение машинам, что мы хотят, чтобы они достигли в общих чертах) и в областях, которые включают сложную интеграцию систем, понимание человеческой психологии или новые проблемные области. Даже в таком сценарии люди будут брать на себя роли, похожие на дизайнеры продуктов, инженеры по требованиям, и Тренеры/верификаторы ИИ. Код может в значительной степени написать себя сам, но кто-то должен решить какой код следует написать и почему, а затем проверьте, что конечный результат правильный и соответствует целям. Это аналогично тому, как однажды беспилотные автомобили смогут ездить сами, но вы все равно указываете машине, куда ехать, и вмешиваетесь в сложные ситуации — плюс люди проектируют дороги, правила дорожного движения и всю инфраструктуру вокруг них.

Большинство экспертов, таким образом, представляют себе будущее сотрудничество, а не замена. Как выразилась одна техническая консалтинговая компания, «Будущее развития — это не выбор между людьми и ИИ, а сотрудничество, которое использует лучшее из обоих». (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего) ИИ, несомненно, изменит разработку программного обеспечения, но это скорее эволюция роли разработчика, чем вымирание. Разработчики, которые «принять изменения, адаптировать свои навыки и сосредоточиться на уникальных человеческих аспектах своей работы» обнаружите, что ИИ улучшает их возможности, а не умаляет их ценность.

Мы можем провести параллель с другой областью: рассмотрим рост компьютерного проектирования (САПР) в инженерии и архитектуре. Заменили ли эти инструменты инженеров и архитекторов? Нет — они сделали их более продуктивными и позволили им создавать более сложные проекты. Но человеческое творчество и принятие решений остались в центре внимания. Аналогично, ИИ можно рассматривать как компьютерное кодирование — оно поможет справиться со сложностью и черновой работой, но разработчик останется проектировщиком и лицом, принимающим решения.

В долгосрочной перспективе, если мы представим себе действительно продвинутый ИИ (скажем, некую форму общего ИИ, которая мог в теории делать большую часть того, что может человек), социальные и экономические сдвиги будут гораздо шире, чем просто в программировании. Мы еще не достигли этого, и у нас есть значительный контроль над тем, как мы интегрируем ИИ в нашу работу. Благоразумный путь — продолжать интегрировать ИИ способами, которые увеличить человеческий потенциал. Это означает инвестирование в инструменты и практики (и политики), которые держат людей в курсе событий. Мы уже видим, как компании создают Управление ИИ – рекомендации по использованию ИИ в разработке для обеспечения этических и эффективных результатов (Исследование выявило влияние ИИ на опыт разработчиков - The GitHub Blog). Эта тенденция, скорее всего, будет развиваться, гарантируя, что человеческий надзор официально станет частью процесса разработки ИИ.

В заключение на вопрос «Заменит ли ИИ программистов?» можно ответить так: Нет, но это существенно изменит то, чем занимаются программисты. Рутинные части программирования в основном будут автоматизированы. Творческие, сложные и ориентированные на человека части останутся здесь и действительно станут более заметными. В будущем программисты, скорее всего, будут работать бок о бок с все более умными помощниками ИИ, как члены команды. Представьте себе коллегу ИИ, который может штамповать код 24/7 — это большой прирост производительности, но ему все еще нужен кто-то, кто будет говорить ему, над какими задачами работать, и проверять его работу.

The лучшие результаты будет достигнуто теми, кто относится к ИИ как к соучастнику. Как сказал один генеральный директор, «ИИ не заменит программистов, но программисты, использующие ИИ, заменят тех, кто его не использует». На практике это означает, что разработчики должны развиваться вместе с технологией. Профессия программиста не умирает – она адаптация. В обозримом будущем будет много программного обеспечения для разработки и проблем для решения, возможно, даже больше, чем сегодня. Оставаясь образованными, оставаясь гибкими и фокусируясь на том, что люди делают лучше всего, разработчики могут обеспечить себе успешную и полноценную карьеру в партнерстве с ИИ.

Наконец, стоит отметить тот факт, что мы вступаем в эпоху, когда разработчики имеют в своем распоряжении суперспособности. Следующее поколение программистов будет достигать за часы того, на что раньше уходили дни, и решать ранее недостижимые проблемы, используя ИИ. Вместо страха, настроение в будущем может быть одним из оптимизм и любопытство. Пока мы подходим к ИИ с открытыми глазами — осознавая его ограничения и осознавая свою ответственность — мы можем сформировать будущее, в котором ИИ и программисты вместе создают потрясающие программные системы, намного превосходящие то, что каждый из них мог бы сделать по отдельности. Человеческая креативность в сочетании с эффективностью машин это мощная комбинация. В конце концов, это не о замена, а о синергии. История ИИ и программистов все еще пишется – и ее напишут оба человек и машина, вместе.

Источники:

1. Мозговой центр, «Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]» (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]).

2. Brainhub, экспертные цитаты Сатьи Наделлы и Джеффа Дина об ИИ как инструменте, а не замене (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]) (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]).

3. Средний (PyCoach), «Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой», отмечая нюансы реальности против шумихи (Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой | The PyCoach | Artificial Corner | Март, 2025 | Medium) и цитата Сэма Альтмана о том, что ИИ хорош в выполнении задач, но не в полной мере.

4. Гуру дизайна, «Заменит ли ИИ разработчиков… (2025)», подчеркивая, что ИИ будет увеличивать и повышать уровень разработчиков, а не делать их избыточными (Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего) и перечисление областей, в которых ИИ отстает (креативность, контекст, этика).

5. Опрос разработчиков Stack Overflow 2023, использование инструментов ИИ 70% разработчиков, низкое доверие к точности (3% высоко доверяют) (70% разработчиков используют инструменты кодирования ИИ, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag).

6. Опрос GitHub 2023 показал, что 92% разработчиков пробовали инструменты программирования ИИ и 70% видят преимущества (Исследование выявило влияние ИИ на опыт разработчиков - The GitHub Blog).

7. Исследование GitHub Copilot, показывающее, что выполнение задач на 55% быстрее с помощью ИИ (Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков - The GitHub Blog).

8. GeekWire, о AlphaCode от DeepMind, который работает на уровне среднего человеческого кодера (топ 54%), но далек от лучших показателей (AlphaCode от DeepMind соответствует уровню мастерства среднестатистического программиста).

9. IndiaToday (февраль 2025 г.), краткое изложение видения Сэма Альтмана «коллег» ИИ, выполняющих задачи младших инженеров, но «не заменит людей полностью» (Сэм Альтман говорит, что агенты ИИ скоро будут выполнять задачи, которые выполняют инженеры-программисты: полная история в 5 пунктах - India Today).

10. McKinsey & Company подсчитала, что ~80% рабочих мест в программировании останутся ориентированными на человека, несмотря на автоматизацию (Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]).