Comments 116
До старообрядцев ещё не дошло, что это ручка и замена stackoverflow и гуглению. Пройдёт время - когда это станет мейнстримом. Хотя уже стало.
И дело даже не в джунах.
Я не считаю себя джуном, но постоянно закидываю куски кода в нейросеть, чтобы попросить сделать быстро нудную понятную работу, например какие то операции в цикле просто описываю словами и на выходе получаю сэкономленное время.
Часто получается также, как если бы я сам написал код + заодно какие-то фишки языка которые сам не использую, но благодаря примеру начинаю понимать и расширяю свой скилл.
За 2 года работы с GPT ты начинаешь чувствовать модель.
Страшно подумать что нас ждет, когда вашему опыту последуют мои коллеги.
Соседняя команда пишет софт для кардиостимуляторов...
Когда люди перестают понимать как работает код (или вообще тенхологичное) то технологии ставятся магией. Особенно трагично если это те люди, кто должен это все создавать и поддерживать. Если нейросетки дальше будут писать код и сами себя совершенстовать - то люди будут отдельно, магические техноразумы отдельно. Если нет - кончатся те люди, кто хоть что-то понимает, и все с грохотом обрушится.
В мире вокруг действительно много магии под капотом, начиная от процессоров и компиляторов. Но нюанс в том, что эти вещи более-менее детерминированы, могут быть проверены, отлажены, проанализированы через декомпозицию, в общем с ними можно работать.
В случае же с AI мы сталкиваемся с системой, которую осознать принципиально невозможно. И когда выключатель в комнате вдруг не включит свет, мы, как маленькие дети, что не в курсе паек и скруток, только и сможем сказать: "Ой, поломалось". И пощелкать еще.
Осознать разум соседа тоже невозможно полностью. Но это не очень опасно.
Опасность ИИ не в том, что он поломается. Вот если он поломается внутренне, а будет выглядеть рабочим, это намного опаснее.
"если он поломается внутренне, а будет выглядеть рабочим, это намного опаснее" Проблема в том, что это именно так как оно и рабоатет! Всегда.
Именно так. Когда-то я спросил одного специалиста по AI, почему AI иногда бредит. Он ответил: На самом деле, AI бредит всегда. Просто некоторый бред нам нравится больше.
Там есть ключевые слова "точность решения", "процент отказов", "вероятность". Их адепты ИИ просто не понимают. То есть, в мозгу отсутствует кластер понятий, которые надо вводить примерно семестр.
Поэтому тут, за три комментария, ничего не объяснишь.
Так первое что все с помощью ии генерируют - это тесты :))).
И нет, никакой возможности протестировать "всё" нету. Как ни крутись.
Да, но какие вещи считать ключевыми? В случае детерминированного алгоритма мы можем условно представить его, например, набором ветвлений IF-THEN-ELSE, и подобрать аргументы в тестах так, чтобы выполнение прошлось по каждой из веток. Тогда код уже как-то можно считать работоспособным. Но в случае AI такой подход не сработает. Мы не можем знать, какое сочетание условий может триггернуть AI выдать совершенно другой результат. А все сочетания условий перебрать не можем. Более того, мы не можем быть даже уверены, что тот же набор параметров в AI даст повторяемый результат.
если действиями пользователя нельзя попасть в какой-то if-then, то значит и тестировать его незачем. Ну а мы и знать об этом не хотим.
Как в басне про тестеров в пабе: "Посетитель заходит в паб и спрашивает, где туалет. Паб загорается, все гибнут."
Вы не можете протестировать всё что произойдёт при реальном использовании. Даже основное направление использования программы часто не то, что предполагали её разработчики. Поэтому - ограничиваться 2-3 сценариями из happy path нельзя. Надо проверять внутреннюю логику. Да, часто это и значит юнит-тесты...
(Честно говоря, я уже пишу не для вас. Тут много читателей, и такие базовые вещи лучше повторять.)
а потом пополнять тесты недочётами, которые определились в процессе
Особенно красиво это ложится на пример с
кардиостимулятор или ядерный реактор
Если бы только совершенные люди могли указывать на недостатки, мир превратился бы в хаос.
То, что где-то есть ошибки не означает, что надо срочно использовать инструменты и методы, которые приведут к удешевлению процесса и увеличению количества ошибок.
В чувствительных областях надо не дешево, а предсказуемо. Никакой предсказуемости чатбот не даёт. Более того, по своей сути он будет генерировать решения, которые очень похожи на правильные, но не обязательно таковыми являются. Если представить себе спланированный саботаж, то он приблизительно такой же код должен писать, как чатбот...
Формальные проверки вектора ИИ? Не знаю, в каком значении вы использовали слово формальные, но в обоих случаях звучит смешно.
"Когда люди перестают понимать как работает код (или вообще технологичное) то технологии ставятся магией."
Лично у меня ощущение, что это уже происходит. Причем, не только по отношению к коду (программированию), а вообще.
Люди как поглупели... Ну потому что много глупого в последнее время происходит, причем, в глобальном масштабе. И тут уже задумаешься, а вся история человечества - это прогресс или регресс.
Люди "делегируют" знание: блогерам, интернету, ИИ. Теоретически это нормально, потому что ни один человек не может знать всего. Но на практике люди зачастую не владеют навыком верификации знаний, которые они получили из "делегированного" источника: он чаще выбирается на основе популярности, а не подтверждённой экспертности.
В общем:
— Brawndo's got what plants crave. It's got electrolytes.
— What are electrolytes? Do you even know?
— It's what they use to make Brawndo!
Да, я это и имею ввиду. Не сказать что человечество всегда было умное и рациональное, но интеллект хотя бы его частей соответствовал потребностям технологического уклада того уровня.
Люди глупеют (эффет анти-Флинна), причем это происходит так быстро, что свести к нарушению естественного отбора это невозможно. Скорее - use it or lose it, инструменты, которые облегчали наши когнитивные потуги, типа калькулятора, поисковиков информации и тд, стали вьедаться в сам наш разумом, обршивая его работу. Похоже нашему мозгу необходима та или иная минимальная постоянная ментальная нагрузка, без которой он начинает деградировать.
"Люди поглупели" это одно из самых смешных, что я слышал за последнее время. Люди не изменились, изменились условия жизни.
Почему они не понимают код? Просто у них нет такой базы опыта, чтобы все запомнить. С чатботом нормальные джуны обсуждают каждую строчку и пишут комментарии. Все они начинают понимать довольно быстро.
да тоже думал, лет через 30 когда все сильно деградируют, и потом вдруг случится так что нейронки станут недоступны по какой либо причине, что же случится?
Такое стечение обстоятельств мало вероятно конечно, но до 22 года тоже мало кто думал, что зайдя в свой любимый и такой популярный веб-сервис, ты увидишь надпись "not available your country"
если программа протестирована на соответствия требованиям, то какая разница
Проблема в вашей цепочке рассуждений в том, что тест-кейсы тоже отдают на откуп ИИ. Получается, ИИ сам пишет и сам себя проверяет. И это если рассуждать теоретически. А практически ИИ пока не умеет достаточно хорошо связывать код с предметной областью. Он генерит тест-кейсы для того, чтобы они были, а не потому, что действительно нужно что-то проверить. Даже люди страдают таким подходом, что уж там.
Если честно, когда вижу такую уверенность в тестах, подозреваю недостаточный опыт в разгребании реальных проблем.
Стыдненько, конечно, опускаться до софизма, чтобы выиграть спор.
Либо ИИ умеет это делать, и тогда всё в порядке.
Либо интеграционное тестирование, о котором я говорил, ИИ пока не доверяют. И тогда снова всё в порядке.
В вашей абстрактной цепочке рассуждений отсутствует практический аспект: а кто принимает решение? Кто этот всевидящий оракул, знающий насколько хорошо ИИ справляется со своими задачами?
ИИ для написания тестов используют потому, что он успешно делает вид, что решил задачу: тест-кейсов много? Много. Тесты проходят? Проходят. Что именно тестируем? Положительный сценарий и ошибки. Профит!
Это чистый воды формализм, который зачем-то сейчас демонстрируете и вы. Вы при разработке того же кардиостимулятора тоже в любой непрнятной ситуации будете утверждать, что вам не предоставили достаточно тест-кейсов или всё-таки будете иметь в виду реальный мир?
Какой человек? Какая у него квалификация? Не тот же это исполнитель, что отдал свой труд на откуп ИИ? Кто его контролирует?
Это практические вопросы, отсутствие ответов на которые зачастую выливается в реальные практические проблемы.
Этот процесс немного сложнее и должен включать:
здоровую конкуренцию, чтобы у пользователя была возможность выбрать другой продукт, а у бизнеса появлялась необходимость заботиться о качестве продукта
возможность пользователям оставить качественную обратную связь - это одновременно и эрудиция пользователей (которые должны сформулировать что сломалось) и инфраструктура для сбора сообщений об ошибках
глубокий анализ этой обратной связи (что само по себе затратно для бизнеса) - случаи должны быть проанализированы и связаны с непосредственными изменениями в коде
и т.д.
Далеко не все даже из этих трёх поверхностных пунктов выполняются в реальной жизни, так что проследить взаимосвязь между использованием ИИ и ухудшением качества продукта может быть не так просто. Скорее это будет иметь накопительный эффект, когда продукт постепенно свалится в говно и никто не будет в состоянии его исправить.
Неправильно используете логику. Даже нейросеть увидит дырку в рассуждениях.
оттестирован ли во всех кейзах в которые может попасть
В этом большая проблема. Даже простейшую функцию по сложению двух чисел вы не сможете протестировать на всем множестве целых чисел, не говоря уже о float. И уверенность в том, что и на неохваченных тестом данных все сработает верно, дает лишь некое мета-знание о правильном алгоритмическом подходе, сидящем внутри, предположения о его линейности и непрерывности на области определения и все таком прочем.
Другими словами, есть опасность, что если задать AI написать "просуммируй, например, чтоб два плюс два было четыре", то он и напишет
IF a == 2 and b == 2 THEN result = 4
и это пройдет, особенно если тот же AI пишет себе unit-тесты.
просто не нужно полагать что тесты пишет тупой идиот
Нужно.
Точнее не нужно быть 100% уверенным, что тесты не пишет тупой идиот. А также, что никто из ваших коллег не тупой идиот или просто не встал сегодня не с той ноги. Даже лучшим из нас нужно code review.
Точно также не нужно быть уверенным, что ИИ понимает, что от него требуется. ИИ может выдать шаблонное решение, если задать шаблонный вопрос или если сможет распознать паттерн. Решения ИИ могут быть логически целостностными, но не иметь никакой практической ценности. Если у человека, который пишет тесты, есть хоть какой-то контекст из предметной области, в которой он работает, ИИ его, чаще всего, не имеет. Если вы не тюнили модель под себя, конечно.
Ответить на вопрос "какая разница" можно, но поймут ответ только программисты.
Автоматический перезапуск ядерной боеголовки, это сильно.
Впрочем, согласен, 99% задач ни капли не опасны и легко могут быть отданы ии-агентам (не понимаю, зачем там может потребоваться прослойка в виде джуна)
Потому что даже с ИИ это занимает время. Я — джун, и нанят я был как раз с целью освободить сеньора-помидора от разгребания не очень сложных, больше механических задач. Да и те должны быть атомарными, потому что с линейным ростом сложности задачи, количества бреда и непонимания возрастает экспоненциально.
Про aiogram-dialog, на котором пишу проект, можно даже не спрашивать.
ии как справочник - это нормально, вне всякого сомнения, но как инструмент :( - тогда и разработчик/программист/... как ещё вас назвать, вообще не нужен - зачем лишняя прокладка :) я намного чётче смогу сформулировать вопрос по требуемуму мне решению, чем кто-то вообще не понимающий сути моей работы...
Нас ждёт больше рабочих мест. Как только уволят тех, кто не может объяснить свой код.
а когда они брали куски кода со stackoverflow - это, конечно, другое) ИИ - это инструмент, а не замена программисту. заставить его писать важный кусок программы и вставить его в свой код целиком не проверяя результат - это безумие, но отдать ему рутину типа сгенерировать модельку по JSONу или попросить сгенерировать небольшой кусок кода - вполне можно. естественно, проверяя результат
закидываю куски кода в нейросеть, чтобы попросить сделать быстро нудную понятную работу, например какие то операции в цикле просто описываю словами и на выходе получаю сэкономленное время.
Как вы это делаете? Мне чтоб получить приемлемый ответ надо потратить больше времени на написание промпта, исправление кода и проверки.
Значительно быстрее писать самому.
Вот где умный кодогенератор действительно помогает - добавление кейсов в табличных тестах к уже имеющимся.
Формально, то что он описал работает на не больших кусках кода. Например нужно сохранить число в UUID формате, но сделать, чтобы не пересекало зарезервированные биты. Я вот сходу такую задачу не напишу, мне нужно будет загуглить какие функции существуют для работы с HEX значениями, куда и на сколько сдвигать биты (ладно, про биты можно найти в примерах по UUID). А вот ИИ быстро набросает это.
Как я понял из ТЗ:
генерируем uuid
чекаем нужные биты
если проверка успешна - вы прекрасны, в противном случае goto 1
Например нужно сохранить число в UUID формате, но сделать, чтобы не пересекало зарезервированные биты
и
мне нужно будет загуглить ... куда и на сколько сдвигать биты
и
А вот ИИ быстро набросает это.
Вы не находите, что после этого наброска вам всё равно придётся гуглить? Ну чтобы проверить результат?
солидарен. делегирование рутины которое чаще всего основывается на базе моих собственных примеров помогает мне лучше понять свою же собственную логику, когда мне требуется обернуть свой собственный код в слова. плюс написание докстрингов просто потрясающая область применения. но самый пожалуй жирный буст который даёт ии - это совместное прочтение документации. нейросеть подскажет лучшую точку входа, предупредит какими знаниями я уже должен обладать перед началом прочтения, и что очень круто проведёт аналогии на базе моих нынешних знаний если её посветить о степени собственной осведомлённости.
Вы можете объяснить написанный ии код? Пока можете то ОК. В статье пишется что джуны не могут объяснить что им ии подсунул. Их мозг не включается.
Читая комментаторов, приходишь к выводу, что большинство из них убеждено, что изобретение арифмометра и таблиц Брадиса понизило уровень подготовки математиков, они разучились считать.Ну, а калькулятор и компьютер вообще убили математику. Всякие прграммные приспособы убили качество архитекторов.... Строго говоря и программиирование стало умирать с отменой перфокарт, развитием высокоуровневых языков. А уж как убили качество программирования github и nodejs, всякие фреймворки и приложения - вообще словом ни описать!
Так это же здорово. Пусть активнее используют. Чем ниже конкуренция - тем выше моя зарплата.
Относился с скепсисом к гпт до января-месяца. В целом, это полезная штучка напомнить какие-то узконаправленные алгоритмы с кучей матана (как, например, детект и солвинг столкновений).
Но писать основной код программы на гпт конечно не стоит)
Как замена справочникам или тому же Стэку оно вполне применимо. А вот как универсальный написатель кода по запросу - нет. Ну и если джун не нарабатывает базу, то так джуном и останется.
Это не замена стеку из-за галлюцинаций. На стек ходят (в том числе) профессионалы искать решения специфических проблем. Например, приложение валится у юзеров, и в логе есть такая-то ошибка. Иногда это баг СДК, который приходит и уходит по мере смены версий. На подобные запросы ничего, кроме бреда, от LLM не услышать. На стеке бывают спецы, которые, допустим, приложили руку к написанию этого СДК, и знают внутренности.
Это вряд ли. Когда профи мало, бизнес учится строить процессы на тех людях, что есть. И в хорошо выстроенной башне из неумех профи просто нет места (разве что за зп неумех). Места для профи тоже есть, но если профи очередной раз просит х2, начинают набирать неумех, так что ваша зп будет выше, но не будет расти.
Подумаешь, я вот тоже не могу писать код без ИИ (кроме пары-тройки языков, на которых могу). Проблема скорее в том и тогда, если они не могут читать код без ИИ.
Хуже всего, не то что программисты отупеют с AI. Хуже всего, что пока я еще могу зайти на StackOverfow и прочитать автотитетное мнение, докопаться до сути, а скоро такими темпами не смогу.
Фантазии и галлюцинации AI станут единственным окном в реальность. И, главное, обучать его после этого будет не на чем.
Ну кто-нибудь наверняка сохранит слепок базы знаний со StackOverfow. И начнет предлагать его всем за недорого. Главное все отрытые источники заполнить мусором и рекламой.
Я боюсь того момента, когда в сурсы самих языков, интерпритаторов, компиляторов, драйверов, осей и даже микрокода начнет активно влезать ИИ. Будет постояный цикл - код генерится ИИ, в продакшн, эксплуатация, обратно пихается в ИИ вместе с метриками эксплуатации и другими численными продуктами реального применения, следующая версия и так далее, без вменяемого человеческого вмешательства. Код станет просто обфускацированным, эзэтерическим, написанным не для людей нелюдьми, но так как он будет худо бедно работать, и на нем все будет держаться - его будут бояться изменить. Будет натуральная техномагия, так как нам свойественно поклняться всему что нам непонятно.
Мир вернется на круги своя - надо будет лезть в документацию, и писать в службы поддержки.
сегодня джуны пишут код быстрее, чем когда-либо
А у кого-то была проблема, что джуны пишут код медленно? У меня была проблема, что они пишут какое-то говно, не вникая в контекст, игнорируют лучшие практики и боятся задавать вопросы. Я никогда не требовал писать быстрее. Наоборот просил делать меньше, да лучше.
Продавцы лопат просто на ходу выдумывают задним числом проблемы, которые они якобы решили.
Проблема в том, что они продолжат писать говно, не вникая в задачу и код, но быстро и на первый взгляд работающий. Как и кто будет разгребать все это, когда эти изделия в проекте начнут достигать критической массы, учитывая что как и что они делают никто точно не ответит.
Как правило, джунам отдаются достаточно простые задачи, которые легко потом проверить. Поэтому решение простое - не принимать плохой код на ревью и отправлять переписывать. Для первичной проверки можно тот же ИИ привлечь - он достаточно хорошо ищет проблемные места, остаётся только пробежаться по ним и не наткнуться на свой собственный код в них :)
Манки-кодеры существуют уже много лет... Хапнуть кусок кода и утащить не внимание и не правы в свой модуль... Это классика. AI-хайп просто придал этому явлению налёт чего-то передового и прогрессивного... 🤪
AI-копирайтеры уже практически везде. Ждем когда это официально переползет в резюме и штатное расписание 🙁
Современные джуны просто открывают чат-боты и вставляют туда любые ошибки, которые они видят.
Джуны предыдущего поколения просто открывали Гугл, и вставляли туда любые ошибки которые они видели.
Это быстро и удобно, но лучший способ обучения — это чтение обсуждений опытных разработчиков по интересуемой теме, настаивает автор блога.
Маркировка "Опытный разработчик" часто отклеивается, поэтому приходится читать все сообщения подряд. Включая всякий бред. GPT выдает уже профильтрованный (дистиллированный) контент. Хотя он конечно тоже может содержать всякий бред, недостаточно отфильтрованный.
Гоэль рекомендует использовать ИИ с обучающим подходом. После получения ответа следует уточнять, как работает тот или иной код.
Правильный ИИ-помощник не просто расскажет как работает код, но и укажет на специфику работы на разных аппаратных платформах.
Осталось только создать "Правильного ИИ-помощника". Но над этим сейчас много кто работает. Вобщем это должен быть по сути все тот же "справочник + редактор кода + отладчик с эмулятором железа", только намного более высокого уровня. С интеллектуальным пользовательским интерфейсом, который работает не через фиксированный набор команд и пункты меню, а через промпт в произвольной форме на человеческом языке (голосовой ввод приветствуется).
вот этот момент про специфику работы - это самое опасное место. Обычно все галлюцинации там, поскольку исходных данных минимум. Стиль повествования уверенный, содержание нагенерировано от балды. Не раз сталкивался.
... приходится читать все сообщения подряд. Включая всякий бред. GPT выдает уже профильтрованный (дистиллированный) контент
sed 's/контент/бред/g'
</s>
Но на самом деле полностью согласен с мыслью - "дурачок" он что с гуглом, что чатомгпт будет бездумно копипастить.
Хотя вероятность, что глупо скопипащенный с SOF код просто так не заработает выше, а значит придется кое-как, но разобраться, что ИМХО плюс.
Раньше существовал другой способ отладки проблем программирования: поиск в Google и общение с более квалифицированными специалистами, в том числе через Stack Overflow.
Отец жалуется сыну: "Все сейчас знакомятся в Интернете, не то что раньше. Вот я твою маму в карты выиграл".
Любопытно было бы глянуть на статистику возраста и опыта скептиков против оптимистов в AI - программировани. (я сам, несомненно, отношусь к скептикам)
Проблема таких джунов в том, что очень мало кто из них реально дорастет до сеньора. Т.к. этот процесс сопряжён с рядом трудностей, которые нужно пройти самому. Примерно такой же эффект возникает когда вас ведёт проводник. Вы полностью полагаетесь на него и даже не запоминаете дорогу. ИИ - отличный инструмент, но с ним возникает соблазн не вникать как там все устроено и работает на самом деле. Мало кому удастся преодолеть этот соблазн.
Т.е. раньше код был г*вном по тем или иным причинам, а сейчас... тоже?)
Друзья, а чем знаменит этот эксперт?
Почему надо прислушиваться к мнению Наманьяйа Гоэль?
Профиль на Stackoverflow я поиском нашёл... Но как-то чего-то выдающегося там не вижу. Я знаю заочно и очно несколько людей, которые давали больше ответов (ращвернутых и сложных) и писали качественные статьи на разных тех ресурсах, но их не цитируют на хабре.
Почему надо прислушиваться к мнению Наманьяйа Гоэль?
Наверно, потому, что он получил такой интересный опыт и делится им с нами. То есть по крайней мере локальная тенденция такого плана есть, и стоит обдумать, а не станет ли она глобальной.
Я знаю заочно и очно несколько людей, которые давали больше ответов (ращвернутых и сложных) и писали качественные статьи на разных тех ресурсах, но их не цитируют на хабре.
Поделитесь ссылками.
Ну а хабр в этом смысле в режиме самообслуживания: считаешь нужным осведомить других - переводи и публикуй...
Почему этот именно? Может, и случайно.
Я ещё раз воспользовался Гуглом. И снова не понял, чем знаменит Гоэль. Также непонятно, чем его опыт интересен.
Термину «monkey-кодер» уже много лет. Найти на форумах, в поиске, в базе сырцов кусок кода, скрипт, CSS-стиль, команду консоли и утащить к себе, не разбираясь, что она делает, и даже не меняя имена переменных. Пффф. Это классика.
Более того, советы типа «если хочешь, чтобы комп быстрее работал, то выполни команду 'format c:' в консоли» были баяном уже лет 20-30 назад. Но тем не менее работали. 😁
Человек просто решил «разогнать» свой бложик или канальчик на волне AI-хайпа. Если судить по StackOverflow, то программировал он лет 10 назад.
Ну если я не совсем прав и это реально эксперт, то приведите ссылку на что-то хорошо проработанное за его авторством.
З. Ы. Билл Гейтс сейчас в промо-туре с авто биографией. Он сыпет высказываниями на разные темы, в том числе и про AI, и про то как он "программировал на телетайпе". Но редакторы Хабра стесняются его переводить 😁
Вот что шокирует по-настоящему: некоторые даже ни разу в жизни не писали код на листочках!
Данный код (материал) создан и (или) распространен искусственным интеллектом, выполняющим функции искусственного интеллекта, и (или) лицом, выполняющим функции искусственного интеллекта.
Естественно, это приведёт только к ухудшению качества конечного продукта. Люди, которые смогут запустить "Doom" в текстовом редакторе, действительно станут волшебниками на вес золота. Это будет похожая история с конструкторами сайтов: вроде бы всё работает, всё отлично, но почему-то у меня всё равно заказывали проекты с нуля. А успешные стартапы после выхода на рынок часто переписывают свои проекты с нуля, но уже на более сложном и продвинутом стеке.
Сегодня слишком много примитивного копирайта, а эффективность решений в коде снижается. Но я становлюсь сильнее.
Качество кода и глубина понимания технологий всегда будут цениться выше простых инструментов, которые делают работу "на отвали". Настоящие специалисты остаются востребованными, потому что они умеют создавать не просто работающие, а действительно эффективные и масштабируемые решения.
Я не против нейросетей, не против джунов (им сейчас тяжело, рынок диктует бизнесу свои правила), но я всегда получал удовольствие от самого процесса. Я всегда мечтал написать свою операционную систему, создать игровой движок с нуля, разработать собственный браузер и выпустить игру на все платформы. Это и есть моя главная цель.
Необходимо быть профессионалом — и это актуально как никогда. Неважно, кто ты: монтажёр, дизайнер, программист или трубочист — разница не так важна. Главное — твои навыки, потому что именно они определяют твою ценность в мире, где технологии развиваются стремительно, а требования к качеству только растут.
PS: этот текст я написал сам, но шарм придала этому тексту нейронка, именно такого рода помощь, должна оказывать нейросеть :)
Нормальная эволюция.
В начале 90-х я при непонятках в коде ехал в магазин за книгой Фаронова :)
Потом искал решения в инете.
Потом в инете, но уже на понятных спецсайтах типа stackoverflow.
Теперь и сам начинаю спрашивать у нейросетки.
И это помогает. Почти ничего с нуля не изобретается уже.
Не сочтите старческим брюзжанием, но:
ИИ даёт ответы разработчику, но полученные знания оказывают поверхностными. Со Stack Overflow приходилось много читать экспертные обсуждения, чтобы получить полную картину. Этот вариант был медленнее, но разработчики получали понимание того, как работает написанный код.
Автор, видимо, не понимает, что формат StackOverflow это уже в значительной мере профанация, потому что вместо нормального обсуждения получается чистое вопрос-ответ в тех случаях, когда на вопрос можно дать однозначный ответ. Это уже не вариант хорошо подумать, включая, зачем это всё было нужно, растечься мысью на побочные, но важные вопросы, и т.п.
Свободные обсуждения, как сейчас ещё сохраняется на некоторых редких форумах (вспомним Reddit, как хоть какой-то общеизвестный пример), а ещё раньше - бесчисленные местные форумы, ещё раньше - Usenet, Fido, списки рассылки - позволяли как раз ещё в разы лучше набирать знания просто из чтения дискуссий умных людей - и я лично чрезвычайно рад, что застал этот период и смог многое понять просто читая поток обсуждения. И очень плохо, что эти дискуссии в основном экспайрились и пропадали из Интернета, даже Гугл, который когда-то хвастался сохранением архивов Usenet, сейчас показывает пару процентов из возможного.
(Личное общение, конечно, ещё лучше - но и ещё в разы дороже. Про него не буду много говорить.)
А теперь даже та убогая среда, которой является обычный SO, уходит(?)
Но остаётся вопрос: откуда эти нейросетки будут брать данные, если даже SO не будет развиваться?
А Илья Суцкевер считает, что можно синтезировать данные для обучения искусственно (см его выступления в декабре 2024)
Суцкевер, конечно, гигант мысли, отец и вообще голова. Тут без сомнения.
Но то ли он слишком туманно высказывается, то ли его понимают не вполне. Искусственно синтезированные данные без фильтрации - хрестоматийные миллион обезьян за пишущими машинками. А фильтрация требует обратной связи на основании данных реальности (пусть даже искажённых через персональные квалиа и когнитивные фильтры). И от этого никуда не уйти.
ИИ не знают про последние версии библиотек. Даже вышедших 1... 2 года назад.Поэтому, достаточно легко проверить уровень человека. Дайте тестовое задание с использованием последних версий библиотек. Сразу будет видно, насколько человек умеет копать документацию или углубляться в код библиотеки.
Попробуйте попросить ИИ написать код для Sqlalchemy 2.0 или Tauri v.2+
Вам ИИ такого убедительного Гуана отвалит.
Нужно уметь гуглить, читать чужой код и примеры. ИИ не поможет.
Зато хорошо помогает докстринги написать для документации
Некоторые новые джуны на самом деле не умеют писать код без ИИ-помощников