Решающий определённую задачу, понимаешь как устроены многие паттерны, алгоритмы и т.д
Использование LLM не сколько не уменьшает кайф. А наоборот увеличивает его. Потому что теперь ты не боишься потратить уйму времени на рефакторинг когда фича нужна еще вчера. А спокойно объясняешь LLM как именно сделать нормально, какую архитектуру и какие алгоритмы применить, и получаешь результат в течение 1-2 минут.
Наконец-то тебе не надо спорить с менеджментом и просить его выделять время на техдолг. Используя LLM ты наконец-то можешь сделать всё архитектурно хорошо и красиво и тебе не надо для этого неделю времени.
Потому что рутиной человек может сделать всё что угодно. Рутину берёт на себя, рутину ИИ быстро решит, рутину, рутину... для кого рутина, а для кого - ценный коммерческий опыт.
Дело не в рутине. LLM не может полностью делать и поддерживать в долгосроке крупные системы. Он ошибается, галюцинирует в простых вещах, берет не подходящую архитектуру, копипастит, делает кривой рефакторинг без нормальных указаний, правит тесты когда надо править бизнесс логику и наоборот. И это общая проблема, нейронки пока что не заменили ничего хоть сколько-нибудь интеллектуального. До создания полноценного AGI по прежнему нужен человек-в-середине.
Видимо вы или забыли историю или не знаете её. До того как появились ПК - активно использовались мейнфреймы и терминалы. Дома у человека стоял терминал через который через телефонную сеть он подключался к мейнфрейму и программировал. А уже позже появились непосредственно ПК.
Уже сейчас есть решения (дорогие) которые вам тот-же полный deepseek позволяют гонять локально (m3 ultra). В будущем будет больше возможностей чтобы гонять локально LLM-ы.
В каких-то бенчмарках это 30% для лучших моделей, в каких-то меньше.
Только вот вы процент перепутали. Сейчас это ±70% решенных и 30% не решенных (SWE benchmark verified).
В остальном в целом всё так. Люди нужны будут пока хотя бы 1% нерешенных есть. Ну и ещё этот бенч не оценивает добавляемый технический долг, а это тоже проблема - спустя N итераций бесконтрольного использования LLM кода база всё, конец.
Ещё раз. Чтобы выучить теорию не обязаться учиться в вузе. Открою вам страшную тайну. Во многих странах (например в Грузии) чтобы получить права не нужно ходить в автошколу! Достаточно прийти и сдать экзамен.
1) Я вам говорю про случай когда у хирурга нет формального образования но он уже сделал кучу операций. Не надо переписывать мои примеры.
2) Не путайте наличие диплома и наличие образования. Если вы не умеете учится самостоятельно это не значит что все такие.
Конечно, ни одному из упомянутых.
Ну значит помрете да? Вот вам надо аппендицит удалить. Есть чел удаливший уже их 300 раз за три года, каждый день этим занимается, 0 неудач. И есть чел который "в теории знает как это делать", есть диплом да, вот только реально ни разу аппендицит не удалял. К кому пойдете? Только не надо опять демагогией заниматься - вполне четкий и конкретный пример.
Это не я так считаю, это так работает. Вы кому доверите ваш дом строить? Человеку который строил дома уже 3 года и может показать вам какие именно дома, или человека закончившему архитектурный но не построивший ни одного реального дома, а только условную собачью будку в качестве пет проекта?
Операцию к кому пойдете делать? Который уже три года оперирует и сделал уже сотню таких операций и может дать отзывы реальных людей которые у него оперерировались? Или человеку который только закончил медицинский и только делал учебные операции на маникене / пет проект на собаках кошках?
Берите кого хотите, но рынок так не работает, если нужен мидл / сеньор ваш выпускник МГУ с 0-м опыта даже первичный отбор не пройдет.
И да, у меня есть куча знакомых студентов с 0-м опыта, есть даже из бауманки парочка, которые с удовольствием пошли бы в айтишку, только вот нормально прогать не умеют. Куда резюме скидывать?
Нормальным конторам нужен опыт а не диплом. Если вы выпускник МГУ с 0 опыта, vs выпусник Noname вуза или вообще без вуза но фронтендер с 3-мя годами опыта на реальных проектах - возьмут именно второго в 99% коммерческой разработки. Оставшийся 1% это когда нужен именно человек со специализированными научными знаниями.
Любые госорганизации - зашквар (сейчас даже в школах учителей Z-говать заставляют). Но заводы на заказах министерства обороны нападения - это не просто зашквар, это 3.14здец какой зашквар.
Принципиально разницы нет. Любители сливать - сольют хоть 1 доллар хоть лям хоть лярд (почитайте истории про победителей лотерей). Любители копить даже с одного бакса отложат 50 центов.
вся эта техносфера станет даже для самых умнейших людей просто какой-то машинной магией
Так для большинства людей она и сейчас является "какой-то магией". Для тех кому интересно - ИИ вполне доступно сможет рассказать как что и почему.
Зачем учить то-же программирование, если "железный болван" все равно всегда и во всем будет лучше тебя.
Потому что это интересно. Шахматные соревнования не прекратились когда "ИИ" стал обыгрывать чемпионов. Точно так же соревнования по программированию не прекратятся. Кому интересно - будет для интереса прогать и дальше.
Возможно новая машинная цивилизация будет куда как круче и добьется таких высот в познании и изменении окружающего мира, до которых мы никогда бы не добрались, но для человека это все звучит очень печально.
Вы упускате вариант симбиоза / апгрейда человека. Это для нас сейчас биотехнологии тяжело а кремниевые легко. По мере развития науки наверняка получится во перых - апгрейднуть био-мозги тоже, во вторых - нейроинтерфейсы, соединение биологии с кремнием и т. д.
Как это нет. Чтобы веса работали нужен код который их использует. А еще есть архитектура сети которую можно улучшать. И обучающие данные и много чего другого.
Использование LLM не сколько не уменьшает кайф. А наоборот увеличивает его. Потому что теперь ты не боишься потратить уйму времени на рефакторинг когда фича нужна еще вчера. А спокойно объясняешь LLM как именно сделать нормально, какую архитектуру и какие алгоритмы применить, и получаешь результат в течение 1-2 минут.
Наконец-то тебе не надо спорить с менеджментом и просить его выделять время на техдолг. Используя LLM ты наконец-то можешь сделать всё архитектурно хорошо и красиво и тебе не надо для этого неделю времени.
Дело не в рутине. LLM не может полностью делать и поддерживать в долгосроке крупные системы. Он ошибается, галюцинирует в простых вещах, берет не подходящую архитектуру, копипастит, делает кривой рефакторинг без нормальных указаний, правит тесты когда надо править бизнесс логику и наоборот. И это общая проблема, нейронки пока что не заменили ничего хоть сколько-нибудь интеллектуального. До создания полноценного AGI по прежнему нужен человек-в-середине.
Видимо вы или забыли историю или не знаете её. До того как появились ПК - активно использовались мейнфреймы и терминалы. Дома у человека стоял терминал через который через телефонную сеть он подключался к мейнфрейму и программировал. А уже позже появились непосредственно ПК.
Уже сейчас есть решения (дорогие) которые вам тот-же полный deepseek позволяют гонять локально (m3 ultra). В будущем будет больше возможностей чтобы гонять локально LLM-ы.
Вы какую-то фантастику предлагаете
3000й год до нашей эры - люди разучились выполнять арифметику в уме и начали использовать счеты
Только вот вы процент перепутали. Сейчас это ±70% решенных и 30% не решенных (SWE benchmark verified).
В остальном в целом всё так. Люди нужны будут пока хотя бы 1% нерешенных есть.
Ну и ещё этот бенч не оценивает добавляемый технический долг, а это тоже проблема - спустя N итераций бесконтрольного использования LLM кода база всё, конец.
Ещё раз. Чтобы выучить теорию не обязаться учиться в вузе. Открою вам страшную тайну. Во многих странах (например в Грузии) чтобы получить права не нужно ходить в автошколу! Достаточно прийти и сдать экзамен.
1) Я вам говорю про случай когда у хирурга нет формального образования но он уже сделал кучу операций. Не надо переписывать мои примеры.
2) Не путайте наличие диплома и наличие образования. Если вы не умеете учится самостоятельно это не значит что все такие.
Ну значит помрете да? Вот вам надо аппендицит удалить. Есть чел удаливший уже их 300 раз за три года, каждый день этим занимается, 0 неудач. И есть чел который "в теории знает как это делать", есть диплом да, вот только реально ни разу аппендицит не удалял. К кому пойдете? Только не надо опять демагогией заниматься - вполне четкий и конкретный пример.
Это не я так считаю, это так работает. Вы кому доверите ваш дом строить? Человеку который строил дома уже 3 года и может показать вам какие именно дома, или человека закончившему архитектурный но не построивший ни одного реального дома, а только условную собачью будку в качестве пет проекта?
Операцию к кому пойдете делать? Который уже три года оперирует и сделал уже сотню таких операций и может дать отзывы реальных людей которые у него оперерировались? Или человеку который только закончил медицинский и только делал учебные операции на маникене / пет проект на собаках кошках?
Берите кого хотите, но рынок так не работает, если нужен мидл / сеньор ваш выпускник МГУ с 0-м опыта даже первичный отбор не пройдет.
И да, у меня есть куча знакомых студентов с 0-м опыта, есть даже из бауманки парочка, которые с удовольствием пошли бы в айтишку, только вот нормально прогать не умеют. Куда резюме скидывать?
Нормальным конторам нужен опыт а не диплом. Если вы выпускник МГУ с 0 опыта, vs выпусник Noname вуза или вообще без вуза но фронтендер с 3-мя годами опыта на реальных проектах - возьмут именно второго в 99% коммерческой разработки. Оставшийся 1% это когда нужен именно человек со специализированными научными знаниями.
Разогревать атмосферу планируется как-то так?
Любые госорганизации - зашквар (сейчас даже в школах учителей Z-говать заставляют). Но заводы на заказах министерства
оборонынападения - это не просто зашквар, это 3.14здец какой зашквар.Ага, еще предложите в роскомнадзор устроится - деньги же не пахнут
Принципиально разницы нет. Любители сливать - сольют хоть 1 доллар хоть лям хоть лярд (почитайте истории про победителей лотерей). Любители копить даже с одного бакса отложат 50 центов.
Настройте на гитхабе публикацию в ci через actions, удобней чем руками каждый раз заливать
В большинстве компаний это уже давно не про технологии. Это чистой воды менеджмент. При чём ещё и с довольно размытой сферой ответственности.
А как же люди? Они ведь тоже обучаются на данных других людей, но почему то двигают науку и прогресс в целом. Почему с моделями не может быть так же?
В случае чего вас как ценного специалиста не выпустят за границу.
Так для большинства людей она и сейчас является "какой-то магией". Для тех кому интересно - ИИ вполне доступно сможет рассказать как что и почему.
Потому что это интересно. Шахматные соревнования не прекратились когда "ИИ" стал обыгрывать чемпионов. Точно так же соревнования по программированию не прекратятся. Кому интересно - будет для интереса прогать и дальше.
Вы упускате вариант симбиоза / апгрейда человека. Это для нас сейчас биотехнологии тяжело а кремниевые легко. По мере развития науки наверняка получится во перых - апгрейднуть био-мозги тоже, во вторых - нейроинтерфейсы, соединение биологии с кремнием и т. д.
Как это нет. Чтобы веса работали нужен код который их использует. А еще есть архитектура сети которую можно улучшать. И обучающие данные и много чего другого.