Искусственный интеллект прочно закрепился в арсенале разработчиков, и мы уже давно миновали стадию, когда нейросети использовались исключительно как продвинутый автокомплит. Сегодня соблазн поручить ИИ написание целого MVP велик как никогда. Зачем тратить недели на закладку фундамента, если LLM может выдать работающий прототип с базовой архитектурой за пару часов? Однако когда ИИ берет на себя проектирование основы системы, сама суть работы системного архитектора меняется до неузнаваемости.

Архитектура это компромиссы, а сгенерированный код это черный ящик

Когда ИИ выдает готовые куски проекта, это выглядит впечатляюще. Но за этой «магией» скрывается фундаментальная проблема: вы не знаете, почему нейросеть приняла то или иное инженерное решение. Модель просто сгенерировала наиболее вероятную последовательность токенов на основе своих обучающих данных.

Обычно архитектура строится на осознанном выборе. В случае с ИИ этот выбор скрыт от разработчиков. Ситуация чем-то напоминает использование тяжеловесных фреймворков, которые принимают массу решений за вас, только в случае с нейросетями уровень непрозрачности возрастает кратно. Модель не понимает контекста вашего бизнеса, она просто воспроизводит паттерны, которые «видела» раньше.

Более того, разработчики воспринимают этот сгенерированный код как данность. Бизнес, окрыленный обещаниями кратного роста продуктивности из-за внедрения ИИ, давит на сроки. В условиях постоянной нехватки времени никто не будет сидеть и вдумчиво реверс-инжинирить архитектурные решения, заложенные нейросетью.

В результате мы получаем идеальную фабрику по производству технического долга. Код, написанный машиной, часто оказывается плохо приспособлен к долгосрочной поддержке и рефакторингу. Если в нем находится концептуальный изъян, то код проще удалить и сгенерировать заново, чем пытаться распутать. И здесь возникает серьезный вопрос: как этот «одноразовый» код будет интегрироваться с легаси-инфраструктурой и сторонними сервисами, особенно там, где критически важно соблюдать жесткие нефункциональные требования (например, стандарты информационной безопасности)?

Сначала деплоим, потом разбираемся

Любая архитектура должна отвечать на несколько ключевых вопросов, и использование нейросетей не отменяет их, а лишь ускоряет поиск ответов.

Во-первых, нужно понять, стоит ли вообще делать этот продукт. И здесь ИИ раскрывается во всей красе, он позволяет невероятно быстро и дешево собрать прототип, выкинуть его на рынок и собрать обратную связь.

Во-вторых, если продукт оказался нужен, выдержит ли он реальные нагрузки и масштабирование? Раньше мы закладывали масштабируемость на этапе проектирования. С ИИ мы генерируем решение, заливаем его трафиком и смотрим, что сломается. Если производительность хромает, команда просто просит ИИ переписать узкое место. Но здесь кроется ловушка: если ни один из сгенерированных вариантов не удовлетворяет требованиям к производительности, вам придется писать все руками. И к этому моменту время, потраченное на перебор промптов, может съесть всю выгоду от быстрого старта, разрушив бизнес-модель проекта.

В-третьих, стоимость владения. В классической разработке мы оцениваем будущие затраты на поддержку по качеству написанного кода, по степени изоляции модулей, покрытию документацией и пр. Но как оценить стоимость владения черным ящиком, код которого при малейшей поломке не рефакторят, а переписывают новым промптом? Это самое больное место ИИ-архитектуры. Понять, насколько такая система жизнеспособна, можно только одним путем — через жесткое эмпирическое тестирование. Искусство архитектора смещается от рисования диаграмм к пониманию того, какие именно атрибуты качества (надежность, безопасность, пропускная способность) нужно проверять в первую очередь.

От предварительного дизайна к агрессивному тестированию

Классические практики обеспечения качества архитектуры перестают работать. Традиционные ревью архитектуры, ручные инспекции кода и секьюрити-ревью становятся малоэффективными, когда речь идет о мегабайтах сгенерированного кода, который никто не собирается поддерживать в классическом понимании. Использовать ИИ для ревью кода, написанного другим ИИ, идея интересная, но она не решает проблему архитектурной целостности.

Фокус работы архитектора смещается: вместо того чтобы проектировать систему «до» написания кода, он должен выстраивать инфраструктуру для валидации системы «после». Основной задачей становится эмпирическое приемочное тестирование заложенной (пусть и машиной) архитектуры.

Что выходит на первый план:

  • Нагрузочное тестирование и проверка масштабируемости. Оценка того, как быстро черный ящик захлебнется под реальным профилем нагрузки.

  • Юзабилити-тестирование. Проверка того, насколько интерфейсы, логика которых собрана нейросетью, реально решают задачи пользователя без костылей.

  • Сценарное тестирование изменений. Как архитектурных (что будет, если мы заменим базу данных?), так и функциональных. Насколько легко система переживет добавление новых фич через новые генерации?

  • Этический хакинг. Поскольку код генерируется на основе общедоступных паттернов, он может содержать классические уязвимости. Пентесты становятся обязательным этапом, а не опцией.

  • Хаос-инжиниринг. Подходы в стиле Chaos Monkey становятся стандартом. Нужно намеренно убивать сервисы и процессы в production-подобной среде, чтобы посмотреть, выживет ли сгенерированная система в условиях реального хардкорного сбоя.

Упор окончательно смещается с проверки того, как написан код, на то, как работает система в целом.

Архитектура превращается в инженерию промптов

Означает ли все это, что архитекторы больше не нужны? Абсолютно нет. ИИ не отменяет фундаментальный инженерный закон сохранения сложности: общую сложность системы невозможно просто взять и устранить, ее можно только перераспределить.

Если нейросеть берет на себя всю рутину по написанию бойлерплейта и скрывает от нас сложность реализации самого кода, эта сложность никуда не испаряется, она неизбежно перетекает в другое место. Теперь весь груз ответственности ложится на этап постановки задачи и формулирования ограничений. Кто-то по-прежнему должен делать архитектурный выбор и идти на компромиссы.

Разница в том, что теперь эти компромиссы формулируются не в техническом задании для команды, а в контексте и промптах для языковой модели. Нейросеть выступает в роли невероятно умного поисковика, который подбирает реализацию под ваши ограничения. Но чтобы получить жизнеспособный результат, вы должны предельно четко понимать проблему. Если вы не опишете в промпте требования к консистентности данных или ограничения по памяти, ИИ об этом не подумает. Вся ответственность за архитектуру переходит на того, кто ставит задачу машине.

Внедряя ИИ для создания ядра своего продукта, команды вступают в рискованную игру. Вы получаете быстрый результат сегодня, но зависите от инструмента, который не поддается полному контролю. Более того, существует реальная угроза деградации самих моделей. По мере того как интернет заполняется синтетическим кодом, новые версии нейросетей, обучающиеся на этих данных, могут начать выдавать более низкое качество или демонстрировать «тихие» отказы, которые крайне сложно отследить.

Работа инженера трансформируется. Завтрашний день потребует от нас не только умения валидировать черные ящики, но и готовности спасать проект, когда генератор перестанет выдавать нужный результат. Бизнес сейчас пребывает в опасной эйфории от дешевизны и скорости создания MVP с помощью ИИ. Но за эту иллюзию продуктивности придется платить колоссальным техническим дефолтом при первых же попытках серьезного масштабирования. И когда сгенерированный монолит окончательно ляжет под нагрузкой, чинить его придется собственными руками. Вопрос только в том, сколько нас останется? Тех, кто понимает, как работают индексы, транзакции и балансировка, а не просто пишет в чат «make it fast».

P.S. Как вы считаете: ИИ-генерация целых проектов это будущее, с которым нужно смириться, или архитектурная бомба, которая скоро похоронит под собой половину стартапов?