Перед ознакомлением со статьей я хотел бы разъяснить две вещи:
Не нужно её расценивать как мнение эксперта, скорее как частного лица, работающего в индустрии.
Это не прогноз, а всего лишь предположение, основанное на прочитанных материалах, соцсетях и новостях. Скорее попытка осознать, что происходит, объяснить это в первую очередь себе самому.
Ощущение смятения
Впервые меня настигло это ощущение, наверное как и многих, в 2023 году, когда резко выстрелила ChatGPT от OpenAI. Тогда профессиональное инфополе уже бурлило и рынок начинал заполняться всевозможными "нейросетями". Посетившим меня чувством была тревога, мысль о том, что всё-таки настанет момент, когда всю работу за тебя будет делать какой-нибудь условный Copilot.
По моим ощущениям, первыми удар на себе ощутили дизайнеры и художники, когда любая картинка рисуется в считанные секунды, в то время как профессиональному художнику на это требуется несколько часов (в лучшем случае минут).
Кроме тревоги была, конечно, и вторая реакция. Она возникла после первого взаимодействия с ChatGPT, когда мне потребовалось написать небольшой bash-скрипт, а возиться долго с этим не хотелось. Каково же было моё удивление, когда сгенерированный скрипт заработал буквально после одной-двух правок, которые касались чисто моей специфики. Тогда я подумал, что это очень сильно разгружает по времени и позволяет не отвлекаться на рутину (написание тестовых скриптов, создание простенькой автоматизации). Теперь можно сосредоточиться чисто на кодинге. В тот момент я испытал воодушевление, потому что такой инструмент расширяет мои возможности, как программиста. Однако с течением времени во время чтения новостей воодушевление всё больше и больше растворялось.
И вот тогда в голову пришла интересная мысль - в индустрии случилось событие, по масштабу напоминающее первую промышленную революцию.
Первая промышленная революция
Вкратце - произошел переход от ручного труда к механизированному, от мануфактуры к фабрике. Очень яркий пример: ткачей и ткачих, которые вручную делали ткани, тратя на это кучу времени, заменили ткацкие станки, которые ускорили производство, увеличили количество и снизили цену на ткани. Ранее прибыльная профессия во время перехода к фабрикам стала попросту никому не нужной. Надомные ткачи и мануфактуры в итоге разорились.
Стоит заметить, что так как в меняющихся реалиях нужно было строить и налаживать новые производства, стали востребованными навыки обслуживания ткацких станков, их настройки, проектирования и ремонта. Уничтожив одну профессию, промышленная революция дала жизнь другим, требующим наличия большего количества умений, и, как минимум, общей грамотности. Потому что ремесленник мог и на словах объяснить подрастающему поколению, как правильно ткать. В то время как работа на фабрике требовала от человека как минимум, уметь читать, чтобы понять инструкцию по работе со станком.
Всё новое - хорошо забытое старое
Аналогичный процесс, по моему мнению, происходит именно сейчас.
До начала широкого внедрения языковых моделей все IT-компании с точки зрения производственного процесса представляли собой мануфактуры: сидят люди, пишут код, создают какие-то продукты. Всё делается вручную. Очень многое копипастится, очень много одинаковых кусков кода, которые отличаются друг от друга деталями. Я не хочу сказать, что это плохо. Это действительность. В этих рассуждениях опустим уровень подготовки, потому что он очень разнится в зависимости от задач. Где-то разрабатываются и применяются такие решения которые раньше никто и никогда не делал. А где-то - вполне банальные продукты, использующие элементы других. В рамках этого рассуждения отметим только то, что всё придумывается и делается вручную. Многие заметят: - а как же тестирование и отладка, сборка проектов? Отвечу только то, что всё это вспомогательное, что только помогает создать продукт, но не создает.
Внедрение языковых моделей показывает, что кодогенерация у них по скорости выше, чем у рядового разработчика. И не рядового тоже. В настоящее время качество этой кодогенерации оставляет желать лучшего, так как "нейросеть" зачастую может "выдумать" элемент, которого не существует в проекте или библиотеке. "Нейросеть" может ошибиться в реализации алгоритма и его придется отлаживать. Но это лишь детали. Если объем сгенерированного кода уже поражает, то качество - это вопрос времени. Рано или поздно качество подрастет настолько, что не будет необходимости не просто редактировать синтаксические конструкции, но и даже логику самого проекта. Самое главное в этом случае - правильно задавать параметры для кодогенереации: как должны выглядеть и какими свойствами должны обладать элементы интерфейса пользователя, какая будет нагрузка по количеству пользователей, какие задачи должен выполнять проект - стриминг видео, игровой сервер и т.д.
Таким образом, приходим к выводу, что основным навыком будет умение работать с "нейросетями" - обучать их, правильно задавать вопросы и давать подсказки, наводящие на результат максимально близкий к требуемому. То есть нужно будет уметь настраивать станок, генерирующий рабочий код по заданным требованиям, с заданными свойствами в максимально короткое время. В случае если что-то не соответствует требованиям - подкрутить какие-то параметры через те же самые запросы, чтобы станок переписал часть проекта и заменил ей неустраивающий нас блок.
Какие-то непонятные профессии
Помнится, я долго смеялся, увидев описания вакансии "Prompt-инженер". Сейчас же читая посты о том, как школьники умело составляют промпты для ботов, чтобы помочь с домашкой, и как лихо можно снять этические ограничения с чат-бота просто сказав, что тебе нужно помочь застрявшему в подвале котику, начинаешь относиться к возникающим в сфере ИИ новым профессиям если не серьезнее, то уже без былой ухмылки. Примерно такая же реакция была на название "AI-тренер".
Заключение
В нашем стремительно меняющемся мире очень важно держать руку на пульсе. События показывают, что классическое программирование потеряет былую востребованность, однако, актуальными останутся базовые знания: устройство ОС, основные алгоритмы и типы данных, базовое понимание устройства различных "нейросетей". Само же программирование, как деятельность, скорее всего, останется в каких-то специфических областях. Единственное, что может остаться более-менее неизменным - навыки системного и сетевого администрирования. Даже если помощники будут встроены в ОС (не в само ядро, а как система поверх неё) и в системы конфигурирования сетей, всё равно навыки управления ими и их настройки останутся востребоваными.
Не могу сказать, что происходящие изменения в индустрии вызывают панику.
Пока резких изменений пока не случилось, но некоторые новости заставляют не просто задуматься, а уже предпринимать первые и весьма уверенные шаги к тому, чтобы не остаться за бортом.
Вопрос в заголовке статьи остается открытым. На мой взгляд, только время покажет, сколько времени осталось классическим мануфактурам программистов. Но ясно одно все компании, которые хотят остаться на плаву, будут переходить на кодогенерацию или уже это делают.
P.S.
Недавно пересмотрев фильм "Скрытые фигуры" я наткнулся на эпизод, который в чем-то напоминает текущую ситуацию: руководительница отдела вычислителей (по-английски - computer) в НАСА увидела, как в одном из кабинетов устанавливали ЭВМ, что её потревожило. Затем она узнала, что на предприятие устанавливают ЭВМ, чтобы её отдел заменить полностью. Женщина вовремя понимает, что если она и её сотрудники не изучат язык программирования, то все останутся без работы.
Внимание, дальше спойлер!
В конце фильма, разумеется, хэппиэнд - под чутким руководством этой женщины вычислители всем отделом переквалифицируются в программисты.
