Стремительный прогресс больших языковых моделей значительно изменил сферу разработки программного обеспечения с момента появления ChatGPT в конце 2022 года. В 2023 году я модерировал панель с участием Максима Фатеева, соучредителя и генерального директора Temporal IO , «надежной» системы выполнения с открытым исходным кодом для разработки приложений, и Ананда Кулкарни, генерального директора Crowdbotics , платформы для безопасной разработки приложений с использованием систематического повторного использования кода. Оба поделились своими взглядами на влияние ИИ на роль инженеров-программистов.
Год спустя мы примиряем их точки зрения, поскольку LLM и инструменты разработки с использованием ИИ продолжают менять способ создания программного обеспечения. Мы поговорили с несколькими экспертами, чтобы понять эти изменения: включая Пауло Росадо, основателя OutSystems ; Андре Шоджаи, основателя и генерального директора HumanLearn ; Кайзера Хабиба, руководителя канадского инжиниринга в Snowflake , и доктора Кристин Колклоу, основателя The Why Not Lab , политического экономиста и эксперта по влиянию ИИ на труд.
Верны ли перспективы Кулкарни и Фатеева сегодня? Мы рассмотрим, как развивался генеративный ИИ год спустя, погружаясь в ландшафт разработки ПО, интеграцию ИИ, организационные изменения и более широкие эффекты технологического прогресса. И, с высоты 10 000 футов, что это означает для того, что будет с рабочими местами в разных секторах?
Изменение характера разработки программного обеспечения
Максим Фатеев, генеральный директор Temporal.io, в 2023 году увидел, что роль инженера становится все сложнее. Он объяснил, что по мере развития технологий они тратили много времени на попытки улучшить развертывание в операциях, отметив: «Сегодня системы могут развертывать в 10 раз больше процессов с более высокой скоростью, но основные бизнес-абстракции не изменились. Мы начали создавать больше распределенных сервисов. Поэтому каждый разработчик сейчас является инженером распределенных систем... И это означает, что жизнь разработчиков стала сложнее, потому что у вас больше нет транзакций. Вам нужно вызывать все эти API. Последовательность — это проблема».
В 2023 году Кулкарни подчеркнул изменение роли инженера, признавая кардинальные изменения, которые заставляют инженера думать о том, где находится его роль в процессе разработки программного обеспечения. Он размышляет: «Раньше вам, возможно, нужно было быть просто архитектором или создателем, участвующим в разработке отдельных строк кода и отдельных функций. Теперь, поскольку инструменты могут помочь нам творить все быстрее, мы должны стать редакторами как инженеры-программисты. Мы должны стать мыслителями на системном уровне, а не на индивидуальном... [где] ручная клавиатура является самой важной [ролью]. И это удивительный сдвиг».
Сегодня Андре Шоджаи, основатель и генеральный директор HumanLearn, имеющий опыт в области искусственного интеллекта и организационных преобразований, разделяет это мнение, отмечая: «От инженеров-программистов, которых когда-то считали в первую очередь кодерами, теперь ожидают работы на более высоком уровне абстракции, требующем сочетания креативности, критического мышления и решения проблем, которое искусственный интеллект в одиночку воспроизвести не может».
Инструменты ИИ меняют правила игры
В 2023 году Фатеев и Кулкарни признали растущую важность инструментов на базе ИИ, таких как GitHub Copilot. Фатеев предсказал: «ИИ будет огромным помощником, Copilot будет там, и я почти уверен, что Copilot будет гораздо полезнее. Но этот инженер будет собирать эти решения… на более высоком уровне абстракции».
Кайсер Хабиб, руководитель отдела инженерии в Канаде в Snowflake, соглашается и делится: «В качестве точки отсчета директор по информационным технологиям Snowflake Санни Беди попросил свою команду разработчиков оценить, какую часть кода, который они сейчас пишут, можно обработать с помощью инструмента ИИ, и последовательный ответ составил 30 процентов. Эта оценка лишь поверхностна, если учесть, как код, сгенерированный ИИ, можно также использовать для повторного использования, совместного использования, тестирования и обеспечения качества».
Сегодня Шоджаи замечает: «Такие инструменты, как GitHub Copilot или системы автодополнения и проверки кода на основе ИИ, становятся обычным явлением, помогая разработчикам, но также изменяя требуемые наборы навыков. По мере развития ролей инженеры и технологи обнаруживают, что их обязанности становятся все более междисциплинарными, требуя знаний в области этики ИИ, проектирования систем и даже бизнес-стратегии». Такое расширение сферы деятельности, как указывает Шоджаи, гарантирует, что экспертные знания инженера остаются актуальными, поскольку ИИ становится все более способным выполнять рутинные задачи.
Растущая актуальность интеграции ИИ с малым кодированием и без кодирования
В 2023 году Кулкарни скептически отнесся к влиянию решений с малым кодом и без кода на создание сложных программных систем, заявив: «Обещание малого кода, никакого кода было великолепным. У нас была идея, что можно заставить людей, не являющихся техническими специалистами, создавать мощные программные системы и приложения. И все инженеры знают, что это своего рода миф. Доказано, что мы можем создавать простые вещи, используя малый код. Но ни один замечательный продукт не был создан на системах с малым кодом и без кода. Никогда».
Однако интеграция ИИ с low-code платформами в разработке корпоративных систем открыла новые горизонты. Пауло Росадо, основатель OutSystems и пионер в разработке программного обеспечения low-code, утверждает: «Мы сжимаем проекты с четырех лет до семи месяцев». Он подробно останавливается на влиянии интеграции ИИ: «Мы внедряем ИИ, особенно генеративный ИИ, для улучшения наших продуктов. Теперь наша платформа включает в себя различных агентов ИИ и общие технологии ИИ. Что особенно интересно, так это то, как меняются бизнес-приложения с агентами ИИ в середине. Традиционно цифровые системы создавались с такими компонентами, как порталы, рабочие процессы, логические движки, бизнес-правила и хранилища данных. Теперь мы изучаем, где интегрировать агентов ИИ в эту архитектуру, чтобы преобразовать способ построения цифровых систем».
Росадо добавляет, что создание нового агента ИИ — это всего лишь начальный шаг. Чтобы быть эффективным, агент должен быть окружен поддерживающей логикой и программным обеспечением, которые можно легко интегрировать в существующие бизнес-процессы. Его команда заметила, что требуется значительный объем работы для создания системы, которая одновременно пригодна для использования и адаптации. Результатом часто является гибридное решение, которое, например, объединяет интерфейс портала, наложенный поверх агента ИИ, или набор правил политики, регулирующих доступ агента к данным.
Адаптация затмевает уязвимость работы
Хабиб из Snowflake не беспокоится, что автоматизация заменит работу тех, кто разрабатывает эти решения, объясняя: «ИИ увеличит их производительность, открыв путь для более увлекательной, высокоценной работы, такой как создание архитектур и проектов, разрешение неоднозначности вокруг сложных бизнес-задач». Он предполагает, что специалисты по данным теперь оснащены для создания полнофункциональных приложений и могут перейти от создания панели управления к подсказкам LLM для более быстрого извлечения ответов на вопросы: «Сегодня специалисты по данным имеют больше возможностей для творчества и более глубокого анализа — и это может сделать науку о данных все более привлекательной и захватывающей областью для молодых талантов».
Доктор Кристина Колклоу — основательница The Why Not Lab , организации, которая расширяет возможности трудящихся и профсоюзов по всему миру, выступая за цифровые права и справедливую политику. У нее иное мнение относительно иллюзии производительности: «Сейчас мы находимся в очень опасной ситуации. Долгое время нам говорили, что ИИ и цифровые технологии повысят производительность и эффективность. Но кто на самом деле это доказал? По моим наблюдениям, многие работники говорят обратное. Их административная нагрузка резко возросла с тех пор, как были внедрены эти системы. Теперь новый нарратив заключается в том, что мы можем сократить рабочую силу, позволив этим системам взять на себя управление. Поэтому сообщение сместилось на: «Увольте людей и позвольте системам выполнять работу». Это просто новый поворот того же старого аргумента о производительности».
Будущая роль инженеров-программистов: предвестник грядущих событий
В 2023 году Кулкарни и Фатеев подчеркнули важность непрерывного обучения. Кулкарни предполагает: «Это новый способ думать о создании программного обеспечения, и это новая технология, позволяющая понять и освоить, как оно работает… чтобы быть актуальным».
Шоджаи подтверждает этот момент: «Несмотря на оптимизм относительно потенциала ИИ в сокращении более обыденных аспектов их работы, среди специалистов в области технологий ощущается ощутимая обеспокоенность быстрыми темпами технологических изменений. Эта обеспокоенность связана с необходимостью постоянного обновления навыков и поддержания безопасности работы в среде, где возможности ИИ постоянно расширяются».
Хабиб согласен, что ИИ стимулирует повышение квалификации инженеров, но утверждает, что для тех разработчиков, которым еще предстоит развить «глубокий набор навыков», их кривая обучения стала круче, добавляя: «ИИ отлично справляется с написанием кучи кода, но для проектов, чертежей, стратегии и кода для операций на мозге по-прежнему нужны инженеры. Поэтому нервозность по поводу замены ИИ роли инженера касается тех, кто еще не развил глубокий набор навыков».
Хабиб утверждает, что внедрение ИИ может вернуть инженерам время и пропускную способность, ускоряя процесс обучения для получения более глубоких навыков. Он советует: «Для руководителей инженерных специальностей я советую содействовать повышению квалификации на рабочем месте, что может включать внедрение программ сертификации, обеспечение доступности образовательных платформ для всех и поощрение инициатив профессионального развития».
Шоджаи предлагает контекст этих тенденций: «Автоматизация, особенно ИИ, несомненно, ускорила трансформацию различных отраслей. За последние несколько лет роли, связанные с рутинными задачами, подверглись значительному вытеснению из-за автоматизации. Однако ИИ также стимулировал создание новых рабочих мест, особенно в области разработки ИИ, анализа данных и обслуживания систем ИИ».
По мере развития отрасли роль инженеров-программистов трансформируется. Шоджаи дает представление об этом сдвиге: «Эволюционирующая роль инженера-программиста, вероятно, будет включать в себя большее внимание к надзору и управлению, гарантируя, что системы ИИ не только работают эффективно, но и соответствуют человеческим ценностям. Задача заключается в поддержании баланса, при котором ИИ дополняет человеческие возможности, не умаляя при этом важнейшую роль человеческого суждения в принятии решений».
Он поясняет: «Поскольку ИИ проникает во все больше аспектов повседневной жизни и промышленности, инженерам придется развиваться в ролях, которые отдают приоритет этическому развертыванию ИИ и интеграции ИИ в сложные, многогранные системы. Это потребует сочетания навыков из области психологии, этики и нормативного знания, наряду с техническими знаниями, чтобы ориентироваться в тонкостях ИИ таким образом, чтобы это приносило пользу обществу в целом».
Колклоу напоминает, что наука, технологии, инженерия и математика уже давно считаются важнейшими предметами, а эксперты утверждают, что они обеспечат возможности трудоустройства, поскольку технологии проникают во все аспекты жизни. Однако она утверждает: «…это также наиболее поддающиеся автоматизации навыки».
Uncommon Logic пришла к выводу из своего исследования 2023 года о влиянии LLM на рабочую силу, что «…модели почти соответствовали человеческим показателям в тестах на предиктивное мышление, усиливая опасения по поводу потенциального влияния ИИ на рабочую силу». И хотя мы признали множество крупных сбоев в языковых моделях, от неточных и ложных ответов , отсутствия знаний предметной области или контекста , проблем с предвзятостью и справедливостью , отсутствия детального контроля , борьбы с рассуждениями и интеграцией в различных областях до нарушений согласия на конфиденциальность данных и законов об авторских правах , и это лишь некоторые из них, продемонстрированные возможности до сих пор продолжают усиливать опасения по поводу перемещения рабочих мест во многих секторах. Колклоу повторяет шумиху вокруг генеративного ИИ: «Так что да, некоторые скажут, что это потому, что мы находимся на ранней стадии. Эти системы будут учиться, но я думаю, что шумихи много, и она оказывает опасное влияние на реальную жизнь работников».
На этой диаграмме ниже (июнь 2024 г.) выделены работники (верхний правый квадрант), которые подвержены высокому риску вытеснения ИИ. Разработчики программного обеспечения, с другой стороны, были отмечены как имеющие высокую подверженность ИИ и низкий риск автоматизации. В то время как Фатеев и Кулкарни в 2023 г. предсказывали значительные изменения, перспектива Росадо на 2024 г. показала, что темпы изменений превзошли ожидания, а сроки разработки резко сократились. Кроме того, переход от практического кодирования к системному мышлению, предсказанный Кулкарни в 2023 г., был подтвержден Росадо в 2024 г., с его точки зрения, инженеры будут играть более стратегические роли. Сегодняшняя реальность опровергает это исследование: разработчики программного обеспечения не неуязвимы для угрозы автоматизации.
Колклоу подтвердил мнение Шоджаи, заявив, что «действительно нужны те навыки, которые компьютеры не могут воспроизвести: сложное мышление, управление, эмоциональный интеллект и этические соображения». JP Morgan, озадаченный этими ограничениями, продолжил развертывание помощников ChatGPT AI Assistant среди 60 000 своих сотрудников .
Колклоу не был удивлен этой новостью и заявил: «Это краткосрочный, реактивный подход — думать: «Мы можем сэкономить время, используя ChatGPT…» Возникает вопрос: что происходит с инновациями? Что происходит с развитием навыков? Что становится с инновационными мыслями, которые возникают в ходе разговоров между людьми? Эта спонтанная реакция не учитывает долгосрочные последствия для креативности и прогресса в этой области».
Постоянная потребность в человеческих навыках
Доктор Кристина Колклоу подчеркивает важность того, что она называет «инклюзивным управлением» в контексте ИИ и алгоритмических систем. Она выступает за необходимость человеческого надзора и контроля, заявляя: «Если систему невозможно объяснить, то, конечно, нет никакого человеческого контроля. Вот так просто».
Колклоу выступает за совместный подход к управлению этими технологиями, настаивая на том, что «нужны люди, которые понимают, могут объяснить и могут управлять этими технологиями в сотрудничестве с субъектами системы». Она иллюстрирует это так:
«Если это на рабочем месте, то это алгоритмическая система управления. Она должна управляться работниками. Если это система искусственного интеллекта, которая окажет огромное влияние на инженеров-программистов, то они должны быть за столом переговоров. Если это алгоритмическая система государственной службы для подбора рабочих мест для длительно безработных, то представители длительно безработных должны быть за столом переговоров».
Заключительный аргумент среди этих профессионалов в разработке программного обеспечения заключается в том, что роль инженера-программиста не умрет; вместо этого растущие возможности ИИ создадут потребность в человеческом творчестве, стратегическом мышлении и надзоре за разработкой программного обеспечения. Мнение Шоджаи было оптимистичным: «Этот сдвиг предполагает, что ИИ в меньшей степени заменяет рабочие места, а в большей степени преобразует их, делая такие роли, как разработка программного обеспечения, более динамичными и эффективными».
Для Колклоу последствия для общества более отрезвляющие. «Эффективность ChatGPT полностью зависит от качества получаемых им подсказок. Чем больше вы разбираетесь в теме, тем более конкретными и эффективными будут ваши подсказки, что приведет к лучшим результатам. Хотя верно, что вы можете использовать ChatGPT для написания эссе об Эйнштейне, не имея никаких предварительных знаний о нем, это не равнозначно подлинному пониманию или знанию».
Это произойдет, и в исследовании прогнозируется, что к 2025 году 50% цифровой работы будет автоматизировано с помощью LLM, и, по оценкам, LLM будут использоваться в 750 миллионах приложений.
Когда роль создателей технологий, самих по себе, становится более уязвимой для смещения, беспокойство возникает для тех, чья работа не связана с инновациями, насколько более уязвимыми они станут? Что это будет означать, если STEM, которая когда-то была путем к карьере, ориентированной на будущее, станет жертвой того, что мы видим сегодня? Нам постоянно напоминают, что мы находимся прямо в момент непредсказуемых изменений. Это еще рано, и многие перегибы еще предстоит исправить в системе, которая все еще развивается. Когда возникают проблемы, создаются новые возможности. Это символ бума доткомов, который создал новые профессии и медленно сделал другие ненужными.
Колклоу напоминает нам, что мы, как люди, должны нести ответственность за конечный результат, и, подкрепляя призыв Шоджаи к объединению междисциплинарных навыков, она настаивает: «Нам нужно сломать нынешнюю разобщенность и разграничение профессий и уровней навыков, развивать и принимать разнообразие мнений и опыта. Вместо будущего, которое подчиняет человеческие компетенции и цели, мы все должны стремиться к процветанию себя и других. Если мы сможем это сделать, технологические разработки послужат человечеству, а не разрушат его».
