Искусственный интеллект стремительно меняет IT-индустрию, обещая удобство и скорость. Но за этим фасадом скрываются серьёзные риски: деградация навыков, создание поколения разработчиков неспособных мыслить критически. Пора задуматься: Не превращаемся ли мы в заложников технологии, которая обещала нам свободу?
1. Кризис фундаментальных знаний: "Поколение операторов"
ИИ превращает разработку в «сборку пазла». Молодые программисты перестают понимать, почему код работает. Чем больше человек доверяет ИИ, тем меньше развивает собственное суждение и когнитивные навыки.
Это приведёт к:
Снижению качества архитектурных решений, разработчики будут создавать системы, который работают, но неэффективно
Потеря способности решать сложные задачи. Если разработчики перестанут понимать основы программирования, они не смогут решать сложные задачи, требующие глубокого понимания алгоритмов, архитектуры и оптимизации.
Потери способности к инновациям, если вы не понимаете как работают базовые вещи, то вы не сможете придумать что-то новое
Исследования:
Microsoft и Университета Карнеги — Меллона показало, что, чем больше люди полагаются на инструменты генеративного ИИ для выполнения своих задач, тем меньше у них наблюдается навыков критического мышления.
В статье The Widening Gap: The Benefits and Harms of Generative AI for Novice Programmers отмечается, что новички, полагающиеся на ИИ, могут испытывать трудности в развитии метакогнитивных навыков и сталкиваться с иллюзией компетентности.
ИИ — это как костыль. Если вы используете его постоянно, ваши мышцы атрофируются. То же самое происходит с мозгом: если вы не тренируете его, он становится слабее.
2. Junior-разработчики под угрозой: Как ИИ будет создавать дефицит senior-специалистов
Искусственный интеллект уже сегодня способен генерировать простой код , выполняя задачи, которые раньше поручали junior-разработчикам. Зачем компании нанимать новичков, если ИИ может сделать ту же работу быстрее и дешевле? На первый взгляд, это кажется прогрессом: компании экономят ресурсы, а проекты выполняются быстрее. Однако за этим удобством скрывается серьёзная угроза для всей индустрии. Представьте: сегодня ИИ заменяет junior-разработчиков, а через 5–10 лет индустрия столкнётся с катастрофическим дефицитом опытных кадров. Senior-разработчики, станут ещё более редкими и дорогими. Компании будут вынуждены конкурировать за ограниченное количество специалистов, что приведёт к росту зарплат и увеличению затрат на разработку.
3. Уязвимости в коде от ИИ
ИИ генерируют код, не задумываясь о безопасности. В 3 раза увеличилось количество репозиториев, содержащих персональные и платёжные данные, в 10 раз увеличилось количество API, в которых отсутствует авторизация и проверка вводимых данных, а также растёт число открытых конфиденциальных конечных точек API. По мере масштабирования кода, созданного ИИ, растут и риски для безопасности приложений, что подчёркивает необходимость более эффективного выявления рисков и управления ими.
Компания Apiiro при поддержке Gartner Research в среду опубликовала тревожный отчет о безопасности кода, созданного с помощью ИИ-инструментов. Эксперты изучили миллионы строк кода в десятках компаний из финансовой, промышленной и технологической сфер. Анализ показал, что при использовании искусственного интеллекта для написания программ защита неизбежно уступает место скорости разработки.
Специалисты Apiiro предлагают всесторонний подход к решению проблемы. Прежде всего, важно внедрять передовые системы автоматического анализа кода, которые смогут обнаруживать уязвимости еще на этапе разработки. Также необходимо разработать новые стандарты безопасности, адаптированные к особенностям ИИ-разработки. Кроме того, следует усилить защиту репозиториев с конфиденциальными данными, применяя многоуровневые системы контроля доступа.
Доверять ИИ без проверки — это как доверять слепому водителю вести вас по горному серпантину
4. Галлюцинации ИИ: Врёт и не краснеет
ИИ не понимает, что такое истина. Он просто предсказывает следующий токен на основе данных, на которых он обучался. И может ввести в заблуждение даже опытных разработчиков.
Code Hallucination (2024): Авторы исследуют различные типы галлюцинаций в коде, генерируемом большими языковыми моделями, и представляют технику HallTrigger для эффективного создания таких галлюцинаций.
Заключение: Что делать?
Рекомендации для разработчиков:
Не бойтесь будущего. Такая обстановка для вас должна стать мотивацией для большего совершенства, а не прокрастинацией.
Учите базу. Алгоритмы, структуры данных, паттерны, фундамент без которого вы не сможете решать сложные задачи. Чтобы бегали за вами, а не вы
При обучении не давайте всё на откуп ИИ. Пишите код вручную, даже если это дольше.
Тренируйте критическое мышление. Задавайтесь вопросом: «А почему ИИ предложил именно это?».
Не забывайте о безопасности. Если вы не проверяете его предложения, вы рискуете создать небезопасный продукт.
