Во многих уголках мира, где искусственный интеллект стал реальностью, существует мнение, что к моменту окончания школы моими детьми мы будем существовать в условиях роскошного, полностью автоматизированного космического коммунизма. Автоматизация затронет не только отдельные задачи, но и целые профессии – как существующие, так и те, о которых мы только можем помыслить. «Целые дата-центры, заполненные нобелевскими лауреатами» – так выразился Дарио Амодей, один из основателей Anthropic.
Послушайте, вы можете не верить в это – большинство людей и не верит, ведь звучит это как чистое безумие. Даже большинство инвесторов, вкладывающих деньги в эту область, не верят – это легко заметить по их инвестиционным решениям. Никто по-настоящему не делает ставку на то, что рабочая сила станет настолько дешевой, что ее стоимость будет практически неизмерима, или что будущее будет похоже на сегодняшний день, но с большей степенью автоматизации.
Но вам вовсе не обязательно верить во все эти прогнозы, чтобы осознать, что трудовой мир в ближайшие годы подвергнется радикальной трансформации.
Если вы верите в такое развитие событий или хотя бы допускаете что-то близкое к критерию автоматизации «любой работы, выполнимой с помощью компьютера», то, разумеется, ручное написание кода становится таким же архаизмом, как когда-то ручной расчет траекторий баллистических ракет. Раньше "компьютер" был профессией, теперь это просто машина.
Скоро мы сможем просто озвучить желание, после чего весь механизм придет в движение, и задача будет решена. Собственно, этим многие и занимаются с момента появления ChatGPT пару лет назад. Запрашивают фрагменты кода, копируют их в свою IDE и нажимают кнопку запуска. Вуаля – у вас готовый Python-скрипт, веб-сайт или приложение.
Андрей Карпати недавно охарактеризовал этот феномен, когда модели получают задание и моментально берутся за дело, как «вайб-кодинг». Как мы знаем из всех научно-фантастических произведений, наименования имеют колоссальное значение, поэтому термин мгновенно прижился. На текущий момент слово «вайб», несомненно, стало словом века.
Основная критика этого подхода сводилась к тому, что если кто-то им воспользуется, то его поднимут на смех, поскольку модели пока справляются не блестяще. Люди теряли учетные данные и становились объектами насмешек.
Если вам интересно представить мир, где такая практика станет нормой, то недавно появился наглядный пример. Особую популярность обрел случай Питера, создавшего простейшую игру о полетах, которая стала невероятно востребованной. Насколько востребованной? Прошел всего месяц, а она уже приносит ему 100 000 долларов ежемесячно. И не просто потому, что игра забавная – подобных игр-симуляторов на протяжении лет было множество. Но он создал ее практически полностью с помощью вайб-кодинга.
Это вызвало возмущение у разработчиков игр, особенно профессиональных. Их негодование объяснимо – им приходилось неимоверно тяжело трудиться, чтобы создать нечто в тысячу раз более совершенное, но получать лишь малую часть того, что получает он. Он разрабатывал свою игру публично, внедряя новые возможности в тот же или на следующий день, причем эти функции были настолько элементарными, как «теперь можно управлять треугольником вместо самолета» или «хотите увидеть свое имя на дирижабле?».
В настоящий момент Питеру необходимо обладать достаточными знаниями для исправления множества недочетов, но, предположительно, скоро ему вообще не потребуется быть компетентным, по крайней мере, в программировании.
(Я также считаю, что это должно стать своеобразным эталоном, который мы регулярно используем для оценки эффективности новых моделей в решении сложных задач. Измерительный показатель – «насколько качественную игру может создать с помощью этого инструмента человек без навыков программирования».)
А те, кто хорошо разбирается в коде, получают преимущество. Некоторые выдают тысячи строк кода ежедневно, управляя несколькими агентами Claude для кодирования, каждый из которых работает над отдельной функцией, отправляет PR на проверку автору и эффективно автоматизирует значительные объемы разработки ПО. Это происходит не в будущем – это происходит прямо сейчас. Сегодня.
Да-да, он все еще медлителен, дорог, подвержен ошибкам, выдает галлюцинации, иногда пытается модифицировать тест для его успешного прохождения, не справляется с крупными кодовыми базами и... Но тем не менее. Вы можете ввести ваши требования или указать на задачу в JIRA, и – бум! Почти работоспособный код!
У него по-прежнему существуют серьезные ограничения. Он не способен работать с очень масштабными кодовыми базами, страдает от галлюцинаций и ошибок, порой настолько стремится пройти тест, что пытается жестко закодировать ответ или найти обходной путь. Но все же, черт возьми, пару лет назад он едва мог написать корректный скрипт на Python...
Хотите вы этого или нет, но вы трансформируетесь из рядового исполнителя в менеджера. Вопрос лишь в том, чем вы будете управлять и насколько это будет утомительно.
Что это означает для сферы труда – так это хаос. Практически у каждого в должностных обязанностях появится «тренер ИИ на неполную ставку», это несомненно. В каждой компании сотрудников-ИИ будет больше, чем сотрудников-людей. Произойдет дезорганизация, возможно, она уже началась, ведь спрос на менеджеров по продажам, маркетингу и инженеров уже снизился. Но знаете что? В большинстве случаев это не будет иметь критического значения, поскольку людей уже численно превосходит множество других существ, и мы просто расширяем организации или увеличиваем объем работы для компенсации.
Это также означает, что индивидуальная производительность будет зависеть от количества результатов, которые вы сможете «извлечь» из моделей. Если вы хотите разместить или обучить их, это капитальные затраты. Но существуют и операционные расходы. Когда я экспериментировал с кодом Claude, я тратил от 6 до 15 долларов в час. Я не самый эффективный инженер, так что реальная сумма должна быть выше. И еще выше, если у вас одновременно функционируют несколько агентов, как это и должно быть, причем некоторые из них уже работают.
Если ваши разработчики запускают N агентов одновременно, их ежедневные расходы на агентов в размере 10 долларов в день умножаются на N, не учитывая затраты на облачные сервисы, а только потребление токенов. Если каждый из ваших разработчиков в среднем параллельно запускает, допустим, пять агентов – это весьма консервативная оценка, поскольку агенты будут действовать в основном независимо, а разработчики смогут заниматься другими задачами – то каждый из них теперь расходует 50 долларов в час или примерно 100 тысяч долларов в год.
Это уже не просто кража, а полноценное ограбление. Речь идет о том, что к четвертому кварталу 2025 года продуктивность каждого разработчика постепенно возрастет примерно в 5 раз (с учетом периода адаптации), а дополнительные операционные расходы составят всего около 50 тысяч долларов в год в первый год. Кто откажется от такого предложения?
К сожалению, вы почти наверняка не включили расходы в размере 50 тысяч долларов в год на каждого разработчика LLM в свой операционный бюджет на 2026 год.
И вся система будет функционировать гораздо эффективнее, когда появятся агенты, способные запускать других агентов для кодирования по коду Claude. Чтобы проводить PR-ревью и проверять корректность модульных тестов и целесообразность других действий, которые вы в конечном итоге будете выполнять. Это тоже не будет безупречным решением, но постепенно улучшится. Когда я говорю «постепенно», я имею в виду неделю за неделей, а не год за годом.
Это касается не только программирования, но и чрезвычайно значительного процента работников умственного труда. Программирование просто стало навязчивой идеей для моделей на данный момент, главным образом потому, что их разработчики помешаны на программировании. Это напоминает ситуацию, когда Кремниевая долина не может прекратить порождать новые DevOps-стартапы.
Любая профессия, для которой существует достаточно обучающих данных, а таких практически все, и есть надежные способы оценить правильность выполнения задач, а таких тоже немало, неизбежно трансформируется. Можете ли вы представить применение того же принципа в финансовой сфере? В литературной критике? В составлении отчетов? В подготовке презентаций? В разработке контрактов?
Это уже происходит. Все передовые технологические компании уже реализуют эту концепцию. От Stripe до крупнейших техногигантов, от Linear до каждого стартапа, особенно из когорты YC – это абсолютно доминирует при решениях о найме. Не только в программировании, хотя оно и лидирует, но и в маркетинге, продажах, операционной деятельности, среди продакт-менеджеров, юристов и специалистов по комплаенсу.
Или даже среди создателей инфографики.
Это будущее формируется прямо сейчас. Мир труда уже изменился. Мы значительно богаче, чем три десятилетия назад, программисты выполняют совершенно иные задачи, которым способствуют автоматизация и устоявшиеся решения прошлых эпох. Например, современные консультанты в первый же день делают то, на что в 90-е ушел бы целый трехмесячный проект. И тем не менее, консалтинг как отрасль вырос. Большинство профессий развиваются аналогичным образом.
Даже если по какой-то причине прогресс ИИ внезапно остановится, эта тенденция лишь замедлится, но не прекратится. Если же развитие продолжится, трудовой мир изменится. Особенно если вы верите, что ИИ станет совершеннее, что кажется неизбежным, независимо от того, в 2 или в 200 раз, единственный способ добиться успеха – начать его использовать.
Всё это и много другое — ТГ «Математика не для всех»
