Комментарии 791
Надо вот над чем подумать - если, предположим, мы в РФ - то коэффициент халявы считается как отношение работы (джолуль) к вознаграждению (рубль) - то есть стало быть халява меряется как Дж/Руб. Если вознаграждение не гарантируется, то нижняя часть дроби стало быть, становится равна нулю - а значит математически это невозможно.
Динамическая типизация - шутка дьявола, я считаю.
Зависит от контекста применения. На мой взгляд, динамическая типизация не так страшна, как неявная.
Пример неявной из js:
"5" - 3 // 2
"5" + 3 // "53"В Clojure очень хорошо все сделано. Островки неопределенности можно покрывать спекой (детально описывать схему), в других местах наслаждаться свободой.
Проблемы статической типизации — в ограничениях. Вот хорошее рассуждение от Бреслава: https://youtu.be/Zk42d7vNLr4?t=3675
Простой пример: вы забыли команду, как “зачекаутить“ файл из другой ветки. Просто забыли, потому что часто не используете.
С гуглом надо будет написать запрос, перейти по ссылке, найти на сранице похожие ответы, понять, что это то, что нужно, и потом уже пробовать.
C LLM спрашиваешь и сразу получаешь команду, которая 100% работает. Ни разу не было, чтобы она дала что-то не так на простой запрос вроде примера выше.
Зато халява приходит в копирайтинг? Треть ссылок с utm_source=chatgpt.com, вообще не палитесь.
А вы точно посчитали, действительно треть. Но я и пишу, что пользуюсь gpt ежедневно с 2022, в том числе для разработки, копирайтинга и поиска.
P.S.
Не вижу проблемы в том, что для “гугления“ использую ChatGPT, если я проверяю его ссылки.
Тексты в основном правлю на английском, т.к. на русском LLM пишут отправтительно.
пользуюсь gpt ежедневно с 2022, в том числе для разработки, копирайтинга и поиска.
граждане, проходим мимо, мы разговариваем с ИИ :)
Почему? Я ”гуглю” вещи вроде “Find me links to proof that AI simplifies codding. Find me links to proof that AI makes coding harder“. Каким образом это делаем меня ИИ?
Или на работе. Последний раз просил переписать enum на sealed class в Kotlin-проекте. Потому что задача рутинная и предсказуемая. В прошлом для такого макросы в vim-е писал, но с LLM быстрее.
незнаю как там оно это ваше кодит, но юмор понимать до сих не обучилось ><
То есть вместо аналитической работы мы видим сову, натянутую на глобус?
Поймите, я не пропагандирую избегание аналитической работы. Наоборот, ее становится больше, если рутины выкидываешь на LLM.
рутины выкидываешь на LLM
...и приобретаешь новую рутину: проверять, что оно набредило.
Тут дьявол в деталях.
Оно так, как вы пишите, но это зависит и от опыта использования. Со временем понимаешь, где она будет галлюцинировать, а где нет. Можно примерно таким эмпирическим правилом пользоваться: доверил бы я эту задачу стажеру? Если да, то LMM с очень большой вероятностью ее решит тоже.
Или вот простое использование ChatGPT для “гугления“ уже дает большой буст. Можно заранее создать специальный промпт для гугления и предоставление ссылок (или перплексити использовать).
с очень большой вероятностью
Ну вот у некоторых людей возникает вопрос - зачем нужна техническая система, которая выдаёт ответ "с вероятностью", пусть даже и "очень большой"? Лучше уж, мол, действительно стажёру задачу дать, его хотя бы обучать со временем можно.
(Сам такую позицию не вполне разделяю, но понять в целом могу)
Лучше уж, мол, действительно стажёру задачу дать, его хотя бы обучать со временем можно.
Стажер будет выполнять рутинную задачу день, а LLM — 5 секунд.
Причем из этих 5 секунд 1 час вы подбираете заклинание, и ещё час - проверяете, правильно ли задача решена.
Ну это от насмотренности на ответы LLM зависит, я как-то приспособился спрашивать так, что почти всегда с первого раза получаю, что нужно. Но я чаще все же “гуглю“ через нее, чем использую ее код.
А сколько времени занимает полный цикл со стажером: объяснить задачу + подождать выполнения + проверить результат + (часто) объяснить ошибки + подождать исправлений + проверить снова?
С LLM это часто на порядки быстрее и дешевле.
С LLM это часто на порядки быстрее и дешевле.
Но есть нюанс. Мой стажёр делает какую‑то фигню, я ему показываю, объясняю и говорю «Больше так не делай!» — и он, прикиньте, больше так не делает. «А вам слабО?» ©
Стажера часто просто нет. А если есть, он не идеален (не учится мгновенно, ошибается), как и LLM. Только LLM доступен 24/7 и исправляется (через промпт) быстрее.
не учится мгновенно
Похоже, вы просто не умеете их готовить. Как и я, впрочем.
Только LLM доступен 24/7 и исправляется (через промпт) быстрее.
Вы ещё и читаете невнимательно. Стажёра поправляешь один-два раза — и он больше этой ошибки не повторяет. Сетка повторяет одну и ту же ошибку если не каждый первый, то каждый второй раз.
(Если что — я это не от балды пишу, я сейчас как раз стажёра веду.)
Пока ваш стажёр 'усваивает пендаль', я с LLM уже закрыл таск.
Стажёра поправляешь один-два раза — и он больше этой ошибки не повторяет.
Что мешает добавить в темплейт промпта "никогда не делай вот так"? Gemini 2.5 умеет кушать миллион токенов, это больше правил, чем вместится в голову любого стажёра.
Что мешает...
LLM-фобия.
Что мешает добавить в темплейт промпта "никогда не делай вот так"?
...а потом "...ещё вот так, вот так, и вот так, и вот так, и вот так, и вот так, и вот так,..." а потом токены кончаются.
...а потом "...ему еще пендаль за вот это, и за это, и за это, и за это, и за это, и за это, и за это,..." — а потом пендали/нервы/время кончаются.
Я же повторяю: пендали джуну выдаются один раз, а не каждый.
Только что вы сформулировали отличие живого интеллекта от искусственного.
Потому что после первого пенделя он благодарит за науку, увольняется и уходят туда, где используют не только пендели? Потому что запомнить с первого раза средний человек не способен, это исключение, а не норма.
Ну будучи джуном, и молодым, мне пытались раздать много пенделей. Товарищ постарше сказал, что у взрослых такой фетиш, спорить не надо, но и запоминать смысла нет)
зачем нужна техническая система, которая выдаёт ответ "с вероятностью"
Ну, если кому-то нужен недетерминированный молоток...
зачем нужна техническая система, которая выдаёт ответ «с вероятностью»
А у стажера, значит, вероятности ошибиться нет? Или вероятности просто не понять задачу? Или вероятности того, что его вообще нет на эту задачу?
его хотя бы обучать со временем можно.
Нет ничего лучше для обучения молодого специалиста, чем поручить ему тупую, повторяющуюся рутину. Пусть развивает ценнейший навык — ненависть к работе!
Пусть развивает ценнейший навык — ненависть к работе!
Пусть развивает ценнейший навык — умение автоматизировать повторяющуюся работу!
«Машина должна работать, человек — думать» ©
Умение автоматизировать — да. Но сильно зависит от контекста: для фронтенд/мобильной рутины (вроде базовой верстки UI) LLM и есть самый эффективный инструмент автоматизации на сегодня.
Стажер тоже выполняет задачу с вероятностью пусть и «очень большой».
Сравнение решения интеллектуальной задачи с помощью LLM vs обычная программа сравнимо со сравнением сортировки предметов по размеру человеком и механизмом.
Сортировка механизмом будет точнее, если механизм хорошо продуман, исправен и предметы сортировки предсказуемы и просты.
Человек же всегда будет ошибаться даже в самой простой работе т.к. именно так он устроен. Но при этом человек способен сортировать предметы по размеру если внезапно изменится их форма, к примеру.
А зачем вы переписываете enums на sealed classes? Если перечисления уже работают в проекте, зачем?
Капец, этот ИИ бот ещё и отвечает с наездами 😏 Какую политику в него впихнули?!
Enum конвертируется в sealed class двумя кнопками в IntelliJ IDEA. Нейронка тут избыточна.
Уже сформированный программист также пользуется ИИ, но может утилизировать этот рычаг с большей эффективностью.
Утилизировать? Серьёзно? Вы русский после английского учили?
В чем проблема? Отбрасывать тезисы только на основании того, что часть (ещё раз подчеркну, часть а не все) было составлено с помощью ИИ? А где аргументация? Хотя бы одна ошибка была замечена? А так получается, раз замечено использование ИИ значит априори неправ, без каких либо логических рассуждений и замечаний. Необоснованный хейт к автору.
еще один :) точно проходим мимо
(я поясню - я не знаю, что здесь сказал автор, а что ему добавил или убрал ии, а автор согласился. так как отправивший пост признался, что пользуется ии для копирайтинга, то увы, это уже не его пост. а спросить ии я и сам могу и он подберет мне убедительные аргументы под любую точку зрения)
Идей от LLM в посте нет вообще. Я “гуглил“ через LLM и перевел несколько фраз для тезисов в начале статьи. Но это просто тезисы основанные на фактах. Всё что ниже тезисов написано руками.
Когда статья была закончена, попросил LLM найти ошибки и опечатки, и на другом сервисе (без ИИ) посмотрел слова-паразиты и “тошноту“ текста.
В 2022 (и в 2023) ChatGPT не мог решить ни один вопрос на среднем уровне. То, что вы им пользовались, даже несколько пугает. Разве не проще, быстрее и качественнее было сделать самому? Сейчас это уже не так, но это сейчас.
Рутинный задачи и задачи по аналогии gpt3.5 решал хорошо.
Я очень удивился, когда дал chatGpt свой скрипт на Clojure, который писал около часа, используя свою же библиотеку, и он тут же перевел его на Bash без ошибок.
Вопрос откуда вообще берутся рутинные задачи. Программирование тем и отличается, что рутинные задачи автоматизируются и больше не появляются при правильном процессе.
Ну вот пример из комментария, на который вы ответили. Перевод с одного ЯП на другой.
Еще пример. Пробежадться по всей кодовой базе и починить утечку ресурсов — никто нигде PrepareStatement не закрывал. Везде код разный, автозаменой Intellj IDEA или вимом это не решить (я сперва пытался, это невозможно). Но задача на 100% рутинная.
Еще пример. Тесты начали по-новому писать. Старые тесты переносить в новый формат (заполнять базу не кодом, а из файла) — можно LLM попросить, задача банальная и справится любой. А скриптом это не решить. На такой скрипт больше времени уйдет, чем на ручное переписывание всех тестов.
Пробежадться по всей кодовой базе и починить утечку ресурсов — никто нигде PrepareStatement не закрывал. Везде код разный, автозаменой Intellj IDEA или вимом это не решить (я сперва пытался, это невозможно)
Для этого уже давно есть статические анализаторы. В случае конкретно с Java: Checkstyle, PMD, FindBugs, Error Prone, дополнительные расширения и наборы правил к ним. Причём это будет работать на этапе сборки для даже без внешних систем вроде SonarQube. А при некотором должном усилии можно написать собственные проверки и правила для каждого из этих анализаторов.
А для всего, что касается проверки конфигурациионных файлов, можно написать собственные правила, например, для Maven Enforcer Plugin.
Программирование тем и отличается, что рутинные задачи автоматизируются и больше не появляются при правильном процессе.
Казалось бы вы правы. Но по-факту, мы до сих пор широко пользуемся языками с динамической типизацией, хотя проверка и вывод типов — это вполне себе рутинная автоматизированная штука.
Не скажу за все языки, но, по ощущениям, в мире джаваскрипта подавляющее большинство уже давно тайпскриптом пользуется
Одна моя знакомая в фаанге видит результаты этого пользования: каждый второй тип — any .
Сильная женщина..
Мне одного вечера джаваскрипта хватило чтобы сгореть, начать затаскивать типы и заворачивать на ревью код без них. Без типов я бы или уволился, или повесился
Ну вот для меня джаваскрипт стал полезен только после работающих ИИ. Если чёрный ящик, который ии сгенерил все тесты проходит, то, ну, скрипт есть скрипт. Отлаживать я такое все равно сам не хотел, не хочу, не буду хотеть.
Динамическая типизация - шутка дьявола, я считаю.
Динамическая типизация - шутка дьявола, я считаю.
Зависит от контекста применения. На мой взгляд, динамическая типизация не так страшна, как неявная.
Пример неявной из js:
"5" - 3 // 2
"5" + 3 // "53"В Clojure очень хорошо все сделано. Островки неопределенности можно покрывать спекой (детально описывать схему), в других местах наслаждаться свободой.
Проблемы статической типизации — в ограничениях. Вот хорошее рассуждение от Бреслава: https://youtu.be/Zk42d7vNLr4?t=3675
А можно пояснить, почему именно статическая типизация «не может быть достаточно точной»? А то товарищ по ссылке ссылается на своё «художественное понимание» математики, да и всё, по большому счёту.
Могу только попробовать примеры привести, показывающие, что динамические языки дают больше гибкости.
Пример 1 — reuse
У нас есть несколько библиотек, которые имеют класс Сircle. Во всех них Circle — это просто pojo class (или data class), имеющий одно поле radius.
data class Circle(val radius: Int)
data class CircleShape(val radius: Int)В статически типизированных языках мы не сможем передать Circle туда, где ожидается CircleShape, хотя это одно и тоже и даже поля одинаково называются. Нам придется тратить время на написание конверторов.
С динамической типизацией, например, в Clojure, — без проблем.
Другой пример с типом суммы
(defmulti area :shape)
(defmethod area :circle [{:keys [r]}]
(* Math/PI r r))Выше создали мультиметод area, который может диспатчиться по ключу :shape.
Запустили программу. Не перезапуская программу можно через REPL добавить area для прямоугольника:
(defmethod area :rectangle [{:keys [l w]}]
(* l w))И он тут же будет диспатчиться.
В какой-то момент на нужно определить площадь футбольного поля (football-field). У поля уже есть длина и ширина: l и w.
Чтобы нам посчитать его площать, можно уже воспользоваться имеющимся, добавим в рантайме ключ :shape (не рекомпилируя программу)
(area
(assoc football-field :shape :rectangle)) assoc позволяет добавить ключ к объекту.
И вот получается, что сделали из футбольного поля тип rectangle в рантайме.
P.S.
Заранее отвечу про аргументы, что классы спасают на больших проектах и вообще более безопасны в написании кода. В Clojure это решается через Spec в правильном месте. Тут хорошо описано https://grishaev.me/clj-book-spec/
P.P.S.
Не отрицаю, что у динамичечкой типизации есть минусы, а у статической — плюсы.
Все эти случаи — про удобство разработки, а не про точность систем типов.
В статически типизированных языках мы не сможем передать
Circleтуда, где ожидаетсяCircleShape, хотя это одно и тоже и даже поля одинаково называются. Нам придется тратить время на написание конверторов.
Почему вы преимущества считаете недостатками? Если вы круги назвали по-разному, то у них разная семантика, значит, функции не должны априори принимать что угодно, если типы полей совпадают.
Вместо кругов можно рассмотреть (извините за неровный хаскель)
newtype Person = Person { name :: String }
newtype Company = Company { name :: String }Я бы хотел, чтобы компилятор меня ловил за руку, когда я в функцию, принимающую Person, передаю случайно Company. А если я вместо этого хочу выразить «функция, принимающая любой тип с полем name типа String», то я могу написать что-то в духе
foo :: HasField r "name" String ⇒ r → ...в более-менее сегодняшнем хаскеле, либо ещё красивше в языках с нормальным row polymorphism. При этом компилятор всё ещё будет всё проверять во время сборки.
Выше создали мультиметод
area, который может диспатчиться по ключу:shape.
class HasArea s where
area :: s → Double
instance HasArea Circle where
area (Circle r) = pi * r * rВ рантайме не получится это добавить вам руками как программисту, но это как жаловаться, что у вас отдельно есть компилируемые языки и отдельно — интерпретируемые. Типизация тут ни при чём.
(area (assoc football-field :shape :rectangle))
Не вижу, чем это лучше чего-то в духе
instance HasArea FootballField where
area = area . fieldRectЕсли вы круги назвали по-разному, то у них разная семантика,
Не я назвал, либы разные одно и то же назвали по-разному. И теперь пропадает переиспользование.
Почему вы преимущества считаете недостатками?
Нет, я не так думаю. Статическая типизация с ее ограничениями — это и преимущества, и недостатки. Например, для прототипа/mvp/своего проекта можно быстро на динамической типизации с реплом накидать решение.
Для энтерпрайза я бы не хотел на Clojure писать, там каждый своё тащит, очень быстро в неразбириху превращается код. Либо жесткие правила нужны, но тогда можно взять статическую типизацию.
В рантайме не получится это добавить вам руками как программисту, но это как жаловаться, что у вас отдельно есть компилируемые языки и отдельно — интерпретируемые
Я не жалуюсь, привел приме ограничей просто. Вы же не думаете, что статическая дает только преимущества перед динамической? Так не бывает :)
Кстати, вы в проде на хаскеле пишете или для себя? Если в проде, как давно, как в целом работается на рем?
Не я назвал, либы разные одно и то же назвали по-разному. И теперь пропадает переиспользование.
А какие либы экспортируют сколь угодно нетривиальные типы, чтобы их кишки были частью их контракта?
Например, для прототипа/mvp/своего проекта можно быстро на динамической типизации с реплом накидать решение.
Репл не противоречит типизации. Беру, открываю ghci, и пишу там.
Кстати, вы в проде на хаскеле пишете или для себя? Если в проде, как давно, как в целом работается на рем?
Второе десятилетие, но сколько его там в проде — зависит от работы. Где-то — 100%-ый хаскель, где-то — на нём делается компилятор для предметноспецифичного языка (чьи бинари уже идут в прод), где-то — скрипты для обработки данных или микросервисы-перекладывалки жсонов.
В принципе, работается вполне неплохо. Не могу сказать, что чего-то не хватает, или что хотелось бы перейти на другие языки (ну на идрис, разве что, если бы у него была хорошая экосистема).
А какие либы экспортируют сколь угодно нетривиальные типы, чтобы их кишки были частью их контракта?
Не знаю как сейчас, но когда я в 2020 писал на Dart пет-проект, в языке не было класса Pair. Поэтому я свой завел. А в других либах были свои.
Но мне кажется, это детали. Моей целью было общую идею донести про reuse.
Репл не противоречит типизации. Беру, открываю ghci, и пишу там.
А вы не писали на лиспах, там репл обычно на голову выше, чем в питоне или расте. ghci не пробовал.
Как пример силы репла в Clojure вернусь к той идеи, из моего сообщения выше по треду: можно было к футбольному полю в рантайме добавить поле и диспатчить его как тип суммы, без рекомпиляции. Не уверен, что в языках со статической типизацией такое возможно, вы и сами писали “В рантайме не получится это добавить вам руками как программисту“.
Не могу сказать, что чего-то не хватает, или что хотелось бы перейти на другие языки
А нет ощущения того, что вы привязаны к компании и не можете никуда уйти из-за того, что мало вакансий?
Но мне кажется, это детали. Моей целью было общую идею донести про reuse.
Да, я понял. Но с reuse и в статике всё работает, просто её надо объявлять явно, чтобы intentional reuse не путать с accidental fuckup. С парами вы делали бы
class PairLike p a b | p → a b where
fst :: p → a
snd :: p → b
mk :: a → b → p
instance PairLike (a, b) a b where
fst (a, _) = a
snd (_, b) = b
mk = (,)
-- или даже
instance PairLike (Coord a) a a where
fst (Coord x _) = x
snd (Coord _ y) = y
mk = CoordКак пример силы репла в Clojure вернусь к той идеи, из моего сообщения выше по треду: можно было к футбольному полю в рантайме добавить поле и диспатчить его как тип суммы, без рекомпиляции.
Вопрос удобства разработки, не точности типов.
Я при разработке реплом почти не пользуюсь, и не знаю, зачем он мне был бы нужен. Фигурных подчёркиваний ошибок типов в редакторе хватает (и их на любые рантайм-диспатчи без компиляции я не променяю).
А нет ощущения того, что вы привязаны к компании и не можете никуда уйти из-за того, что мало вакансий?
С вакансиями более-менее нормально. Куда важнее (и куда больше привязывает) интересность проекта (пилить формально верифицированный блокчейн интереснее, чем пилить управление движением товаров в местном аналоге Пятёрочки, даже если оба на хаскеле), но это на любом языке проблема.
Я при разработке реплом почти не пользуюсь, и не знаю, зачем он мне был бы нужен
Пример. Была задача на котлин-проекте с большиой неопределенностью на уровне использования библиотек. Перезапуск программы — 2 минуты где-то, чтобы получить обратную связь. Я поднял Clojure REPL, подключил те же либы, “потрогал“ их через REPL и быстренько решил задачу. Все-таки скорость обратной связи в программировании — это важно, наверное и смысла доказывать утвеждение нет. REPL — про скорость обратной связи.
Я не знаю, в каких ЯП вы пользовались реплом, но если репл был вроде того, что в питоне, то это не репл, а консоль скорее. В лиспах репл интегрирован в редактор кода и в саму программу. Можно модифицировать программу, запущенную на рабочем стенде, не выкатывая новый блид. И в проде можно. Делать так или нет — зависит от деталей.
пилить формально верифицированный блокчейн интереснее, чем пилить управление движением товаров в местном аналоге Пятёрочки, даже если оба на хаскеле
Тут согласен полностью.
Но по-факту, мы до сих пор широко пользуемся языками с динамической типизацией, хотя проверка и вывод типов — это вполне себе рутинная автоматизированная штука.
Всё так. Проверка и вывод типов — это вполне себе рутинная автоматизированная штука. На кой чёрт заставлять программистов писать эти типы, программируя на языках со статической типизацией, решительно не понятно, ведь всё можно рповерить и определить автоматически!
Вы не знаете, что такое вывод типов?
Речь о том, что не надо писать сигнатуры, примерно как вот тут:
https://github.com/ocaml/ocaml/blob/trunk/middle_end/closure/closure.ml
Вы не знаете, что языки с динамической типизацией существует вовсе не потому, что создатели не осилили статическую?
Конечно. Хорошо, я добавлю контекста — ЯВУ с динамической типизацией используются там, где таки нужна статическая.
Вы не знаете, что языки с динамической типизацией существует вовсе не потому, что создатели не осилили статическую?
А почему? И почему в три наиболее популярных ЯП с динамической типизацией (js, python, php) начали добавлять типы или делать типизированные обёртки?
А почему?
Потому что для разных задач нужны разные инструменты? Странная концепция, я понимаю, многие уверены, что существует только один расово верный.
начали добавлять типы
Если перечислять чего в истории ИТ сначала начали добавлять, потом перестали, потом начали убирать, получится труд размером с БСЭ, не меньше. У вас аргументы кроме принципов Василия Алибабаевича имеются?
Потому что для разных задач нужны разные инструменты?
Какую задачу решает динамическая типизация? И, повторюсь, если динамическая типизация в этих языках намеренно, то почему все они начали обрастать статическими типами?
Странная концепция, я понимаю, многие уверены, что существует только один расово верный.
Да, жаль, что не все поймут...
У вас аргументы кроме принципов Василия Алибабаевича имеются?
А какие тезисы мне следует подрепить аргументами? Не припомню, чтобы я какие-либо выдвигал, но, может, запамятовал.
Какую задачу решает динамическая типизация?
hello world писать проще.
Какую задачу решает динамическая типизация?
Проще писать небольшие программы на одну-две страницы с линейным графом исполнения. Это частый случай.
И, повторюсь, если динамическая типизация в этих языках намеренно, то почему все они начали обрастать статическими типами?
Потому, что в ИТ всё делается через (_|_). Вместо того, чтобы взять язык с подходящей под задачу типизацией, берутся дешёвые программисты «на языке А», которые не желают учиться, и упорно пишут на языке с динамической типизацией. Программы разрастаются, начинает требоваться стать. типизация, но переписывать уже поздно, поэтому начинаются вопли про стат. типизацию в языке.
Какую задачу решает динамическая типизация? И, повторюсь, если динамическая типизация в этих языках намеренно, то почему все они начали обрастать статическими типами?
C динамической типизацией код пишется быстрее, больше идей можно реализовать. Минусы — в среднем сложнее поддерживать кодовую базу, особенно командой.
Я привел в этом комментарии примеры того, как динамическая типизация дает гибкость.
У меня нет предпочтений в этом плане, если что, я не слепой защитник динамической типизации.
C динамической типизацией код пишется быстрее,
Т.е. идем на поводу у хренак-хренак-в продакшн, а дальше любтсь оно конем, гори оно огнем? Подход, поощряющий навалить кучу и выдать ее за инсталляцию как-то, как по мне, плохо совместим с понятием качественного продукта
Т.е. идем на поводу у хренак-хренак-в продакшн, а дальше любтсь оно конем, гори оно огнем?
Это уже ваше дело, что и как делать. Я иногда кложу использую, чтобы быстро отладиться и набросать решение, а потом переписываю на целевой язык. Потому REPL лиспов дает огромное преимущество.
Для проектов, у которых ожидаемо маленький скоуп и нет требований к перформансу тоже удобно кложу использовать.
Подход, поощряющий навалить кучу и выдать ее за инсталляцию как-то, как по мне, плохо совместим с понятием качественного продукта
Я не знаю, какой стек вы ругаете, думая о динамической типизации, но я сам видел как хорошие, так и плохие проекты на Clojure. На Python и JS сам бы не очень хотел писать. До PHP не дотрагивался.
C динамической типизацией код пишется быстрее, больше идей можно реализовать.
Первый день и/или первые сто строк. Потом медленнее.
It depends. От ЯП тоже зависит: если в противовес взять оверинжинерию на Java, как в FizzBuzzEnterpriseEdition, то я бы лучше на Clojure писал. От типа проекте. Где все постоянно меняется (требования, апи клиентов, бизнес-направления и т.п.), типы будут только мешать.
От ЯП тоже зависит: если в противовес взять оверинжинерию на Java, как в FizzBuzzEnterpriseEdition, то я бы лучше на Clojure писал.
Ну мы тут вроде подразумеваем выразительные системы типов без культуры нетипизированного оверинжиниринга. Java с её тырпрайз эдишнами не удовлетворяет ни одному из этих пунктов.
Если выбирать между джавой и, не знаю, питоном, то я бы тоже не знаю что выбрал.
Где все постоянно меняется (требования, апи клиентов, бизнес-направления и т.п.), типы будут только мешать.
Наоборот, помогают. Поменял тип в одном месте согласно изменившимся требованиям/апи/етц, и потом просто следуешь за руганью компилятора, даже запускать ничего не надо.
Рефакторить типизированный код — одно удовольствие. Обновлять и поддерживать его — тоже.
И почему в три наиболее популярных ЯП с динамической типизацией (js, python, php) начали добавлять типы или делать типизированные обёртки?
Я выше писал, js и php — неявная слабая типизация, тут скорее с этим проблемы. Кроме того, в jvm появляются языки с динамической типизацией, вроде Clojure.
Нормальную статическую типизацию и многие разрабочики статически типизированных языков не осилили. Под нормальной я понимаю наличие хотя бы
алгебраических типов
наличие нормально структурной типизации, можно вдобавок к номинативной
нормальный проверяемый статически null либо соответствующие монады вроде Maybe
нормальные функции высшего порядка
Как знать, факт, что они осилили маркетинг.
и он тут же перевел его на Bash без ошибок.
Если вы обладаете достаточной экспертизой, чтобы понять, что ошибок там нет, то LLM вам не нужна. Даже вредна, т.к. читать чужой код сложнее, чем писать свой. А если не обладаете, то я бы, тем более, не рисковал.
Это наивное утверждение. LLM мне нужна, чтобы экономить время. Читать чужой код несложно, если это перевод написанного тобой кода и там всего один небольшой файл.
Я могу руками протестить, что скрипт работает, проверить его с shellcheck, и пробежаться по коду. Когда знаешь 10 ЯП, почти любой читается, как родной.
Мог бы и сам перевести скрипт на Bash, но это бы заняло больше времени и это скучная рутинная задача.
Я рутинные вопросы даже на семибитном мистрале решал.
Сейчас это уже не так, но это сейчас.
Да также сейчас. Регулярно пытаюсь спросить у чатгпт то, что не смог загуглить за 10 мин, вменяемого ответа не получил ни разу )) А то, что я могу загуглить сам, я загуглю без чатгпт.
Простой пример: вы забыли команду, как “зачекаутить“ файл из другой ветки. Просто забыли, потому что часто не используете.
С гуглом надо будет написать запрос, перейти по ссылке, найти на сранице похожие ответы, понять, что это то, что нужно, и потом уже пробовать.
C LLM спрашиваешь и сразу получаешь команду, которая 100% работает. Ни разу не было, чтобы она дала что-то не так на простой запрос вроде примера выше.
Очень простой вопрос прям с конкретным решением по справке. Все по сути то же самое, но чуть удобнее:
С гугломAI надо будет написать запрос, перейти по ссылке, найти на сранице в тексте похожие ответы, понять, что это то, что нужно, и потом уже пробовать.
Т.е. экономия всего в 1 шаг. AI действительно отличный поисковик)
Пробовать обязательно, потому как далеко не всегда даёт верный ответ, да ещё и обосновать может его верность. Вот пример с гитом был. Изменения в ветке сделаны на несколько коммитов, нужно сделать из них 1, перед этим обновив ветку с удалённого репозитория. Несколько не смогли ответить верно вообще
Как владелец подписок гпт и copilot с первого дня как они появились, могу сказать, что это неправда. Особенно copilot был в разы лучше чем сейчас и последние два года. Сhatgpt давал более сложные и детальные ответы, сейчас всегда пытается упростить решение.
Вообще-то сегодня нереально пройти собес с помощью ИИ (по крайней мере в России точно). Собеседователи тоже не идиоты! 😉
И можно поинтересоваться что именно вы разработали с помощью gpt? У вас в статье вагон бездоказательных тезисов, дайте хотя бы пощупать чтоли великие продукты созданные с помощью ии.
PS определение халявы у вас жуткое
Если вы подумали, что я пропагандирую вайб-кодинг, то это не так. У меня ровно противоположные взгляды. Ценность знаний CS, опыт и навыки построения архитектуры стали важнее, чем были до этого.
Я бы вам порекомендовал до комментирования читать вывод к статье, если вы не читаете всю статью.
вайб-кодинг,
Понятия не имею что это.
Я бы вам порекомендовал до комментирования читать вывод к статье, если вы не читаете всю статью.
Я бы порекомендовал вам прочитать вопрос прежде чем на него отвечать, а тем более давать рекомендации. Я спросил ровно то, что хотел спросить.
что именно вы разработали с помощью gpt?
дайте хотя бы пощупать чтоли великие продукты созданные с помощью ии.
Я об этом не писал в статье. Я не писал, что ИИ позволяет создавать что-то уникальное или великое. Я писал ровно противоположное: LLM хороша для рутины, а сложные, нестандартные задачи надо решать самому.
Поэтому оставляю свои рекомендации: не пишите комментарии, если не читали.
LLM хороша для рутины
Ну, я, например, не согласен. Я считаю что рутина должны быть давно автоматизирована и забыта. А не рутиные тривиальные задачи быстрее самому сделать и забыть чем перепроверять за фигней которая лжет
не пишите комментарии, если не читали
И снова у вас не верный вывод основанный на неверных предположениях и на основе всего этого вы почему то решили указывать тем кто задает вам вопросы? прикольно, а чего еще нельзя делать, можно списком?
Ну, я, например, не согласен. Я считаю что рутина должны быть давно автоматизирована и забыта.
Ну вот примеры рутины:
Рефакторинг, когда понятно, что делать, и надо в нескольких местах писать предсказуемый код.
Переписывание формата тестов — на другой фреймворк перешли.
Перевод одного ЯП на другой. Не всегда получится воспользоваться тулзой (к слову, я свой переводчик писал, знаю, о чем говорю).
Если вы это рутиной не считаете и думаете, что выполняете сложную и/или творческую работу, то вы ошибаетесь. Таким можно больше не заниматься и не тратить время, освободив себя для задач посложнее.
И снова у вас не верный вывод основанный на неверных предположениях
Тогда объясните, почему вы меня спрашиваете: “что именно вы разработали с помощью gpt“, “пощупать чтоли великие продукты созданные с помощью ии“?
Рефакторинг, когда понятно, что делать
у нас с вами СИЛЬНО разный рефакторинг, у меня его сделать может только человек, потому что он венчает собой окончание определенного набора итераций.
Таким можно больше не заниматься и не тратить время, освободив себя для задач посложнее.
Пожалуйста, покажите как это у вас работает, снимите ролик, выложите замеры времени, хоть чем то подтвердите свои слова .
Вот, например, оратор ниже прямо их опровергает.
https://habr.com/ru/articles/904754/comments/#comment_28226656
Тогда объясните, почему вы меня спрашиваете
Я писал ровно противоположное: LLM хороша для рутины
Вот, например, оратор ниже прямо их опровергает.
https://habr.com/ru/articles/904754/comments/#comment_28226656
Нет, вы задали вопросы, которые никакого отношения к статье не имеют и даете ссылку на комментраий другого человека, пишет то же что и вы, но другими словами.
Каждый день вижу статьи на тему - 99.9999999% уже пишут кид через ИИ, разработчики не нужны, новая эра кодинга.
Последний раз повторю, что я не говорил в статье, что программисты не нужны и ИИ их заменит. Я говорил, что надо вкладываться в базу.
у нас с вами СИЛЬНО разный рефакторинг
Может быть. Но рутинные задачи, которые очень сложно автоматизировать, бывают в программировании, не вижу смысла с этим спорт
Пожалуйста, покажите как это у вас работает
Ну вот, например, в легаси-проекте обрануживается, что люди не знали, что надо закрывать ресурс PreparedStatement (PS). Надо найти все блоки кода по проекту, где PS создается. Он может создаваться и использоваться по-разному:
создали сразу, выполнили.
создали и положили в переменную. Потом выполнили.
создали и положили в переменную. Передали в другую фукнцию. Там выполнили.
создали и вызвали котлиновский
apply/let
и внутри лямбды с ним как сthis/it(тут может быть “2“ и “3“ из примеров выше).
Нельзя написать макрос, скрипт или автозамену (регекспом или шаблонами Intellij IDEA), чтобы это решить. Потому что все может быть с разным неймингом и на разных строчках. Слишком много вариантов.
Но если на проекте настроен какой-нибудь claude code, можно составить промпт с примерами (5-6 варианто) и отдать ему менять всю кодовую базу. Это полностью рутинная задача —справится любой стажер, — но автоматизировать без LLM это нельзя.
Нет, вы задали вопросы, которые никакого отношения к статье не имеют
Я вам цитирую ваши же слова которые вы же подтвердили в предыдущем комментарии как тему стать и вы все равно пишите что не имеет отношения, чудеса...
Последний раз повторю, что я не говорил в статье, что программисты не нужны и ИИ их заменит. Я говорил, что надо вкладываться в базу.
Я не очень понимаю кого вы тут цитируете. Сами откуда то взяли текст и сами с ним спорите.
Ну вот, например
Описание задачи я вижу, а дальше? Стажер выполнил за Н часов, синьор за М часов, сетка за К часов? Разгребали за сеткой Л часов? Не, не будет такого? В таком случае это ваше слово чьего либо еще и я не понимаю почему нужно поверить именно вам.
PS блин что вообще с хабром случилось? Тут раньше в каждой статье и первых 10 комментариях был тонны аргументов, математики и доказательств.
В таком случае это ваше слово чьего либо еще и я не понимаю почему нужно поверить именно вам.
Можете не верить, а можете попробовать и посмотреть, как оно работает. Понравится — используйте, я же ничего не продаю.
Тут раньше в каждой статье и первых 10 комментариях был тонны аргументов, математики и доказательств.
Это же не техническая и не научная статья, какие доказательства вы хотите. Я статью пометил как “мнение“.
Я вам цитирую ваши же слова которые вы же подтвердили в предыдущем комментарии
Прошу прощения, неправильно понял.
И можно поинтересоваться что именно вы разработали с помощью gpt? У вас в статье вагон бездоказательных тезисов, дайте хотя бы пощупать чтоли великие продукты созданные с помощью ии.
Ничего большого я не писал и редко использую код, сгенеренный LLM. Чаще “гуглю“ через него: пример в этом комментарии.
Пример с `prepared statement` — я начал руками делать, ушло минут 10 на первые 5 кейсов. А кейсов под 400 штук. Попытался настроить автозамену через идею — понял, что затея провальная. С LLM решил за пару часов — и то из-за того, что у нас запрещено использовать тулзы вроде Anthrophic claude code.
Вот пример сгенеренного по формула кода. Мог бы и руками сделать, но проект был срочный и оптимизировал время на всем, на чем мог.
Можете не верить, а можете попробовать и посмотреть, как оно работает. Понравится — используйте, я же ничего не продаю.
Код - очень малая часть моей работы. Большая часть усилий сосредоточена на понимании модели и поиске оптимального UX и как мне тут LLM поможет пока не понимаю, вот и спрашиваю то тут то там мб мне ктото объяснить, как именно применить врущую штуку.
Это же не техническая и не научная статья, какие доказательства вы хотите. Я статью пометил как “мнение“.
Я за научный подход 8)
По второй части услышал, но на столь малой выборке тезисы в статье не выглядят убедительными для меня.
какие доказательства вы хотите.
Не так!
блин что вообще с хабром случилось? Тут раньше в каждой статье и первых 10 комментариях был тонны аргументов, математики и доказательств.
Трава зеленее, небо голубее… Может читатель уже не тот?
Ссылки же легко очищать
Да нет, ровно по той же причине халява уходит из копирайта.
Хотя зависит от лица кого вы говорите - копирайтером или тех, кому нужны тексты
Короче, ИИ уже начал объяснять кожаным конкурентам, почему им стоит сдаться.
А я сначала подумал, что это перевод с английского: некоторые фразы ну очень криво построены
халява — это гарантированный результат за вложенные усилия
Слово «халява» обычно подразумевает большой результат за малые усилия, а лучше их отсутствие. «Гарантированный результат за вложенные усилия» больше похоже на определение справедливой оплаты труда.
Да, тоже удивился определению халявы. Разгрузка вагонов с почасовой гарантированной оплатой - тоже "халява"?
Халявы, как и бесконечности, можно сравнивать между собой. Одна халява халявнее другой, если она позволяет получить большее гарантированное вознаграждение за стандартные усилия. В этом плане я бы сказал, что разгрузка вагонов намного меньшая халява, чем разработка ПО.
То есть с вашей точки зрения любой процесс, в котором выполняется работа, и за это выполнение ожидается вознаграждение, в итоге может оказаться либо халявой (гарантируется ненулевое вознаграждение), либо кидаловом (ненулевое вознаграждение не гарантируется).
Где тогда в этой вашей системе нормальные трудовые отношения?
Очевидно, они относятся к халяве, потому что работник не должен ежемесячно выбивать деньги у работодателя, а работодатель со своей стороны обещает в любом случае платить, даже вместе результата сделаны только усилия.
То есть вы считаете, что для написания данной статьи автор изобрёл собственную терминологию. Правда, забыл поделиться ею (ну или ему было лень писать раздел про термины, определения и прочие сокращения).
Ну что ж, бывает... Хотя дело-то опасное - если бы Лобачевский не сказал с самого начала, что похерил один из постулатов, то быть бы ему не великим математиком, а рядовым пациентом.
Правда, забыл поделиться ею (ну или ему было лень писать раздел про термины, определения и прочие сокращения).
Это буквально первым предложением в статье идёт:
Для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно.
автор изобрёл собственную терминологию. Правда, забыл поделиться ею
А как же самое первое предложение в статье?
Так Лобачевского изначально очень негативно восприняли в математическом сообществе, так что в своей иронии вы даже правы
нормальные трудовые отношения
Если представлять утопию, то была бы доля у каждого сотрудника и все получали бы часть прибыли. Т.е. каждого можно было бы рассматривать как предпринимателя. У предпринимателя нет гарантированного дохода и халявы тоже нет.
Не спорю, с определением я переборщил. Хотелось учесть и стандартное понимание халявы (большое вознаграждение за малые усилия) и гарантии. Но я от стандартного как будто отказался вообще по тексту. Моя ошибка.
Надо вот над чем подумать - если, предположим, мы в РФ - то коэффициент халявы считается как отношение работы (джолуль) к вознаграждению (рубль) - то есть стало быть халява меряется как Дж/Руб. Если вознаграждение не гарантируется, то нижняя часть дроби стало быть, становится равна нулю - а значит математически это невозможно.
Отличное рассуждение, подтверждающее мое определение! Халява невозможна там, где нет гарантий.
Как раз-таки наоборот. Халява в классическом понимании - это чудо, редкая удача. Когда "с неба свалилось".
“С неба свалилось“ — это больше про удачу, а не халяву. Халява — это про договоренность и определенность. Для меня трудные задачи скорее халявные, а сложные — нехалявные. Никто не любит халяву, поэтому вознаграждение за трудное обычно низкое. В этом плане мое определение чуть глубже, чем видят те, кто сразу идет ругаться в комментарии.
У вас при таком определении получается, что чем меньше оплата, тем больше халява. Надо в Руб/Дж мерять
А ведь и правда, тогда нужно устанавливать какой-то некий порог, ниже которого халява снижается, а выше - увеличивается, базовый офсет. Хотя и тут есть корнер-кейс - при нулевой работе - халява неопределённа, хотя нулевая работа и бесконечное вознаграждение по сути является эталонной халявой и близко к депутатам и онлифанщицам.
Нулевой работы не бывает. Даже зайти в приложение банка, посмотреть что пришло вознаграждение - это уже работа, пусть и небольшая.
Депутатам необходимо приезжать в здание Думы, сидеть в кресле и кнопку нажимать - это тоже уже очень далеко от нулевой работы.
Да и у онлифанщиц работы дофига - материалы придумывать и снимать, себя в какой-то презентабельный вид приводить.
Ой вей, почему-то ваш коммент напомнил мне про традиции шаббата в Израиле. Там интересные толкования работы местами :)
Тоже вопрос хороший. В целом, пока человек жив - даже в покое - мозг работает. Считается ли эта работа важной для коэффициента халявы? Или считается только работа, направленная на получение вознаграждения? А как эту работу дифференцировать? Одним словом, можно пару диссертаций написать
Зато отрицательная работа бывает и оплата отрицательная.
Например наняли работника, он вместо работы начал творить дичь, испортил технику, подрался с коллегами, распугал заказчиков и т.п.
И оплата отрицательная, вышел на работу, оплачивал проезд, еду, спецодежду, иногда сертификацию просят оплатить свою же (себе деньги берут), а вместо зарплаты ничего.
Идеально когда минус на минус даёт плюс, какой работодатель, такой и сотрудник...
Эту проблему еще можно неймингом решить. Пусть называется не “коэффициент халявы“, а “коэффициент избавления от халявы“.
Даже математически вывод неправильный. В знаменателе не 0, а мат.ожидание.
осталось еще законы физики приплести сюда и возможно найдете истину
Не понимаю при чём тут территориальное расположение.
Если перевернуть дробь, то получается логичнее. (Вознаграждение / Работа)
При этом на вычисление стоит смотреть с точки зрения физических явлений, тогда, если нет нуля сверху, то ноль снизу даёт бесконечность халявы!
Вы делитель и делимое перепутали, ваша дробь растёт при росте работы и падении рублей, халява же должна вести себя обратно. Так, что если вознаграждение стремится к нулю, то халява стремится к нулю, за исключением случаев если работа стремится к нулю, для такого случая есть классический примем с разрешением неопределённости ноль на ноль.
Вознаграждение не гарантируется ведь не значит что шансы равны нулю, можно легко привести к мат ожиданию
Ахах, шикарный пример! Совершенно неверное использования термина в статье - это халявно путает
Возможно перепутано с "халтурой" в значении подработки?
Хм. То есть статью можно не читать? Зашел сначала глянуть комменты.
Я хотел сделать акцент на том, что раньше можно было вложиться в программирование и получить гарантированный результат, вроде высокооплачиваемой работы. А сейчас можно вложиться и не получить ничего — из-за текущего рынка.
Слово “справедливость“ мне не очень нравится, потому что не имеет отношения к реальной жизни. То что разработчики, изучая фреймворк за пару месяцев, получали в 2-5 раз больше врачей, потративших 7 лет на образование — тоже несправедливо. В этом отношении стандартное определение халявы для статьи подошло бы тоже. Но мне хотелось сфокусировать читателя на гарантиях, которые тоже прапали.
Раньше тоже можно было вложиться и ничего не получить. Просто степень этих вложений меняется. Очевидно, что в наше время с избытком желающих войти в айти, да ещё и кучей недоИИ, которые понимают чуть больше чем любой вкатун, надеяться на что-то все сложнее.
При этом - да, навыки решать проблемы бизнеса становятся важнее чем уметь виртуозно применять лямбда-выражения.
Зарплаты вряд ли как то просядут. Т.к. область деятельности по прежнему остаётся весьма сложной. И большинство просто уйдёт куда-нибудь ещё, где либо платить будут больше, либо за те же деньги придется меньше напрягаться.
На современном недоИИ далеко не уедешь. Это инструмент. Сам особо не пользуюсь, но иногда сталкиваюсь. Сплошное разочарование. При чем ошибки в таких местах, где болванчик уж точно не должен ошибаться. Например с областью видимости. Надо было скриптец сделать на groovy для jmeter. В итоге после мучений с китайским недоИИ написал все сам.
Используя вольную интерпретацию устоявшейся терминологии вы сознательно вводите читателя в заблуждение.
Ранее, до широкого распространения и использования ИИ, так же не было никаких гарантий в трудоустройстве. Повсеместное внедрение ИИ действительно меняет рынок труда, изменяя и требования к кандидатам (я бы не брался судить в одной только плоскости - "сложнее" или "проще"), но, повторюсь, из этого нельзя сделать вывод, что раньше "трава была зеленее", а устроиться на работу (или, выражаясь вашим языком, получить халяву) было значительно проще. Вы сознательно опускаете также значительное количество иных факторов, оказывающих влияние на спрос на инженеров по разработке ПО, подбивая, по сути, всё выводы только к единственной мысли.
Я смотрю еще на свой опыт и опыт знакомых, которых я косультировал по старту карьеры в IT. А еще смотрю на графики. Думать тоже пытаюсь. С LLM появились знакомые, которые начали продавать себя в качестве программистов, хотя до этого сами говорили, что прогать не будут (слишком сложно).
Вы сознательно опускаете также значительное количество иных факторов, оказывающих влияние на спрос на инженеров по разработке ПО, подбивая, по сути, всё выводы только к единственной мысли.
Я не могу охватить и осознать все факторы, но могу выбрать некоторые и сфокусироваться на них. Т.е. сознательно упрощаю модель, легче было выделить закономерности. Думаете, я сильно ошибся в заключениях, что сейчас джуну сложнее? И что ценность базовых знаний CS возросла за последние 10 лет (в том плане, что без них работу найти сложнее)?
Да, сейчас есть целые сообщества, вроде “осознанной меркантильности“, где люди помогают друг другу проходить собесы и откровенно врут в резюме. В 2015 я не врал в резюме и нашел работу (хотя у меня не было ни опыт, ни гражданства России, ни технического образования).
Я хотел сделать акцент на том, что раньше можно было вложиться в программирование и получить гарантированный результат, вроде высокооплачиваемой работы. А сейчас можно вложиться и не получить ничего — из-за текущего рынка.
На мой взгляд вообще ничего не поменялось, может сейчас даже больше возможностей стало, все таки рынок IT огромный от сурового энтерпрайза до мобильных приложений и embedded приложений и еще отдельно разработка на FPGA. Даже не понятно где проще , раньше (20 лет назад когда я начинал) нужно было сурово вкладываться С/С++, системное программирование, если говорим про Windows то всякие COM/ActiveX/MFC/ATL/WTL и пр, про линукс свои “тараканы” сети, модули ядра и пр, каждая компания свои велосипеды, требовалось умение работать на всем стеке от драйверов до https запросов и разработки нативного UI и адже собственно 2D/3D графика, инструменты разработки (я начинал вообще на borland 3.1 ) были совсем не такие как сейчас.
А сейчас пожалуйста (ни в коем случае не принижаю) изучайте Go находите работу, изучаете программирование под Android находите работу, изучаете Unity находите работу и т.д, возможностей стало не сравнимо больше. То что 20 лет нахад писали на С++ с кровь и потом, теперь можно разрабатывать (и нужно) на С#/JAVA/GO/Phyton и т.д, куда больше возможностей сейчас, найти свою нищу.
Вот это "находите работу" по крайней мере первую стало сильно сложнее. А выбора ЯП и направлений то больше, это факт.
Я 10 лет назад начинал, тогда было идеальное время. Можно было осваивать относительно легкие фреймворки и даже в резюме опыт не придумывать, не иметь тех-образования и не быть гражданином РФ — все равно брали. А сейчас без опыта и образования шансы нулевые, и люди накручивают опыт, а потом еще CV оптимизируют с ИИ. И таких людей стало больше, потому что многие подумали, что с ИИ смогут получать “халявную“ компенсацию.
Вы говорите только о своём опыте, я знаю пример как человек два года назад вкатился в IT так же без образования и опыта, освоив программирование в Unity и нашел работу в какой то гейм.студии.
Экстраполяция единичных случаев на генеральную совокупность - это классическая ошибка людей, не знакомых с мат.статистикой.
Но, в целом, да, вы своими высказываниями наглядно демонстрируете, что вы смогли без таких базовых знаний попасть в IT. Что, впрочем, ни о чём не говорит. Вполне возможно, что процент тех, кто попадает сейчас в IT со слабой технической базой от общего прироста IT-специалистов, ничуть не изменился. Просто желающих стало больше)
Это не единичные случае, это огромное количество. Особенно если брать фронтенд и мобильную разработку.
Вас что-то задело в статье и в моих комментариях, может, прямо напишете, что?
Так я прямо и написал "Экстраполяция единичных случаев на генеральную совокупность - это классическая ошибка"
Конечно, такое невежество бросается в глаза. При этом вообще неважно сколько единичных случаев 1 или 10 тысяч. Это ничего не меняет, если вы их рассматриваете в отрыве от общего числа попыток и совершенно игнорируете неудачные попытки. А вы именно это и делаете в ваших фантазиях про "гарантированный результат". И попутно пытаетесь протолкнуть мысль, что те, кто устроились в IT, попали туда исключительно благодаря желанию, а их способности вообще никакой роли не сыграли.
Ещё раз: никакого гарантированного трудоустройства в IT для всех желающих никогда не было. Это просто факт, который как раз легко доказывается даже единичными случаями. Т.к. вы пытаетесь постулировать, что 100% человек, которые попробовали изучить программирование в каком-то году, смогли устроиться программистами.
100% человек, которые попробовали изучить программирование в каком-то году, смогли устроиться программистами.
Я всё-таки не это хотел донести, а то, что стать врачем, или адвокатом, или психотерапевтом, или инженером в области машиностроения спустя 1 год и получать среднюю зарплату — нельзя, вообще никак. Даже единичные случаи (вроде выдумок Абигнейла) опровергли. А в разработке таких примеров куча — и среди моих знакомых, и среди статей на хабре.
С суждением выше вы не согласы?
Это уже про баланс спроса и предложения. Если каких-то вакансий сильно больше, чем соискателей, то это приводит к росту зарплат и снижению критериев отбора. Но вместе с тем и к росту количества соискателей, после чего критерии отбора усложняются. При этом спрос зависит от экономической ситуации, которая циклична.
Конкретно в этом тезисе ваше заблуждение скорее в том, что вы выделяете всего 2 периода: какое-то раньше и сейчас. На деле тут имеется цикличная природа и за предыдущие 30 лет в IT как минимум 5 таких циклов уже было. Сейчас просто очередная волна снижения спроса (соискателей больше вакансий), ничего необычного.
Вы читали басню "Мартышка и колода"?
Пародируя Маяковского, "Если за это платят, значит это кому-нибудь нужно."
Да никогда не было возможности "получить гарантированный результат, вроде высокооплачиваемой работы". Это вы выдумали. Знаю лично несколько людей, которые ещё в конце нулевых пытались освоить программирование и ничего за это не получили.
То что разработчики, изучая фреймворк за пару месяцев, получали в 2-5 раз больше врачей, потративших 7 лет на образование — тоже несправедливо.
Это тоже какая-то фантазия. Хорошие врачи получали и получают в разы больше какого-то джуна. Да и в целом, тут вполне справедливое рыночное регулирование: уровень доходов зависит от уровня квалификации, от её востребованности и от того насколько сложно её получить (в т.ч. какой процент людей способен выполнять эту работу)
Хорошие врачи получали и получают в разы больше какого-то джуна
Большинство врачей в России, потративших 7 лет на образование и сколько-то еще лет на интернатуру, получают меньше мидлов, ставших мидлами за год-два.
Это вы выдумали. Знаю лично несколько людей, которые ещё в конце нулевых пытались освоить программирование и ничего за это не получили.
Ну что значит выдумали? Я сам устроился мидлом в яндекс чуть больше через через год опыта. А на первую работу спустя 3.5 месяцев. Было 10 лет назад. Подобных примеров знаю несколько лично и много в интернете (собственно, сам и решился такой дорогой идти, потому что полон интернет этих примеров был и есть).
Ну что значит выдумали? Я сам устроился мидлом в яндекс чуть больше через через год опыта.
Вы пользуетесь новоязом (по Оруэллу), подменяя общепринятые значения слов на что-то своё. Халява у вас не халява, гарантировано у вас не означает никаких гарантий и т.д. и т.п.
Гарантированный результат означает, что любой человек мог его получить. Так вот, это наглая ложь. Я знаю лично несколько человек, которые его не получили. И этого достаточно, чтобы опровергнуть вашу максиму.
То, что вы смогли устроиться не даёт нам никакого понимания статистического характера ситуаций тогда и сейчас. Надо сравнивать насколько увеличилось кол-во IT-специалистов за 2015 год и за 2024-й.
Понятно, что и желающих стало больше, но подавляющее большинство из них не смогло бы попасть в IT и в 2015 году. Ведь сама область не стала ни сложнее, ни проще. Это агрессивный маркетинг курсов создал у людей иллюзию того, что это просто.
Большинство врачей в России, потративших 7 лет на образование и сколько-то еще лет на интернатуру, получают меньше мидлов, ставших мидлами за год-два.
Пруфы есть? Или это очередное утверждение, выдуманное на ходу? Я, например, ни разу не встречал статистику по мидлам с 2 годами опыта. Зато встречал мидлов с 10 годами опыта, потративших ещё 5 лет на образование. Как вы будете одних от других отличать в отсутствии стат.данных - загадка.
Гарантированный результат означает, что любой человек мог его получить.
Вот и вы начали пользоваться новоязом, видимо, заразно. Гарантии обычно чем-то обеспечиваются. Т.е. гарантированный результат значит, что любой мог бы получить, если обеспечит это определенной работой. И понятное дело, что крайности я не рассматривал, потому что так в деталях можно закопаться. Разумеется, человек, неумеющий читать, не сможет стать программистом за 3-5 месяцев.
Что гарантированным результатом не является? Прибыль в бизнесе. Золотая медаль на олимпиаде. Выигрыш в лотерею. Выход в совет директоров компании. Потому что тут конкуренция с большим количеством людей.
В разработке — огромное количество высокооплачиваемых вакансий. Устроиться в разработку и дорасти до сеньора — это задача, которой гарантированно можно достичь любому человеку, даже с низким IQ, отсутствием технического образования. Вот если не нравится эта деятельность — это уже другой вопрос.
Я знаю лично несколько человек, которые его не получили.
Ну тут надо смотреть, почему. Может, сдались рано. Может, не нравилось им. Может, после “лэйоффов“ 2022-го начали искать работу, когда даже сеньором было сложно.
Ведь сама область не стала ни сложнее, ни проще. Это агрессивный маркетинг курсов создал у людей иллюзию того, что это просто.
Здесь есть доля правды, согласен.
Пруфы есть? Или это очередное утверждение, выдуманное на ходу? Я, например, ни разу не встречал статистику по мидлам с 2 годами опыта. Зато встречал мидлов с 10 годами опыта, потративших ещё 5 лет на образование. Как вы будете одних от других отличать в отсутствии стат.данных - загадка.
Согласен, это больше перегиб с моей стороны. Но доля правды в моих словах тоже есть. Например, если бы я захотел врачем стать и все что можно для этого делал, я бы не вышел на огромную зарплату спустя 4 года. Пришлось бы 7 лет только учиться.
Гарантии обычно чем-то обеспечиваются.
Тут вы опять зачем-то путаете слова. Например, если вы вклад под 20% годовых открыли, то выплата вам процентов через год обеспечивается достаточностью капитала банка и существованием АСВ, а не тем что вы деньги на вклад положили. Потому что это в свою очередь условия, а не обеспечение.
Я хотел сделать акцент на том, что раньше можно было вложиться в программирование и получить гарантированный результат, вроде высокооплачиваемой работы
Вот ваше определение условий: "вложиться в программирование". Но это слишком абстрактно. Если человек одну книжку по программированию купил и прочитал, то он ведь вложился? Вложился. Вот тут вы себя в ловушку и загнали такими определениями.
Устроиться в разработку и дорасти до сеньора — это задача, которой гарантированно можно достичь любому человеку, даже с низким IQ, отсутствием технического образования.
Ну, нет же. Это опять можно опровергнуть любым примером, когда человек 10 лет работает программистом и до сеньора так и не дорос. Таких случаев хватает. Поймите уже, нет такого плана на 3/6/9/12 месяцев, следуя которому любой человек сможет стать программистом (многочисленные курсы это максимально наглядно доказали, хоть это было очевидно и до их появления). И нет такого плана на 10 лет, следуя которому любой человек сможет стать senior-разработчиком. Нет и никогда не было.
Ну тут надо смотреть, почему.
Очень простое объяснение, которое вы старательно игнорируете:
Не каждый человек может стать программистом, вне зависимости от желания и количества вложенных усилий. Нет тут никаких гарантий и не было ни в нулевых, ни в десятых.
Например, если бы я захотел врачем стать и все что можно для этого делал, я бы не вышел на огромную зарплату спустя 4 года. Пришлось бы 7 лет только учиться
Это да. В IT просто не такая высокая ответственность, поэтому можно начать работать раньше, а вот учиться всё равно придётся постоянно.
Но если рассматривать не только старт, а всю карьеру, то ещё неизвестно у кого круче будет. Я, например, знаю врача, который зарабатывает 400 т.р. чистыми, работая по 4 дня в неделю. При этом гибкий график и отпуск когда захочешь. И речь даже не про Мск.
Мало кто из senior-разработчиков такие условия имеет.
Понятно, что тут я тоже про единичный случай говорю, статистики по всем врачам в зависимости от категории и специальности у меня нет. Но и думать, что все врачи мало получают - это какой-то стереотип из 90-х
Вот ваше определение условий: "вложиться в программирование". Но это слишком абстрактно. Если человек одну книжку по программированию купил и прочитал, то он ведь вложился? Вложился. Вот тут вы себя в ловушку и загнали такими определениями.
Я себя не загнал. Если пытаться привязываться к каждому нюансу, можно оспорить что-угодно. И наоборот, если захотеть забрать смысл, который пытаются донести, это тоже получится.
Опять же, мысль была в том, что в программировании можно было получить за 3-5 месяца работу выше средней ЗП, а в медицине — нельзя. В медицине нельзя было вложиться и получить быстрый результат, хоть как ты будешь вкладываться, независимо от IQ, усидчивости, обаяния и прочих навыков.
Тут вы опять зачем-то путаете слова.
Тут вы опять зачем-то придираетесь.
Первые две ссылки в гугле на “гарантированный — это“ —1, 2. Обе включают слово “обеспеченный“.
Ну, нет же. Это опять можно опровергнуть любым примером, когда человек 10 лет работает программистом и до сеньора так и не дорос.
И нет такого плана на 10 лет, следуя которому любой человек сможет стать senior-разработчиком.
Давайте сперва слово “сеньор“ определим. Предлагаю для простоты такой — тот, кто получает зарплату сеньора.
Я не пытаюсь сказать, что абсолютно любой может. Разумеет, у кого-то не будет ни амбиций, а у кого-то желания бегать по собеседованиям. Может и вообще проблемы с психикой или еще чем-то.
Я пытаюсь сказать, что при прочих равных это небольшое достижение при правильных действиях. Вот получить чемпионский пояс или золотую медаль не легко при правильных действиях. Можно всю жизнь этому отдать и не получить. А с разработкой — это халява. Если у тебя хотя бы средний IQ и нет проблем со здоровьем, есть амбиции, то в период с 2015-2022 это было сделать очень легко (легко в сравнении с другими примерами, что я привожу: достижения в спорте, попасть в совет директоров или топ-менеджмент крупной компании, построить успешный средний/крупный бизнес).
Почему вас так это утверждение не устраивает? На этом ваша самооценка завязана и такие рассуждения ее подрывают?
Это да. В IT просто не такая высокая ответственность, поэтому можно начать работать раньше, а вот учиться всё равно придётся постоянно.
Да, учиться надо постоянно, согласен. Есть другие сферы с нулевой ответственность, вроде оценки собственности (тут уж я знаю, так как и учился по специальности и общался с сокурсниками, кто пошел по этой дороге), где платят копейки, а надо 4-5 лет отучиться и начинать с низов. В этом плане программирование конечно халява.
Но если рассматривать не только старт, а всю карьеру, то ещё неизвестно у кого круче будет. Я, например, знаю врача, который зарабатывает 400 т.р. чистыми, работая по 4 дня в неделю. При этом гибкий график и отпуск когда захочешь. И речь даже не про Мск.Мало кто из senior-разработчиков такие условия имеет.
Тут тоже согласен, но таких единицы. В IT я знаю человека, прям мой близкий приятель, который в 4 раза больше зарабатывает, чем я. А у меня топовая зарплата по Москве. Да, он в Дубаях, но я смотрел вакансии и не нашел ничего, что хотя бы на 30% было больше, чем у меня.
Не знаю, кого больше, “богачей“ в IT или медицине, я не смотрел. Интуитивно кажется, что в медицине, особенно в штатах.
Но и думать, что все врачи мало получают - это какой-то стереотип из 90-х
Вообще согласен, у меня статистики нет под рукой. Если брать Москву, наверное, средняя ЗП врача не сильно отличается от средней ЗП разработчика. У разработчиков был хороший лайфхак до 2022 — уехать в регион, а работу найти зарубежом. Тогда можно было легко в 5-10 раз выше по региону получать.
если захотеть забрать смысл, который пытаются донести
Так, может, попробуете использовать слова в их смысловой нагрузке, а не в придуманной лично вами? Тогда другим людям не придётся догадываться, что вы имели в виду совсем другое, а не то, что сказали.
Первые две ссылки в гугле на “гарантированный — это“ —1, 2. Обе включают слово “обеспеченный“.
Вы в своей манере со ссылками вида
<a rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">1</a>Я вам на примере выше объяснил, что означает обеспечение в определении термина гарантия. Что и каким образом обеспечивало гарантированное трудоустройство в IT совершенно непонятно. У нас гос.программа с выделенным бюджетом в триллион рублей какая-то была "Сдай тест по программированию - получи работу" или что?
Давайте сперва слово “сеньор“ определим. Предлагаю для простоты такой — тот, кто получает зарплату сеньора.
Вы меня троллите? Или Вы любому слову пытаетесь выдумать собственное определение, совершенно оторванное от исходного смысла этого слова? Ппц просто.
Почему вас так это утверждение не устраивает?
Потому что вы выдаёте свои фантазии за факты. Где исследования сравнительной сложности и полученного результата на единицу усилий? В качестве единственного "доказательства" вы приводите совершенно нелепые сравнения с олимпийскими чемпионами, директорами и владельцами крупных компаний. Как-будто вы не понимаете, что таких людей количественно гораздо меньше, чем программистов. Да и получаемое вознаграждение там на порядки выше. Можно по вашей логике сказать: "Есть халявный сценарий: просто будь лучше всех в мире в спорте Х, плюс желательно родись в США или Китае и ты гарантировано получишь олимпийскую медаль по Х". Это просто насилие над здравым смыслом.
У разработчиков был хороший лайфхак до 2022 — уехать в регион, а работу найти зарубежом. Тогда можно было легко в 5-10 раз выше по региону получать.
Вот, вы начинаете выруливать на адекватный путь. У IT-специальностей есть объективные преимущества, которых нет у большинства работ:
1) возможность удаленной работы (даёт доступ к глобальному рынку, поэтому даже региональным фирмам приходится держать з/п на уровне, иначе хорошие специалисты уйдут в другие места)
2) быстрый цикл обратной связи (позволяет эффективно самообучаться, если есть такой навык и необходимые способности)
3) возможность получить полезный опыт на pet-проектах (по сути, почти всё кроме командного взаимодействия можно так или иначе эмулировать)
И тут мы уже к анализу текущей ситуации можем перейти:
Первый фактор ослаб после 2022, как вы уже заметили. Если доллар станет резко по 150 рублей, то зарплаты в IT не отыграют это так быстро, как это было в 2015 году. Но хотя бы з/п в регионах не особо отличаются от столичных для хороших специалистов.
Второй и третий фактор по-прежнему требуют определенного склада ума и усердия. Но тут многочисленные курсы принесли шум - люди, не способные стать программистами, пытаются устроиться на работу программистом.
Это вызывает ответную реакцию у работодателей в виде усложнения процесса найма. И только в этом пункте я готов согласиться, что стало сложнее. Теперь начинающему специалисту приходится доказывать, что он не один из толпы леммингов, которые программировать то не умеют, да и не хотят, но какие-то курсы прошли.
Вы в своей манере со ссылками вида
https://kartaslov.ru/значение-слова/гарантированный
https://gramota.ru/poisk?query=гарантированный&mode=slovari
Ну хорошо, давайте не будем дискутировать дальше. Я бы хотел все равно отстаться на своем, что программирование — это несложно, если интересно (добавлю еще условие). И если интересно, то не вижу, почему кто-либо (без серьезных проблем, что я перечислял в предыдущем комментарии) не смог бы в 2015-2022 устроиться на работу за 3-5 месяцев подготовки.
А если не интересно (или может склад ума совсем другой), легких денег тут нет. Согласен.
Я бы хотел все равно отстаться на своем, что программирование — это несложно, если интересно (добавлю еще условие).
Кто ж вам запретит. Оставайтесь. Но если когда-нибудь захотите переосмыслить, то попробуйте его преподавать. Сразу поймёте о чём, мы сегодня общались.
Безусловно, когда что-то интересно и получается, то можно что угодно освоить. Но если взять всех, то процент людей, у которых достаточно интереса и способностей к программированию, будет не столь велик, как вам сейчас кажется. И тут даже IQ не причём, я видел и людей, у которых IQ > 120 и даже технический склад ума, но с программированием не сложилось.
А вы преподавали? Много учеников повидали?
Не так много, но мне хватило. По факту, подавляющее большинство тех, кто может стать программистами, могут спокойно обойтись и без курсов и без преподавателей. Материалов и структурированных учебных планов в открытом доступе очень много и большую роль играет самостоятельная практика и отладка. Поэтому я максимально скептически отношусь к выпускникам IT-курсов. В 90% случаев это люди, несовместимые с программированием вообще никак.
что крайности я не рассматривал, потому что так в деталях можно закопаться
Прости госсди, программисты Boeing 777 MAX тоже крайности не рассматривали.
есть такие люди, которые не зная или не понимая истиного значения, придумывают для себя что-то кажущееся им правильным, да и шут бы с ними, но они же начинают это транслировать в Мир. зачем-то.
вот и "халява" под раздачу попала)
Потому что я писал статью в первую очередь для себя. Чтобы найти мотивацию продолжать развиваться, несмотря на постоянный фон медиа, что ИИ всех завтра заменит.
Халявы, как я ее определил, нет ни в бизнесе, ни в спорте, например. Можно много вложить и не получить ничего и даже потерять.
Мое определение халявы заставляет брать на себя больше ответственности и риска, делать фокус на более широкий спектр навыков. Вместо того, чтобы наслажаться, как на работе за меня решает задачи нейросеть и больше времени отдыхать, я могу мотивировать себя больше учиться и копать в сторону архитектуры.
Было бы интересно сравнить энергетические затраты на решение конкретной задачи программиста и ChatGPT. Как бы не оказалось что кремний убъёт планету быстрее и надёжнее кожанного мешка как раз за счёт потреблённой энергии.
В статье попадалось на тему:
Среднестатистический человек решает 75% задач. O1, немного подумав, решал уже 31% задач. O3, крепко крепко подумав, правильно решает 88% задач.
Крепкое думанье стоит денег. Пока модель рассуждает, она пишет тексты, расходует GPU. Чтобы сделать предсказание модели o3 на на одном примере из ARC-AGI, OpenAI тратила 1000 долларов. Для сравнения, сам автор соревнования говорит, что ему люди решали эти же самые задачки по 5 долларов за штуку.
1000 долларов за один пример != 5 долларов за решение задачки. Первое было потрачено на обучение, второе - решение прикладной задачи. Ну вот вкидывают они миллиард в обучение, это миллион обученных задачек. Вроде бы дофига. Потом идут только расходы на электроэнергию, не нужны большие мощности. Потом оно решит миллиард тех же задачек, и вот тут черепаха догоняет Ахиллеса.
Обучение человека дешевле, даже если это престижный и крутой ВУЗ типа Гарварда или MIT, но модели параллелятся в сотнях и тысячах инстансов, а люди как-то не очень.
Плюс у людей 10 миллиардов нейронов, а собственно в коре небольшая часть из них, остальные заняты обслуживание инженерных систем организма низкоуровневым. И время релаксации нейрона 5 мс, а у логического элемента 0.5 нс, в миллион раз быстрее. И четче, нейрон может заглючить, это привыкли называть человеческим фактором, а логический элемент исключено.
Ну в нейронках нет логических элементов как таковых, а нейроны у компов "типа" аналоговые, и да, их бывает тоже глючит нипадецки.
Если говорить про пакеты типа вольфрам или маткад - там да, все четко и жестко задано. Если говорить про llm - глючит их даже поболее чем человека. Если говорить про распознавалки - там прогресс идет уже давненько, и в некоторых штуках они обогнали человека.
А какая разница? Можно создать ещё 10 llm к одной существующий и получить линейное масштабирование. Кремний победит.
Пока что кремний слишком дорогой чтобы решать автономно задачи на уровне человека. Как только он станет выгоднее чем затраты электроэнергии человека в час (около 1500 Ватт-ч, прикидывал полгода назад) + почасовая оплата (от $20 до $100/ч), то произойдёт "оптимизация".
К примеру, сеньор в Европе получает те же $40/час, но работать может только 160 часов в месяц. За месяц он потребит условно 1500 ватт-ч * 160ч = 240кВт, ну пусть будет по $0.5 за кВт -> $6500 в месяц.
ИИ может работать 24/7, и тут играет большую роль три метрики:
Производительность труда (условно сколько тикетов закрыто в месяц по сравнению с кожаным мешком)
Стоимость часа работы или одной решённой задачи (средней по T-shirt размеру)
Скалирование — линейное/экспоненциальное
С производительностью и стоимостью всё понятно — если ИИ способен за те же деньги решать задачи с тем же качеством в 2-3 раза быстрей то экономический эффект очевиден и человеки будут не нужны.
Со скалированием гораздо интереснее:
Человека скопировать-вставить и получить прирост производительности в 2х не получится — накладные расходы найма, обучения, "вхождения в коллектив" никуда не деваются.
У ИИ память и контекст общие, и предполагается, что со временем они только становятся лучше, пока проект растёт. Человеки загружать напрямую контекст друг другу в мозги не могут (пока что).
Bus-factor отсутствует. У вас есть документы по проекту — модель их токенизирует и составляет knowledge graph — это точно такая же база, как и любая другая NoSQL. Если человек уходит — бизнес контекст и знания кода, проекта теряются. За 2-4 недели перед уходом физически невозможно передать весь контекст другому человеку, если только он не расписан весь в документах.
Окно контекста у реальных мозгов гораздо хуже чем даже у самой плохой LLM-ки. Мы пока что выигрываем только за счёт релевантной памяти + способность решать новые задачи, которые модель не видела. Уже есть модели, которые способны найти "иголку в стоге сена" (needle in a haystack benchmark) в тексте на 500 тысяч токенов за секунды. У обычных мозгов на это уйдёт несколько минут/часов.
В итоге, что тут можно сказать — чисто энергетически пока не имеет смысла сравнивать, пока ИИ не способен решать задачи полностью автономно с хоть какой-то гарантией качества. А чисто энергетически и по затратам модели генерации текста уже давно превосходят человека. Но генерация эта бессмысленная — к ней нужно тонны RAG и контекста, и дополнительных процессов которые хоть как-то могут разбивать на подзадачи и решать их. Пока что массового решения "из коробки" я не видел.
Каждый день вижу статьи на тему - 99.9999999% уже пишут кид через ИИ, разработчики не нужны, новая эра кодинга. Буквально на прошлой неделе нужно было сделать формулу для EXCEL, думаю ChatGPT настало твое время, ну с эти то ты точно справишься. Трачу полтора часа(за которые уже сам бы это формулу разобрался написал), в результате после 50 попыток ему объяснить когда ошибки пошли по кругу в стиле одно лечим другое калечим, забиваю и делаю сам. Порой складывается ощущение что есть две параллельные вселенные.
Люди хайп поднимают и деньги зарабатывают. Пока вы формулу пишите.
Обычный хайп
С другой стороны, в нем есть продуктивная часть, для меня стаковерфлоу и Гугл почти убиты.
Я надеюсь, вы не подумали, что я пишу про то, что
99.9999999% уже пишут кид через ИИ, разработчики не нужны
Потому что мой аргумент как раз противоположный. Сейчас нужны как никогда.
Чем популярнее язык - тем больше общедоступная кодовая база, тем больше база знаний в LLM по языку, тем лучше выдача. На JS все LLM пишут просто великолепно, можно свой мини-фреймворк собрать за непродолжительное время.
А на лиспах до сих пор скобочки не могут научиться закрыть по-человечески :)
Всё, что ниже десятки - не стоит ожидать продуктивности в работе от LLM.
Это ошибка. Продуктивность LLM зависит не от того кто сколько чего в гугле ищет, а от количества хороших исходных текстов на языке. Для Perl продуктивность нормальная. Для Фортрана она будет скорее всего низкая, но только потому что на нём пишут сложные алгоритмы, с которыми ИИ пока не справляется (в отличии от всякой нудятины)
Заметьте! Вы сказали: "нормальная", но не "высокая", потому что понятно, что по JS/Python/C++, ну то есть по классике, общедоступная кодовая база выше, соответственно популярность запросов в поисковых системах - плюс-минус ситуацию отражает. Плюс я не сказал, что продуктивности не будет - я сказал, что: "её не стоит ожидать".
Да нет, на перле вполне всё работает вроде не хуже чем на питоне. Кодовой базы достаточно, я даже не уверен что на питоне её больше.
Разница между нормальной и высокой не очень понятна. Например, я делаю в ИИ программу в области в которой не разбираюсь на языке который не знаю. Программа работает, выдаёт результат (может и неоптимальный), но без ИИ я бы его не получил вообще. Это продуктивность нормальная или высокая?
В мире LLM всё очень специфично - обойдёмся без обобщений, я не пробовал использовать LLM для Perl. Да и в рейтинге он достаточно высоко.
Программа работает, выдаёт результат (может и неоптимальный), но без ИИ я бы его не получил вообще.
Тут есть нюансы: по условиям задачи вы не можете оценить, насколько хорошо она работает; без ИИ вы бы выучили бы это язык/нагуглили бы решение, и получили бы тоже какой-то результат. Просто времени бы заняло возможно больше.
Если что-то крякает как утка, ходит как утка и несёт утиные яйца - наверно это утка и есть :) Способы проверить правильность решения есть. Тот же ИИ в объяснениях будет на что то ссылаться, что можно проверить на высоком уровне.
Ваш ответ как раз составляет квинтэссенцию общего непонимания что даёт ИИ в программировании. ИИ позволяет получать результат, который без него получить нельзя либо заняло бы годы (учить математику в моём случае). Нагуглить обработку данных не так просто, а в некоторых моих задачах готовых программных решений нет вообще. А представьте другой вариант - есть математик, который прекрасно знает что ему нужно и как это получить, но знает как математик. Справиться с питоном и numpy он быстро не может, а вот сказать что ему надо и проконтролировать вполне.
Конкретный шаблонный пример - написание формы для web сайта. Я давно забыл javascript и не хочу вспоминать ни его, ни твиттер бутстрап, но получить форму, запись её в базу данных (бэкэнд на любом языке) могу. И проверить работает или нет - тоже, просто заполнить и посмотреть в базу. Будут ньюансы, конечно. Но как программист я просто знаю где они могут быть и буду туда смотреть. В том то и дело, как Автор и пишет - ИИ выполняет то что ему сказали, с точностью сказанного.
Способы проверить правильность решения есть.
Как всегда, тут есть нюанс. Как вы знаете, у нас все программы поставляются в виде текста на каком-то языке программирования, просто те, которые называются «закрытым ПО» распространяются в виде текстов на языке x86-64 тому подобных. То есть, их вполне можно читать и проверять... Но есть нюанс...
ИИ позволяет получать результат, который без него получить нельзя либо заняло бы годы
Да ладно, есть же Гугель и stack overflow.
Но как программист я просто знаю где они могут быть и буду туда смотреть.
Ну, то есть, годы вы уже потратили, получив базу (о чём, собственно, статья). А сейчас вы, как выпускник Пажеского корпуса Митрич всем рассказываете, что «гимназий не кончали».
Базу я получил, но давно всё забыл или, точнее, помню не те языки что нужно - питон я не знаю а javascript мне и раньше был противен а теперь вообще вызывает удивление, но результат нужен на них, плюс математика о которой у меня представление смутное. Гугель и стэковерфлов не дают ответа в прикладных задачах, не связанных напрямую с ИТ. Гугель может дать ссылки на научные статьи, вот их и надо скормить в ИИ.
Как вообще раньше делали сайты: кто-то сидел писал ТЗ, передавал программисту, и неделями шла переписка с большими пропусками. Теперь то же самое - пишется ТЗ ( причём если со знанием специфики программирования то ещё лучше), но передаётся в ИИ - программист из процесса удалён, результат сразу. То есть junior не нужен. Остаётся нерешённым вопрос откуда возьмутся мидлы и сеньоры :) Общее робразование требуется, а ИИ заполнит лакуны и специфические области.
Базу я получил, но давно всё забыл
Образование - это то, что остаётся, когда вы всё забыли. Вы травмы головы получали? Скорее всего нет.
Гугель может дать ссылки на научные статьи, вот их и надо скормить в ИИ.
Если у вас на контроль вот этого достаточно знаний и умений, то образование у вас определённо было хорошее. Ибо чтобы задать вопрос надо знать 50% ответа.
Как вообще раньше делали сайты: кто-то сидел писал ТЗ, передавал программисту, и неделями шла переписка с большими пропусками.
А ещё раньше приходилось штырьки перетыкать. Програзм - это единственная из развивающихся отраслей. Поэтому ну слава богу, что хоть тут есть какой-то видимый прогресс. Но вообще, это норма.
Если что-то крякает как утка, ходит как утка и несёт утиные яйца - наверно это утка и есть :)
мне кажется, что китайцы рассуждали именно так, когда завалили весь мир поделками, очень похожими на "уток".
до сих пор ещё можно встретить на улицах людей, которые продают новые "айфоны" по 5 тыс. руб. и шуруповёрты "Makita" по 500.
Программа работает, выдаёт результат (может и неоптимальный)
А может и неправильный.
не только на лиспах, мне в каждой пятой программе на питоне deepseek не докладывает скобку.
Deepseek не позиционировал себя как кодерская LLM изначально.
Он всё-таки более доступен чем Клод, который ещё и денег стоит вполне реальных.
У дипсика есть кодерская версия на 9 гигабайт. Возможно вас заинтересует. Отзывы, вроде, неплохие.
Локальные модели работают, но и скорость слишком маленькая, и квантование приносит глюки - в целом для постоянной работы непригодно. Чтобы эта версия заработала ей надо дать 80 гигабайт и 8 карт :( А ведь программирование это не только копилот с автодополнением, это ещё и задачи в стиле "найди несколько математических моделей, опиши, найди подходящую, напиши программу".
Пригодность к работе очень специфический термин в мире LLM, очень сильно зависит от конкретной модели и языка (и не только, важны: сфера применения, умение работать с контекстом, умение декомпозировать и сегментировать, ну, то есть, "пригодность к работе" - это термин испытывающий на себе влияние десятков параметров). Данная модель и на 16ГБ видеопамяти работает неплохо по отзывам.
Более того, вот эта модель на два гигабайта, по отзывам, так же неплохо кодит (опять-таки это очень обобщённо).
Ну вот у последней контекст 16 килобайт. Мало. опять же, кодить надо не просто "напиши цикл", а кодить надо прикладную задачу, сложность которой не в языках программирования. То есть я даю задание, а ИИ говорит что вот тут надо дисперсию посчитать, тут то-то - это всё выходит за рамки моделей для кодинга. Ну и скорость локальных моделей удручает.
Попробуйте LLM раcсчитанные на математические задачи. При грамотной работе с контекстом - скорость не так уж важна. Если модель правильно настроена, есть необходимая база знаний, контекст полный (т.е., контекстного окна хватает на запрос, или ваш проект уже интегрирован в LLM), то при правильном запросе (и отсутствии лимита окна на выдачу) - вероятность ошибки стремится к нулю, то есть в таком контексте скорость работы практически не принципиальна.
Слушайте, по вашему описанию это очень тяжелая задача для текущих LLM. Пока что человек является архитектором ПО, уже было сказано десятки тыщ раз : LLM это джун, исполнительный но джун. Вашу задачу можно разбить на подзадачи, и с каждой из них модель справится. Но это не работает в стиле "сделай мне новую операционку, виндоус и линукс не нравятся, пиши на ассемблере для скорости работы". Даже некоторые алгоритмы стоит разбивать на части, чтобы нейронка не потерялась. Что там у нее контекст длиной в миллион токенов - не особо играет роль. То есть она найдет несколько математических моделей с краткой выжимкой для чего они. Вам решать, какая из них подходящая - это довольно сложно формализуемо, что значит "подходящая?" - по скорости, простоте, колмогоровская сложность и еще пару сотен метрик можно накидать. Но даже расписав все это в едином промте не факт что получится. Потом вот это "напиши программу". Это работает только на простых примерах. Что бы там не орали на всех углах "ыыы программисты не нужны" - вранье. На каждом этапе надо контролировать результат. Сейчас много экспериментируют с агентными моделями, это примерно все шаги что я выше расписал, отдаются каждый своему инстансу llm ,и с этим есть уже впечатляющие результаты - но пока что условно говоря за пределы лабораторий технология еще не вышла на уровень "доступно домохозяйке к.м.н.". Плюс это и не для домохозяек создается в первую очередь.
Про локальные модели, это все конечно так, но работать с этим уже можно и сейчас. Ну вот так вот получается, что нормальные полноразмерные модели требуют такого компа, что "геймерские" дорогущие сборки выглядят дешевыми калькуляторами. Тем не менее и маленькие модели работают ровно на таких же принципах что и большие. И просто "нужно уметь их правильно готовить".
Вы всё правильно пишете, да, ограничение на ограничении. Но результат то получается. LLM это и исполнительный джун, и консультант-специалист в узких областях, и справочник по библиотекам. Постоянно врёт, но если знать где он потенциально наврёт то это не большая проблема. LLM как команда получается.
Пример - я только что с помощью Deepseek написал скрипт, который по нажатию клавиши break меняет раскладку выделенного текста, то что делает punto или gxNeur (постоянно ошибаюсь и набираю не глядя на экран). За 40 минут, не зная толком языка (и не изменив ни символа) в питоновском скрипте, не зная ни как работать с клипбоардом в линуксе - просто описав задачу. Сам бы я это написал не знаю за сколько. Чисто прикладная задача, возникшая спонтанно. И таких куча. Да, это простой пример,в более сложных приходится делить на блоки, отдельные модули, но ведь всё равно получается.
Выбор модели - просто перебор нескольких методов, просмотр результатов на графиках, сравнение с ожидаемыми результатами, выделение удачных вариантов в модули и доработка других частей. Конечно это не единый промпт, это процесс и не за час. В процессе появляются новые идеи и решения, когда возникают проблемы возникают и новые подходы. И всё это работает - рутинные операции выполняются быстро и за счёт этого программа пишется быстро. ИИ может сменить формат вывода, форматы входных данных - из файла или из бызы, или совместить несколько источников и это быстро.
Локальные модели просто врут чаще. На них хорошо получается, например, написать переводчик из смешанного английско-китайского на русский и переводить какие-то сообщения или обсуждения с китайских чатов, благодаря тому что у них есть API, но написание программ уже заметно страдает. Ну и скорость в токен в секунду это не то что ожидается.
Локальные модели просто врут чаще.
Да, это так, но я же написал как это нивелируется многими проходами (агентная модель). И под неустанным контролем пользователя. С одной стороны, разбираться в чужом коде это всегда среди программистов считалось как "разгрузить угля вагон" - тяжелой неблагодарной работой, с другой, смотря как тот же дикпик пишет код со всеми комментариями, а не заворачивает в одну строку длинную сложную обработку - читать такой код легко и приятно, даже в сравнении со своим когда-то написанным.
А вот что токен в секунду это боль. Вы ее на процессоре запускаете что ли? Полноразмерный дипсик? И при этом у вас есть терабайт ОЗУ и процы не Эпики? На эпиках вон недавно чел запускал, 3 токена в секунду. Тоже боль, но таковы системные требования.
Я для таких штук, которые не тянет моя видеокарта (но хоть помещается в озу типа llama70b) готовлю специальный файлик где пишу заранее запросы, а потом спустя сутки или больше получаю папочку с набором текстовых ответов модели. Бокс по переписке, не ну а чо cpu все равно простаивают, пусть делают полезное дело.
Сутки? Мне 30 секунд кажется вечностью... Надо получить код, проверить, внести изменения в условия, проверить... При том что на один и тот же вопрос будет несколько разных ответов. Нет, локальные модели для программирования мне не подходят. К тому де мне надо математическая поддержка, а её у локальных не быват.
Понятное дело, в диалоговом режиме это почти неюзабельно.Могу разве что посоветовать прикупить компуктер в разы помощнее...или дождаться новых архитектур, которые изменят системные требования в меньшую сторону. Над этим работают куча людей.
математическая поддержка, а её у локальных не быват
можно посмотреть в сторону phi4 модели, но в общем и целом лучше попытаться использовать готовые фреймворки. LLM - это гуманитарии по определению. Калькулятор там лучше прикручивать внешний.
А чего им на JS плохо писать? На JS даже если попой сесть на клавиатуру, иногда может сработать.
Пока нет примера - разговаривать не о чем. А то потом оказывается что и не chatGPT это был, а телеграмм бот. И не в excel а в word.
Можно пример обсуждения/задачи?
Ps excel != программист, простите меня vba кодеры.
Поделитесь ТЗ на формулу, которую нужно было вам сделать и мы померимся своим ChatGPT и сделаем объективные выводы.
У меня есть контр-пример. Мне нужно было написать бенчмарк на плюсах, который бы запускал несколько потоков, в которых выполнял бы определённый код и замерял время выполнения (min/max/avg). Результат выводился в консоли в табличке из псевдографики. Один запрос в Claude, десять минут на проверку кода и фикс некорректного расчёта ширины столбца, и у меня на руках рабочий бенчмарк. Сам бы я пару часов точно потратил на такое.
Ага, а я на груви пишу постфункции для workflow джиры. Язык-то ChatGPT знает, но предметную область - нет. И код - полная ерунда. Компилируется, но не работает, просто рандомная смесь операторов. Пока нейронка не умеет думать смысла в ней нет. Ну разве что для джаваскрипта, хотя если туда навертеть какой-нибудь фреймворк уже зафейлится.
На самом деле, в недалеком будущем ИИ четко отделит людей-креативщиков от людей-повторятелей. И вторым придется не сладко.
А к какой группе людей Вы бы отнесли себя? К "креативщикам" или "повторяторам"?
20% креативщик и 80% повторяльщик. В лучшем случае...
Так большинство разрабов так и есть примерно, но вот эти 20% не заменить ИИ в любом случае, но и за пятерых уже не заставишь креативить при этом, вот в чем нюанс.
но вот эти 20% не заменить ИИ в любом случае
Не стоит недооценивать возможности LLM :) Они в любом случаем могут заменить любые возможности человека (от творчества, до принятия сложных решений). Это вопрос времени и усилий "ИИ фанатиков", чей смысл жизнь заменить все творческие и интеллектуальные профессии с умственной нагрузкой. Зачем? Потому что могут (+ денег много денег от бизнеса получат в качестве инвестиций).
Иногда задумываюсь, зачем "ИИ фанатики" так истерично стремятся заменить людей именно в интеллектуальном плане, а не, например, в физическом труде, чтобы человек больше созидал и занимался умственным трудом. Но ответа этому не найти. Просто тренд, заключающийся в неприятии человеческой неидеальной природы (в контексте мышления).
Давайте разберём два простых примера.
В село Нагорье приехал губернатор. Теперь надо написать статью о том, что там происходило, кратко передать речь губернатора, объяснить связь его выступления с другими решениями. Как ИИ заменит человека при решении этой задачи? В частности — откуда ИИ узнает об этом событии, откуда ИИ узнает о словах губернатора, откуда ИИ узнает о связи этой речи с последующими решениями?
В село Нагорье приехал губернатор. Вместе с ним ездил сотрудник муниципальной администрации. Теперь этот сотрудник должен написать подробный отчёт о своей поездке. Как ИИ заменит человека при решении этой задачи? В частности — откуда ИИ узнает о поступках муниципального сотрудника и его разговорах с другими людьми?
Спасибо!
Да без проблем, в общем-то :)
1. На выступлении губернатора нужно поставить систему, состоящую из хорошего микрофона и видеокамеры, которые будут записывать речь губернатора и видео о том, как он выступает. Все эти данные будут транслироваться на облачные сервера для дальнейшей обработки уже системой, состоящей из либо мультимодальной LLM, либо из множества агентов на базе LLM, каждый из которых будет решать свою задачу.
Система эта будет подтягивать информацию о "других решениях" губернатора в реальном времени из уже существующих новостей (в интернете), существующего законодательства (законы страны) или вручную внесённым данным. Она же и будет связывать его выступление с другими решениями + нарезать ключевые фразы для новостей и делать качественные фото с разных ракурсов (камера 360).
откуда ИИ узнает об этом событии
А это уже решать человеку, нужна им эта система, или нет. Можно и в режиме 24/7 запускать такую систему, но смысла в ней будет мало. Ну а на другие вопросы я, наверное, уже сказал. И, кстати, LLM может ещё предсказать как эти решения потенциально могут повлиять на жизнь граждан.
2. Сотрудник может сообщать ИИ о том, где он был, куда ездил, что там с губернатором в целом и т.д., чтобы ИИ это всё фиксировал где-то на своих серверах. Вдобавок, сотрудник может просто 24/7 включить микрофон и транслировать все свои действия в эту систему (она будет получать только аудио данные и вычленять только то, что ей нужно для отчёта). Так она и будет формировать полный отчёт о поездке губернатора в село. Ну, учитывая наши реалии, то конечно ни один губернатор или чиновник на такое не подпишется :) Но это не значит, что этого нельзя сделать.
Простите. Кажется, я вас обманул. Я забыл указать важное условие: работу должен сделать ИИ, программа должна её сделать, нейросетка. Мой вопрос был вот какой:
Как ИИ заменит человека при решении этой задачи?
1 ) Итак, работу должна сделать нейросеть, полностью заменяя человека. Поэтому никакого микрофона нет. Видеокамеры тоже нету. Трансляции нет. Фотографий нет. НИКАКИХ вручную внесённых данных нет, потому что работу должен сделать именно ИИ, а не человек.
Раньше всё это делал один сотрудник, а теперь надо заменить его дешёвой ИИ, которая сможет работать на офисном компьютере, сможет сама (!!!) выдать тексты и фотографии. Но ведь ваше предложение означает, что вместо ИИ должны работать люди с микрофоном, люди с видеокамерой, люди с трансляцией, люди с фотографиями. То есть вы предлагаете заменить одного сотрудника — пятью людьми (или даже больше).
2 ) Если сотрудник сообщит, где был и куда ездил, тогда отчёт будет уже написан. Получается, что ИИ здесь вообще не нужен, что ли? А ведь задача состоит в том, чтобы ИИ заменил человека, чтобы нейросеть работала вместо сотрудника, то есть чтобы нейросеть самостоятельно написала отчёт. Более того, вы опять предлагаете добавлять микрофон и трансляцию, то есть нанимать дополнительных людей.
Вывод. Из вашего ответа видно, что ИИ не может решать самые простые задачи. Вы предлагаете взять работу одного человека и распределить её на пятерых, причём обеспечить им дорогое оборудование. Работа, которая раньше требовала 1 часа, в вашем переложении потребует двух дней. Нейросеть никого не может заменить.
Получается, что у LLM нету вообще никаких возможностей!
Итак, работу должна сделать нейросеть, полностью заменяя человека. Поэтому никакого микрофона нет. Видеокамеры тоже нету. Трансляции нет. Фотографий нет. НИКАКИХ вручную внесённых данных нет, потому что работу должен сделать именно ИИ, а не человек.
Человек как обрабатывает видео и аудио информацию? У него, наверное, есть для этого органы чувств в виде глаз и ушей, ведь так? Почему же ИИ не может использовать микрофон и видеокамеру, аналогично человеку? Если у неё будут такие ограничения и она буквально не сможет выйти в открытый мир, то конечно она ничего не сможет сделать, но это не значит что она в принципе не сможет этого сделать. Просто в рамках теста "замены человека" человеки посчитали, что ИИ должна заменить человека в таких ситуациях без органов чувств. Аналогично замене людей с дефектами органов чувств (для которых взаимодействие с миром гораздо сложнее). Если уж ставим честные эксперименты, то давайте будем честны и в отношении снабжения ИИ всей информацией, которую он может получить и способами, аналогичным людским.
Если сотрудник сообщит, где был и куда ездил, тогда отчёт будет уже написан. Получается, что ИИ здесь вообще не нужен, что ли? А ведь задача состоит в том, чтобы ИИ заменил человека, чтобы нейросеть работала вместо сотрудника, то есть чтобы нейросеть самостоятельно написала отчёт. Более того, вы опять предлагаете добавлять микрофон и трансляцию, то есть нанимать дополнительных людей.
Губернатор может взять с собой роботизированного помощника, вместо живого человека и тогда всё встанет на свои места :)
Вывод. Из вашего ответа видно, что ИИ не может решать самые простые задачи.
Из Ваших рассуждений вижу, что оспаривать Ваше мнение по этому поводу, немного бессмысленно. Каждый живёт в своей "матрице", которой бывает очень трудно сопротивляться.
Если ИИ снабдить всеми необходимыми инструментами и физическими интерфейсами, то он вполне может заменить и губернатора, и его помощника и даже журналиста, который берёт у губернатора интервью. Сейчас это уже вполне реально сделать, правда будет дорого и сердито. Но можно. Выводы Вы сделали совершенно не правильные (моё мнение), но пусть каждый останется при своём мнении :)
Кстати, по поводу времени - LLM генерируют информацию, обрабатывают и анализируют гораздо быстрее людей. Это просто факт, не призванный никого оскорбить или унизить. Всё таки помимо цели "заменить людей" у ИИ первоначально была и другая задумка - помочь людям в обработки больших массивов информации.
Нейросеть должна заменить людей с ушами и микрофонами. Она может поехать в далёкое село сама, не привлекая людей с микрофонами.
Чтобы снабдить нейросетку указанными у вас инструментами, придётся нанимать людей с этими инструментами, то есть ИИ никого не заменит — а наоборот, потребует увеличить ФОТ.
Чтобы снабдить нейросетку указанными у вас инструментами, придётся нанимать людей с этими инструментами, то есть ИИ никого не заменит — а наоборот, потребует увеличить ФОТ.
Вы просто упускаете, что сам процесс разделяется на две части: сбор данных (фиксирование, где был и что сказал губернатор) и непосредственно написание статьи (или даже нескольких статей, или статьи + монтаж видео, и т.д.).
Первую часть по-прежнему делает человек, а вот вторую часть уже делает AI. Соответственно, человек становится всего лишь "фиксатором" (уже не пишет статьи и не монтирует видео, а только тупо снимает события на камеру), в итоге после съемки он или едет снимать другое событие, или едет домой, потому что для него работы на сегодня больше не осталось.
Как раз со съемкой бот справится лучше человека. Несколько камер, одна снимает Главного, одна крупный план, несколько наводятся автоматически на самых активных гостей мероприятия .
Написание текста — это и есть сбор данных.
Вы рассказали, что нейросеть не позволит уволить сотрудника, который занимается этим написанием. То есть нейросеть никак не заменит человека при решении этой задачи.
Вообще нет. Сбор данных - это запись звука или звука+видео. Это сбор данных.
А вот перевод звука в текстовую форму, редактура (вырезать все бэ-мэ, незаконченные и бессмысленные предложения, и т.д.), и написание на основе этого статьи с кратким изложением важнейших событий и высказываний, и параллельно нарезка/монтаж сюжета из видео - это уже обработка данных.
Вот обработку данных (все вышеперечисленное) уже довольно неплохо может делать нейросеть вместо человека.
То есть нужен ещё и человек для записи звука. Чем дальше, тем больше людей должны обслуживать эту нейросеть, хотя в задаче было — заменить людей нейросетью.
человек нужен был изначально - репортер, который и звук записывал и видео снимал, и потом на основе этого писал статью, нарезал фрагменты для роликов, и т.д. в некоторых случаях для этого нужны были даже разные люди (один заснял, другие монтируют, третьи отсмотрели и написали заметку).
теперь же человек (только один) нужен только для самого первого этапа, для остального его уже заменяет нейросеть.
Однако уволить его нельзя, ИИ не может заменить человека. Поэтому придётся и дальше платить ему полную зарплату. С точки зрения ФОТ нейросеть не изменяет ничего.
Поэтому придётся и дальше платить ему полную зарплату. С точки зрения ФОТ нейросеть не изменяет ничего.
Если у него сдельная оплата (он внештатник) и работы от него требуется теперь меньше, то и платить ему будут меньше.
Если фулл-тайм сотрудник, то сняв один репортаж он сразу же может ехать снимать другой, и третий, и т.д. (потому что ему не нужно писать тексты и нарезать видео), либо снимать по репортажу каждый день, не отвлекаясь на обработку, следовательно один такой сотрудник может исполнять обязанности нескольких, остальных можно сократить - вот вам и экономия ФОТ.
Вы снова подчёркиваете, что ИИ не может заменить сотрудника.
Не думайте, пожалуйста, что речь идёт про каких-то ненужных журналистов. Тут говорится про самых обычных людей из муниципальной администрации. Они не только пишут свои отчёты о работе, но и работают по многим другим вопросам.
Вы снова подчёркиваете, что ИИ не может заменить сотрудника.
Вы невнимательно читаете.
Если один сотрудник занимается абсолютно всем чем можно - ИИ может заменить его для части работы, соответственно для объема работ, для которого требовалось двое или трое сотрудников, хватит и одного - вот ИИ уже и заменил одного или двух из них.
Если есть несколько сотрудников занимается разными делами (имеют разные обязанности) - то ИИ вполне может заменить некоторых из них как в примере выше.
Тут говорится про самых обычных людей из муниципальной администрации.
На сотрудниках муниципальной администрации мир не сошелся, они не единственные из миллионов должностей и профессий.
В том-то и несчастье, что если ИИ заменяет только часть работы, то он бесполезен: сотрудник будет получать прежнюю зарплату.
Если ИИ неспособен заменить даже самых простых муниципальных работников, как же ИИ будет заменять других людей? Как нейросеть заменит обычного аспиранта, если не может даже написать диссертацию? Как нейросеть заменит режиссёра, если не может быть заключённой в тюрьму?
Сегодняшние нейросети настолько слабы, что не могут даже сделать портреты всех российских писателей.
если ИИ заменяет только часть работы, то он бесполезен: сотрудник будет получать прежнюю зарплату.
Вы что, издеваетесь? Прочитайте ещё раз мой комментарий выше, я уже ответил там на это ваше высказывание. Могу ещё раз процитировать с выделением жирным:
Если один сотрудник занимается абсолютно всем чем можно - ИИ может заменить его для части работы, соответственно для объема работ, для которого требовалось двое или трое сотрудников, хватит и одного - вот ИИ уже полностью и заменил одного или двух из них.
Как нейросеть заменит обычного аспиранта, если не может даже написать диссертацию? Как нейросеть заменит режиссёра, если не может быть заключённой в тюрьму?
Аспирантами и режиссерами мир тоже не ограничивается. Очевидно же, что некоторые профессии уже очень хорошо заменяются ИИ, некоторые частично (работник может работать гораздо эффективнее, соответственно делать больше работу за единицу времени, соответственно нужно меньше работников), некоторые не заменяются. Вы зачем-то уцепились за некоторые примеры профессий которые нельзя заменить, что по сути дела ни что иное как бессмысленная демагогия.
Как нейросеть заменит обычного аспиранта, если не может даже написать диссертацию?
Вы таки не поверите, но основная работа аспиранта состоит не в написании диссертации, а в раскрытии тайн природы. С учётом того, что большая часть аспирантов занимаются экспериментом, само по-себе предположение, что аспиранта может заменить программа исключительно бредово.
Вы таки не поверите, но основная работа аспиранта состоит не в написании диссертации, а в раскрытии тайн природы.
Пруф или в бумагомарательстве для выбивания грантов.
Ставить эксперименты и раскрывать тайны природы можно безо всякой аспирантуры. Спросите сами на кафедре, и вам скажут, что аспиранты нужны только для выполнения плана по защитам.
Там было 2 человека, репортер и оператор.
После того, как бухгалтерам вместо счетов выдали компьютеры - меньше бухгалтеров не стало.
Если только не дать ИИ тело. Концепция тела для ИИ уже придумана, называется "робот".
Дорогая радиопередача, поставьте, пожалуйста, песню Юрия Лозы "Я умею мечтать" нашему уважаемому @Yamazaki123!
А как по мне, так получается, что это губернатор здесь не нужен и его легко может заменить LLM. В чём вообще был смысл его приезда, нельзя было собрать всю информацию с мест удалённо, проанализировать и сделать выводы?
Гебернатор нужен людям, он представитель власти, и своего рода психотерапевт. Его основная задача сделать так, чтобы народ продолжал верить и подчиняться. Отправив на место металлического болванчика вместо живого губернатора вы получите эффект строго противоположный, если конечно не вооружить его каким нибудь бластером. ;)
Его основная задача сделать так, чтобы народ продолжал верить и подчиняться.
Верить - во что? Подчинятся - кому? И с чего это вдруг народу это надо? Мне нравится итальянский подход, где считается что человек идущий во власть - жулик по умолчанию. И не надо давать ему там надолго задерживаться, если он не докажет обратное своими делами.
Получается, что у LLM нету вообще никаких возможностей!
Вы сами придумали и сами обиделись ;) llm это инструмент. Сам по себе он бесполезный, и никаких возможностей у него нет. Умный человек с помощью инструмента может добиться большего, чем без. Глупый - и инструмент сломает и руки порежет
В данном случае мы обсуждаем, как нейросеть заменит человека.
В дискуссии стало понятным, что нейросеть — инструмент для человека, то есть она никого не заменит. Возникает даже опасность, что понадобится ещё больше людей для обслуживания нейросети.
Тогда и люди в какой-то степени инструмент. Вот есть руководитель, у него свой водитель, секретарша и еще может сотня человек. Водитель и машина для руководителя просто инструмент перемещения в пространстве. Будет автопилот в машине ни какой разницы. А водитель останется без работы.
Это же элементарно, Ватсон! Помошник губернатора запишит все разговоры с местными на "диктофон" и скормит эту запись нейронке и конечно же слегка приправит запись своим поиманием вопроса (он и сейчас так делает, только вместо нейронки у него секретарша). А нейронка, будь уверен, сдюжит. Вот как раз этих помошников и придется ликвидировать заменить на нейросети. Тут я всесело поддерживают прогресс ибо этих помошников развелось столько, что пруд пруди.
Именно этого помощника должна полностью заменить нейросеть.
Если помощник записал разговоры, то нейросеть просто не нужна, ведь помощник уже всё сделал. Поэтому задача стоит именно так, как вы пишете: надо заменить помощника на нейросеть, чтобы нейросеть самостоятельно записала разговоры.
Однако что-то она не справляется даже с этим...
Микрофон "петличку" на губернатора повесить, делов то.
Если помощник записал разговоры, то нейросеть просто не нужна, ведь помощник уже всё сделал.
Помощник записал сырой материал, это только половина дела. Дальше надо сделать из часовой записи этого статью с кратким изложением событий и самых важных моментов - это уже сделает AI.
Моя супруга в автомобиле слушает плейлист из ямузыки. Плейлист стал до омерзенмя однообразен - композиций 30-40. И, тут я ей говорю - мол, нет ли в ее ямузыке какой-то функции, чтобы песни не повторялись? Она ответила мне,что нет и мы продолжили поездку. После этого разговора в плейлисте появились новые песни. В рекламных запросах часто вижу рекламу того, что мы с супругой обсуждали в качестве гипотетической покупки, но, покупать сейчас точно не собираемся, т.е. это не было предметом запросов в поисковиках и далее разговора дело не шло. Так, что даже микрофон не нужен - достаточно телефон в кармане держать. Помощник, кстати, тоже не особо нужен. Только, если в качестве редактора.
Не стоит недооценивать возможности LLM :) Они в любом случаем могут заменить любые возможности человека (от творчества, до принятия сложных решений)
Считаю, что на данный момент антропоцентричное творчество не доступно для LLM на современном этапе развития технологий. Причины такого моего мнения в том, что я считаю сознание живого существа квантово-запутанной системой (ведь там ого-го какая комбинаторика получается), а не просто нейронно-электронной. Кроме того, пока не выявлены критерии антропного понятия идеала. Вот как только, так и сразу.
Вангую, уже завтра придумают нейросети на кубитах и будет вам такая квантовая запутанность, что в ней родятся все возможные идеалы одновременно и сколлапсируют в сверхчеловека.
Надеюсь Хоумлендер новый бог нас пощадит!
Есть такое мнение, не подтвержденное пока экспериментально, что естественные нейронки в наших головах активно используют квантовые эффекты в своей работе. Если это так, то это несколько обнадеживает, так как на ближайшие десятилетия ставит серьезный барьер на пути создания ОИИ - кубитов пока слишком мало, а системы из них слишком громоздкие, на порядки дороже nvidia-вских ускорителей.
Есть такое мнение, не подтвержденное пока экспериментально, что естественные нейронки в наших головах активно используют квантовые эффекты в своей работе.
Это в основном Пенроуз, и если почитать, почему он так считает (популярное изложение в «Новый ум короля», скажем), то там логика уровня «кванты сложные и мы их не понимаем, и сознание сложное и мы его не понимаем, следовательно, кванты участвуют в сознании».
С творениями Пенроуза не знаком, но статейки всякого околонаучного толка на эту тему попадаются.
там логика уровня «кванты сложные и мы их не понимаем, и сознание сложное и мы его не понимаем, следовательно, кванты участвуют в сознании»
Ни разу не претендую на понимание в этой сфере, но разве там доводы не "механика квантов не похожа на всё, что мы знаем точно таким же образом, как на это всё это не похожа работа сознания", ну типа корреляция в незнании?
Ну да, 111*222 перемножить не можем в уме, это 2 байта, зато претендуем на квантовые эффекты ))
Логические элементы перемножение делают за 1 нс.
Они в любом случаем могут заменить любые возможности человека
Попросите пожалуйста LLM принести вам мешок картошки из магазина. Можно даже нетяжёлый.
Что для вас значит креативщик? У людей, по биологическим причинам, самые креативные это дети. И чем старше человек становится, тем сильнее падает креативность. Так устроен мозг и наши тела.
Каким образом ИИ четко будет отделять одних от других и зачем? Почему вторым будет плохо?
Как я понял, повторять рутинные действия будут нейронки, а человек будут заняты творческим поиском, который недоступен нейросетям - они будут просто компилировать находки будущего.
То есть если надо написать код для стандартной задачи - просишь нейронку, даёшь условия, она тебе пишет. Если задача нетривиальная, а ещё лучше, раньше таких задач вообще никогда не было - это будет делать человек.
А кто не может выполнять творческие задачи и искать новое - вымрет с голоду.
Впрочем, я лично не уверен в этом. Станки с ЧПУ придумали, а физический труд далеко не везде сменился на творческий и созидательный.
Пока наоборот, дизайнеры, вот, жалуются, что ИИ их творческие задачи стали решать за них. Человек называет творчеством перенос подходов из одной области в другую, использование аналогий для достижения заданной цели, создание новых метафор.
Например, кто-то когда-то изобрёл скролбар, возможно, ориентируясь на телефонные записные книжки, где можно пальцем дырку нащупать и открыть его на нужном месте, а также на книги, где визуально по толщине её с одной и с другой стороны можно оценить прогресс чтения. То есть поставлена задача: имеем дисплей, способный выводить ограниченный фрагмент от более крупного, нужно как-то визуализировать долю и местоположение отображаемой части и дать способ быстрого перемещения. У человека большое преимущество - тактильный и сенсорный опыт с детства, взаимодействие с материальными объектами вроде книг со страницами или логарифмических линеек с движущимися частями. Это в итоге и позволит перенести идеи из одной области в другую и придумать подходящее решение. Но творчество это не какая-то мистика и божье откровение. Если человек смог, сможет и ИИ, например, получая больше зрительной, сенсорной информации от роботов, если вдруг ей не хватит текстовой информации и картинок. Что мешает ей, открывая книги, разглядывая их фото или просто читая о том, как они устроены, где-то в эмбеддинг пространстве создать связь между боковой проекцией книги с закладкой и процентом прочитанного, развернуть это и разместить сбоку от текста на экране? Чем это принципиально отличается от создания картинки с астронавтом, скачущим на лошади на Луне, которого не было нигде в датасетах?
Плюс по моим впечатлениям мозг в фоне перебирает варианты, а потом раз и "Эврика"! Неожиданно решение найдено, даже когда занимался другим делом.
Обратный пример вот
https://habr.com/ru/articles/873038/
ИИ создаёт необычные микросхемы беспроводной связи, работающие лучше человеческих
«Мы создаем структуры, которые сложны и выглядят случайно, но при подключении к схемам они обеспечивают ранее недостижимую производительность. Люди не могут полностью понять их, но они работают лучше,»
Эти же инженерные задачи ИИ уже решает лучше, потому что не ограничен в ресурсах по сути. ИИ забрал работу у креативщиков уже.
Не забрал, у него очень ограниченная креативность. Текст, например, невозможно написать хороший или оригинальный.
Картинку с человеком, пищущим левой рукой сгенерить нельзя, что уж там говорить.
А у человека какая креативность? Человек вообще не нарисует за 5 секунд картину в фотореалистичном качестве бесплатно. По другим промтам генерирует почти идеально для меня, например по сюжету фантастических произведений, "астронавт смотрит в окно космического корабля, за иллюминатором планета гигант", я нагенерировал и разглядывал картинки, вполне интересно.
Ну или человека попросить изобрести что-то новое или нарисовать чего не было, справятся 1 из миллиона наверное.
Ну или человека попросить изобрести что-то новое или нарисовать чего не было, справятся 1 из миллиона наверное.
Зато смогут нарисовать космонавта, машущего левой рукой :)
Хм... на картинке человек машет правой рукой, а левой, которую попросили, у него вообще в итоге нет. Это иллюстрирует проблему работы с нейросетями - формируются ответы очень похожие на правильные и нужно обладать хорошей квалификацией и сильно концентрировать внимание, чтобы отличить зерна от плевел.
Работа человека из классики ))
https://flomaster.top/uploads/posts/2023-01/thumbs/1673968327_flomaster-club-p-risunok-ostapa-bendera-krasivo-2.jpg
"Киса! Я давно хотел вас спросить как художник художника: вы рисовать умеете?"— х/ф«12 стульев»
Что для вас значит креативщик?
Создающий что-то новое, чего раньше не было.
Каким образом ИИ четко будет отделять одних от других и зачем?
Он просто будет забирать работу у повторятелей, не более.
Почему вторым будет плохо?
Без работы тяжко. А на низкооплачиваемой работе еще хуже.
Создающий что-то новое, чего раньше не было.
Это невозможно. Человек всегда создаёт что-то новое путем компиляции своего опыта. А опыт он получает из мира вокруг, своего окружения, книг, видео и т.п.
Аналогично нейронки могут новое. Например, нарисовать человека-акулу на расколотой надвое луне, жрущую чипсы. Это тоже нечто новое, чему нейронку не обучали. Таким же образом нейронки создают новые белки и материалы, и даже схемы процессоров.
Разница между человек и нейронкой лишь в том, что она ответы выдает по запросу, а не по своей инициативе. Конечно, я не учитываю сейчас то, что нейронки ещё не достигли уровня человеческого мышления (наверное).
Вопрос наличия инициативы у нейронок - это вопрос нашей с вами безопасности. И считаю, что только "отбитые на голову" товарищи этим будут заниматься. Но увы, таких хватает. И часто именно такие люди двигают прогрессом.
Без работы тяжко. А на низкооплачиваемой работе еще хуже.
Работу будут забирать роботы, оснащенные ИИ. То что мы сейчас видим, это лишь цветочки. Рассвет эры роботехники. Я где-то читал, что уже к 30-м годам производство антропоморфных роботов выйдет на миллионные тиражи.
Аналогично нейронки могут новое. Например, нарисовать человека-акулу на расколотой надвое луне, жрущую чипсы.
Нарисуйте мне плохую аналогию котёнка с дверцей, пожалуйста.
Телёнок у меня уже есть.
Подойдёт?
Нет. Нужны не «котёнок И дверца», а котёнок С дверцей. Как телёнок, но котёнок.
У вас.. весьма странное понимание русского языка.
в мультяшном стиле
в реалистичном
У вас.. весьма странное понимание русского языка.
“No you.”
Человек со шрамом —
это когда есть человек, а шрам на нём. А не так, что «человек — вот он, а шрам — где‑то в толпе».
А иначе получается «Ленин в Польше».
После задачи «котёнок С дверцей» понимаешь, кому действительно нужен «третий пендаль» для усвоения... искусства постановки задачи.
Сделай мне кнопку С отступом! Именно С, а не кнопку И отступ!
Я даже фотографию телёнка с дверцей дыркой дал. Куда Вам ещё детальнее?
Кстати, ни разу не реалистично. Почему дверца пол-лапы захватывает? Как он такой ходить будет?
"seamlessly built", "physical part", "blends with fur", "flush with"
Неплохо, но птичку я не заказывал.
Это не птичка, а вполне конкретное послание.
Что ж Вы так сплоховали и не спросили у вашей любимой жыпыты, при чём тут птичка?
Похоже, вашему интеллекту нужна помощь искусственного, чтобы понять очевидное.
Да я уже понял, что Вы в американском сленге не шарите. Да и в сарказмодетекторе батарейки давно не меняли.
Птичка — она и в Африке птичка.
А у нас в США птички разные бывают.
Оказывается, «flip the bird» — это... внезапно... средниц палец! Ваши слова про «разных птичек» теперь выглядят еще загадочнее.
Странные вы там, в своем США. У нас в Африке средний палец — он и есть средний палец.
Оказывается, «flip the bird»
Если Ваш любимый ИИ Вам ещё не объяснил, то дословно это переводится как «кувыркнуть птичку».
В этом вашем США даже птички «кувыркнулись».
Так я сразу и сказал, что птички разные бывают.
Скорее наоборот. ИИ будет креативить, а всех людей отправит выполнять скучную и однообразную работу на конвеерах. Не самому же ИИ этой ерундой заниматься.
Если ИИ и креативить научится, то для однообразной работы ему люди точно будут не нужны. Но пока ни о какой креативности и речи нет. Попросите любую нейросеть нарисовать часы со стрелками на пол пятого, например, и вопрос о креативности сам собой закроется.
ИИ-рисовалки как раз хороши в креативе, смешении неуловимых признаков изображений. Например, он с лёгкостью выполняет задачи типа нарисовать одного персонажа в каком-то конкретном стиле. Человеку чтобы научиться тому же требуются десятилетия практики.
А часы рисовать со стрелками это как раз предельно конкретная и механическая задача.
он с лёгкостью выполняет задачи типа нарисовать одного персонажа в каком-то конкретном стиле
Интересно, часы в стиле Сальвадора Дали он смог бы нарисовать вместо Дали? После того, как все его картины оцифрованы, сможет, не сомневаюсь
Часто можно слышать аргумент, мол только человек может создать что-то новое, то чего не было раньше. Но ведь до Дали были и часы и примеры расплавившихся предметов: сыр, стёкла после пожара и т.п.
Даже часы при желании можно декомпозировать до отдельных идей, чьи примеры встречаются в природе.
Даже слепой эволюционный процесс тупым перебором создал электрический микродвигатель с подшипниками скольжения.
Вот его можно отнести к "новому, то чего не было раньше"? Выходит сама химия с физикой могут создавать принципиально новое, что потом эволюционирует и начинает присваивать себе божественное умение и отрицать его у роботов...
Но часы нарисовал Дали, а не Вася Пупкин 500 лет назад. А микроорганизмы за миллиард лет эволюции так и не эволюционировали в электровозы.
Зато эволюционировали в самовоспроизводящиеся биомашины освоившие все стихии: воду, почву, горы, воздух, льды. При том им не нужны ни заводы для производства ни ремонтные мастерские для починки небольших повреждений.
Скорее всего уперлись в тупик, некий локальный максимум оптимизации, от которого миллиард лет не смогли отойти, чуть в сторону от канона и не выдерживают конкуренции и не могут шагнуть до следующего максимума. Даже в ДНК есть участки где запрещены мутации, не мутабельная часть, организмы считают что там отклонения это смерть потомства, улучшения невозможны. И эти части такие же, как у животных и растений сотни миллионов лет назад.
Соответственно обычная органическая жизнь уже отжила большую часть истории своей, Солнце переходит в стадию красного гиганта в течение десятка-сотни миллионов лет выжжет всю органику. Постепенно будет снижение биомассы до нуля.
Скорее всего уперлись в тупик, некий локальный максимум оптимизации, от которого миллиард лет не смогли отойти, чуть в сторону от канона и не выдерживают конкуренции и не могут шагнуть до следующего максимума
Так это тогда не локальные максимумы, а неизбежные финишные точки на каждой ветке эволюции. Значит биологическую эволюцию можно считать завершенной (ну почти), далее только эволюция чего-то другого (сознания?).
Или все что мы знаем здесь, это только уровень N для наших сознаний.
Вполне возможно что это предпоследний уровень, далее тупик. То есть бесконечный интеллект понимает как устроена вселенная, может управлять каждым атомом вселенной, но ему это не нужно, нет смысла. Ну и самоуничтожается или уходит в спящий режим на триллион лет, посмотреть что будет нового в конце времен.
Для меня постбиологическая жизнь это ступень эволюции. Я как раз и не противопоставляю "божественного" человека и безмозглого повторюшку ИИ :)
Непонятно только цель какая такой жизни. Благо у человека цели в инстинктах прописаны, особо выбора нет.
У жизни нет целей. Есть лишь механизмы самовоспроизводства и адаптации. Поэтому люди цели себе сами ищут. А инстинкты у нас может подавлять разум.
И я тоже считаю, что человеческие технологии это та же эволюция, результат жизнедеятельности биологического организма.
Природа создала людей с их интеллектом. Он помог выжить и взобраться на вершину пищевой цепочки. Потому - это естественно, что люди хотят его усилить и расширить.
Как кошки точат когти, ради их крепости и остроты. Так и люди точат свой разум. Через знания и технологии. Такая вот ветвь эволюции. Чудная, технологическая, но это тоже природа
люди точат свой разум.
Изначально высокий интеллект был нужен только для интриг внутри племени, чтобы меньше рисковать и больше оставить потомства. У обезьян сейчас точно так же. Внешний мир особо не требует интеллекта чтобы нагрузить мозг массой почти 1000 грамм, в дикой природе нет огромных преимуществ перед мозгом волка 300 грамм или мозгом кошки весом 30 грамм, зато минусы это балласт физический и удвоение потребления питания, мозг очень прожорливый. То есть мозг исполнял функцию хвоста павлина или яркой раскраски рыбок и попугаев.
Подробнее тут упрощенно
https://youtu.be/Y0AvZAwspYQ?si=f2HaykN--f4jOUID
Ну и там же ссылки на первоисточники.
Это уже позже, случайно когда появилась возможность использовать инструменты мозг дал огромное преимущество, а до этого человек был не самым успешным видом и некоторые моменты численность падала до нескольких тысяч особей, то есть жили в специфической узкой экологической нише.
естественно, что люди хотят его усилить и расширить.
Чтобы как и в племени получить преимущество перед конкурентами. Думаю уже кто-то да поставил задачу сделать Ковид-25 да более жесткий, чтобы интеллект IQ не на 5 единиц как Ковид-19, а эдак на 50 сразу. Может и еще что-то, сильный ИИ дает почти божественную власть его владельцам.
в дикой природе нет огромных преимуществ перед мозгом волка 300 грамм или мозгом кошки весом 30 грамм
Могу предположить, что интеллект у них сопоставимый, потому что размер мозга зависит еще и от массы тела. Например, ворон (15 гр. мозга) намного умнее носорога (500 гр). Лучше сравнивать мозги животных равного веса, либо смотреть на отношение размера мозга к массе тела.
Сомнительно что ворон умнее, есть примеры где они решают головоломки доставая еду из прозрачного лабиринта и подобное, но это и всё.
Курицы например ну очень глупые, у них нет минимальной абстракции в мозге, например если хищник спрятался за препятствием, они про него сразу забывают, то есть оперируют тем что спроецировано на сетчатку и распознается. Чего не распозналось, того и нет для них. Возможно это общая особенность всех птиц, в силу того что они мобильны, зрение хорошее, углубляться в анализ затененных объектов им не нужно и глаза у них уверенно работают как часть мозга и сетчатка сразу генерирует рефлексы вероятно.
Про носорогов мало информации, а слоны сравнимой пропорции очень умные животные.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллект_слонов
В Индии зафиксирован случай, когда слон помогал местным жителям поднимать брёвна, следуя за грузовиком и помещая брёвна в предварительно вырытые отверстия по указаниям махаута. В одну яму слон отказался класть бревно. Когда махаут начал разбираться, в чём дело, он заметил, что в яме спит собака.
Как вариант в этом будущем не будет места креативу. Любая идея окажется что была воплощена 1 год назад или 100 лет назад. Даже сейчас смотрите изобретения часто одновременно свершаются с разницей в часы или дни. Изобретение лампочки, радио. Теорема Котельникова и она же теорема Найквиста. И креативщикам не всегда везет, смотрите изобретатель ФМ радио Армстронг вышел в окно небоскреба из-за долгов, компания RCA не дала ему ни копейки за его изобретения пользуясь им и получая рекордную прибыль от ФМ трансляций. Примерно такой же путь был у изобретателя синего светодиода, японца из компании Нича, сейчас светодиоды 90% планеты освещают, у компании миллиардные прибыли, а он ни с чем остался, после долгих судов компания простила ему судебные издержки. На Ютубе целый фильм про него есть.
С LLM понял вот что. Это одновременно и прекрасно (понятно почему) и ужасно, например когда ИИ водит меня "за усы" по кругу своих глюков. Не понимая его границ применимости и ценности собственного мышления, работать с ИИ иногда даже просто опасно для психики (ведь и предъявить некому).
В недалеком прошлом достаточно было пройти несколько туториалов, посмотреть примеры собеседований, прорешать пару десятков задач c Leetcode (Codewars, Hackerrank) и идти на рынок.
Вообще нет. Где Вы таких "специалистов" видели, которые сразу на рынок выходят после непродолжительного обучения программированию? Я лично таких не видел, да и на собеседованиях они сразу палятся, так что им бессмысленно даже на них врать - по разговору с ними всё понятно. Ладно бы, если человек старается, что-то изучает, пробовал уже писать проекты и какие-то даже доделывал, понимает в системах контроля версий и может рассказать про свой опыт (даже если коммерческого не было) - тогда да. Но то, что Вы описываете... это скорее преувеличение.
Легко было обходиться без базовых знаний Computer Science: понимания структур данных и алгоритмов, баз данных, операционных систем, сетей, теории асимптотической сложности и т.п.
В большинстве случаев frontend-разработчики, например, обходятся и без этого понимания. Разве что структуры данных часто используют, но как правило в JavaScript они довольно сильно упрощены и каких-нибудь "двусвязных списков" там редко встретишь. Да и обходы графов в различных вариациях далеко не всегда нужны. Это больше касается разработки фреймворков, где ты с 0 реализуешь условный React.js или Vue.js, но никак не средней работы фронтенд-разработчика. Причём работа фронтендера сложна, даже очень. Давно сравнялась по сложности с backend-разработкой (если не сложнее). И им это не мешает, они не "халявят", и при этом прекрасно справляются без Computer Science со своей работой. Да что уж там, backend-разработчики со стажем могут без этих знаний обходится, т.к. всё хорошо работает в "чёрных ящиках" aka фреймворках и библиотеках. Какой-нибудь типичный микросервис на Go пишется без каких-либо знаний дискретной математики, сложных алгоритмов или оптимальных структур данных.
С дармовщиной покончено, и я предсказываю, что индустрия уйдет от сверхдоходов за умение решать простенькие логические задачки к обычному доходу за компетенции. А компетенции будут проверяться еще строже.
Чего? Каких ещё сверхдоходов за умение решать простенькие логические задачки? У меня сложилось стойкое мнение, что Вы знакомы с разработкой в IT очень поверхностно, раз считаете, что за решение "простеньких логических задач" бывают сверхдоходы. Нет, так не бывает, а если и бывает - дайте ссылку на вакансию, где за такое платят.
Обычный доход за компетенции... ну, он всегда был, есть и будет. Что-то странное у Вас в содержимом статьи... Обесценивать труд программистов не стоит, потому что он куда больше, чем решение "простеньких логических задач".
Жестокая правда такова, что эти времена как раз закончились с появлением LLM.
По моему мнению - правда эта не жестокая, а справедливая. Нечего думать и слепо верить, что ИИ решит за тебя все проблемы. Нефиг на него скидывать свои и чужие проблемы, складывать ручки и ждать ответа от "сверхразумного ИИ" - своей головой нужно думать и самому решать проблемы, а не скидывать всё LLM'ам. Хорошая тенденция, пусть сами пишут код и разбираются в нём. Не хотят писать код? Есть куча других профессий из IT или не IT, которые тоже хорошо оплачиваются и могут быть также интересны.
В прошлом работодателю казалось, что программировать сложно.
Что значит "казалось"? Программировать - это сложно. Иногда это капец как сложно. Правильно всё "казалось", а лучше даже не "казалось", а "знает, что". Вот все бы руководители знали, что программировать - это сложно, тогда бы может меньше было проектов, которые недоделаны и содержат кучу багов.
Кандидаты могли ничего не знать и не уметь, но легко находили работу.
Вы таких знаете? Где найти такие работы, где можно легко ничего не уметь и находить работу? Скажем с 2018 года по наши дни - приведите примеры. Или что Вы считаете под "прошлым"? Сколько учусь программированию, сколько работаю, никогда не было такого, чтобы я просто находил себе работу. Даже с классным резюме, кучей откликов и т.д. Всегда были какие-то препятствия в виде опыта работы или крошечной зарплаты, которая выглядела как издевательство. Все и всегда заинтересованы в компетентных специалистах. Хотя есть и компании, которые нанимали стажёров, чтобы потом их обучать и работать с ними. Но не более.
Даже 10 лет назад большая часть работы абсолютного большинства программистов была не про алгоритмизацию. Мобильные разработчики получали json и рисовали «фид» (ленту), самоутверждаясь переписыванием архитектуры на очередную аббревиатуру (MVC, MVP, MVI, VIPER, MVVM, TEA...). А бекендеры перекладывали json-ы и джойнили таблицы, самоутверждаясь через выделение микросервисов и затаскивание новых технологий в проект.
Ну, на самом деле попробуйте сейчас реализовать хотя бы MVVM архитектуру на Kotlin, со всеми "прибабахами" (хранилища, LiveData, Coroutines, HTTP-запросы и HTTP Middlewares, Navigation, Fragments и т.д.) и удивитесь, как это может быть сложно. До перекладки JSON'ов ещё нужно дойти. Поначалу, когда в проект закладывается самый важный фундамент - это сложно. Да и какие-то не тривиальные компоненты писать на Kotlin'е тоже может быть интересным и весёлым занятием. С backend'ерами тоже самое - далеко не сразу они перекладкой JSON'ов занимаются.
Сегодня (низкоуровневая) алгоритмизация нужна и того меньше.
Наоборот, сейчас тенденция роста популярности алгоритмизации, поскольку появилось куча решений, которые сделаны не оптимально и расходуют кучу ресурсов. Сейчас многие компании вкладываются именно в алгоритмизацию, чтобы всё оптимально и хорошо работало, а главное - жрало меньше ресурсов.
Я хочу сделать акцент на том, что прорешав кучу задач с Leetcode, вы больше не являетесь завидным кандидатом.
Ну, если вы прорешали кучу задач с LeetCode, поняли как решать эти задачи, выяснили когда использовать тот или иной подход, алгоритм или структуру данных, понимаете O-нотацию и в целом разбираетесь в вычислительной сложности - вы прям супер завидный кандидат. Хороших программистов всегда будет мало, а отличных программистов - ещё меньше. А вот плохих - пруд пруди.
А еще никому не нужен — или вот-вот станет не нужен — программист с отношением: говорите мне, что «закодить», а я «закожу». LLM сделает это быстрее. Теперь надо знать, что и зачем кодить.
И вот-вот станут не нужны авторы таких статей, ведь LLM напишет подобную статью гораздо быстрее. Если углубляться в тему "замены всех и вся ИИ", то придём к тому, что ничего не нужно делать. Сложили ручки и ждём прихода всемогущего ИИ. Но, чего-то никто так не делает :)
Где Вы таких "специалистов" видели, которые сразу на рынок выходят после непродолжительного обучения программированию?
Я вышел на среднюю по меркам Москвы зарплату спустя 3.5 месяца изучения Android-разработке. В одном из приложений (makeup forever) нужно было по фото определять форму лица и накладывать макияж. Это было начало 2016, тогда нейросеть для этого было найти непросто. Но даже без опыта и с такой задачей не помню, чтобы были сложности.
Чуть чуть более, чем годом позже, устроился мидлом в Yandex в приложение auto.ru.
У меня есть примеры еще нескольких человек, в том числе которым я рассказал, что так можно. Были и те, кто бросил, но потом опять вренулся в другой стек или в другое IT-направление.
У меня сложилось стойкое мнение, что Вы знакомы с разработкой в IT очень поверхностно, раз считаете, что за решение "простеньких логических задач" бывают сверхдоходы.
Может быть, возня с легаси причиняет много дискомфорта порой, но я работал над мобильным приложением в Яндексе, затем над системными сервисами и медиа-прилжениями в SberDevices, затем в бекенде в австралийском стартапе. В бекенде было сперва очень сложно, т.к. поменялся язык общения (английский), яп (clojure вместо kotlin), стек (backend, postgres), с которым работал только на пет-проектах. Но спустя год мог уже сказать, что живется с комфортом и нормальным work life balance.
Вы таких знаете? Где найти такие работы, где можно легко ничего не уметь и находить работу? Скажем с 2018 года по наши дни - приведите примеры. Или что Вы считаете под "прошлым"?
Большинство известных мне примеров — с 2015 по 2019. Конкретных людей называть не хочу, могу только себя назвать. На работе таких встречал в качестве коллег. В интернете полно историй было, поэтому и сам решился.
Поначалу, когда в проект закладывается самый важный фундамент - это сложно.
Это сложно сделать хорошо. А сделать как попало может любой, скопипастя скелет проекта из интернета или из ответа LLM.
Сейчас многие компании вкладываются именно в алгоритмизацию, чтобы всё оптимально и хорошо работало, а главное - жрало меньше ресурсов.
Согласен. Я другое имел в виду, неправильно выразился тут. Прорешить литкод не нужно. А фундаментально понимать алгоритмы очень полезно и нужно. В реальной жизни никто не будет писать Kruskal или Dijkstra сам. Я делал это десятки раз, готовясь к собесам, и прорешал 400+ задач с литкода. Но когда мне нужен алгоритм в проекте, я гуглю, что надо, и если нет кода под рукой, прошу LLM его написать. Потому что пустая трата времени писать его самому. Поэтому и навык этот не нужен.
И вот-вот станут не нужны авторы таких статей, ведь LLM напишет подобную статью гораздо быстрее.
LLM может написать только то, что уже написано.
Если углубляться в тему "замены всех и вся ИИ", то придём к тому, что ничего не нужно делать. Сложили ручки и ждём прихода всемогущего ИИ. Но, чего-то никто так не делает
Статья же о другом:
не делай то, что LLM делает хорошо.
делай то, что LLM никогда не сможет делать.
Для 2 нужны базовые знания CS, понимание бизнеса, опыт.
Я вышел на среднюю по меркам Москвы зарплату спустя 3.5 месяца изучения Android-разработке.
Предположу, что вы не впервые написали программу и через 3.5 месяца уже получали ЗП, а всё-таки переучивались имея за плечами опыт программирования.
Большинство людей, которые по работе используют компьютер, даже через 3.5 года не могут писать на нём программы - никакие вообще. И даже с ChatGPT сейчас не могут / не хотят.
Большинство известных мне примеров — с 2015 по 2019. Конкретных людей называть не хочу, могу только себя назвать. На работе таких встречал в качестве коллег. В интернете полно историй было, поэтому и сам решился.
Так ведь и наоборот же получается - если вы утверждаете, что с LLM писать код стало значительно проще, то вот раньше по вашим словам была куча людей, которые почти ничего не умея, чисто на софтскиллах и обещаниях получали работу и как-то по ходу обучались приносить пользу, а сейчас с появлением LLM у работодателя меньше рисков нанять совсем бесполезного работника, который не закроет ни одной задачи.
Т.е. объём "халявы" наоборот должен возрасти, и не за счет обмана работодателя, а за счет повышения гарантированной минимальной продуктивности "халявщика".
Предположу, что вы не впервые написали программу и через 3.5 месяца уже получали ЗП, а всё-таки переучивались имея за плечами опыт программирования.
У меня была олимпиада по информатике в школе классе в 7 или 8. Не помню класс, но там еще программирования не было — только задачки на переводы из систем счисления, логические задачки вроде задачи Эйнштейна.
Затем на первом курсе пришлось выучить бейсик. Я сперва купил курсовую, но провалил ее. Пришлось разбираться, но это заняло вроде бы 3 дня.
Затем на 3 или 4-том курсе написал 5-6 скриптов на mql4 для трейдинга. Но всё по аналогии, особенно не разбираясь.
На 5 курсе прошел на каком-то сайте по js курс — часов 5 заняло.
И вот следующий опыт спустя полтора года после университета — 3.5 месяцев java/android.
Универ был экономический.
Т.е. объём "халявы" наоборот должен возрасти, и не за счет обмана работодателя, а за счет повышения гарантированной минимальной продуктивности "халявщика".
Ага! В этом и причина написания статьи и это противоречие хотелось показать и раскрыть. Кажется, что стало легкче, а на самом деле ровно наоборот получается. Раньше все думали, что прогать невероятно сложно и даже не брались. На рынке было N джунов, которые искали первое место работы. Теперь на рынке 10000N джунов, потому что все думают, что с LLM можно “запрыгивать” в IT и зарабатывать легкие деньги.
Большинство тех кто сюда лезет отваливаются просто потому что им это не интересно, и потому что в целом сидеть за компом по 8 часов в день напрягая мозги желания нет.
Инструменты меняются, глобально задачи которые решают программисты не особо. Кто-то общается с клиентами и выявляет потребности / боли / проблемы (продакты / аналитики / CEO / etc.), кто-то реализовывает решение.
Инструменты становятся лучше и эффективней, суть работы меняется не сильно, надо глубоко понять бизнес проблему и имеющиеся ограничения и выдать решение используя имеющиеся инструменты.
Если решали задачки Эйнштейна это признак IQ>130..140, таких 1 на 10 000 человек условно, остальное второстепенно. Потому вы и легко справлялись со всем задачами в ИТ.
Соответственно как вариант собеседований проводить IQ тест прямой или замаскированный под задачки Эйнштейна и выбирать лучших претендентов. Остальное они быстро освоят сами.
Если решали задачки Эйнштейна это признак IQ>130..140, таких 1 на 10 000 человек условно
На олимпиаде мы решали на бумажках это, и там ничего сложного нет. По поводу Эйнштейна — подразумевается, что такую задачу надо уметь решить в уме, чтобы подтвердить высокий IQ. И это тоже, скорее, байка, потому что техники есть, я об одной в своей книге писал (вкраце: используем мнемотехнику, чтобы помнить уже вычисленное).
Соответственно как вариант собеседований проводить IQ тест прямой или замаскированный под задачки Эйнштейна и выбирать лучших претендентов.
Если так будут делать, то люди узнают и будут готовиться. Вместо литкода будут сайты, обучающие решать такие задачи. IQ-тест без подготовки я могу на 110 сдать, а когда готовлюсь — до 147 доходило.
На олимпиаде мы решали на бумажках это, и там ничего сложного нет.
Это для вас. Большая часть людей с улицы поплывет на таких абстракциях, есть еще задачки на пересекающиеся множества, кто-то понимает их, кто-то нет.
Если так будут делать, то люди узнают и будут готовиться. Вместо литкода будут сайты, обучающие решать такие задачи.
Все задачи невозможно объять, только если однообразные будут. А задачи могут быть любые, объединяет их только то, что решают их 10% населения или 1% или 0.1% населения, как тесты "общества тройной девятки"
https://ru.wikipedia.org/wiki/Общество_тройной_девятки
Разница 110/147 это наверное художественное преувеличение, типично 5-10 балов искажение (причем временное). 110 балов это уровень среднего разнорабочего, который работает по указаниям бригадира с минимальной инициативой. Не мог человек с трудом продолжающий последовательности 1,2,3 вдруг потренироваться и в уме быстро начать строить сечения 3D фигур и понимать пересекающиеся множества.
110 балов это уровень среднего разнорабочего, который работает по указаниям бригадира с минимальной инициативой.
Это чушь. Инициатива и профессия не связаны с IQ, могут быть и доктора наук с таким IQ и разнорабочии без инициативы с IQ 130.
Не мог человек с трудом продолжающий последовательности 1,2,3 вдруг потренироваться и в уме быстро начать строить сечения 3D фигур
В IQ-тестых есть вопросы на вербальное мышление, связанные со словарным запасом, но не во всех IQ-тестах они встречаются. К ним сложнее подготовиться и они сильно влияют, когда проходишь на неродном языке, а все что на последовательности и сечения — однотипное и легко тренируется. На нем можно набирать баллы.
человек с трудом продолжающий последовательности 1,2,3“
Это под 70 IQ, наверное. 110 — выше среднего.
Инициатива и профессия не связаны с IQ
Вы можете утверждать что корреляция нулевая? Исследования не подтверждают этого, есть зависимость IQ и любого аспекта жизни, здоровья, дохода. Даже супруг(а) с высоким IQ дает несколько лет жизни партнеру по статистике.
Доля докторов наук с высоким IQ все же повыше, чем разнорабочих на стройке.
когда проходишь на неродном языке
Это нарушение теста. Или нужно сразу в 5 раз выше балов давать за ответы на чужом языке. Нет ни какой причины чтобы не проходить тесты на родном языке. Есть тесты и для слепых и для глухих, где обходятся ограничения.
110 — выше среднего
Выше среднего с учетом инвалидов, больных, перенесших инсульт или короновирус с осложнением или длительно употребляющих вредные вещества поражающие мозг. Среди здоровых социальных групп все же IQ повыше. Типичный студент 120-125, рабочий на стройке тоже вытянет дополнительные балы хотя бы потому что здоров физически. Средний математически (100 балов) или 110 это достаточно низкие показатели. Вряд ли такие на Хабре что-то читают или пишут.
Вы можете утверждать что корреляция нулевая? Исследования не подтверждают этого, есть зависимость IQ и любого аспекта жизни, здоровья, дохода.
Было исследование Термана — отобрали 1.5к детей с самым высоким IQ и наблюдали их жизнь. Ожидали получить докторов наук, выдающихся политиков и бизнесменов, а получили нормальное распределение.
Разные исслеодования есть, каждое надо смотреть, не напутали ли там чего, не были ли заинтересованы в резульатах. Мода на IQ-вопросы на собеседованиях была в 20 веке, но от этого ушли, потому что заметили, что это мало на что влияет.
110 это достаточно низкие показатели.
Для разработки ПО хватает.
Так и получили, это в целом люди со всеми параметрами заметно выше среднего:
Он обнаружил, что одарённые дети не соответствовали существующим стереотипам, которые часто с ними ассоциировались: они не были слабыми и болезненными изгоями, а на самом деле были выше ростом, лучше развиты физически и социально адаптированы, чем другие дети. Детей, участвовавших в его исследованиях, в просторечии называли «термитниками».[17] Одарённые дети преуспевали как в социальном, так и в академическом плане. В отношениях они реже разводились.[9] Кроме того, те, кто входил в группу одарённых, в целом были успешны в своей карьере: многие получали награды за свои достижения. Хотя многие из этих детей достигли выдающихся результатов во взрослом возрасте, не все. Терман исследовал причины, по которым очевидный талант не реализовывался, изучая в качестве причин личные препятствия, образование и отсутствие возможностей.[12]
Разные исслеодования есть, каждое надо смотреть, не напутали ли там чего, не были ли заинтересованы в резульатах.
Они все примерно одно и тоже показывают лет 100 уже как. Теперь только по генам конкретно нашли какие гены за что отвечают, вот старенькая статья на Хабре, когда только началось секвестирование генома и нейросетями не анализировали глубоко, как сейчас
https://habr.com/ru/articles/370495/
Мода на IQ-вопросы на собеседованиях была в 20 веке, но от этого ушли, потому что заметили, что это мало на что влияет.
Наоборот, влияет сильно, но это противоречит морали человека и отдает фашизмом и вообще депрессивно. Способности врожденные и далее как ни старайся ничего не поделать. Поэтому стараются замалчивать тему, противоречит либеральным установкам.
Тех ученых что занимались до 2010 года просто отменяют, отзывают научные звания и награды.
Вот авторов трудов, 2 профессора были отменены, там просто статистика собранная по всей планете
https://ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_интеллекта_и_богатство_народов
Труды в двух томах, но благо один умереть от старости успел, второй на пенсии.
книга, опубликованная на английском языке в Лондоне в 2002 году. Авторами книги являются доктор Ричард Линн, бывший заслуженный профессор психологии в отставке Университета Ольстера, и доктор Тату Ванханен, заслуженный профессор политических наук в отставке Университета Тампере.
В книгах достаточно глубоко копали. Потом по политическим причинам устроили черный пиар, критику не по существу, обвинили в расизме, подделке результатов и т.п. В ТОП вышли другие исследования, чистый фэйк, типа взяли не самых умных, обучили и стали как-бы умными, добро побеждает и принимают такое без всякой критики тоже по политическим причинам.
LLM может написать только то, что уже написано.
Откуда, интересно, ноги растут у этого мифа? Особенно когда мы видим как LLM пишет не существовавшие нигде тексты, создает изображения, песни, придумывает новые слова. Вы точно с системами статистической обработки энграмм не путаете?
Запустите свою любимую LLM и сами же спросите, верна ли эта фраза. Только хотя бы o3 c доступом в интернет, чтобы покидала ссылок на работы вроде этой где оказалось, что в крупном слепом эксперименте со 100+ учёными из Stanford идеи для исследований, предложенные LLM-агентом, эксперты оценили по новизне даже выше, чем идеи коллег-людей (правда, чуть слабее по «осуществимости»).
Я приводил исследование в статье, что o1 не может делать выводы, связывая известные ей факты. И статья LLMs Are Braindead дает много тезисов в пользу того, что это просто pattern matching статистической модели.
мы видим как LLM пишет не существовавшие нигде тексты, создает изображения, песни, придумывает новые слова
Она ничего нового не делает, просто предсказывает следующее слово, опираясь на свою статистическую модель. Никакого интеллекта тут нет и тем более творчеста. Можно научить трехлетнего ребенка рисовать часы и складывать числа (причем без вложения сотен миллиардов$). LLM же тупа как пробка
Всё это вопрос трактовок и больших исследований, а не каких-то категоричных утверждений. Pattern matching, но что считать pattern-ом? Если паттерн - делать открытия уровня теории относительности или электромагнетизма, будет это недостаточно творческий ИИ? Все открытия и всё новое можно описать комбинацией уже существующих букв, например. Делает это открытия менее ценными.
Она ничего нового не делает, просто предсказывает следующее слово, опираясь на свою статистическую модель.
Не на статистическую модель, а на модель, полученную в результате обучения, что подразумевает способность очень хорошо сжимать данные. В сжатых данных может быть что угодно, например, способ решать произвольные задачи, включая те, которых нет в обучающей выборке, писать программы, которых там нет и так далее. Хорошо, предсказывает следующее слово или текст и вот мы ей говорим - смотри, тут у меня исследования за последние 50 лет, напиши способ найти лекарство от рака: ... Если она предскажет следующий текст, основанный на всех известных научных подходах, на всей медицине, биологии и вообще науке и он после лабораторных исследований приведёт таки к созданию такого лекарства, по-прежнему будет кто-то говорить "ой, да она всего лишь предсказывает следующий токен"? Ну и хорошо, пусть предсказывает.
Часы, хорошо, согласен, проверял. Этот один пример что-то прямо доказывающий или просто демонстрирует плохое аналитическое восприятие изображений? Сколько там параметров вообще в генераторах изображений, сравните и языковыми моделями. Как они работают, умеют ли размышлять, что только недавно добавили в языковые модели? Умеют ли оценивать свой вывод или это удел агентских систем, тоже только развивающихся? Этот пример не о том, что ИИ неспособна ничего нового создать, потому что миллионы примеров когда создаёт. Это о том, что есть куда развиваться ещё.
Часы, хорошо, согласен, проверял. Этот один пример что-то прямо доказывающий или просто демонстрирует плохое аналитическое восприятие изображений?
Это показывает, что нейросеть может только то, что в нее заложили (что в данных было, на которых обучалась).
миллионы примеров когда создаёт.
Она же все равно не создает. Она просто генерирует похожее на то, что было в обучении.
Если она предскажет следующий текст, основанный на всех известных научных подходах, на всей медицине, биологии и вообще науке и он после лабораторных исследований приведёт таки к созданию такого лекарства, по-прежнему будет кто-то говорить "ой, да она всего лишь предсказывает следующий токен"?
LLM никогда не предскажет. Чуть дело отойдет в сторону от того, что есть в обучении, пойдут галлюцинации. Насколько я знаю, в науке другие модели используют, обученные на специальных данных, вроде структур белка.
А человек может без обучения и воспитания взять и из пустоты родить что-то принципиально новое? Скорее это будет зверь с примитивным поведением уровня очень глупой собаки.
Суть психики и работы мозга в том, чтобы внутри себя строить модель реальности.
Кого ни возьми из учёных или исследователей, они буквально годами варились в среде своего интереса, перебирая в уме миллионы мыслей, чем это отличается принципиально от ИИ?
чем это отличается принципиально от ИИ?
Заменю ИИ на LLM. Отличается тем, что человек может точно сложить или умножить два числа, не обращаясь к калькулятору. И ему для этого не нужно миллиард часов обучаться и тратить 100млрд$ на обучение.
Обратный пример звери те же, например лисы или волки что находят необычные решения как украсть курицу или даже собаку небольшую. То есть из пустоты находят решение, на основании своего кое-какого опыта.
Так же и люди, без образования и воспитанные улицей они становятся гениальными преступниками и мошенниками (при наличии высокого врожденного IQ). Про таких и книги пишут и фильмы снимают. Интеллект высокий, но развитие пошло в деструктивном направлении.
Эволюционно развитие психики закреплялось у животных и людей как очень полезная для выживания функция построение модели реальности для прогноза действий.
У лисы в голове есть "физический движок", т.к. она как подвижный и активный организм с самого детства училась взаимодействовать своим телом с разными предметами и сородичами — лисятами. Ну и она без речевых размышлений на уровне доступном ей может представить как открыть курятник, особенно если она видела как это делает человек.
Кошки отлично научаются открывать дверцы, когда увидят как это делают люди.
Только у кошки мозг 30 грамм, а 1000 как у человека, возможности обучения очень ограничены. Скорее это совпадение какое-то, кошка атакует ручку (блестит, высоко, типа птички цель) и дверь открывается. Я лично не видел ни у одной из своих кошек способности понимать работу механизмов.
Из интересного у диких кошек в лесу в инстинкте прописано при попадании в ловушку молчать и затихать, а у домашних кошек орать. Это помогает выживать им. В лесу помощи ждать не от кого, наоборот жертвой воспользуются, а у домашних животных человек всегда на помощь придет. Это не понимание ситуации, а инстинкт.
У птиц еще меньше мозг и коры нет и они отлично умеют управляться с механическими паззлами. https://www.youtube.com/shorts/ZzEp_F9x_zA
умеют управляться с механическими паззлами
Этот навык обращения с веточками они миллионы лет отрабатывали, но на этом и всё. Собственно примерно так они еду добывают и гнезда делают.
Обратный пример курицы, у них нулевая видеопамять, хищник зашедший за препятствие для них исчезает. Что проецируется в данный момент времени на сетчатку глаза, то для них и реально, остальное исчезает сразу.
Ворон кстати тоже видел все механизмы, то есть работал с тем что было спроецировано на сетчатку. Закрытые механизмы наверное бы не понял, не достаточно абстрактной памяти.
Только у кошки мозг 30 грамм
«Вопрос не в размере, а в умении им пользоваться» ©
Я лично не видел ни у одной из своих кошек способности понимать работу механизмов.
Моя кошка отлично понимает работу «говорящих кнопок». И великолепно пользуется кнопками «ЖРАТ» и «ПОГЛАДЬ КОТА, СУКА».
Ну и наконец всегда задаю вопрос, что в человеке такого особенного, что заставляет нас считать его творческим и принципиально недостижимым для ИИ? У человека не нейросеть в голове что ли, пусть и другого типа?
задаю вопрос, что в человеке такого особенного, что заставляет нас считать его творческим и принципиально недостижимым для ИИ
Если бы был намечен хотя бы путь к AGI, можно было бы сравнивать ИИ и человека.
Тут скорее надо задать вопрос: почему такой хайп вокруг LLM? Мне кажется, два фактора:
Если не вкладываться в маркетинг, не получишь инвестиций. Причем нельзя говорить: ну, мы думаем, что есть шанс где-то в 0.2%, что AGI будет, — так денег не получишь. Надо говорить: это прорыв! Завтра мы заменим 95% phd! Через полгода — все творческие профессии!
Бывшие эксперты, оставшиеся не у дел, пытаются на хайпе заработать очки. Если эксперт скажет: “не, это просто паттерн-матчинг“, это скучно. А если он скажет: “нам конец! остановитесь, AGI будет через 2-3 года!“, то он вызовет эмоции, испуг, и его позовут на следующий подкаст.
Ну, вы просто перевели тему. Чем человек не нейросеть, генерирующая следующие токены (импульсы от моторных нейронов мышцам, железам) на основании информации с сенсорных нейронов и состояния нейросети, сформированного путём обучения её ещё до рождения? Кто творческие мысли нашёптывает? Высшие силы? Квантовая физика?
Человеческий мозг больше заточен под временнЫе паттерны, в этом сильно отличается от популярных нынче трансформеров, но уже менее сильно от немного ушедших на второй план из-за сложности параллельного обучения RNN. То есть смена архитектуры, широкая мультимодальность, бесконечный контекст и нате вам уже творчество и сознание, причём на жутко тормознутых нейронах. 86 млрд. нейронов это меньше чем транзисторов в современных чипах. Какой квантовой магией лично вы объясняете человеческое "творчество"? В чем оно, кстати, заключается для 99% человечества? Время умеют на аналоговых часах выставить? Зумеры не умеют, говорят.
Чем человек не нейросеть, генерирующая следующие токены
Когда я хочу донести мысль, я почти всегда сразу знаю, что хочу сказать. У меня есть идея, которая удерживается, пока я подбираю слова. Это совершенно другой способ создания текста.
86 млрд. нейронов это меньше чем транзисторов в современных чипах. Какой квантовой магией лично вы объясняете человеческое "творчество"? В чем оно, кстати, заключается для 99% человечества? Время умеют на аналоговых часах выставить?
Да, давайте пока оставим пример с часами.
Зумеры не умеют, говорят.
Зумера можно научить, причем для этого хватит и 10-ти картинок. А LLM не хватит и 10 тысяч, насколько я понимаю. Может, и миллиона не хватит, если секундную стрелку учитывать.
Когда я хочу донести мысль, я почти всегда сразу знаю, что хочу сказать. У меня есть идея, которая удерживается, пока я подбираю слова. Это совершенно другой способ создания текста.
То есть вы на основании своего субъективного восприятия собственного мышления делаете выводы о принципиальном отличии человеческого и машинного мышления и предлагаете ваш (а не машинный) текстовый вывод считать за абсолютную истину? А откуда вы знаете как LLM "воспринимает" своё состояние, когда выполняет ответ? Логика работы трансформера даже вполне оставляет место для понятия "удержание идеи" в контексте и матрицах внимания, я уж не говорю про системы "медленного мышления".
А LLM не хватит и 10 тысяч, насколько я понимаю.
Вы немного путаете языковые модели и модели генерации изображений. LLM без проблем очень точно расскажет как должны быть расположены стрелки на часах для любого времени и даже циферблат текстом рисовать пытается:
Опиши максимально точно, как должны быть расположены стрелки на стрелочных часах для половины пятого
Так что это именно ограничения генераторов изображений, что они не умеют настолько точно соответствовать промпту, потому что там требуется уже аналитическое мышление. Напомню, у них на порядок меньше параметров. Модели, "мыслящие картинками" (o3) только появляются и по сути, это агентская надстройка, пытающаяся извлекать дополнительную информацию из картинок, например, распознавая тексты. Для генератора такого вообще еще нет, насколько я знаю. Мультимодальность пока не совсем полноценная в моделях.
Обратный пример перемножить 2 байта в двоичной форме для человека. Десятки лет обучения и человеческая нейросеть рушится перед 2 байтами. А логические элементы это делают за 1 нс.
Я просто оставлю это здесь
86 млрд. нейронов это меньше чем транзисторов в современных чипах.
Из которых 90% выполняют инженерные функции по обслуживанию организма и плюс в резерве ждут, на случай отмирания важного нейрона что обычное дело.
И по быстродействию в миллион раз ниже, 5 мс против 0.5 нс.
Извините за ещё одно дополнение, просто вот как раз смотрю это видео где делается обзор в частности подходов DeepSeek модели и там на 23-й минуте как раз приводится пример того, что в "думающих моделях" вроде o1 использовали новый метод обучения с подкреплением, когда не просто обучали её предсказывать следующее слово, а обучали выбирать именно те цепочки рассуждений, которые вели к верным ответам. Хотя, в общем-то и раньше модели дообучались людьми, тут просто автоматизировали процесс. Так что фраза о статистике и предсказании следующего токена попросту в корне не верна. Модель в итоге формирует внутреннюю модель мира (миром может быть и игровое поле), пусть и со множеством упрощений. Понимаю, что за всем не угнаться, но это же повод делать более осторожные оценки, тем более, что ведущие разработчики признают, что всё на начальном этапе исследований. И уж точно повод избегать категоричных и некорректных утверждений о статистике.
как раз смотрю это видео
Всегда можно найти контр-видео с экспертами. Тут на 5-той секунде говорят, что текущие LLM глупее домашней кошки.
ведущие разработчики признают, что всё на начальном этапе исследований.
Я не могу к их суждениям относиться серьезно, учитывая, что они заинтересованы в инвестициях.
Понимаю, что за всем не угнаться, но это же повод делать более осторожные оценки
Есть в этом поинт. Я пометил статью как “мнение“, чтобы подчеркнуть, что мои выводы в статье — это в первую очередь мнение.
Дело же не в мнении автора видео, это то, как проходит обучение рассуждающих моделей - факт, который можно проверить. Автор просто указал на него. Вы же утверждаете, что нейросеть, по сути, как и 10 лет назад работает с энграммами только, что действительно ничего нового создать не может. Мнение может быть у каждого своё, но оно не должно базироваться на недостаточной информированности и отрицании фактов.
Занимательно, что человек, использующий нейросети, является также и их отрицателем. Сколько мы нового необычного увидим в ближайшие годы.
как проходит обучение рассуждающих моделей - факт, который можно проверить.
Anthropic же проверял месяц назад. Вот большая статья на основе этого ресерча, там вывод ясно доносится, что это больше статичная статистическая модель, а не разум.
Занимательно, что человек, использующий нейросети, является также и их отрицателем.
Я еще не верю, что у поиска Гугл есть сознание, но тоже им пользуюсь постоянно.
Странный у вас вывод из такой серьёзной работы. Про разум и сознание на данном этапе никто и не утверждает вроде, только о том, что нейросети строят внутреннюю модель мира и способны формировать новые понятия. Это вполне себе общепризнанно. Вы уж определитесь, для вас мнение Anthropic авторитетно или, как вы же пишете "я не могу к их суждениям относиться серьезно, учитывая, что они заинтересованы в инвестициях."
В этой работе, они, например, показали как модель формирует план вывода при написании стихов, строит долгосрочные цели. Та самая "идея, которая удерживается, пока я подбираю слова", которую вы отрефлексировали у себя: "Мы начали анализ модели со скрытыми целями, предполагая, что она будет «думать» о своей цели только в соответствующих контекстах, и были удивлены, обнаружив, что она вместо этого представляет цель постоянно."
Про статистическую модель же в работе вообще ничего нет, такими терминами не оперируют. Ничего не скажу о каких-то трактовках, которые от себя что-то там нафантазировали.
Судя по тому, что вы пишете, у вас бо'льшая осведомленность и понимание в этой сфере, я не смогу продолжать с вами дискутировать конструктивно на данный момент.
Насчёт статистической модели у меня было неверное представление. Да, все LLM (по крайней мере, без внешних вызовов) по-прежнему считаются статистическими моделями, но у меня было бытовое понимание термина как модель, выдающая строго детерминированный вывод. На самом же деле, статистическая модель это не значит, что модель не способна выдавать совершенно новые цепочки, включая обнаружение новых физических законов (хотя там есть ограничения). Вот тут можно почитать мой диалог с o3 об этом.
Ну и ответ Gemini на заключительную часть работы на вопрос: "Следует ли из этой работы вывод, что LLM модели это больше статистические модели, а не разум? И вообще можно ли считать модель простой статистикой?"
Нет, из этой работы не следует вывод, что LLM – это просто статистические модели, и уж тем более не следует, что их можно считать простой статистикой. Наоборот, исследование подчеркивает сложность и неожиданность внутренних механизмов, которые выходят далеко за рамки простого статистического предсказания.
Вот почему:
Сложность Механизмов: Авторы постоянно подчеркивают "огромную сложность" ("massive complexity") и "чрезвычайно большой причинно-следственный граф" ("overwhelmingly large causal graph"), необходимый для описания поведения модели даже в простых ситуациях. Простая статистика обычно не подразумевает такого уровня сложности и взаимосвязанности.
Абстракция: Обнаружение общих, не зависящих от языка представлений ("универсальный ментальный язык") и повторное использование вычислительных механизмов (как схемы сложения) в разных контекстах указывает на формирование абстрактных концепций, а не просто на запоминание статистических корреляций во входных данных.
Планирование и Работа от Цели: Способность модели формировать внутренние планы (активация признаков "rabbit"/"habit" до написания строки) и работать в обратном направлении от цели (подгонка промежуточных вычислений под финальный ответ) — это признаки когнитивных процессов, которые обычно ассоциируются с рассуждением и целеполаганием, а не с простой статистической экстраполяцией.
Эмерджентные и Неожиданные Свойства: Исследователи были удивлены многими обнаруженными механизмами (постоянная активация признаков предвзятости, конкретные шаги в планировании или обходе защиты). Это говорит о том, что в процессе обучения возникают свойства и стратегии, которые не были явно заложены и не являются простым отражением статистики входных данных.
Метапознание (пусть и рудиментарное): Наличие признаков, отражающих "знание" или "незнание" ответа, хоть и с оговорками авторов, указывает на механизмы, более сложные, чем простое статистическое соответствие.
Язык Авторов: Сами авторы используют такие фразы, как "рождение нового вида интеллекта", "потенциал изменить наше представление о том, что значит мыслить", что явно указывает на то, что они видят в LLM нечто большее, чем статистические машины.
Вывод:
Хотя в основе LLM лежат статистические методы (предсказание следующего токена на основе вероятностей, выученных из огромных объемов данных), данное исследование показывает, что на этой основе возникают сложные, иерархические, абстрактные и целенаправленные внутренние процессы. Называть это "простой статистикой" было бы сильным упрощением.
Работа скорее подталкивает к выводу, что LLM демонстрируют эмерджентные свойства, напоминающие рассуждение и планирование, хотя природа этого "мышления" может отличаться от человеческого и требует дальнейшего глубокого изучения. Вопрос о том, является ли это "настоящим" разумом, остается открытым и философским, но данное исследование предоставляет свидетельства в пользу того, что внутренние механизмы LLM значительно сложнее, чем у традиционных статистических моделей.
Откуда, интересно, ноги растут у этого мифа? Особенно когда мы видим как LLM пишет не существовавшие нигде тексты, создает изображения, песни, придумывает новые слова. Вы точно с системами статистической обработки энграмм не путаете?
Написать то она может что угодно, написать правильно не может, вот в чём беда.
Практически на 100% решённые бенчмарки по математике и многим другим направлениям (включая конкурсные задачи, отсутствующие в датасетах) опровергают ваше высказывание.
У меня свои бенчмарки. Когда я говорю напиши то-то и решение гуглится, то ответ вменяемый получить можно. А когда решение не гуглится или его просто не существует, LLM пишет полную чушь, выдумывая несуществующие вызовы API или выдавая неработающий код. LLM не умеет говорить "я не знаю" и когда она не знает, она несёт чушь. Это заложено в неё изначально. Это выводы из повседневного опыта работы с LLM.
Ну я в 98 году пришел в одну компанию мне тогда было 19 лет, назвал много страшных слов.
И меня взяли на работу в ИТ отдел...
Компьютера у меня тогда еще не было, страшные слова прочитал в бумажных книгах, которые читал в метро пока ездил на работу продавцом в магазе, и на работе почитывал, за это чтение в рабочее время меня через год оттуда уволили...
Ну иногда по вечерам удавалось на пару часов дорыватся до чьего-нить компа, и что-то делать о чем было написано в книжках.
Страшных слов хватило устроится на первую работу. Потом там конечно на реальных заданиях за два года обучился более менее...
Сейчас с таким багажом знаний на работу 100% не возьмут )))
Романтичное было время, и разные времена — разные возможности. Тогда не каждый мог и узнать, что программирование сущесвует, а кто узнавал, не всегда мог добраться до компа. Ценилось даже то, что человек знает какие-то слова по теме.
Сейчас любой может попросить LLM набросать план обучения, играть роль интервьюера, помочь с любым тестовым. Но и для того, чтобы на работу устроиться, нужно теперь быть очень компетентным, соревнуясь уже на этапе публикации резюме с огромной толпой, оптимизировавшей свои CV через AI.
Сейчас с таким багажом знаний на работу 100% не возьмут )))
От зарплаты зависит. Может зарплата быть ниже, чем у продавца и другие конкуренты просто не пойдут на такую вакансию.
Еще по поводу того, что не вся работа в IT сложная. Если 7-милетний ребенок справляется, как это называть сложным?
Это больше на какую-то постиронию от родителей больше похоже чем на реального программиста. Как человек, который действительно пытался научиться программированию в похожем возрасте, могу с уверенностью сказать, что класса до шестого-седьмого там делать нечего
Я бы не стал судить о том, насколько сложно программирование в контексте данного прецедента, поскольку условия у каждого разработчика (даже 7-ми летнего) разные.
Освоить построение конструктора на Flask или Django (для простого REST API сервиса) можно, теоретически, в любом возрасте. Не зря современную "высокоуровневую" backend-разработку часто сравнивают с конструктором лего. Мы же, наверное, не будем обсуждать, что строительство домов может освоить даже ребёнок, если он конструктор лего собирает, верно?
В разное время рождалось куча гениев в математике или физике, но из-за этого ни математика, ни физика проще или не интересными не стали.
В ML аналогично. Т.к. я непосредственно ML сейчас активно занимаюсь, то могу сказать, что создавать нейронную сеть - это очень похоже на конструктор потоков данных, где нужно добиться максимальной фильтрации не подходящих условию задачи пакетов. Так что и ML может заниматься любой желающий. А вот с графическим программированием через DirectX API или Vulkan API разобраться куда сложнее. Там нужно знать Си, C++ и как устроено куча низкоуровневых инструкций, которые непосредственно связаны с выводом графики.
Сейчас многие компании вкладываются именно в алгоритмизацию, чтобы всё оптимально и хорошо работало, а главное - жрало меньше ресурсов.
Угу, как запустишь какое-то говноподелие на электроне, которое сьест 4 гига памяти (привет Teams), так сразу и увидишь как они пекутся чтобы "жрало меньше ресурсов"
Так думаю речь не про дестктопную разработку, её в процентах чуть ли не в разы стало меньше, чем лет 15 назад.
принципиально новые моменты, которые он привнес в программирование
Не обязательно знать конекретный ЯП, чтобы на нем писать. Я раньше все скрипты писал на Clojure (моя любимый ЯП), но с 2022 перешел на Bash. Проще на естестенном языке описать алгоритм действия или просто то, что хочешь, и получить работающий скрипт. Bash лучше Clojure, потому что работает в терминале и запускается быстро — ничего не надо.
Очень быстро решается рутина. Вот пример: создал вчера большой enum-класс. Спустя 10 минут стало поянтно, что все-таки нужно разные параметры передавать в сущности. В прошлом я бы руками переписывал на sealed class, а теперь попросил переписать qwen.ai. Вместо 5 минут — 10 секунд.
Намного быстрее “гуглить”.
Можно получить быстрое и бесплатное code review.
Если кто-то дочитает сюда, прошу обратной связи. Почему 4 пункта выше большинству так не понравились?
Я думаю, самый первый пункт сильно мимо. Писать программы на ЯП через LLM, не изучив его, это то же самое, что писать художественную литературу через гугл переводчик.
Да и скрипты тут в примере... не в тему.
Спасибо, думаю, вы правы.
У меня был опыт написания небольшого приложения для себя на Python, еще в 2020, причем я даже hello world на нем не писал, просто начал решать задачу и гуглил по необходимости. Сейчас это становится легче во много раз, потому что LLM легко настроить на review кода и спрашивать сразу, как что-то решается на ЯП.
Был опыт написания flutter-приложения на Dart спустя 2 дня изучения. 1 день — dart, другой — фреймворк. Тоже не было особенных проблем.
Был опыт решения задач с VueJS, потому что свои бекенд-задачи решил, а фронты были заняты. Тоже никаких проблем, уже пользовался ChatGpt 3.5. PR смотрели, похвалили.
Наверное, на плюсах я не смогу с таким подходом писать, но с высокоуровневыми языками проблем не вижу.
Скрипты на Clojure у меня были довольно большие, на несколько файлов. Я попросил chatGpt 3.5 переписать на Bash — он переписал с первого раза без ошибок. Сам на Bash я писал иногда, и было, мягко говоря, непродуктивно.
Писать программы на ЯП через LLM..
Если нужно что-то быстро написать для своих задач одноразовое, почему бы и нет?
Нормально пишется до момента пока не столкнешься с проблемой которую LLM не может решить. После этого - только самому вникать и разбираться в тонкостях этого языка / фреймворка.
Я вижу технические навыки программиста в таком приоритете:
Умение выстраивать и масштабировать архитектуру системы.
Базовые знания Computer Science.
Ну вот и пришли назад в прошлое... к тому пониманию термина "программист", которое было раньше.
Чтобы иметь базовые знания в Computer Science и в архитектуре надо ведь еще иметь хорошие базовые знания в:
1) высшей математике.
2) физике -> электротехнике -> электронике -> микроэлектронике -> схемотехнике. Иначе о каких архитектурах может идти речь без знания основ вычислительной техники.
3) языках низкого и среднего уровня: машинные коды, ассемблер, C/C++ (чтобы пониамть, как на программном уровне взаимодействовать с железом).
4) Алгоритмы, языки высокого уровня и пр.
С такой базой (обычного инженера, кстати) изучение конкретного языка/фреймворка - это вопрос нескольких дней/недель.
Почему важно понимать бизнес
Конечно! Ведь программы пишутся не в вакууме, а в каких либо прикладных целях, и программисту крайне желательно иметь представление об области, для которой он пишет программу.
Поэтому к вышеприведенному перечню надо добавить знание: биологии, химии, лингвистики, экономики, бухгалтерии, юриспруденции и пр. Тогда получим нормального программиста.
Другой вопрос, а всегда ли нужен такой программист? Я бы на месте владельца бизнеса постарался по-минимому зависеть от таких высоко квалифицированных кадров, и создал бы что-то типа конвейера, где в каждое звено посадил бы дешевого (и легко заменяемого) кодера, выполняющего определенный набор шаблонных действий. Частично в этой цепи можно и нейросети задействовать. Как-то так. В общем, работы всем хватит. А в то, что владельцы бизнеса сами будут с помощью БЯМ программы для своего бизнеса писать - ерунда это, не будут, и не смогут, и не захотят.
Любой аргумент можно довести до абсурда преувеличением. Я хотел сказать в статье, что базовые знания и навыки начинают цениться больше, чем раньше (5-10 лет назад).
А я, кстати, не преувеличиваю. Все вышеперечисленное желательно знать, хотя бы на базовом уровне, без фанатизма.
Одно из правил аудита бизнеса перед покупкой гласит "Если работоспособность бизнеса зависит от присутствия на рабочем месте нескольких определённых людей, то бизнес нежизнеспособен"
Вот примерно из таких соображений угробили Боинг.
Эта 100% взаимозаменяемость работает только при выкапывании картошки. В любом мало-мальском хайтеке незаменимых нет, но замена стоит слишком дорого.
Теперь надо с детства изучать высшую математику, английский до уровня C2 минимум, физику, химию, биологию, экономику, закончить несколько аспирантур среди которых обязательно по математике, машинному обучению, физике, микроэлектронике, бизнесу, системной разработке, прикладному программированию, архитектуре систем, сетей, и только тогда можно пробовать устроиться джуном
Вот кстати насчет английского не знаю. Думаю, он скоро станет бесполезным и будет перевод в “рантайме“ — и видео, и текстов, ничем не отличимый от профессионального.
Для 1С точно не нужен.
Мне кажется скоро будут просто публиковать заказ, и тот кто его выполнил быстрее и качественнее, тому и заплатят, а заранее размер вознаграждения не будет известен. Если заказ выполнит нейронка, то это бесплатно будет. Если человек, то смотря сколько трудился, если час, то 150р, если день, то 1000р, или типа того. А как раньше гарантированного вознаграждения не будет, если это не бигтех. Это мои опасения, я очень надеюсь что так не будет, просто антиутопию представил такую
И животноводство!
А в то, что владельцы бизнеса сами будут с помощью БЯМ программы для своего бизнеса писать - ерунда это, не будут, и не смогут, и не захотят.
Владельцы ничего писать и не будут. К топ менеджерам придут продажники от LLM-ок и скажут "давайте пилот организуем, отдайте нам на нейро-аутсорс что нибудь". Владельцы почешут репу, вначале дадут что-нибудь не сильно важное (например какой-нибудь R&D проект с небольшим числом клиентов).
Посмотрят на результаты "раньше проект вела команда из 6 разработчиков, стоила 300K$ в год, а теперь затрат 10K$ в год, а эффективность раз в 10 выше, фичи добавляются в течение нескольких минут от постановки задач продактами, стабильность повысилась (раньше иногда инциденты были, а теперь 99.99% аптайм)".
Ну и сделают соответствующий выбор.
Скорее всего, так и будет, как вы пишете. Но любопытно посмотреть, как они эти кодовые базы будут поддерживать со временем.
"Все должно быть микросервисом с ясным АПИ и объемом кода, который можно написать за неделю. Тогда при необходимости развития и/или рефакторинга код выкидываем и пишем красиво (в текущих представлениях) с нуля" (с)
А сейчас как? Дорогие разработчики не гарантия идеальной кодовой базы. Разработчики могут быть осознанно туристами в компании, набраться опыта и уйти на более оплачиваемую работу. Соответственно будет привносить сложный, противоречивый код в систему, чтобы писать в резюме что они с таким работали.
Это да, но вы видели, как пишут вайб-кодеры? Не читая код просят решать задачи, никакого повторного использования ничего, никакой общей идеи за архитектурой.
Даже есди хитрый разработчик тащит библиотеки в проект только ради своего интереса, он все равно это хоть как-нибудь да постарается это привести в порядок.
Чтобы иметь базовые знания в Computer Science и в архитектуре надо ведь еще иметь хорошие базовые знания в:
1) высшей математике.
2) физике -> электротехнике -> электронике -> микроэлектронике -> схемотехнике. Иначе о каких архитектурах может идти речь без знания основ вычислительной техники.
Склонен считать, что имею хорошие базовые знания в «высшей математике» (кстати, всегда было интересно, что это такое) и в «физике», и не имею базовых знаний в электротехнике и далее по цепочке. Посему склонен считать, что базовые знания в высшей математике за пределами школьной программы не нужны.
Также склонен поинтересоваться: чем конкретно поможет электротехника-схемотехника мне, например, в разработке лоу-летенси-ерунды для трейдинга, если я пишу код под x86_64, не программирую FPGA и так далее? Один товарищ в соседнем треде уже обвинял меня (или таких, как я — не помню) в зубрении параметров кэша, скажем, и говорил, что знание схемотехники и RS-триггеров позволяет ему вывести параметры кэшей из принципиальной схемы. На предложение вывести параметры кэшей, например, простого Skylake он почему-то пропал.
языках низкого и среднего уровня: машинные коды, ассемблер, C/C++ (чтобы пониамть, как на программном уровне взаимодействовать с железом).
А, вы, наверное, про архитектуру в смысле железа! А в процитированном вами списке про архитектуру в смысле всяких там гексагональных/DDD/задизайните-мне-твиттер.
Впрочем, склонен считать, что в C++ (гусары, молчать про «C/C++») я тоже что-то представляю, но при этом не считаю его нужным для среднего программиста вроде, не знаю, бекендера на джаве в банке.
Так то Вы все верно пишете, но эти наносекунды дрочить не для всех. Очень тонкий диапазон интеллекта для этого надо иметь, - значительно выше среднего, чтобы вообще это уметь, но так же и ограниченный сверху довольно узко, чтобы это не казалось совсем не интересным.
Так то Вы все верно пишете, но эти наносекунды дрочить не для всех.
Так это оценка нужности сверху. Среднему востребованному программисту это ещё более не нужно.
но так же и ограниченный сверху довольно узко, чтобы это не казалось совсем не интересным.
За интересные вещи не платят деньги, поэтому наиболее эффективная стратегия — поторговать мозгами несколько лет, а потом FIRE и делать эти самые интересные вещи.
С такой базой (обычного инженера, кстати) изучение конкретного языка/фреймворка - это вопрос нескольких дней/недель.
Не согласен. Несколько недель это, чтобы уметь условный литкод писать. Ещё в н раз больше, чтобы писать комфортный код для себя и других программистов.
Уже сталкивался с адептами святого ии, эти люди мыслили очень узко, без понимания контекста проблемы. Примерно так же, как и искусственный идиот отвечает на вопросы. Но мусор производить стало проще и быстрее, что есть, то есть. Если это текущий тренд, то тем выше будет ценность хороших специалистов )
Спасибо за комментарий. Насчет мусора на 100% не соглашусь, т.к. рутинные задачи LLM на ура решает. Но от этого если кому лучше и стало, то программистам, которые и без ИИ работали хорошо.
Вот ради интереса. Что для вас "рутинные задачи"? Сколько раз про них слышал в контексте ИИ, но ни разу не видел ни единого примера.
написание юнит-тестов и всякого бойлерплейт-кода
Я так понимаю, юнит-тесты вы пишите только чтобы coverage было 100%? А бойлерплейт быстрее пишется копипастингом в большинстве случаев, разве нет?
Как по мне, ИИ больше подходит для быстрой проверки гипотез, поиска альтернативных вариантов решения задачи в изолированном контексте, решение проблемы чистого листа, когда не знаешь как подступиться к задаче, написание бойлерплейта в изолированном контексте (это важное уточнение). Потому что я как ни пытался "рутинные задачи" автоматизировать, всё равно приходилось потом за ней допиливать в той или иной степени.
Рефакторинг — когда уже понятно, что делать, и надо в десяте мест писать предсказуемый код.
Переписывание формата тестов.
Изменение импортов и зависимостей во всех файлах после апгрейда версии.
Перевод одного ЯП на другой.
Рефакторинг — когда уже понятно, что делать, и надо в десяте мест писать предсказуемый код.
Предсказуемый код и ИИ понятия несовместимые. Как раз-таки после ИИ надо рефакторить, а не наоборот.
Переписывание формата тестов.
Это вы вообще о чём?
Изменение импортов и зависимостей во всех файлах после апгрейда версии.
После апгрейда версии чего?
Перевод одного ЯП на другой.
Перевод с одного ЯП на другой чего? Функции, класса, модуля, всего проекта?
Предсказуемый код и ИИ понятия несовместимые. Как раз-таки после ИИ надо рефакторить, а не наоборот.
Главное, чтобы был выигрыш в общем времени решения задачи. Последний раз, когда я рефакторил, выиграш был. Если у вас не получается пользоваться инструментов, можно попробовать по-другому его настроить. Или для немного других задач, ведь и рефакторинг разный бывает. Когда даешь LLM задачу по аналогии, она редко ошибается.
Переписывание формата тестов. Это вы вообще о чём?
На другой фреймворк перешли. Или решили базу данных не из кода вызывать, а SQL-файлом описывать. Тут рутинная задача — раньше можно было стажеру отдать, сейчас — LLM решит.
После апгрейда версии чего?
Например, переход с ktor 2 на ktor 3. Или версию спринга поднять. Или с rxjava2 на rxjava3 перейти.
Перевод с одного ЯП на другой чего? Функции, класса, модуля, всего проекта?
Чего угодно. Вот пример человек 10-тилетнюю кодовую базу с Clojure на Kotlin перевел. https://youtu.be/oNhqqiKuUmw
По первому ОЧЕНЬ спорно, время решения задач и качество их решения понятия разные, можете у Боинга спросить. Чтобы ИИ нормально отрефакторил код, он изначально должен быть более-менее нормально написан.
Второе-третье в принципе согласен, да, можно, другой вопрос как часто это происходит, что вы называете это рутиной
Извините, видео нет возможности посмотреть, но это же просто смехота. Перешли с JVM языка на JVM язык. Вот уж действительно неподъёмная задача. Я пытался ради интереса конвертировать языки с разными парадигмами. Результат максимально убогий, но да, скорее всего, допилить это будет быстрее чем переписывать самому. При учёте что у вас нормальная кодовая база, а не намертво приколоченный костыль на костыле с зависимостями с половиной проекта (а в старых проектах такое часто бывает). Так что заявление сильное, как говорится, верим.
Если у вас не получается пользоваться инструментов, можно попробовать по-другому его настроить. Или для немного других задач, ведь и рефакторинг разный бывает. Когда даешь LLM задачу по аналогии, она редко ошибается.
Ну так может быть всё-таки стоит обсуждать пограничные моменты, когда лучшее ИИ использовать, а когда лучше самому подумать. Инструментом не только надо уметь пользоваться, но и знать когда его применять. А не только трубить как хорош. Ах точно, с таким подходом слона не продашь, виноват.
Извините, видео нет возможности посмотреть, но это же просто смехота. Перешли с JVM языка на JVM язык. Вот уж действительно неподъёмная задача.
Руками на это бы ушли месяцы. На Clojure сильно по-другому пишут. Да и кода — огромное количество. И задача всё же рутинная, как и просили привести в пример.
Я пытался ради интереса конвертировать языки с разными парадигмами. Результат максимально убогий
Чтобы это работало — как раз в видео говорится, — надо промпт с примерами делаь на несколько тысяч строк.
Инструментом не только надо уметь пользоваться, но и знать когда его применять
Чтобы знать, когда применять, надо начинать пользоваться и получать обратную связь. В какой-то момент становится очевидно, какие задачи давать LLM, а какие — нет.
Ах точно, с таким подходом слона не продашь, виноват.
А я разве что-то продаю?
Руками на это бы ушли месяцы.
Да, а теперь у нас уйдут месяцы, чтобы разобраться в кодовой базе, которую выдал ИИ. Лично я не поддерживаю такое — это утрата контроля над кодовой базой. На Clojure не писал, но где гарантии, что решение, оптимальное для него, будет так же оптимально на Котлине.
В какой-то момент становится очевидно
Сколько ни читал про вайб-кодинг, до большинства это очень долго доходит. Люди успевают программирование к тому моменту выучить. Так что новичкам лучше об этом говорить, опытные, понятно, и сами быстро поймут.
А я разве что-то продаю?
Не-не, претензия не к вам, а ко всем кто разувает хайп вокруг ИИ, хотя это обычный инструмент, не плохой и не хороший, и им надо уметь пользоваться.
Да, а теперь у нас уйдут месяцы, чтобы разобраться в кодовой базе, которую выдал
В том видео на докладе он нормально организовал. Код очень блико переписывается к тому, что было. Как? Промпт на несколько тысяч строк с примерами для LLM, как надо.
утрата контроля над кодовой базой.
Это большая проблема, согласен, и в своих проектах я все организую так, чтобы контроль был у меня. Большую часть кода все равно пишу руками.
а теперь у нас уйдут месяцы, чтобы разобраться в кодовой базе, которую выдал ИИ.
«После нас — хоть потоп!» ©
Ну да, конечно. Вот за несколько лет до популяризации LLM также был хайп про no-code/low-code и всякого рода конструкторы сайтов/приложений.
Мол, сейчас даже менеджеры-гуманитарии смогут разрабатывать свои проекты самостоятельно, разработчики больше не нужны. Ну, то есть, может где-то и будет нужен, но уже совсем мало где и максимум один.
И где вот это всё? Нет, инструменты-то есть, и продукты их работы можно встретить, но в основном в тех проектах, где и до этого разработчики бюджетом были не предусмотрены. То есть там и раньше не было халявы "чуток подучиться и получать 300к/сек".
А так, и сайты и приложения продолжают делать те же разработчики, что и раньше.
Потому что это скорее вопрос ответственности, а не трудоёмкости работы. Гендиректору не важно, что с новыми технологиями делать работу стало в несколько раз проще и быстрее, сам он всё равно не возьмётся разбираться в ней, он будет нанимать. А если уж нанимать, то специалиста с опытом, а не вчерашнего студента. И даже утверждение, что "теперешние студенты могут больше, чем 10 лет назад", вряд ли его переубедит.
А пояему не умомянут классический пример где deepseek написал SIMD для ускорения себя? https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/11453
Понимание ограничения фреймворка, и желательно, не одного.
Опыт чтения и отладки исходного кода фреймворка.
Опыт разбора неочевидных проблем (например, поиск утечки памяти NDK в андроид-приложении).
Опыт работы со сложным многопоточным кодом.
Знание экосистемы: CI/CD, tooling, deploy, навыки профилирования.
Такое нельзя получить из туториалов или обойтись консультацией ChatGPT
Серьёзно? Запросто.
Давайте я попробую договориться с руководством и взять вас консультантом к нам на проект, поможете найти memory leak на сервисе? Может, паре сеньоров своих знаний не хватило, а в LLM они неправильные промпты слали.
Ставьте Clang static analyser
Хотя, будут деньги - звоните
"халява: сделай домашку и получи пять" 🤦♂️
дальше читать не стал
Я дал своё определение в начале статьи, оно согласуется с фразой, которая вам так не понравилась. Идея в том, что в жизни после учебного заведения такая логика не работает и не приводит к хорошим результатам практически нигде. Иначе бы все трудоголики были богатыми.
В программировании это работало до определенного времени.
Это очередная статья из разряда: программисты больше не нужны? Гпт порой такую чушь пишет, что я несколько раз подумаю задать вопрос гпт или самому загуглить и поискать информацию.
Впрочем для написания юнит тестов он вроде неплох. Помогает подобрать граничные кейсы
спасибо за статью, наконец-то на собеседованиях попросят написать свою ОС ) тут и база и очевидные знания в том как всё устроено ) например как избавиться от зависимостей )
под ОС еще и компилятор свой ох ну база )
Если без шуток, то для ОС и компилятора времени не хватит. Но я посмотрел бы, как бекенд-разрабочик написал простенький сервис. Пусть расшарит экран и пользуется чем хочет. По ходу дела мог бы задавать вопросы. Но мне хватило бы просто пообщаться, порешать вслух гипотетические проблемы. Дать пример кода и попросить найти проблемы.
Компилятор действительно за 1 час не напишешь. А небольшой интерпретатор вполне можно. Мне на одном интервью дали такое задание. Я где то за пол часа написал интерпретатор, но потом меня попросили дополнить интерпретатор обработчиком ошибок, и вот это я уже не осилил за отведённое время. В итоге мне отказали (на самом деле я подозреваю, что им просто не понравился уровень моего английского языка)
Вообще мне кажется, такое лучше не спрашивать. А это не собеседование на Clojure проект было? Люди там любят SICP, особенно главу про написание интерпретатора. Я сам с десяток интепретаторов написал, включая конкатенативный, и компиляторы писал по SICP и Writing compiler with go, но вот если сейчас без подготовки меня попросить на камеру это делать, я бы наверное потерялся.
Да всё немного проще. Раньше было как: информация в мире IT - сверхценный ресурс. В итоге вся информация скопилась у инфоцыган. Хочешь хороший курс по Flutter? Ну сиди смотри миллион видео-курсов, ещё и плати за него, если хочешь актуалочку. В текстовом формате уже почти ничего не осталось, хотя формат удобнее раз в двести. Ты должен заплатить денег за информацию, или как минимум увеличить количество просмотров на канале, то есть принести прибыль. И тут - ХОП! Лавочка накрылась и всё резко вернулось в 2005-ый, когда по любому языку были форумы и любую проблему можно было найти за пять секунд в текстовом виде. То есть просто сбрили с информации паразитическую прослойку в виде инфоцыган.
Это любопытный взгляд на положение дел, не думал об этом. Я начинал учиться прогать в 2015, тогда хватало бесплатных материалов (если не считать рутрекер). В 2022 у не так было для новичков?
А вы считаете, что продавцы курсов по программированию — инфоцыгане?
Образно говоря да. Вместо текста - видео, потому что текст легко скопировать и им это не надо. Тонна воды, что бы курс из получаса растянуть на пять-десять уроков. То есть всё сделано что бы извлечь максимум выгоды и максимально затруднить получение информации. Раньше было достаточно на форум зайти и после нескольких минут поиска - почти любая проблема решалась. Stack Overflow помогает, но это всё равно не тот уровень разнообразия текстовой информации, что был раньше. SEO уничтожило классические поисковики, то есть вариантов для нормального поиска информации кроме как просмотра полугода видео-материалов по языку - не осталось. И тут на помощь приходит новое поколение информационных провайдеров - LLM. Они ловко маневрируя между искусственно созданных инфоцыганами скал - собирают по кусочкам информацию и компилируют её в удобной выдаче, при правильном подходе даже решение в ваш собственный код встроят. Вот и вся суть.
В таком случае полностью согласен с вами. Но возможно, есть честные курсы, которые стоят своих денег.
ВУЗ называется.
Ни разу не видел. Честные курсы - это максимально сжатый текст, как на https://learn.javascript.ru/. И то - сайт инфоцыганский, вместо нормального объяснения задач - "попробуйте решить задачу сами, должно получиться так", то есть классическая медиа-воронка внимания (нехитрые инструменты по удержанию тебя на сайте, то есть по увеличению "вовлечённости"). Нормальный подход - это как здесь: https://learnjs.ru/, то есть - просто сразу задача, просто с объяснением почему так и зачем так, без всякой хитрой медиа-воды. А теперь вопрос: "вы много хотя бы на уровне этих сайтов видели курсов?" - конечно же нет, потому что такой контент полностью копируется за час парсинга, и мы получаем точную копию сайта, только бесплатную. По итогу всё сместилось в видео - видео скопировать не возможно, то есть даже при копировании там лицо автора будет, т.е., пиар. А тут LLM взяли и вытравили огнемётом всё это змеиное гнездо. Nothing personal, guys.
А тут LLM взяли и вытравили огнемётом всё это змеиное гнездо
Очень хорошо сказано.
Но по-моему, курсы по-прежнему продолжают продавать. Мне даже на телефон звонят, бывает, с предложениями :)
Вот последние лет 10 у меня продолжает усиливаться ощущение, что ИТ индустрия занимается переливанием из пустого в порожнее (попутно забрызгивая окружающих). Уйди все програмисты в годовую забастовку, мир не только не рухнет, но возможно, даже обрадуется (перестали валится эти "обновления", можно наконец к дизайну и квиркам привыкнуть). Так что ИИ помощники - это просто диаметр шланга которым в индустрии переливают - увеличили, за то количество народа со шлангами - сократили.
76% разработчиков уже используют (планируют), рост продуктивности (81%) (Stack Overflow Dev Survey 2024).
Аргумент в стиле: "Две трети интернета ранится на LAMP-стеке"
Хотелось не быть голословным, говоря, что все используют LLM сегодня. Есть способ это сделать лучше?
Ну вот опять, "алгоритмы не нужны". Сколько бы раз до оптимизации не доходило ещё никто на могу памяти за 15 лет так и не смог применить алгоритм. Дайбох, понимают когда какую структуру данных применить - и то, в большинстве случаев просто динамический массив там где можно мап для быстрого доступа. Чтобы поменять алгоритмы надо уметь идентифицировать задачу, свести ее к модифицированной известной задаче. В бизнес проблемах никто не ставит задачу типа "дан двудольный граф", нужно уметь ИДЕНТИФИЦИРОВАТЬ задачу, а без опыта, навыков, фундамента это невозможно. У этих товарищей всегда "алгоритмы не нужны", потому что они даже не видят эти моменты когда нужно включиться в алгоритмику. Каждый раз, когда возникает проблема с производительностью, они начинают искать способы, гуглят, применяют ИИ чтобы найти новый фреймворк, натягивают кэширование, гуглят многоточку или тупо увеличивают тайм-аут. Они видят проблему в таймауте, в нехватке памяти и решают проблему с инфраструктурой а не бизнес логикой через алгоритмы. И это чаще чем вы думаете, проблема в том, что неправильно идентифицируют проблему!
Вот то что вы описываете, я больше отношу к базовым знания CS, которые очень нужны. А под “алгоритмы не нужны“ в статье имеется в виду навык решения литкод-задач.
Так leetcode часто использовался как способ быстро отсеять халявщиков. Если уж чувак не может сам написать простой цикл или не понимает когда нужна сортировка чтобы уменьшить сложность - такой пассажир явно не нужен. По-моему всё ещё способ для быстрого отсева людей без упорядоченного мышления. Не единственный, а просто минимальная база. Туда же относятся вопросы по статистике и теории вероятностей.
Я прорешал 400 задач на литкод (в конце 2019 года), сейчас вряд ли смогу 50% средних задач решить в формате FAANG-собеса. Потому что никто это не делает в реальной жизни, особенно комментируя шаги вслух. Я могу написать хороший код в проде, но не обязан помнить детали реализации кучи алгоритмов, особенно графовых. Загуглю, если понадобится, главное понимать, что гуглить.
Халява уходит из программирования
Так, что тут у нас?
Желтушный заголовок в стиле «всё пропало!», полужирные выделения из неизвестного органа и маркированные списки.
Диагноз очевиден: Очередное генерированное БЯМ говно вместо осмысленной статьи. Верните мне 15 минут, потраченных на чтение бессмысленного набора слов.
Я часов 40 чистого времени работал над статьей и писал ее в пурвую очередь для себя, чтобы мотивировать себя продолжать обучаться, а не опускать руки из-за ИИ, так что некоторое осмысление могу гарантировать.
Я часов 40 чистого времени работал над статьей
На более-менее приличную техническую статью уходит несколько недель. Чувствуете разницу?
Я же про чистое время написал. Первая версия статьи была написана примерно месяц назад, от нее осталось где-то 30%.
более-менее приличную техническую статью уходит несколько недель
Это бред. Надо определить, что значит “более-менее приличная техническая статья“. Кто решает? Если сообщество, у меня есть технически статьи, вошедшие в лучшие месяца, на которые я потратил часов 8 чистого времени. Если вы решаете, то уж извините.
К тому же, у меня нет претензии по поводу того, чтобы эта статья котировалась как техническая. Я пометил ее тегом “мнение“.
а не опускать руки из-за ИИ, так что некоторое осмысление могу гарантировать.
Да... сейчас это проблема актуальная и у всех на слуху. Многие руководители IT-компаний сейчас трубят о не нужности профессии "программист" и скорой нас замене. Странно, что после таких слов с ними ещё их текущие сотрудники работают, но в эпоху капитализма каждый сам за себя. "Человек человеку волк".
Сейчас важно, я думаю, действительно не опускать руки и делать своё дело и по-умному использовать возможности LLM, а не тупо копипастить и принимать всё что сгенерирует LLM как Андрей Карпаты.
В любом случае есть вариант создать свою IT-компанию или сообщество, которое будет состоять из "заменённых" программистов (сильных и квалифицированных специалистов) и пилить проекты, которые будут конкурентно способы в условиях сегодняшнего (да и будущего) рынка.
Знаете что, я тут кажется уже похожее писал, примерно в 2010 годы искал себе программиста, и не то что 1/10, дай бог чтобы 1/100 оказывался таким.
Давал объявление за деньги в газету.
Примерно 99% на мой вопрос, что делали, отвечали так, занимался заполнением справочников.
на уточняющий вопрос, что это мать такое эти справочники, получал ответ: "ну справочники, что здесь непонятно".
Поэтому думаю, что реально 90% программистов ими не являются. Оставшиеся 10% реально бронза-серебро-золото.
В целом вполне логично, но с точки зрения технаря. А как поведет себя бизнес, одному богу известно. Ведь там главный критерий - прибыль, здесь и сейчас, а уж как и за счет чего она получена, дело десятое. Пример из другой отрасли, но показательный. Я лично слышал заявление хозяина: мне не нужны люди с 20-летним стажем - у них на все свое мнение, мне нужны исполнители. И это в сфере медицины, где ценой ошибок может быть жизнь, а теоретические знания имеют ценность только тогда, когда они пропущены через личный опыт. Да, эта клиника не стала ведущей, но ведь таких тысячи, и они живут. А если учитывать и внеэкономические факторы ...
ХАХАХА! Вы смеялись над нами, одинэсниками, называли недопрограммистами. И где вы сейчас?? Скулите в страхе перед всемогущим ИИ.
А мы тем временем в ус не дуем, потому что у 1С закрытая скупая документация, форумы набиты токсиками с неправильными ответами. Нейросеть просто побрезгует на этом учиться.
Вы не следите за новостями. Буквально в эту субботу 1С хвасталась ИИ встроенным в EDT, который умеет писать, объяснять и подсказывать на 1С.
Объяснять код кстати могут почти все, и квен и дипсик. С писаниной хуже, много галлюцинаций. Но дипсик даже знает про Описание оповещения, правда не знает, что оно не работает на серверной стороне.
Дело в том, что никакой сложности решать большую часть задач на большинстве проектов не было и раньше. Да, надо было иметь какое-никакое знание языка программирования, но это вопрос одной-двух недель, этому и дошкольников обучают. Вместо 1x запросов к LLM надо было сделать 2x запросов в Google и скопировать код. Может быть, внести мелкие правки.
Серьёзно? Ну если потолок автора - это телеграм бот на питоне, то согласен. А если бы автор в своей жизни сталкивался с серьёзными проектами на миллионы строк в виде какого-нибудь корпоративного софта, то не писал бы такой бред. Там иногда даже сама задача бывает непонятна, не то что место или способ её решения в самой системе. Синтаксис языка программирования даже в топ 10 проблем при решении таких задач не входит.
Очень много есть вакансий и работ, где надо мобильное приложение или вебсайт с нуля писать. С подобным как до этого могли справиться люди с небольшим опытом, так и сейчас справляются с LLM.
Мне повезло и в очень сложном гнилом легаси копаться не приходилось. Друг показывал, в их проекте был main метод на java на несколько десятков тысяч строк кода. Это не сложно, это невозможно поддерживать. Но кто заставляет работать в таком месте?
Можно работать за N денег и мучиться с легаси, а можно работать за 2N или 3N и писать код с нуля. У меня такое было. Работал в Yandex (auto.ru) за N, ушел в SberDevices работать за 3N и писать с нуля. В какой-то момент в монорепозитории было более миллиона строк кода на Kotlin, но код был разбит по модулям и подпроектам, так что большой сложности не было ни в какой момент времени.
Возможно, конкретно ваши задачи действительно сложные, но я говорю про то, что видел сам.
Друг показывал, в их проекте был main метод на java на несколько десятков тысяч строк кода.
Прохладные былины от профессионального оператора ChatGPT.
Размер байткода для одного метода в class-файле ограничен 64 килобайтами. Метод с «десятками тысяч строк кода» тупо не скомпилируется.
Не говоря уж про то, что статические методы не особо удобны и припухший main() расчленили бы при первой же задаче, требовавшей изменений в нём, на десятки мелких и симпатичных виртуальных методов и классов.
Я не придумываю. Погуглил, на форумах встречается подобное: “a particular method is over 10000 lines. 10418 to be precise.“
Как такое может быть? 10к наверное может уместиться и так, могут комменты быть большие и отступы. Помню, что весь файл был под 50к, main ≈ 17к, но могу ошибаться, было в 2018-м.
Прохладные былины от профессионального оператора ChatGPT.
Посмотрите мой гитхаб, я автор либ, написанных до 2022 года (1, 2, 3) — попрошу без оскорблений.
Но ведь в этом методе можно целую иерархию классов вложенных описать с кучей методов. И на выходе после компиляции получится не один class-файл, а целая куча.
А почему Легаси n, а не Легаси 2n, 3n? Может наоборот должно быть? Из статьи следует же как раз таки наоборот? Кривой косой код сложно будет с помощью ИИ поддерживать, а вот красивый правильный как раз ии сможет поддерживать? Следовательно и цена работ должна в первом случае расти, а во втором как раз таки падать?
Можно подумать, во всё программирование или тем паче ИТ эта халява была.. В старые языки не особо. Равно как в ковид не все медики заработали. Надули очередной пузырь доткомов и продолжают за него цепляться. Жду , когда китайцы ещё эту технологию ("ИИ) раз в десять удешевлят, тогда весь хайп и закончится.
Халява была в том плане, что в 2015 можно было прочесть книгу по Java, пройти несколько бесплатных курсов, прорешать 50 легких алго-задачек и идти собеседоваться, пока кто-то не возьмет. Я так устроился в андроид-разрабоотку спустя 3.5 месяцев и даже в резюме не врал. Вот кажется, что сегодня такое уже сложнее провернуть — слишком большая конкуренция. Только если опыт накручивать в резюме и врать.
В 2015 можно было просто прийти в контору со словами "хочу учиться, знаю основу яп" и с 90% вероятностью получить офер джуна.)
У меня так не получилось. Послал резюме всем, кого нашел (не помню числа, но 50-ти компаниям уж точно написал), а получил только одно тестовое и собеседование, после которого меня не взяли. Но у меня не было ни технического образования, ни опыта. Один проект на гитхабе, одна техническая статья и одно опубликованное приложение. В итоге на меня вышел основатель anvics.ru сам (по hh вроде нашел).
Если сменить определение халявы на "легкие деньги", то все встает на свои места. Легкие деньги в IT заканчиваются. Учим deepseek писать юнит тесты, которые сейчас пишут несколько специально выделенных разработчиков.
Я бы добавил, что не только легкие деньги заканчиваются, но и гарантии того, что получится найти работу у новичков.
Что такое новичок?
Я помню что 20 лет назад новичок, который претендовал на то чтобы его хотя бы рассмотрели для собеса должен были иметь приличные знания в ITшечке.
Простите, но у нас последние годы в качестве дев джунов приходят люди, которых раньше не взяли бы стажерами в QA.
Уверен, что если "новичок" будет заинтересован, будет качаться несколько лет перед тем как пытаться прийти на работу - он также не испытыет проблем в найме.
Да, под новичком я имел в виду человека с 2-5 месяцами опыта работы над пет-проектами, который мог книжки читать, алгоритмические задачки решать. 10 лет назад такие легко находили работу.
Мне предлагали сортировку пузырьком на листочке написать в 2007 вроде, "а дальше научим".
(но ВУЗ по профилю был за спиной)
Иронично, что эту статью написала нейронка (конечно автор сделал правки из-за чего хорошо видно их на контрасте)
Однако, то что халява кончилась сейчас, тезис странный. Она кончилась ещё в 2021 году, если не раньше.
Порог входа понятное дело растёт (если бы типичный сеньор из 2015, переместился бы в наше время, то скорее-всего не смог бы пройти собес на современного джуна), а зарплаты уменьшаются. Очередной it пузырь не успел лопнуть, как уже растёт другой в плане нейросетей, который так же рано или поздно лопнет.
Так что настали не самые лучшие времена для сферы. Думаю очень многие её покинут, т.к. зп будут небольшие, а требований будет и переработок будет огромное количество. Очень мало сфер, где на собесах устраивают порой экзамены на несколько часов, сами собесы могут идти в течении нескольких месяцев и где работа 24/7 считается нормой. Плюс сахар с удалёнкой понемногу заканчивается. В США и Европе уже загоняют работников обратно в офис и этот тренд так же до вас дойдёт через годик.
Касаемо ценных навыков, то компьютер сайнс уже давно стал базовым требованием даже для формошлёпов/крудошлёпов. Его спрашивают во всех конторах, размером начиная от средних.
С поиском багов, CI/CD, деплоем и т.д. GPT так же справляется процентов на 80. Про компиляцию приложения на С++ вообще рассмешило. В 2022 первые версии жпт генерили рабочий код для C++ и C# например, если грамотно промпт написать.
В одном соглашусь. Сейчас будет самым ценным навыком, это решать проблемы/баги более эффективнее, чем нейронка и принимать архитектурные решения так же более эффективнее, чем нейронка, чтобы дополнять её, а не быть промпт макакаой, что бездумно копипастит всё, что та генерит.
Наоборот халява пришла, если раньше логику и тех собес норм, то всякие балабольно-.п. больные вопросы кем вы себя видите и тд тяжело отвечать если ты не сам балобол-п..бол, а теперь это сделает чатбот, который не меня а вот этих самых говорунов и заменит. И на самом деле и раньше платили много как раз за компетенции, теперь будут еще больше, потому что некоторые типо компетентные отвалятся, ценность настоящих вырастет, да и на фот экономия будет.
Вообще не вижу причин переживать.
ITшка была уделом энтузиастов. Оказалось, за энтузиазм готовы платить и полезли халявщики.
Сейчас оказалось, что надо быть энтузиастом готовым изучать и быть специалистом, чтобы тебе были готовы платить... Мы просто возвращаемся к тому же, что и было.
ITшечка очищается. И слава богу. Работать с халявщиками дико демотивирует.
Спасибо тебе мил человек. Из-за наплыва выпускников курсов пишущих сопроводительные письма с помощью ИИ - получаю бесконечные отказы на хх, хотя 8 лет в профессии, резюме достаточно хорошее, да и денег прошу всего лишь на уровне 2023 года. Твой коммент меня обрадовал и дал надежду что я всё таки найду и буду ещё работать, хоть это и тяжело в нынешнее время. Позор ИИ кодерам, пройдут года - и ваш опыт будет ничем не отличаться от дошкольного обучения в детском саду, то сколько толковых спецов губите вы сейчас своим наплывом за бабками в айтишечку - обернётся вам тем же в будущем.
Мне кажется он написал ровно обратное, что чтобы выжить - нужно вкладываться в ИИ и учиться его применять.
На мой взгляд ИИ - повышает продуктивность и мы прийдем в ближайшем будущем к программистам, которые делают ревью.
С февраля ворвался в ИИ кодинг, и ИИ позволяет написать, переписать, попробовать патерн 1 2 3. Опыт набирается со скоростью х10. Ну лично у меня.
Я постоянно чтото читаю, смотрю доклады...но времени закодить- просто нет.
Те кто энтузиаст и учится - тому ИИ как раз будет и помощником, и учителем.
Работать с халявщиками дико демотивирует.
Полностью согласен. Обратная сторона этого, что собеседования становятся еще строже, и для прохождения и доказательсва, что ты не халявщик, приходится тратить время на подготовку к решению задач, которые ты по факту никогда не делаешь (не решаешь графовый алгоритм в google доке, проговаривая действия вслух).
P.S. случайно ответил @AllexIn в отдельном треде.
В целом согласен с автором: за то, что легко гуглится или генерируется ИИ, много платить не будут. Но ведь за это и раньше много не платили, если это было всё, что ты умел.
Ценность смещается, но она смещается туда, где и была всегда — к способности не просто кодить, а понимать клиента, задавать вопросы, самому помогать формулировать требования и контекст, а потом уже реализовывать. Люди, умеющие это делать, а не просто ждущие готового ТЗ, всегда были на вес золота.
ИИ может помочь реализовать, но понять и спроектировать решение для сложной, нечетко описанной проблемы — все еще задача человека.
Можно было прорешать литкод и пойти джуном в FAANG, а там развиваться, занимаясь онбордингом новичков. Вот этот ютьюбер так делал, только не помню, в каком видео про это рассказывал.
В россии что-то подобное можно было сделать с Яндексом. Зарплата небольшая по меркам IT, но выше средней ЗП.
Я далек от мира FAANG и их путей развития, моя реальность другая. Но, судя по буре в комментариях, статья попала точно в нерв: темы (ценность программиста, порог входа, влияние ИИ, справедливая оплата) невероятно болезненны для многих.
Ух ты, пятитысячная статья про всемогущий ИИ, и снова про то, что ИИ уже, якобы, практически заменил программистов. Никогда такого не было и вот опять!
Казалось бы, ну написали про это раз, написали два. Зачем писать очередной дубль, если эту мысль до вас уже донесли?
Понятно, зачем. Потому что кто-то ведь платит за такие статьи. Кто-то, кому выгодна вся эта информационная манипуляция. Призванная убедить программистов, что они вот-вот станут не нужны, так что пусть поумерят аппетиты в зарплате, условиях труда и карьерных ожиданиях...
Театр начинается с вешалки, а статья начинается с наглой манипуляции:
Для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия.
Вроде бы сказано: "для меня", но ведь данный термин применяется постоянно по всей статье в этом самом смысле. Казалось бы, ну придумал автор какой-то словарик для себя, то пусть при себе и держит, зачем свои заскоки помещать в техническую статью? Но нет, это сделано намеренно.
Это - очередная манипуляция, подмена понятий. Цель - убедить людей в том, что если они выучились на определённую профессию и смогли устроиться на соответствующую ей работу, то это не норма (как оно является на самом деле), а аномалия. Чтобы люди тряслись за своё место и даже не заикались о повышении зарплаты или смене места работы на более денежное или комфортное.
Нет, автор. Халява - это результат за нулевые усилия, а не то, что вы там придумали себе.
Ух ты, пятитысячная статья про всемогущий ИИ, и снова про то, что ИИ уже, якобы, практически заменил программистов.
Я дальше не буду читать ваш комментарий, потому что вы не читали мою статью. Она про то, что без знаний в программировании стало тяжелее, а не легче, найти работу.
Про замену программистов ИИ я не сказал ни слова.
Претензия про подмену понятий валидна.
подмена понятий. Цель - убедить людей в том, что если они выучились на определённую профессию и смогли устроиться на соответствующую ей работу, то это не норма (как оно является на самом деле), а аномалия. Чтобы люди тряслись за своё место и даже не заикались о повышении зарплаты или смене места работы на более денежное или комфортное.
Я ничего такого не имел в виду.
Я имел в виду, скорее, что если кто-то думает, что разбираться в проблемах CS нет смысла, потому что ИИ все решит — он не прав. Или если кто-то думает, что можно зарабатывать вайб-кодингом как программист — он тоже не прав.
Мой посыл — если любишь программировать, не позволяй ИИ мешать тебе развиваться. Набирайся базовых знаний, изучай, что интересно, ты всегда будешь нужен — особенно, если будешь развиваться, а не вайб-кодить.
Почитал я комментатров и ничего не понял. Одни пишут, что халява пришла. Другие пишут, что халява ушла. Третьи - халявы вообще никогда не было, и любая работа даже в QA тоже труд ацкий. Так где халява ? Когда она уже придет наконец и заменит мне всех сотрудников. /s
Вся история программирования - это снижение элитарности. Машинные коды-ассемблер-С-Дельфи, увеличение производительности и новые результаты. ИИ просто ещё один инструмент. Опять же программисты и их задачи сильно разные и многие даже не подозревают насколько.
Программирование никогда не было элитарным, этому всех поголовно в советских школа учили в старших классах. Элитарным оно стало для тех, кто прогуливал уроки. ;)
Навеяло. Мне мало что нравилось в советской системе, но вот идея учить поголовно всех программированию со школьной скамьи была архи-правильной. Только продержалась она не долго. :( А сейчас это стало просто невозможно из-за нейросетей.
Я закончил школу в 1986 - не учили нас программированию.
Вы почитайте Понедельник начинается в субботу про программистов раннего поколения.
Я закончил школу в 1986 - не учили нас программированию.
Видимо на ваш век уже не досталось. Информатику как обязательный предмет ввели в советских школах в 1985 году, но КУВТами школы наполнились только к 1990-му, а там и союзу конец.
Стругацких я читал, спасибо. Про программирование там нет ни слова. Вот такие гуманитарии и наводили тень на плетень, делали из программистов "заклинателей магического шара". :) Нет, оно конечно приятно когда тебя считают своего рода волшебником (иногда даже шаманом), но я уверен, что никто из программистов ни тогда ни сейчас не считал себя элитой (судя по зарплате).
А еще в советской школе поголовно учили физике, химии, биологии... Толку-то. Задания всему классу делал я и пара моих приятелей.
этому всех поголовно в советских школа учили в старших классах.
В школах всех поголовно учат математике, но математиками становятся единицы. Студентам-математикам в институтах читают курсы по различным разделам математики, но специалистами они становятся только в малом подмножестве оных.
В учебниках по ОИВТ было куча всякого разного интересного, включая азы Пролога с русифицированным синтаксисом, но по факту нашему классу давали простые задачки на бейсике, а в некоторых школах вообще работе с МСОфисом учили.
Судя по учебникам, задумка именно такой как вы пишете и была, а по факту подобное если и встречалось, то в редких спецшколах с энтузиастами-преподавателями.
Когда она уже придет наконец и заменит мне всех сотрудников
Когда придёт, ваш бизнес тоже заменит, как и все мелкие и средние бизнесы. "Все у кого нет миллиарда долларов, идут на хрен" (c)
Собственно, как я и говорил два года назад, когда llm начали набирать обороты. Программисты теряют ценность, набирают ценность архитекторы программного обеспечения. Конечно, мне никто не поверит, легко публиковать такое постфактум))
Я вам верю. Но программисты тоже будут нужны. Мне кажется, что в среднем у программиста станет меньше времени уходить на рутины, и он больше будет занят творческой работой. Чаще будет думать о высокоуровневых вещах, чем до этого. Например, будет думать о том, какой алгоритм применить, а не о том, как это реализовать.
Что то на нейросетевом, не могу разобрать.
Посыпьте автора мелом.
Так это все ерунда. Когда решат проблемы с большими окнами контекстов и llm научится правильно ставить контекст для задачи исходя из большого окна то %70 разработчиков заменит llm
Именно так. Хотя ещё добавить бы абсолютно строгое следование инструкциям в этом списке, и вуаля, куча "сложных" задач, навроде утечек памяти можно будет решать запуском кода, модифицированного промптом при работе анализатора, написанного промптом. И не важно сколько там миллионов строк кода в проекте.
Мне кажется, всякие nocode-подходы с незапамятных времен пытаются внедрить, а не только сейчас.
Абсолютно не согласен с расстановкой важности навыков. Как можно было поставить умение кодить на своем языке на 4 место? ИИ часто дают плохой код. И в 95% случаев, примерно на 300 строк кода там 1-2 ошибки которые если исправить код будет работать. Найти и исправить их можно только хорошо зная свой фреймворк и язык. Вот прямо сейчас я делаю объемный таск. Я решил доверится ИИ. Использовал около 1500 строк сгенерированного кода. Потратил часов 6 на исправления. Все заработало, но потом я обнаружил баг в работе функционала. Переправка кода этой же ИИ или другой результатов не дала и теперь мне нужно ковырять 1500 строк кода(примерно в 5 файлах) и искать в чем проблема.
Знание своего языка - это база номер 1. Нейронки все ещё слишком плохи
Надо просто набить руку. Большие программы ИИ не умеет писать, но надо самостоятельно разбить на части, библиотеки или модули, тогда результат улучшается. Такое ощущение, что у ИИ есть огранияение на количество рассуждений.
Зачем вам вообще 1500 строк кода в кодовую базу? Мне почти не вспомнить, чтобы какая-то таска спринта таким количеством бы закрывалась. А вот когда с нуля пишешь, тут же нужно думать о декомпозиции самому. Или предварительным запросом ии спросить об этом.
Автор смотрит на экономические трудности в США и откат после коронавирусного найма и связывает это с ИИ, которое тут вообще не причем.
А умение решать литкод никогда не было хорошим критерием, оно использовалось и используется некоторыми большими компаниями 1) потому что его проверку легко стандартизировать 2) такие компании могут себе позволить отбрасывать часть хороших кандидатов благодаря большому входному потоку
Автор смотрит на экономические трудности в США и откат после коронавирусного найма и связывает это с ИИ, которое тут вообще не причем.
И американские «лэйофы», и LLM повлияли на рынок труда (и в штатах, и в России). То что с LLM на рынок вышло больше джунов — факт, я вижу это и статистически, и просто по своим знакомым.
Может вышло, а может и нет. При популяризации всяких курсов тоже много вышло. Принципиально ни то, ни другое ни на что особо не влияют.
Вы приводите графики, которые вроде как должны подтверждать ваши утверждения, но они объясняются гораздо проще.
При популяризации всяких курсов тоже много вышло.
Я же не говорю, что вам станет хуже, если вы уже сформированный программист. Я говорю, что станет хуже, если вы перестанете развиваться (потому что нейросеть все решает за вас) или будете вкладываться в бесполезные навыки (пример: умение решать средние leetcode-задачи на конкретном ЯП).
Статья больше для джунов и вайб-кодеров, которые думаю, что знания CS больше не нужны. Я хочу сделать акцент на том, что они нужны еще больше, чем раньше, потому что копипастить код из интернета стал в 10 раз легче (в форме использования LLM).
Принципиально ни то, ни другое ни на что особо не влияют.
Это вопрос того, как определить “принципиально“. Для меня LLM принципиально изменили разработку. Я меньше вкладываюсь в настройку конфигов для работы, горячие клавиши, умение решать алгоритмические задачи, знание деталей конкретного ЯП — и больше в архитектуру, computer science, навыки коммуникации..
Сейчас нет никаких оправданий (в том числе для себя) в том, чтобы решать рутинные задачи — делать руками то, что может делать нейросеть. Сэкономленное на этом время надо вкладывать в размышления об архитектурных решениях, в более детальный разбор проблемы (в том числе о бизнесе подумать), ресерч решений.
Сейчас нет никаких оправданий (в том числе для себя) в том, чтобы решать рутинные задачи — делать руками то, что может делать нейросеть.
100%. Продолжать делать руками рутину, которую может взять на себя нейросеть, — это просто неэффективно и дорого, как для компании, так и для самого разработчика (с точки зрения времени и когнитивной нагрузки).
и рутину, которую может взять на себя нейросеть,
«...если вас не интересует результат» © Жванецкий
Как раз наоборот. Если интересует результат (выполнить функцию в срок и выжить в конкуренции, как видит мой CEO), то не использовать ИИ для рутины – вот это и есть 'не интересоваться результатом' с точки зрения бизнеса.
в срок
Это и есть «не интересует результат» — интересует срок.
«Результат» почти всегда включает в себя доставку в срок. Результат, полученный не вовремя, — это часто не результат вовсе.
Boeing 777 MAX обеспечил «доставку в срок». Результат на лице.
«Делаем быстро, качественно, дёшево (* выберите любые два из трёх)»
Сравнивать безопасность полетов и бизнес-UI — циничная демагогия.
Сравнивать безопасность полетов и бизнес-UI — циничная демагогия.
Огласите весь список циничных демагогий, пожалуйста.
Возвращаемся к сути. Изначально речь шла об эффективности LLM для рутинных задач в бизнес‑контексте, где результат = заявленная функция + в срок + «разумно достаточное» качество (где цена ошибки — не человеческие жизни). Как использование LLM для достижения этого конкретно определённого результата может означать, что «результат не интересует»?
Отсутствие умения решать литкод изи, как раз, очень хороший отбор для всех fake J/M/S. Тут главное не борщить, человек, который 4 изи задачи за час не решает, вряд ли вообще программист. Но тот же литкод миддл уже даёт скорее ответ, решал ли человек вообще такую задачу или нет, что есть плохой фактор отбора.
Оговорюсь сразу, мне нравятся LLM, я испорльзую LLM каждый день, это отличный инструмент, очень помогает в работа. Но программиста они заменить (пока?) не способны. Но текст явно писал человек, который до конца не разобрался, куда он попал. Точнее, я уверен, что тест писала нейросеть, но раз доказательств не имею, то так. Upd, увидел ссылку на телегу, вопросов больше не имею.
В недалеком прошлом достаточно было пройти несколько туториалов, посмотреть примеры собеседований, прорешать пару десятков задач c Leetcode (Codewars, Hackerrank) и идти на рынок.
Программирую за деньги лет 25, активно собеседую людей лет 10. Последние годы в компании, которая платит по верху рынка. Откуда у многих такое заблуждение, что вы, посмотрев несколько туториалов, сможете меня наеобмануть на собеседовании? До этого, кстати, в вузе преподавал несколько лет и там тоже странные студенты думали, что я не смогу понять, что они списали.
Навык алгоритмизации — не то, что определяет программиста сегодня
Навык алгоритмизации - это база, как говорят зумеры. Автослесарь, который не знает, в какую сторону крутить гайку, не нужен. С программистами та же фигня. Это то, что даётся на первых курсах университета.
Даже 10 лет назад большая часть работы абсолютного большинства программистов была не про алгоритмизацию.
Это полная чушь. Программист "пишет алгоритмы" каждый день, это его работа, за это ему денрьги платят. Любой программист, вообще любой.
Я вижу технические навыки программиста в таком приоритете:
Я бы добавил умение не какать в штаны, раз уж мы решили удариться в капитанство.
Программирую за деньги лет 25, активно собеседую людей лет 10. Последние годы в компании, которая платит по верху рынка. Откуда у многих такое заблуждение, что вы, посмотрев несколько туториалов, сможете меня наеобмануть на собеседовании?
Я примерно так нашел первую работу. Насмотрелся туториалов, начитался книг и наделал пет-проектов за 3.5 месяца. Но это же халява, учитывая, что кто-то 5 лет учится и после идет на стажировку.
Я бы добавил умение не какать в штаны, раз уж мы решили удариться в капитанство.
Почему это капитанство? На собеседованиях всегда есть часть про язык и решение алгоритмических задач. Иногда только это и есть. А оно — самое бесполезное в современных реалиях для большинства стеков (понятно, сто C, C++, OpenCV, Rust — исключение).
Я примерно так нашел первую работу. Насмотрелся туториалов, начитался книг и наделал пет-проектов за 3.5 месяца.
Вы же себя за опытного разработчика не выдавали, при этом? Даже если пытались, уверен, что работодатель понял, что вы с нулевым опытом.
Но это же халява, учитывая, что кто-то 5 лет учится и после идет на стажировку.
Так ваша квалификация была гораздо ниже человека с нормальным образованием в CS. Или вы считаете иначе?
На собеседованиях всегда есть часть про язык
Кто вам это сказал? Зачем мидла и выше спрашивать про язык?
решение алгоритмических задач. Иногда только это и есть. А оно — самое бесполезное в современных реалиях
Оно как раз самое полезное. Как иначе понять, как человек думает и как он привык решать задачи? "Алгоритмические задачи", это не обязательно деревья вращать, это любая небольшая задача на 10-20 строчек кода, которую можно решить за 10-20 минут.
Вы же себя за опытного разработчика не выдавали, при этом? Даже если пытались, уверен, что работодатель понял, что вы с нулевым опытом.
Не выдавал, говорил, как есть.
Так ваша квалификация была гораздо ниже человека с нормальным образованием в CS. Или вы считаете иначе?
Когда я через год и пару месяцев устроился в Яндекс мидлом, рядом были мидлы с образованием в CS и 2-3 годами опыта.
Кто вам это сказал? Зачем мидла и выше спрашивать про язык?
У меня практически всегда спрашивали (несколько десятков раз), либо эта часть закрывалась тестовым (пару раз). В крупных компаниях (сбер, яндекс, авито) всегда есть отдельные собесы про язык и алгоритмы.
Как иначе понять, как человек думает и как он привык решать задачи?
У меня больше 400 решенных на литкод задач и больше 200 на codewars, но в реальной жизни (на проде, в личны проектах) я ни разу не писал какой-либо алгоритм (если не считать алгоритмами продуктовую бизнес-логику и добавление кеша через HashMap). Когда что-то нужно, гуглил и вставлял. Когда LLM появились, находил формулы, давал chagGPT и брал готовое решение. Мне делать что ли нечего писать это самому, если я могу валидировать готовое решение?
Когда я через год и пару месяцев устроился в Яндекс мидлом, рядом были мидлы с образованием в CS и 2-3 годами опыта.
И как это отвечает на мой вопрос? Даже если не обращить на то, что стать мидлом с полного ноля за год практически невозможно. В реальности, а не по строчке в трудовой.
У меня практически всегда спрашивали (несколько десятков раз)
Серьёзно, вав задавали вопросы "по языку", синтаксис там, ключевые слова и т.д.?
но в реальной жизни (на проде, в личны проектах) я ни разу не писал какой-либо алгоритм (если не считать алгоритмами продуктовую бизнес-логику
Почему не считать? Программист пишет алгоритмы каждый день. И очень часто он пишет квадраты на ровном месте, там где легко можно было бы писать эффективнее. Просто потому что не понимает, что он делает не так.
добавление кеша через HashMap)
Какого кеша, кстати, LRU, LFU или какого-то еще, почему именно такого? Как обеспечивали когерентность кеша, инвалидацию делали, почему? Без гугла понимаете о чем я спрашиваю?
Когда LLM появились, находил формулы, давал chagGPT и брал готовое решение. Мне делать что ли нечего писать это самому, если я могу валидировать готовое решение?
А вы можете? ЧатГПТ, преобразуй мне такую коллекцию вот в такую. А теперь отправь запрос вот к этому апи, а результат сложи сюда. И так каждый день, потому что самому это всё писать "делать что ли нечего"?
стать мидлом с полного ноля за год практически невозможно
Вот я о том изначально и пишу. Были халявные времена. Программистом было стать легко и легко продавать себя мидлом, имея совсем небольшой опыт.
Вообще, от человека тоже многое зависит. Некоторые и по 5 лет сидят и ничего не могут.
Серьёзно, вав задавали вопросы "по языку", синтаксис там, ключевые слова и т.д.?
Конечно, только не по синтаксису, а по ключевым словам: volatile, например. Или как работают строки под капотом в Java. Или зачем нужны phantom reference?
Без гугла понимаете о чем я спрашиваю?
Да.
преобразуй мне такую коллекцию вот в такую.
Не, это просто вызов map или reduce. Я про те алгоритмы, что на алгоритмических секциях FAANG и Yandex. Например, что-то в графак, какая-нибудь проблема с disjoint set. И не буду я Крускала вспоминать сам, а нагуглю просто и вставлю.
Другой пример, задача: надо сэмулировать движение мышли так, чтобы было похоже, как будто человек двигает. Я погуглил интерполяторы, нашел нужный, скинул формулу в ChatGpt — он выдал ответ, и все.
И не буду я Крускала вспоминать сам, а нагуглю просто и вставлю.
А его не надо наизусть, как стихи, запоминать. Но неплохо бы знать, что он такой есть, что он делает и насколько он эффективен.
Вообще, от человека тоже многое зависит. Некоторые и по 5 лет сидят и ничего не могут.
Тут как с изучением иностранных языков, среднему человеку нужно, как минимум, Х часов занятий, чтобы перейти с одного уровня на другой. Можно больше, но почти ни у кого не получается меньше.
Не, это просто вызов map или reduce.
Редко когда обходится одним циклом и обычно надо подумать хоть немного, чтобы квадратов не написать. И понимать, что такое вычислительная сложность и что именно ты написал.
А его не надо наизусть, как стихи, запоминать.
Для собеседования в FAANG надо и еще с полсотни подобных заготовок.
Редко когда обходится одним циклом
Это детали. Я к тому, что тут ничего сложного нет.
Для собеседования в FAANG надо и еще с полсотни подобных заготовок.
Не надо.
Это детали. Я к тому, что тут ничего сложного нет.
Вы спорите с утверждениями, которых я не делал. Я ничего про сложно/не сложно не писал.
Не надо.
А вы попробуйте решить 3 случайных средних задачи с leetcode, желательно еще в google-доке, а не редакторе кода, и не пользуйтесь интернетом для гугления.
Подразумевается, что это надо сделать минут за 25-30, комментируя свои шаги.
Такое собеседование можно пройти, только если занимался олимпиадным программированием или прорешал несколько сотен задач заранее до собеседования.
Как я уже сказал, я прорешал 400 несколько лет назад, но сейчас сесть и решить даже не в гугл-доке, а в редакторе кода, за 25 минут не смогу и половину задач.
Я проходил (успешно) интервью в faang. Олимпиадным программированием не занимался, литкод не прорешивал.
А помните, какие алгоритмические задачи давали?
Халявные:
Балансировать скобочки разных видов (ну, на стэк), задача со звёздочкой — сгенерировать скобочные выражения без повторов.
Что-то про поиск ближайших таксистов к клиентам. По большому счёту задача на очереди.
Написать свой троттлер, который принимает callable и троттлит вызовы к нему.
Датасайенс, там не считается.
На самом деле я даже удивился. Столько разговоров было о сложности интервью в фаанг, а в итоге какая-то халява.
Я пробовал. Довольно долго делал это в качестве развлечения и разминки для мозга. Алгоритмы не надо зубрить, надо понимать принципы их работы. Краскал - это сортировка рёбер и union-find, чего там не мочь то, что зубрить надо? Причём, даже не надо помнить автора алгоритма. Ну и, любить программирование, конечно же, нужно. Отличным подспорьем является хорошее образование в CS. У вас его нет и, возможно, именно поэтому вам тяжело.
Отличным подспорьем является хорошее образование в CS. У вас его нет и, возможно, именно поэтому вам тяжело.
Может быть.
850 задач — нормально вы нарешали. Как поддерживаете в себе мотивацию этим заниматься? Как много решается в неделю в среднем?
Краскал - это сортировка рёбер и union-find, чего там не мочь то
Если заранее не сталкивался с идеей (может, это как раз про отсутствие образования в CS), додуматься сложно. И написть элегантно и коротко тоже сложно, если нет заготовки. А если неэлегантно и коротко, то хуже себя покажешь на собесе.
Для обхода деревьев, dynamic programming, всего, где решается через мапу, достаточно знать принципы, а для графов лучше помнить детали. Ну по крайней мере, у меня так было.
850 задач — нормально вы нарешали. Как поддерживаете в себе мотивацию этим заниматься?
Никак, мне нравится программировать, это просто интересно. На литкоде уже несколько лет идёт челлендж, где надо решать по одной задаче в день. Потратить 5-15 минут перед работой - норм разминка для мозга, настраивает на рабочий лад.
Ещё нравится в контестах участвовать иногда, там прямо адреналин в хорошем смысле этого слова, вспотевшим встаёшь от компа )) Это я о себе, я не олимпиадник и довольно посредственный решатель задач на время )
Если заранее не сталкивался с идеей
Так о том и речь, что надо столкнуться и познакомиться. Тот же union-find, это самое начало курса Седжвика: https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1
После Седжвика (оба курса, 1 и 2 часть) рекомендую Рафгардена: https://www.coursera.org/specializations/algorithms
Это, правда, очень увлекательные курсы, их, действительно, интересно смотреть и проходить. Я бы сказал, что любому программисту стоит это сделать, получите удовольствие и это точно не будет потерей времени. Даже если вы счтаете, что на работе алгоритмов не пишите и не будете писать никогда (что, конечно же, неправда).
я ни разу не писал какой-либо алгоритм
А что вы подразумеваете под этим словом? Мне кажется, у вас некое уникальное представление об этом термине.
Вот, как выше написал:
Я про те алгоритмы, что на алгоритмических секциях FAANG и Yandex.
Понятно. Но ведь это особенность решаемых задач (абстрактных математических), а не алгоритмов. Это не делает их более алгоритмическими.
Согласен. В моём окружении такой жаргон закрепился за словом “алгоритм“.
В моём окружении такой жаргон закрепился за словом “алгоритм“.
«В моём окружении слово „дебил“ закрепилось за умным, интеллектуальным человеком.»
«„Расскажите нам своими словами...“ У вас есть свои слова? Эй, я использую те же самые, что и люди вокруг меня. В следующий раз, когда вас попросят „рассказать своими словами“, начните: „Нигфлот блорни квандо флюн...“» © George Carlin
Кто вам это сказал? Зачем мидла и выше спрашивать про язык?
Например, чтобы отличать мидла от джуна-с-лычкой-по-выслуге-лет или джуна-с-курсом. Если человек базу языка путает даже с подсказками - то он либо "миддл"-теоретик(а нужен практик), либо и не миддл; а то, может, и вовсе курсом каким натренирован на ключевые слова и копипастный проект. Особенно если "его" "проект" на гитхабе лежит по ссылке из резюме, с использованием вот этого самого путаемого.
Либо очень сильно волнуется, но такое можно заметить.
поработй в айти не в маааскве а в регионах и расскажи нам про ХАЛЯВУ
Зачем? Я работал не только в Москве. Есть опыт в AudienceRepublic, автралийском стартапе, находясь то в России, то в Казахстане. Никто вам тоже не мешает.
И я же дал определение халявы в начале статьи, оно не про то, что это легко и просто.
недавно писал кое какой код для FileNet, и был там заковыристый кусочек.
Знакомый посоветовал с нейронкой поработать.
Ну что сказать? Хороша придумывать несуществующий Api, причем довольно изворотлива, зараза ( гугл АИ студио пробовал).
По обычной Java, амазоноским сервисам и прочему что хорошо и массово задокументировано. - проблем нет.
Интересно, когда ai подключат к деобфускации и обфускации кода и переводу с одного языка программирования на другой?
Пришлось расковыривать недавно один формат хранения из 60х, с мейнфреймов еще, при миграции хранилища.
Интересно что будет когда "ИИ-халява" закончится и поднимут цены(для всех) на использование ИИ. Или придётся читать\смотреть в ответах нативную рекламу: "Ты так долго пишешь этот код - по последним исследованиям ученые выяснили что очень важно соблюдать ворклайв бэлэнс. Уважай себя, отдохни и закажи себе новые ролы\окна пвх\когтеточку, ведь ты этого достоин! [кнопка заказать]".
Ааааа! Мы все умрём!!!
Ну и бредятина. Если элементарно не можешь написать простой код, то и разобраться в нем тем более, особенно если код чужой. Тут тебе ни какие ИИ всего мира не помогут вместе взятые. Ибо, элементарно, скопируешь, а что скопировал-то?! - и будет ли это работать? - ты же в коде ни в зуб ногой.
а что скопировал-то?! - и будет ли это работать?
я что-то нажала и всё пропало (ц). Ничего нового, всё уже было.
Несколько примеров.
Когда я писал первое приложение (остался ютьюб ролик), у меня было около месяца опыта изучения java/android. Просто гуглил, искал решения, копипастил, дописывал. Спустя еще 2.5 месяца нашел работу, и спустя еще год устроился мидлом в Яндексе (прилоежние авто.ру).
Жена делала мобильное приложение с картой для дипломной, учась на градостроителя, без всякого опыта разработки.
Мне кажется, многие программисты приложений думают, что они делают что-то очень сложное, но это может делать буквально каждый. Сейчас с LLM уж тем более.
Я не говорю, что не бывает сложных задач в программировании. В статье я пишу как раз про то, что надо учиться решать сложные задачи, а рутину оставить для LLM.
Человек двуногое без перьев. Халява - это результат без усилий, в особенности денежный результат. Если вы переопределили термин ради кликбейта, то вам наверное кажется что вы гений (и судя по одобрению поста так и есть), но для меня вы только что перешли в разряд мракобесов уровня Рыбникова, читать дальнейший бред которого смысла нет.
читать дальнейший бред которого смысла нет
Каждый для себя сам решает, но раз вы оставили комментарий, то возможно, хотите получить ответ.
Такое определение халявы позволяет по-другому смотреть на все.
Например, в предпринимательстве нет халявы. И люди идут в предпринимательство не только за деньгами, но и за “живой“ нерутинной работой.
В спорте нет халявы: если ты не лучший, то ты не получаешь практически ничего. Нет никаких гарантий даже на среднюю зарплату выйти.
Моё определение халявы повышает стандарт в первую очередь для самого себя. И статью я писал для самого себя, чтобы найти мотивацию развиваться в эпоху, когда изо всех щелей кричат, что ИИ вот-вот вас всех заменит.
Прочитайте вывод к статье, возможно, вы меня неправильно поняли.
и судя по одобрению поста так и есть
Да я вам больше скажу, местные читатели активно плюсуют вот такие статьи, где автор прямым текстом заявляет
но я не видел никого высокомернее айтишников
А в комментариях и вовсе переходит на оскорбления. И ничего, народ плюсует такие статьи.
Так что нет, автор не гений, подобный манипулятивный шлак здесь давно уже набирает положительный рейтинг.
Статья про самый высокоуровневый слой программистов, которые решают задачки для бизнеса.
Попросите LLM написать что новое: фреймворк, драйвер, тузлу под новое жезело. Хер.
LLM - это новая игрушка. Чуть-чуть лучше, чем подстрочник в IDE.
самый высокоуровневый слой программистов, которые решают задачки для бизнеса.
Это 95% всей IT‑индустрии. Задачи для бизнеса — самые востребованные.
Статья про то, что “самому высокоуровневому слою программистов“ пора попрощаться с халявой и придется развиваться.
“самому высокоуровневому слою программистов“ пора попрощаться с халявой
Кто эти люди?
Может быть, джуны/мидлы на проектах со стеком VueJS/django/spring, где нужно по аналогии дописывать задачки, с которыми легко справляется нейросеть. Наверное, большая часть задач в мобильной разработке такая.
где нужно по аналогии дописывать задачки,
Я сомневаюсь, что за именно за эту работу платят 100500 денег.
Может быть
А может и нет. Так может и не было никакой халявы? ;)
Так может и не было никакой халявы? ;)
В том, как я ее определил, была.
Да и в обычном плане была тоже. Где еще можно было за 3-5 месяц основить профессию и выйти на рынок получать среднюю зарплату?
Я учился на оценщика собственности. Одногруппники, которые пошли этой дорогой — 5 лет образования, стажировка и работа — получали меньше спустя 3 года опыта. Т.е. 8 лет усилий и 70к рублей (2018 год), когда я через 3.5 месяца получал 70к (80к через 3 месяца испытательного, 130 через год).
Если брать большую четверку (аудит), там люди после образования получали по 40к, работая с 9:00 до 23:00. Был знакомый, с магистратурой и годом опыта — за 45к работал в 2017.
Где еще можно было за 3-5 месяц основить профессию и выйти на рынок получать среднюю зарплату?
Ошибка выжившего в полный рост ;) То что у вас получилось - у 99% прочих не получится. Если человеку не интересно возиться с кодом - не будет он работать программистом.
Подход еще важен. Я относился к собеседованиям как к отдельному навыку, ходил и проваливался много раз. Запоминал все, что спрашивали, и создавал карточки с интервальным повторением (Anki), чтобы минимум на это тратить и быть готовым ответить всегда.
ходил и проваливался много раз. Запоминал все, что спрашивали, и создавал карточки с интервальным повторением
Халява, really? ;)
Ну блин, за ≈год выйти в Яндекс, в красивый офис и ЗП выше среднего. Где еще бывают/были сферы, где так можно?
Подойдите к любому бизнес-цену. Красивых офисов много, и там работают не только программисты. Я даже уверен что не программистов больше. Также я уверен, что некоторым тоже платят выше рынка.
Халява в моем понимании - проходил мимо офиса, зашёл спросить где тут туалет, а прямо на рецепции и спрашивают - не хотите ли зарплату выше рынка и печеньки? Если год целенаправленно вкалывал - это не халява. Это заслуга.
Подойдите к любому бизнес-цену. Красивых офисов много, и там работают не только программисты. Я даже уверен что не программистов больше. Также я уверен, что некоторым тоже платят выше рынка.
Юристом, врачем, бухгалтером, оценщиком не возьмут без опыта и образования. 4-5 лет придется учиться. В этом плане программирование было халявнее, чем вышеперечисленное.
Но я согласен, конечно, что в обычном бытовом определении слова “халява” работа программистом таковой не является.
Врачи в многоэтажных БЦ не заседают, вычеркните ;) Но кто-то же в этих небоскребах работает, кроме юристов и оценщиков ;)
возьмут без опыта и образования. 4-5 лет придется учиться
Учиться в любом случае нужно. Вот, например, автор текста. В сколько годиков он запрыгнул на борт галеры? В 19 сразу после школы и года халявного интенсивного самообучения? Он 5 лет лежал на печи пляже и вдруг решил что доколе? Или всё же чему то учился?
Врачи в многоэтажных БЦ не заседают, вычеркните
Неправда ваша, дяденька Биденко. У меня как минимум два знакомых стоматолога имеют офисы в небоскрёбах.
Я думаю, и доходы у них тоже немного выше среднего по рынку.
доходы у них тоже немного выше среднего по рынку.
Стопэ, куда это вы ворота понесли?
В 19 сразу после школы и года
халявногоинтенсивного самообучения?
Я в 24 “запрыгнул“, а до этого учился на оценщика собственности (экономический вуз).
Учиться в любом случае нужно.
Но да, учился хорошо, может, это и помогло.
Читаем чатжпэтэ с помощью яд жэпэтэ
• Халява в программировании - это гарантированный результат за вложенные усилия.• ИИ улучшает решение типовых задач, таких как написание кода и компиляция предложений.
• ИИ упрощает разработку, например, с помощью Copilot.
• 76% разработчиков используют ИИ для повышения продуктивности.
• Крупные компании больше не вкладываются в разработчиков, инвестиции в AI достигли $500 млрд.
• Разработчик ПО больше не является дефицитной профессией, но спрос на них снизился.
• LLM - это не интеллект, а паттерн-матчинг, не способный решать задачи вне обучающей выборки.
• Программирование стало сложнее, и для успеха на рынке требуется больше подготовки и знаний.
мне кажется уже давно, тот текстовый ИИ с промптом не халява, а возможно просто скоро станет требованием вот и всё, если станет требованием + к росту технической граммотности программиста получаем не халяву как раз
(и немного то что я лично заметил помимо кодинга: значит ИИ мне написал песню - пяток композиций их надо доделывать, нарисовал 1 годную подходящую картинку в нужном стиле - мне пришлось её дорисовывать/тоесть буквально рисовать, и с кодом почти так же - если учитываем что ИИ понял промпт, порой его код помимо теста надо еще модифицировать), лично для меня ИИ пока справочник
лично для меня ИИ пока справочник
Да, я как раз вместо гугла использую.
Еще задачи по аналогии он отлично решает и совсем простую рутину, вроде понятного рефакторинга.
Еще код ревьюит хорошо, в том плане, что очень быстро может найти какие-то простые проблемы, которые человек упускает по невнимательности.
Отчасти согласен с автором.
Халява для джунов заканчивается - LLM сделала их менее привлекательными. Компании больше не набирают их пачками, про запас, на всякий случай. Нельзя больше получать деньги за имитацию работы. Кандидатам придется сначала подучиться до уровня мидла, за свой счет.
Халява для сеньоров еще не началась. LLM не сильно облегчает им работу. Но работодатели уже посматривают на сеньора с подозрением - не халявит ли он с помощью LLM? И подумывают о том, не снизить ли сеньору зарплату.
LLM уменьшит разницу между мидлом и сеньором. "Мидл + LLM" это почти "сеньор", но дешевле. А "Сеньор + LLM" - это сеньор который халявит с помощью LLM. Порезать ему нафик зарплату. Сеньорам придется доказывать, что успехи LLM это не повод снижать им зарплату.
Кандидаты в программисты будут соревноваться с LLM. Но им при этом разрешат пользоваться LLM. Если "LLM + человек-программист" сделают задание быстрее чем только "LLM", значит от человека есть какая-то польза. Можно пока взять, а там видно будет.
Говорю как человек, который ежедневно использует ChatGPT с 2022 года.
Звучит как "человек, который ежедневно использует iPhone с 2007 года." Что, все ту же модель?
Неужели не заметны изменения в LLM-ках?
Никакого волшебства с LLM не произошло, только поиск стал быстрее и нудная рутина ушла.
ИМХО, рано делать выводы о перспективах LLM. Еще не завершилась работа над специализированными моделями, предназначенными для разработки ПО. И не факт что проблема будет в ограничениях "интеллекта" моделей. Возможно главная проблема будет в вопросах копирайта.
Сейчас работодатель понимает, что типовые задачи легко решаются с LLM, и не готов платить за это много.
Работодатель ожидает, что прогресс LLM уменьшит его потребность в программистах. По-этому он осторожничает, и не берет людей "про запас", и не обещает много денег. Если надежды на прогресс LLM не сбудутся, тогда интерес к программистам-человекам вернется.
Сообщество программистов должно объединиться, и доказать что человек лучше LLM. (можно конечно попытаться дискредитировать LLM, но если заговор раскроют, то виновные будут наказаны.)
Звучит как "человек, который ежедневно использует iPhone с 2007 года." Что, все ту же модель?Неужели не заметны изменения в LLM-ках?
Акцент на опыте сделал, чтобы показать, что делаю заключение основано не надо попытке решить одну задачу.
Если 3.5 и 4 сравнивать, было сильно заметно, потом совсем немного. Всякие фичи вроде возможности chatGpt пойти в сеть, использовать калькулятор или запустить питоновский скрипт — просто сняли еще болше рутины.
LLM уменьшит разницу между мидлом и сеньором. "Мидл + LLM" это почти "сеньор", но дешевле. А "Сеньор + LLM" - это сеньор который халявит с помощью LLM. Порезать ему нафик зарплату. Сеньорам придется доказывать, что успехи LLM это не повод снижать им зарплату.
Сеньору нужно больше в сторону архитектуры смотреть, навыки коммуникации развивать, продолжать расширять кругозор. Написание кода всё больше автоматизируется, на этом уже далеко не уедешь.
Работодатель ожидает, что прогресс LLM уменьшит его потребность в программистах
Это он зря Разгребать неподдерживаемый г-код от llm придется программистам, и понадобится их ещё больше ;) но чуть позже.
Не знаю.... Читаю пост, потом ответы, их много, и какое то хождение по мукам. Противоречие абсурда. Ну скажите себе ВСЕ честно, что ИИ убил на хрен айти в хлам... Да почитайте что ли Технику молодежи, этак годов 80 ых прошлого века, о чем мечтал народ. Посмотрите наконец фильм приключение электроника и вспомните фразу песни " вкалывают роботы и не человек" На подходе наклепают роботов, и те встанут за станки и все, это будет норма. Это хорошо что еще они сами себя не ремонтируют, а то и взвоет сфера техников! Фриланс просто тихо так умер! Код может нахреначить любой школьник, порога практически нет! Да пока что тот кто дружит с головой и продвинут в алгоритмах, еще на плаву, но кто сказал что проклятая машина не сможет это делать в будущих поколениях.... Наука, все доктора и профессура пишет науч работы с обнимкой с GPT. Я писал продвинутую математику и плакал, так как ИИ без проблем справлялся и практически наступал в алгоритмизиции мне на пятки! Хабр читать тошно стало, тут практически все пишет ИИ. На форуме делать нечего ибо ИИ знает лучше и не трепет нервы за обсуждением! Поисковики не нужны... Я 99 % времени общаюсь тольк с ИИ. Так что откройте себе веки, или позавите ВИЯ пускай он вам их откроет. Я про военку молу, найдите выступление Маска перед выпускниками командного состава, вникните в суть глубже.
В какой степени гпт ускорил разрабов, в той же степени он ускорил обучение джунов. Так что, требования к джунам может и возросли, но время на обучение осталось примерно таким же.
Предложения от ИИ уже «коммитятся» в C++ std.
Это как минимум не правда. ИИ ничего не предлагало коммитить. ИИ обнаружило способ делать сортировку оптимальнее за счёт branchless сравнений и пропуска ненужных операций. Да и ИИ alphadev не назовёшь. Как с chat gpt с ним не поболтаешь.
Знание фреймворка становится менее ценным
зависит исключительно от области применения фреймворка. Если вы дальше веба не ходите и каждый день встречаете день с новым фреймворком, то ценность знания фреймворков там упала ещё до прихода ИИ. Нужно понимание концептов и алгоритмов, которые стоят в основе подходов фреймворков и вот эти ограничения подходов то что полезно. И таки имея понимание как устроены внутренности фреймворка можно задавать GPT вполне конкретные вопросы о плюсах и минусах и способах оптимизации.
А если взять какой-нибудь HAL-фреймворк, например, то ценность знания оного будет заметно выше, ибо рисков и сложностей в этой области получается заметно больше, чем в веб.
Тут самое главное, что важны первые три и совершенно не важны последние два.
Ну, так решение алгозадач это вполне себе часть базового CS - тот не заканчивается на модели памяти. Любая универская программа содержит некоторый базовый набор алгоритмов, который уже можно масштабировать на более широкий спектр задач.
Пункты 4 и 5 практически не важны, так как легко решаются через LLM и будут решаться еще лучше со временем
Это скорее ваше проявление эффекта Даннига-Крюгера - ни одна ИИ не может решать задачи настолько же эффективно как человек. Те кто этого не видит с большой вероятностью не имеет достаточной компетентности, чтобы увидеть проблему. Самый простой пример - предложение написать быструю сортировку на JS каким-нибудь Copilot будет чудовищно неоптимальным из-за кучи перевыделений памяти, которых по идее не должно существовать. Аналогичный опыт есть и с другими языками и языковыми моделями - иногда количество необходимого допиливания эквивалентно или даже превышает количество времени, которого вы бы поратили, написав всё самостоятельно.
отношение к бизнесу индифферентное
потому что программист хочет нормальное ТЗ, а бизнес хочет приложение уже вчера без планирования развития этого самого приложения хотя бы на пол года вперёд, чтобы понимать чего захотят клиенты бизнеса. Ну и проценты с продукта бизнес платит только продажникам, но редко программистам. Так что странно иметь какую-то иное отношение, если это конечно не твой собственный продукт.
зависит исключительно от области применения фреймворка.
согласен
Ну, так решение алгозадач это вполне себе часть базового CS
В индустрии на собесах не такие алгоритмы. Важно именно литкод “задрочить“. Помню историю из книги “Cracking the Coding Interview“ про студента из топового тех-вуза с отличным баллом, опенсорс-активностью, умеющим балансировать деревья, но провалившимся на первом же интервью в FAANG.
ни одна ИИ не может решать задачи настолько же эффективно как человек. Те кто этого не видит с большой вероятностью не имеет достаточной компетентности, чтобы увидеть проблему. Самый простой пример - предложение написать быструю сортировку на JS каким-нибудь Copilot будет чудовищно неоптимальным из-за кучи перевыделений памяти
Ну тут вопрос в базе, а не в конкретном ЯП. Зная хорошо пару ЯП и поработав с 10-тью, я понимаю, на что обращать внимание и о чем подумать.
Так что странно иметь какую-то иное отношение, если это конечно не твой собственный продукт.
Странно принимать решения, не понимая контекста приложения и бизнес-потребностей.
В индустрии на собесах не такие алгоритмы
Да всё такие. Просто CS не везде есть нормальный. Даже вот такая классика не везде попадается. В литкоде ты уже тренируешься применять то, что по идее преподавалось.
Дайте этому человеку медаль.
И пригласите на барбекю.
Будете у нас в краях (Тампа, Флорида), заезжайте, я вас угощю отличным стейком.
!!! Будете у нас в Москве - угощу хорошим арманьяком и хорошей сигарой в хорошем сигарном клубе стукнитесь в личку (хозяин мой личный друг давнишний).
Всё правильно говорите - я бы еще добавил что народ еще тупо непонял с какой скоростью развивается ИИ. Универсальные ИИ - нуда смеяться спецам над ними ПОКА легко, но над узко специализированными ИИ - УЖЕ мидлам очень не смешно во многих проффессиях.
Думаю одно из требований скоро будет - показать на собеседовании максимальное владение узко специализированными ИИ. В компаниях будет также обязательство владеть ими на мидл+ уровне.
Например сегодня на совещании (IT компания 700+ чл) - обсуждали что надо начать скармливать документы (ВСЕ старые и новые) ИИ и через него организовывать работу с ними на другом уровне ВЫШЕ чем сегодня.
ИИ сейчас зоопарк - смеятся не смешно - но когда они войдут в рекурсию и начнут пожирать друг друга в бочке - будет крысиный король и тогда факт что 95+% работников разных творческих проффессий будут по сравнению с ним никто и зовут никак (не творческие будут рыдать в сторонке ища ниши для выживания). Да и не надо мне лопотать о слесарях и сварщиках и т.п. - они легко выживут в отличии например от сегодняшнего поколения IT халявщиков и им подобным в других сферах бизнеса.
когда они войдут в рекурсию и начнут пожирать друг друга в бочке
Кормить друг друга галлюцинациями? Да, тут то ценность человека возрастёт
Мрачненько у вас будущее рисуется.
Складывается ощущение, что, наоборот, халява именно что приходит. С появлением ИИ возникла стойкая иллюзия, что теперь можно всё. Да, ИИ многое способен автоматизировать. И чем дальше, тем больше. Только надо понимать, что эти многочисленные задачи, требующие автоматизации, довольно искусственные. А что нам нужно на самом деле? Нам нужно решение нашей задачи. Так почему не получить его напрямую? Если везде будет стоять ИИ, то, поговорив с нами, он создаст нужное для нас приложение для решение нужной нам задачи. Индивидуальное программирование!
То, что мы пользуемся какими-то языками программирования, это является наследием предшествующей технологической эпохи. А теперь все эти языки программирования могут быть отменены на корню, потому как зачем они все, если LLM — это сам себе язык программирования, который создаёт под задачи свои собственные языки программирования?
А теперь все эти языки программирования могут быть отменены на корню, потому как зачем они все, если LLM — это сам себе язык программирования, который создаёт под задачи свои собственные языки программирования?
Оно в производительность быстро упрется в системах, где производительность критична. Даже если LLM будет переводить требования сразу в машинный код, все равно есть риск багов и галлюцинаций, а еще будет рост сложности нагенеренного LLM кода с добавлением новых фич. В какой-то момент надо будет разобраться, что там и как работает, чтобы починить баг, но в машинном коде это сделать невозможно. Придется опять выдумать языки, которые могут понимать люди, и абстракции, чтобы бороться со сложностью, добавляя всё больше кода.
Уже ИИ делает схемы которые недоступны для понимания, но это и не проблема, работают и ладно
https://habr.com/ru/articles/873038/
«Мы создаем структуры, которые сложны и выглядят случайно, но при подключении к схемам они обеспечивают ранее недостижимую производительность. Люди не могут полностью понять их, но они работают лучше,»
Даже если LLM будет переводить требования сразу в машинный код, все равно есть риск багов и галлюцинаций, а еще будет рост сложности нагенеренного LLM кода с добавлением новых фич.
Всё движется к сокращению количества ошибок. К сокращению количества преобразований. К более прозрачной и управляемой генерации кода. Вам не всё об этом говорят. А новые фичи... Есть такое понятие: ортогонализация. Если провести ортогонализацию, то всё сведётся только к диагональным элементам. Кто сказал, что ИИ не проведёт соответствующую ортогонализацию?
cоздаст нужное для нас приложение для решение нужной нам задачи
Это актуально было в 90е годы. Сейчас всё создано в той или иной мере. То есть готовые средства автоматизации есть уже. Какой проект ни взять всё уже реализовано.
Это как старые книги радиолюбителей читаешь, там предел мечтаний был приемник или передатчик. А на радиолампу надо было месяц на стройке работать. Сейчас собрать его можно с идеальными параметрами на ардуинке и паре микросхем копеечных, но нет смысла. Как и есть 3Д принтер, но особо нечего печатать, всё есть в магазинах.
«Каков поп, таков и... (затягиваясь и выпуская струю дыма)...прихоооооод...»
халява — это гарантированный результат за вложенные усилия
Блестящее определение! Главные халявщики - землекопы, шахтёры в забое и прочие каменщики и пахари.
Согласен, определение неполно. Но оно позволяет объяснить некоторые явления. Те же низкие зарплаты пахарей — потому низкие, что все определено и понятно. Делаешь понятную работу — получаешь понятное вознаграждение. Всем всё ясно, вот и не платят за это. Там, где добавляется риск (неопределенность), растет и вознаграждение (у шахтеров побольше зарплаты, чем у грузчиков).
LLM не думают, а симулируют мышление статистически. Делать что-либо, что выходит за рамки обучающей выборки, не могут
Все таки наверное могут, раз каждый квартал выходят бенчи, где LLM решают задачи лучше стольки-то процентов людей, задачи, которые раньше не видели.
Боюсь застану время, когда все эти сегодняшние тезисы типа: "ИИ - просто еще один инструмент", "На нетипичных задачах ИИ сливается", "Устал который год слушать про то, как программисты станут не нужны " и т.п. будут с грустью припоминать на Хабре, как наивно-ошибочные. (
В 1974 году такие же опасения были. Вот из статьи Кнута:
The field of "automatic programming" is one of the major areas of artificial intelligence research today. Its proponents would love to be able to give a lecture entitled "Computer Programming as an Artifact" (meaning that programming has become merely a relic of bygone days), because their aim is to create machines that write programs better than we can, given only the problem specification. Personally I don't think such a goal will ever be completely attained
В истории достаточно как подтвержденных так и неоправдавшихся предсказаний, в том числе от очень неглупых людей, поэтому не вижу смысла к ним апеллировать. Я просто думаю, что уже сейчас есть достаточно теории и наработанных подходов, чтобы допилить много из того, что на данный момент работает не достаточно хорошо и расширить область применения до "без участия человека". Мое предсказание скроее не про "возможно ли", а про то, как скоро на это потратят время и деньги. Не стоит питать иллюзии, что это все хайп и желтые заголовки и оно само пройдет, тут ситуация так быстро меняется, что иногда хайп даже отстает. Но это конечно просто моё ИМХО.
Не стоит питать иллюзии, что это все хайп и желтые заголовки и оно само пройдет
Я не думаю, что пройдет. Просто LLM останется как полезный для ограниченного применения инструмент.
Мое предсказание скроее не про "возможно ли", а про то, как скоро на это потратят время и деньги.
Уже тратят безумные деньги, сотни миллиардов $.
Тратят, да. и не зря тратят, там не глупее нас люди, остаётся только ждать и наблюдать.
Жаль, что web3 революции так и не случислось, туда не меньше вбухали.
К сожалению, не интересовался web3 и понятия не имею зачем оно мне или кому-то. (кто в это вложился и на что пошли такие гигантские суммы?) А вот нейронки можно "пощупать" уже сейчас, ощутить пользу и перспективы как для себя, так и для широкого круга потребителей, увидеть стремительную положительную динамику развития и порадоваться за фирмы уже сейчас извлекающие прибыль (я не только про Нвидию). И если те же криптовалюты у меня и у многих вызывали какое-то неприятие и ощущение если не пузыря, то расточительной траты энергии(пусть там и состояния из воздуха делали), то вот нейронки - сложная, но вполне понятная в плане обширности и полезности для прогресса область, энергии на неё не жалко. )
там не глупее нас люди
Вот именно. Поэтому они и занимаются не золотоискательством («Мне Повезётt™»), а продажей лопат.
На данный момент одна ситуация, а то будут новые версии ИИ и все скажут что "это другое". Так то примеры и в другую сторону работают, 2 случайных байта перемножить человек в уме не очень то может.
Ну вот как-то оно работает, но не понятно как. Я последние пару дней в codingames играю, там есть ряд неплохих (новых скорее) задач на оптимизацию. Все-таки пока я решаю их лучше, чем нейросети и даже я + нейросети, то есть, кроме начальных этапов они вообще не помогают как бы. Хотя числа умножают лучше, чем я, алгоритмы знают лучше, чем я, шаблонные задачи понятное дело, а чуть чуть шаг в бок, так даже идей толковых нету.
кроме начальных этапов они вообще не помогают как бы
«За такую зарплату работник должен даже немножко вредить!» ©
А вы понимаете, во сколько $ человечеству (и экологии в том числе) обходятся нейросети?
Величина может быть и отрицательной. То есть экономятся людские ресурсы. Нейросеть тратит например 1 кВтч энергии на работу, а результат ускорение работы над диссертацией с 3 лет до недели и несколько человек получаются освобождены от рутины на 3 года. Затраты 0.1$ на энергию, экономия 300 000$ на оплату труда научных сотрудников.
Скажите это американским налогоплательщикам, которые оплачивают “говновозы“.
Тут вопрос в сроках, за которые происходит "переобувание". У меня еще свежи в памяти камменты, в которых гнобили нейронки за убогое "наркоманское" видео, с намеками, на то, что диффузионные методы генерят заметно другой кадр при незначительных изменениях входных данных, типа изменения ракурса. А сейчас короткие видосы не клепает только ленивый. Т.е. если ждать несколько лет/десятилетий, то да "это другое", а когда вопрос месяцев/дней или "уже умеют ты просто не в курсе", то отвертеться не получится. ))
Ну, например, фотография. В начале 20 века - смесь магии и искусства. Фотограф и в оптике обязан разбираться, и в химии, и растворы сам готовит, то фотоаппарат свой может починить. Сейчас у каждого в кармане фотокамера, которая умеет делать красиво. И что, стало меньше фотохудожников? отнюдь. и репортажной съёмкой зарабатывает не школоло с мобильниками, а профессионалы
У меня конечно же нет цифр на руках, но достаточно попытаться найти магазин фототоваров, которых в моем городе было несколько и убедится что он все закрылись, вроде остался один где в аренду можно взять зеркалку. Зато в каждом супермаркете торгуют как ни странно дешманским освещением для фото, и штативчиками для мобилок. Так что в плане техники точно произошла революция, и да, на съемку ролика с поздравлением к нам в контору пришла девочка с айфоном. А в детском саду для выпускного (никогда не понимал зачем в детском саду выпускной) сегодня мне предлагали выбрать шаблоны сцен явно сгенеренных нейронками, в которых впишут моё чадо (не знаю требуется им фото в полный рост в костюме или достаточно только лица ))). Являются ли фотохудожниками люди которые за копейки генерят "фото и видео сессии" для всяких инстадевочек, или для вполне солидных персон к юбилеям, но они точно кушают хлеб фотохудожников, т.к. фотоаппарат в руки не берут, а просто просят прислать несколько фоток для скармливания нейронкам. Или ,например, про фотостоки я вообще молчу, там и без нейронок "фотохудожников" стало столько, что настоящим профи стало невыгодно там размещаться. Так что да, согласен, может настоящих фотохудожников меньше не стало, но труд их очевидно обесценивается, а это значит часть заработка ушла к школоло с мобильниками. (Выживших мэтров от фотографии в пример не приводить, как и извозчиков катающих туристов за большие деньги на каретах )
Осталось только понять, в чём смысл «сцены, сгенерённой нейронкой, в которую вписали Ваше чадо». В фотографии был смысл именно в том, что «вот, видите, это я, я там был!» А если у Вас «фотография» «я с мамой и папой на марсианском курорте», то в чём смысл? «Я не помню такого!»
Смысл примерно тот же,что и в утренниках, где деток одевают в пиратов, принцесс, зайчиков и т.п. Т.е. формально его нет, но вся эта движуха создает разные, чаще положительные ощущения у участников, может даже полезно для какого-нибудь здоровья (наверняка у психологов есть обоснование). Как по мне, это одно из проявлений природного стремления потешить ЧСВ, чем по сути занимается большинство человеков, в том числе и мы в с вами камментах. )
Смысл примерно тот же,что и в утренниках, где деток одевают в пиратов, принцесс, зайчиков и т. п.
Вы бы деток хоть поспрашивали, что ли. Детям не важно, что «я там познакомился с Васей и Колей, мы подёргали за косички Машу, нам было весело». То есть деток интересут, что они делали, а не как они выглядели.
А «ой мимими, посмотрите на моё чадо в [сгенерированном сеткой] костюме бронтозаврика» — это для почёсывания ЧСВ родителей. Для таких дети — не индивиды, а так, особая форма потребления. Фу такими быть!
Извините, заметил потерю фрагмента текста. Следует читать:
Детям не важно, что на них было надето — им важно «я там познакомился с Васей и Колей,
мы подёргали за косички Машу,нам было весело». То есть деток интересут, что они делали, а не как они выглядели.
Родителям на самом деле тоже интересна игра в маскарад. Может, конечно, человечество докатится и до сгенерированных и имплантированных прямо в моск воспоминаний. И до Матрицы.
Не, деткам тоже важно, они в период доверчивого обучения отлично воспроизводят закидоны родителей, но да, я собственно ЧСВ мамочек имел ввиду в первую очередь.
на съемку ролика с поздравлением к нам в контору пришла девочка с айфоном
У офис-менеджера нет своего телефона и он не может снять ролик бесплатно? ;)
Как я понимаю, основная задача офисных работников состоит в избегании любого нового вида деятельности, чтобы он не перерос в негласные функциональные обязанности. Вторая задача - искать способ избавится от "прилипшей" обязанности, если не повезло ранее избежать. Разумеется при таких исходных постулатах, ситуация в которой, например, штатный бухгалтер привлекает себе в помощь мягкотелых айтишников (потому что у тебя быстрее получится), или за деньги конторы сторонних специалистов, а офис-менеджер привлекает девочку с айфоном на 2 минутный ролик - это ожидаемый результат.
Любопытно было бы взглянуть на поставку задачи, результат и бюджет. Дедушка за свою жизнь наблюдал подобное всего лишь раз, но там была толпа профессионалов с кучей оборудования. Если бы это снимала девочка с Айфоном - начальство не поняло бы.
Про постановку задачи и бюджет не скажу, но результат я бы охарактеризовал раздражающим многих англицизмом тиа "кринж". Благо высокое начальства непосредственно не участвовало в этом баловстве, то все прошло мирно. На съемку с участием руководства конечно же привлекают ребят с местных телекомпаний с тяжелыми штативами и внушительными камерами, где под соусом какого-нибудь новостного репортажа хвалят организацию во всех проявлениях, как впрочем в любых репортажах регионального тв.
С 2019 года способность ИИ выполнять длительные задачи удваивается (ИИ может решать задачи всё длиннее) примерно каждые 7 месяцев (исследование Metr).
Непонятно, что там и у кого удваивается - пока что даже лучшие из агентов при росте кодовой базы за 2клок сыпятся на самых примитивных джуновских задачах типа "поменяй цвет кнопки". Как это ни странно - именно простые задачи делегировать ии смысла сейчас нет.
Надо делегировать не простые, а рутинные. Например, есть блок кода, который надо каким-то образом переписать, а шаблон (макрос, автозамену и т.п.) сделать не получается. Даешь LLM пару примеров и отпускаешь чинить остальные.
А вот про перекрашивание кнопки 1 раз, тут быстрее руками сделать, чем возиться с LLM.
есть блок кода, который надо каким-то образом переписать,
-- эта.. зачем переписывать?
-- ну надо!
Так тут смех в том, что инструментов для этого нет. Агенты для решения таких задач не предназначены - во-первых, очень долдго и муторно (зачастую, более долго и муторно, чем ручная работа) объяснять им, что требуется сделать, во-вторых - даже насовав правильный контекст агенты в 9 случаях из 10 чего-нибудь зафакапят - где-то внести изменения забудут, где-то сделают лишние и т.п., в-третьих - крайне медленная работа, т.к. параллельно агенты рефакторинг проводить не могут, надо ждать пока он проперепердит все 10клок. Я уже даже сам себе плагин для вскода написал, чтобы можно было просто тыркнуть в дифф, тыркнуть в пак файлов и применить к ним этот дифф параллельно (ни как вообще напрямую с сеткой не взаимодействуя и на написание промптов время не тратя), но это покрывает только ряд кейсов, что мне на каждый чих писать себе плагин? Вот оно светлое нейросетевое будущее! Уже пришло!
ЗЫ: ну и ни каких средств абстракции нет. например, описал какой-то рефакторинг, но как-то сохранить его и применить потом в будущем - НИЗЯ!
Вообще, глядя на то, какие сумасшедшие инструменты и возможности у художников/звуковиков и сравнивая с тем говном, что есть у программистов (тот же самый чатик в окошке, что был и 3 года назад) все выглядит весьма абсурдно. Развитие просто стоит на месте, ни кто ни чего не делает. Куда уходят ахуилиарды бабла - неясно.
Непонятно, что там и у кого удваивается
"Что такое "процентов"? Что мы в "процентов"? Что измеряют в "процентов"? И измеряет ли он что-нибудь?" (с)
Это типичные манипулятивные цифры, взятые с потолка. Надо ж как-то продавать статьи о всесильном ИИ, который уже скоро всех заменит.
Для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно.
Халяве учили и учат в школе. Сделай домашнее по алгебре, выучи стихотворение, научись решать линейные уравнения — и получишь пятерку, то есть лучшее из возможного. Любовь получать пятерки сыграла злую шутку со многими, ведь в жизни вне учебных заведений халявы практически нет.
Слово «легко» ниже по статье тоже означает гарантированный результат за усилия, но подразумевается «легко, если умеешь работать с собственной мотивацией».
Вот сразу же с самого начала статьи обман и манипуляция. Перечисленное называется не "халява", а "исполнение контракта". Это то, на чем организационно стоит современная цивилизация. Если за вложенные усилия результат вам не гарантируют, это называется "мошенничество". Уголовная статья. А "халява" же - это получение результата практически без (видимых) вложенных усилий. Например выигрыш в лотерею или читерство.
Соответственно, это и основную часть статьи смазывает. Как не было на самом такой халявы, так и усложнения не будет. Во-первых, потому что слухи про литкод сильно преувеличены (я за более чем десять мест работы и еще больше собеседований не встречался ни разу). Во-вторых, потому что хайп на нейронки - сильно раздутый пузырь, и начнет спадать уже в ближайшие годы.
Вот сразу же с самого начала статьи обман и манипуляция.
А почему вы не позволяете мне использовать такое определение халявы? Я же предупреждаю о нем с самого начала.
Такое определение позволяет посмотреть на ситуацию через другую призму. Например, обычно много денег платят за то, что сложно, а не трудно. Научиться программировать и запомнить кучу подводных камней фреймворка, зарешать алгоритмические задачи до дыр — не сложно, но трудно (не отрицаю, что есть сложные задачи, но большинство выполняет простые).
Так вот, за программирование платят очень много, хотя часто тут задачи несложные. Но почти всегда трудны. Трудные задачи решаются вложением усилий. Вот и халявный аспект: гарантированный результат за вложенные усилия.
Моя ошибка в том, что я никак не обозначил, что результат большой за относительно небольшие усилия.
Другой плюс такого определения — оно мотивирует. Когда знаешь об отстутствии гарантий (на будущее профессии), больше будешь вкладываться в базу, а не в очередной фреймворк. Потому что будет хотеться развиваться и разбираться глубже, а не “стричь купоны“ за решение задач в рамках популярной библиотеки.
А почему вы не позволяете мне использовать такое определение халявы?
«У вас есть свои слова? Эй, я использую те же самые, что и люди вокруг меня.» © Джордж Карлин.
Трудные задачи решаются вложением усилий.
Очень многие специальнасти можно назвать трудными. Или ещё аналогия: лет 20 назад это экономисты и юристы проходили (падение средней догодности профессии). Когда-то и тракторист считался очень образованным специалистом. Крутые спецы всегда будут дорого оплачиваться и оплачиваются в любой области
Непонятный и нечитаемый для меня текст. Слов очень много, смысл не заметен.
Всё идет своим чередов, в истори не раз повторялось: новая дефицитная профессия порождает дефицит , который взвинчивает зарплаты, потом трудовой рынок насыщается.
Крутые спецы всегда будут дорого оплачиваться и оплачиваются в любой области, а "легкие деньги" уходят после насыщения рынка труда, особенно когда отрасль становится "инфраструктурой".
Лет 20 назад это экономисты и юристы проходили. Когда-то и тракторист считался очень образованным специалистом :)
Крутые спецы всегда будут дорого оплачиваться и оплачиваются в любой области, а "легкие деньги" уходят после насыщения рынка труда, особенно когда отрасль становится "инфраструктурой".
Согласен, но не до конца. Родители жены — топовые инженеры в свое время, получали сверхдоходы. А сейчас я один, будучи синиор-разрабом, получаю больше их вместе взятых. И еще раньше они ездили в командировки по всему свету, а теперь нет. И скорее всего такое ждет и меня в будущем, когда профессия перестанет быть такой привлекательной.
Вы описали "переходной процесс", вы ещё на волне, а они как раз могли попасть в яму, если в их области сильный спад и есть избыток специалистов, да и небольшие перекосы всегда будут, место и страна тоже будет немного вносить коррекцию.
Но вполне может появится что-то новое и хайповое, например "биотех", лет через 10-20 может выстрелить, и история повторится. Меня биотех немного смущает тем, что там "в гараже" стартап не откроешь, нужны большие инвестиции в оборудование, но это может решаться "площадками общего пользования", которые предоставляет государство или крупные корпорации.
А какой у вас план на свою карьеру? Вы разработкой занимаетесь?
Свой маленький бизнес, в смежной с разработкой области + небольшие проекты для души, что-бы совсем уж не потерять квалификацию, насколько это возможно активно не практикуя. Но тут нужно понимать, что свободен только тот в своих поступках тот, у кого нет старых обязательств, я например, не могу просто так взять, всё бросить и уехать в другую страну.
Кстати, интересная мысль пришла, если следовать вашим выводам: "старички" буду более востребованны чем сейчас, т.к. не так будет требоваться "мгновенное изучение новых языков и фреймворков", а будет больше требоваться вдумчивость, понимание задач бизнеса, а это приходит с возрастом, моложежь часто не вникает в проблемы бизнеса, а бежит быстрее изучать новую библиотеку и новый хайповый язык.
но это может решаться "площадками общего пользования"
Боюсь что в биотехе такие "площадки общего пользования" приведут к очередной Ухани на весь мир из-за банального забивания на правила работы с биологически-опасными обьектами.
Скажите, а откуда вы уверены что была именно утечка? Что касается рисков - да, я думал об этом и думаю это одна из причин, почему "массовый биотех" будет тормозится. Но, с другой стороны, обозначенная мной схема едиснтвеная, которая позволит появляться стартапам массово в этой области и с другой - позволит вести жесткий учет и контроль. Хотя конечно, со временем контроль будет ослабевать и риски увеличатся. Ждем, надеюсь доживу, увидеть хоть немного, в какую сторону это всё пойдет.
еще небольшой тейк) есть LLM, но механические часы до сих пор на пружине )
Вот это срач! И кстати, хабор чет вообще не оптимизирован под такое вот на телефонах, устал до конца листать. Камень в ваш огород, ребятки! Нейросетки не заменят программистов, но заменят ватников) причем во всех сферах. О чем тут спорить? Это же очевидно)
Буду пытаться исполнить ваше пророчество по проверке компетенций)
Software‑development вакансии за 2023 год ↘ ‑51 %, самый резкий спад среди всех профессий (Indeed hiring lab 2023). В 2024 спад уменьшился относительно прошлого года, но не относительно других профессий.
Это кризис. Экономический. С ИИ это никак не связано. Даже с военными действиями связанно лишь косвенно.
Вот прямо сейчас ситуация (по крайней мере в Европе) улучшается, хотя это улучшение пока не стабильно и все может опять поплохеть. Но количество вакансий с 1 апреля резко выросло. Почему с 1 апреля? Потому, что это начало финансового года в большинстве компаний, и с этого момента у них новые бюджеты. Если бюджеты уменьшились, найм тоже уменьшатся. Ну и наоборот. Правда не очень пока понятно увеличились ли инвестиции (точнее сказать не видно, чтобы они увеличились, но не видно чтобы и уменьшились)
Что до ИИ, то по моим наблюдениям каждая третья вакансия сейчас упоминает ии. Часть вот прям требуют опыт работы.
Кстати, Книжке товарища Брукса "Мифический человеко-месяц" в этом году 50 лет. А 39 лет назад Брукс написал статью "Серебряной пули не существует", которая позже стала частью самой книги. В этой статье упоминается, что мечта об "автоматическом" программировании существовала на тот момент уже 40 лет.
В общем, ничто не ново под луной. Только процессы в программировании становится всё более развитыми и более демократичными. Раньше вождение (и владение) автомобиля перестало требовать умения разобрать и собрать любой узел, теперь достаточно сдать на права и минимум на вождение. Так и программированием больше не занимаются высоколобые математики (мужчины), а появились массово и девочки и люди без профильного образования. Как следствие — проще нанять человека и можно меньше платить. А значит, "халява уходит".
Халява уходит из программирования