Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 61
На практике люди часто даже не могут найти нормального применения тому же Copilot’у, потому что в 90% случаев он просто не нужен
На прошлом месте примерно 2 года назад с помпой объявили что будем внедрять MS Copilot. Купили 300 лицензий на полгода для пилота, собрали добровольцев (я был в их числе), привлекали внешних консультантов, которые провели серию вебинаров... Через полгода все тихо без каких либо анонсов и объявлений свернули. Я это заметил только потому что был в пилотной группе. Больше к этой теме не возвращались...
Эта история похожая, но эпичнее:
Peter Girnus (https://x.com/gothburz/status/1999124665801880032):
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников. 30 долларов за место в месяц. 1,4 миллиона долларов в год. Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров очень понравилась эта фраза. Они одобрили это за одиннадцать минут. Никто не спросил, что это на самом деле будет do. Включая меня. Я всем говорил, что это "в 10 раз повысит производительность". Это не настоящее число. Но звучит именно так. Сотрудники отдела кадров спросили, как мы будем измерять десятикратное увеличение. Я сказал, что мы будем "использовать аналитические панели". Они перестали спрашивать.
Три месяца спустя я проверил отчеты об использовании. Его открыли 47 человек. 12 человек использовали его более одного раза. Одним из них был я. Я использовал это, чтобы кратко изложить содержание электронного письма, которое мог бы прочитать за 30 секунд. Это заняло 45 секунд. Плюс время, необходимое для устранения галлюцинаций. Но я назвал это "успешным пилотным проектом". Успех означает, что пилот не допустил видимой ошибки. Финансовый директор поинтересовался окупаемостью инвестиций.
Я показал ему график. График пошёл вверх и вправо. Это был показатель "внедрения ИИ". Этот показатель я придумал сам. Он одобрительно кивнул. Теперь мы обладаем возможностями искусственного интеллекта. Я не знаю, что это значит. Но это есть в нашей презентации для инвесторов. Один из опытных разработчиков спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT. Я сказал, что нам нужна "безопасность корпоративного уровня".
Он спросил, что это значит. Я сказал «соответствие». Он спросил, о каком именно соответствии. Я сказал "все они". Он выглядел скептически. Я назначил ему "беседу о развитии карьеры". Он перестал задавать вопросы. Компания Microsoft направила группу для проведения тематического исследования. Они хотели представить нас как историю успеха. Я сказал им, что мы "сэкономили 40 000 часов". Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я сам придумал. Они это не проверили.
Они никогда do. Теперь мы на сайте Microsoft. «Глобальное предприятие добилось повышения производительности на 40 000 часов благодаря Copilot». Генеральный директор поделился этим в LinkedIn. Он набрал 3000 лайков. Он никогда не пользовался Copilot. Ни один из руководителей этого не сделал. У нас есть исключение. «Для стратегической концентрации необходимо свести к минимуму отвлекающие факторы в цифровой среде».
Я разработал эту политику. Срок действия лицензий истекает в следующем месяце. Я прошу добавить дополнение. Дополнительно 5000 мест. Первые 4000 мы не использовали. Но на этот раз мы будем "стимулировать внедрение". Принятие решения в силу подразумевает обязательное обучение. Обучение представляет собой 45-минутный вебинар, который никто не смотрит. Но ход выполнения будет отслеживаться. Завершение — это показатель.
Показатели отображаются на панелях мониторинга. Информационные панели включаются в презентации для совета директоров. Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение. К третьему кварталу я стану старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot. Но я знаю, для чего это нужно. Это делается для того, чтобы показать, что мы "инвестируем в ИИ". Инвестиции означают расходы. Вложение средств подразумевает приверженность делу. Приверженность делу означает, что мы серьезно относимся к будущему. Будущее — это то, что я сам сочту нужным. Пока график движется вверх и вправо.
Ситуация:
Сто процентов кода пишется с помощью ИИ. За время прошедшее с внедрения переработаны и перелопачены авгиевы коняшни того легаси, что контора генерировала пятнадцать лет. Изучена куча технологий и дисциплин, на каждую из которых без ИИ ушли бы месяцы...
Статья на хабре - в 90 проценах случаев ИИ не нужен.
У меня какой-то когнетивный диссонанс. Мир разделился на тех, кто не знает с какой стороны к этой приблуде подойти и тех, кто на вопрос, "чего бы ещё к этой приблуде прикрутить?" отвечает "Да!".
А вы можете дать конкретные примеры, какие дисциплины вы изучили с помощью ии?
Да. Вот из недавнего. Архитектуру ecs систем с архетипами мы весьма подробно разобрали. Логику и историю эволюцию шейдеров кожи. Подробненько внедрились в практику применения библиотеки nanobind. Технологию работы диффузионных моделей для рисования картинок до винтиков разобрали. История нейросетей. Отдельные вопросы физиологии мозга. Также были разобраны общефилософские вопросы математического устройства физических формул, особенности культов Артемиды в древней Греции.
И это далеко не полный список.
Изучена куча технологий и дисциплин, на каждую из которых без ИИ ушли бы месяцы...
Вы уверены, что дисциплины именно что "изучены"? В офлайн формате без ИИ много чего сможете по ним выдать? Не уверен.
За время прошедшее с внедрения переработаны и перелопачены авгиевы коняшни того легаси, что контора генерировала пятнадцать лет.
Вот такие вещи беспокоят частенько. А если компания это генерила 15 лет а теперь это всё переписано, то кто несет в себе экспертизу в том, как это работает? Представим что по какой-то причине у вас возникла ошибка и вы не можете использовать для её решения ИИ. Есть ли у вас тот человек, который скажет "скорее всего сломалось там и там, вот тут работает так, надо глянуть туда"? Как я понимаю, теперь для всех этот код просто новый, а решение любой задачи без ИИ превратится в прохождение онбординга по этому коду, сначала разобраться что и как там написано, потом проблемы решать. Не так ли?
Да, уверены. Я нейросеть допрашиваю не для того, чтобы из головы выкидывать.
Ой, как будто раньше кто-то понимал, как это работает.
Да, уверены. Я нейросеть допрашиваю не для того, чтобы из головы выкидывать.
Ну просто невозможно изучить что-то быстрее просто по тому что вы используете нейросеть. Скорее всего вы пожертвовали либо шириной знаний либо глубиной усвоения. Третьего не дано. Буквально.
Другими словами, вы просто получили ответы на конкретно те вопросы которые вам были нужны и не получили ответы на те вопросы которые как вам кажется вам не нужны. Это не изучение.
Может я заблуждаюсь, просветите меня, но я не представляю себе что кардинально может измениться в кривой обучения благодаря условно говоря смене наставника или учебного плана. Неужели LLM открыло какой-то новый способ изучения, благодаря которому одинаковый объем информации вы можете потребить и усвоить быстрее чем раньше?
Неужели LLM открыло какой-то новый способ изучения, благодаря которому одинаковый объем информации вы можете потребить и усвоить быстрее чем раньше?
Открыло. Вы можете спрашивать и изучать то что вам интересно индивидуально, углубляясь имеено в детали которые вам необходимы. Это как обучение с экспертом, где раньше вы могли любое обучние проходить индивидуально с экспертом в определенной области? И да, любой человек может ошибваться в чем и любой эксперт не 100% прав, так же как и LLM.
Так и раньше поисковик можно было распрашивать сколько угодно.
Да, информация в не таком удобном виде была - но она была. А главное - были разные мнения, которые ты видел и оценивал.
И лично я сильно сомневмюсь, что повышение доступности информации в виде ИИ положительно скажется на обучении.
С поисковиком вы не можете информацию обсудить. А с нейронкой можете. С нейронкой разговаривать надо. От неё только тогда польза есть, когда с ней говорят. А как поисковик гугл то конечно лучше работает...
ну да, только вот обсудить можно было всегда с кем-то, в этом нет ничего нового, просто ответ получался не в 2 ночи, Вот и вся разница.
А ещё, есть мнение что бесконечно отвечающий наставник это не плюс а минус. Когда ты человека реального спрашиваешь у тебя есть понимание что количество вопрсоов условно ограничено, нужно формулировать, разобраться там где можешь сам, не спрашивать херню и не дергать по мелочам а разбираться по настоящему. А когда у тебя есть человек который готов отвечать бесконечно то ты будешь на это полагаться, считая что ты что-то выучил
ну да, только вот обсудить можно было всегда с кем-то, в этом нет ничего нового, просто ответ получался не в 2 ночи, Вот и вся разница.
Человек - это всегда субъективно. И это диалог. И ограничения по времени и графику жизни.
Да, ИИ-чат - это эксперт-суррогат. Но объём данных в его распоряжении - колоссальный. И нет ограничений социальных рамок типа вежливости и т.п. Можно настроить под любой стиль общения.
А ещё, есть мнение что бесконечно отвечающий наставник это не плюс а минус. А когда у тебя есть человек который готов отвечать бесконечно то ты будешь на это полагаться, считая что ты что-то выучил
Типа в эпоху "до ИИ" мы учили все "раз и навсегда". Всё забывается со временем. И вообще, цитируя своих преподов из студенчества 90х годов "инженер не должен всё знать, но должен знать где и как искать ответ".
"В споре рождается истина".
Я не против разговоров. Я против глубоких разговоров с LLM.
С LLM сложно спорить - она или со всем согласна, или просто не обращает внимание на твои слова. А иногда эти факторы работают вместе - "Да, ты совершенно прав", но продолжает гнуть свою линию.
P.S. как раз чаты с ИИ мне очень сильно понравились как альтернатива поисковику. "Режим ИИ" у гугла - очень мощный инструмент. Но именно изучать новое я предпочитаю по статьям - для лучшего формирования целостной картины.
Открыло. Вы можете спрашивать и изучать то что вам интересно индивидуально, углубляясь имеено в детали которые вам необходимы.
Ну во первых это не новое, если так раньше можно было с экспертом, во вторых, получение ответа и изучение это сильно разные вещи. Суть в том что в процессе изучения ты изучаешь сферу, а при получении ответа ты получаешь....ответ. Другими словами ты не разибарешься ни в чем, шаг влево шаг в право - пустота.
LLM - эксперт? Не смешите. В таком случае все, что написано в интернете, это чистая правда.
В этом случае у вас остается много unknown unknowns. В отличие от обучения по составленной экспертом программе, куда входит то, что эксперт считает важным для освоения предмета, а не то, что вам кажется нужным.
Да, есть важный момент, который даёт вам ЛЛМ, и который не даёт чтение книг и прослушивание лекций. Очень важный момент. Есть исследования, на тему запоминания информации при написании конспекта. Человек запоминает материал лекции лучше, если пишет не слово в слово, а сокращает, выделяет нужное, записывает своими словами. Почему, потому что при этом производится аналитическая работа, стимулирующая запоминание. ЛЛМ даёт вам не только материал, она даёт вам собеседника, готового в два часа ночи говорить с вами о культах Артемиды столько, сколько вам нужно. Это не просто шпаргалка - это качественный сдвиг. Любая тема. Любая с ллм изучается быстрее и лучше, чем без неё
А вы уверены, что в "спрошу в любой момент" участвует запоминание?
Доступность информации скорее негативно сказывается на запоминании - просто потому что в любой момент можно спросить снова, напрягать память нет необходимости.
ну так один аспект улучшился, остальные ухудшились. Есть собеседник с которым вы можете обсудить - отлично. Но теперь вы исключаете то что лучше запоминается информация которую вы самостоятельно получили, а не та которую вам на блюдечке с голубой коемочкой выдали. И опять же, если вы осбуждаете только то что вам интересно, вы упускаете кучу всего что вам не интересно но оно влияет на ваше понимание и осознание области в целом.
Все ещё уверен что
. Изучена куча технологий и дисциплин, на каждую из которых без ИИ ушли бы месяцы...
это просто громкие слова и если ваши компетенции в этой куче проверит, то окажется что там ничего нет
Так вы книжки то тоже читать не забывайте. Вот ничего и не ухудшилось
вы буквально говорите что потратили ДНИ на то что надо было изучать МЕСЯЦЫ но на поверку оказалось что вы просто добавили обсуждение с ЛЛМ, при этом продолжая и книги читать?
Так может всетаки не так сильно скорость увеличилась? не в 30 раз?
Вы знаете, тут даже речь не про скорость. Вот например историю развития шейдеров кожи без ЛЛМ я бы даже копать не полез, потому как это огромный пласт раскиданной по интернету информации, которую человеку собрать - огромную работу надо провести (мало кто интересуется историей алгоритмов. Всё больше - конкретными решениями). То есть речь даже и не про ускорение, а про возможность углубиться в темы, которые без нейронки будут для вас неподъёмны
Это не просто шпаргалка - это качественный сдвиг.
Я подозревал, что нейронка пишет комментарии в этой ветке, и доказательства не заставили долго ждать
если честно, то ллмки дали буст при изучении экзаменационного материала. например я кормлю параграф из матана ллмке и прошу дать пример из реального мира (ну чтобы понять на чувственном уровне формулу). и при этом ты можешь перепроверить сразу же его мысли просто смотря на математический текст. пока что этот подход не подвёл и экзамены успешно сдаются. но возможно это так только на несложных темах.
Не думаю, что без гугла, без аи и без людей коллег живых и в сети и без книг, или даже с чем-то одним или вместе взятым , нельзя сказать что выучил хорошо и надолго неважно что
Так это не разработка, это кружок любителей нейрослопа.
Понимаю вас, коллега. Я тоже на этой неделе дописываю статью по лимфодренажу в хоботочках долгоносиков. Месяц назад получил PhD за работу по лечению геморроя среднего уха с помощью CRISPR CAS9. А в пошлом сентябре подробненько внедрился в тему реализации машинного зрения на глиняных табличках Южной Месопотамии.
Поздравляю, вы создали кучу легаси в рекордно короткие сроки.
Навеяно словом "когнетивный":
Сбрось обузу корысти, тщеславия гнёт,
Злом опутанный, вырвись их этих тенёт!
(Омар Хайям)
Насчет разграничения, кто эксперт и ему можно пользоваться ИИ, а кто не эксперт и ему нельзя пользоваться очень большой вопрос. Особенно по цензу наличия технического образования. Конечно, крепкая база знаний из ВУЗа полезна, но сама по себе корочка не делает экспертом, кому можно вайб-кодить
Меня тоже некоторые моменты беспокоят. Например, новости, типа некая компания в момент создала при помощи ИИ внутренний продукт на миллион строк, с тестами, документацией и т.д.
В моменте я рад за них. А дальше? Если потребуется что-то изменить, а ИИ, создавший write-only код, не захочет делать этого, без нарушения обратной совместимости, которая поломает работу с накопленными данными - что тогда? Элитный вайбкодинг не поможет. Даже с документацией в таком проекте люди быстро не разберутся.
Почему write-only? Потому что предсказывая выход по входу ИИ по определению не дальновидны. Они решают текущую задачу. И только. Сообразить что понадобиться потом они не могут. А люди зачастую забывают или сами не могут внятно объяснить.
Пример, компилятор C от Claude Opus. Он сумел решить поставленную масштабную задачу. Но с тремя важными моментами:
Поддерживать и развивать этот код невозможно.
Собранный файл тормозил, потому что попробуй опиши задачу по оптимизации.
Внезапно не собрался hello world. (Потому что задача была пройти тесты. Задачи компилировать любой корректный код не было.)
Лиха беда начало.. Вы попробуйте попросить ИИ составить архитектуру кода, продумать как его дальше масштабировать и поддерживать, постараться код сделать легко читаемым и тп. И еще обосновать все это.
А потом экстраполируйте то что увидите на ИИ столь же превосходящий гпт 5.2 как 5.2 превосходит 3.5.
Сейчас такая статья в лучшем случае соберёт 5 тысяч просмотров за полгода и утонет в общем потоке. И, если честно, в этом есть и плюс — мусора стало меньше. Но вместе с мусором уходит и реально годный контент. Мотивации писать ради 3 тысяч просмотров и пары комментариев нет никакой.
А не наоборот ли? Куча мусора, а душевных статей уже и нет почти
Речь не про душевность, а про технические статьи.
Эксперту, чтобы написать статью нужно очень много времени. Дни, недели, годы. С LLM эксперт быстрее - в разы, но не на порядок (вычитку результатов ни кто не отменял).
ИИ-слоп генерируется за несколько минут (а то и секунд). При этом ИИ генерит статьи относительно неплохо. По крайней мере очень убедительно.
Но чтобы увидеть разницу надо самому достаточно хорошо разбираться в вопросе. И потратить много времени на внимательную вычитку.
Добавить сюда скорость работы ИИ, доступность ИИ (для не-экспертов в том числе) и получим ситуацию, что ИИ-слопа просто на несколько порядков больше, чем качественных статей. А статьи экспертов просто незаметны в потоке ИИ-слопа.
Поэтому и умирает экспертиза. И как будут на этом фоне появляться новые эксперты - большой вопрос. И еще больший вопрос - как эксперта отличить от ИИ для не-эксперта.
P.S. впрочем, я не сомневаюсь, что эксперты будут появляться. Если есть спрос - то будет и предложение. Их будет меньше, они будут дороже - но они будут.
Речь не про душевность, а про технические статьи.
Дак с душою написано и усваивается лучше и в памяти хорошо откладывается, так как окрашено эмоциями. Сухую статью читать-то трудно, не то что запомнить, что там написано. Это, конечно, больше про образовательные статьи, а не научные.
Эксперту, чтобы написать статью нужно очень много времени. Дни, недели, годы. С LLM эксперт быстрее - в разы, но не на порядок (вычитку результатов ни кто не отменял).
ИИ-слоп генерируется за несколько минут (а то и секунд). При этом ИИ генерит статьи относительно неплохо. По крайней мере очень убедительно.Но чтобы увидеть разницу надо самому достаточно хорошо разбираться в вопросе. И потратить много времени на внимательную вычитку
Вопрос. На кой черт эти статьи писать? Зачем мне очеловеченный пересказ статьи в которой изначально зашиты пропаганда и бред с высокой долей вероятности? Это не мысли автора, это генерация llm. Я и сам могу ее об этом спросить. А вот к экспертам есть вопросы, по поводу их экспертности: если они ничего без llm не могут экспертного сделать, то какие они эксперты? Их экспертность под вопросом. Упрощать себе жизнь можно сколько угодно, главное в овоща не превратиться и не лишиться своего экспертного мнения. Мозг раскачиваются под нагрузкой, а нам предлагают протез сделать.
Добавить сюда скорость работы ИИ, доступность ИИ (для не-экспертов в том числе) и получим ситуацию, что ИИ-слопа просто на несколько порядков больше, чем качественных статей. А статьи экспертов просто незаметны в потоке ИИ-слопа
https://habr.com/ru/articles/977828/comments/#comment_29606958
Поэтому и умирает экспертиза. И как будут на этом фоне появляться новые эксперты - большой вопрос.
Как говорилось в хорошем фильме: "жить захочешь, не так раскорячишься"
И еще больший вопрос - как эксперта отличить от ИИ для не-эксперта.
Для этого Сталин и ввел логику и широкое образование, которое сразу же после него начали сворачивать.
P.S. впрочем, я не сомневаюсь, что эксперты будут появляться. Если есть спрос - то будет и предложение. Их будет меньше, они будут дороже - но они будут.
Вы еще не поняли? Тут вопрос не в деньгах, а в выживании. Так что будут 100%. Цитата выше из фильма тут тоже в тему.
"И еще больший вопрос - как эксперта отличить от ИИ для не-эксперта. "
никак...
Человеческий мозг имеет пределы, можно сколько угодно аргументировать что ИИ без человека эксперта это плохо, но это единственный способ преодолеть пределы человеческого интеллекта.
Есть способы и технологии контролировать результат, не контролируя процесс и внутреннюю реализацию. Я уверен что прогресс пойдет в эту сторону, разбираться что там накодил ИИ никто не захочет.
А в чем проблема преодолевать пределы в виде "эксперт + ИИ"?
С чего вы взяли, что что-то преодолели? А вот про код могу сказать, что тот же SOLID для ИИ гораздо важнее, чем для человека. ИИ — это, по сути, бредогенератор. Сначала они генерировали тексты, где слова были не связаны между собой. Потом 2–3 слова имели смысл, потом предложение. Вроде все написано на отличном языке, но по смыслу бред. Сейчас имеет смысл 500 строк кода. Не больше. Дальше начинается лютый архитектурный бред. Бред на высоком уровне. А так как без нормальной архитектуры любой проект очень быстро загибается, то и сгенеренные проекты неподдерживаемы. Что с ИИ, что без него, никак. Не поможет ваш контроль результата. И без человека ИИ нормально архитектуру приложения не строит. Выдает внешне всё красиво, а внутри монолит. Если вы пинаете ИИ и не даёте ему делать архитектурные ошибки, тогда да, он отлично разбирается и кодит. Но для этого нужно, чтобы архитектура была даже чище, чем для людей.
А где я написал что уже преодолели? это перспективы а не уже существующая реальность.
Сейчас действительно все выглядит так как вы написали. Но если ИИ явно просить продумать архитектуру прежде чем кодить, то результат уже не так плох. И не вижу никаких преград что скоро он и архитектуру будет продумывать лучше нас, контекста только дать ему побольше.
Вот именно поэтому ИИ сделает как никогда важным и дорогим образование и "органические знания", назовем это так. Именно сейчас люди, кричавшие про бессмысленность высшего образования ошиблись фундаментально и навсегда.
Представьте человека, который строит вам дом. Он не знает, как это делать. Он не знает, какой фундамент нужен, какую крышу делать, какие нагрузки учитывать. Но у него есть AI, а AI «всё знает».
AI говорит: Делай вот такой фундамент и вот такую крышу.
Ага. Меняем "AI" на "Прораб Василий" и получаем примерно такой-же результат в половине случаев. Всем хорошо известны, какие косяки допускают при строительствах домов. Т.е. утверждать, что "Люди-эксперты не допускают косяков" нельзя.
AI просто не знал контекста. Если бы он знал, где строится дом, какой грунт, какой климат и какие нагрузки, он, возможно, сказал бы, как сделать правильно.
Меняем "AI не знал" на "Василий не знал" что такое бывает с грунтом.
Да и вообще странно, будто бы новое поколение само весь дом будет строить. Вот никогда не строили - пошли спросили ИИ и построили. Ну да, ИИ виновато, что люди полезли строить дом, никогда его не строив.
Но этот контекст нужно задать. А чтобы задать контекст, его нужно понимать. А чтобы понимать — нужно самому разбираться в том, как строится дом.
Не согласен с изложенным. Новое поколоение вполне может привыкнуть "особенностям" поведения AI, и по сути всё что нужно - это правильно составить серию промптов. Одним из первых особенностей нужно изучить всю тему и прогреть ИИшку контекстом, задав ключевые вопросы "что важно при строительстве дома", "какие бы ты ключевые вопросы задал прежде чем думать над планом строительством дома", итд итп.
Вы в статье упоминается, что ИИ хорошо справится с проектированием дома, если ей зададут такой контекст. Но почему-то исключаете вариант, что новое поколение не будет выяснять такие тонкости и составлять базу знаний прежде чем например строить дом.
ПС: Ребят кто минусанул в карму - вы хоть отпишите, хоть с левого аккаунта - с какими утверждениями не согласны и почему? Я постарался максимально конструктивно продемонстрировать, что пример действует и на другие ситуации.
Суть проста: X является причиной Y, если при отсутствии или изменении X событие Y не произошло бы (или произошло бы иначе).
Допустим, кто-то говорит: Проект провалился из-за смены руководителя. Задаём вопрос: если бы руководитель не сменился, а всё остальное осталось прежним проект бы всё равно провалился? Если да - значит смена руководителя не была настоящей причиной и её нужно искать в другом. Если нет - значит смена руководителя действительно сыграла роль.
Вот касательно строительства дома - фундамент уплыл из-за того, что ИИ про это забыла спросить в каком-то случае? А будь там обычный строитель Вася, он спросил бы про фундамент и проводилась ли георазведка?
Конечно, есть строители которые спрашивают, есть те, кто не спрашивают (и потом мучаются). ИИшка тоже может спросить, может не спросить. Автор статьи делает однозначный вывод: Виновата ИИшка, ей нельзя доверять, люди тупеют. А я скажу, что виноват тот, кто заказывал: нужно по-максимуму думать своей головой, проверять и перепроверять за строителями вообще всё, всеми рационально доступными способами.
см. Казуальная модель.
AI просто не знал контекста. Если бы он знал, где строится дом, какой грунт, какой климат и какие нагрузки, он, возможно, сказал бы, как сделать правильно.
Ключевое здесь - "возможно". А "возможно" и нет, но мы спишем это на недостаток ещё каких-нить изначальных данных, а не то, что АИ нельзя использовать для ВАЖНЫХ вещей.
Люди перестают читать форумы. Stack Overflow — самый простой пример. Он, по сути, уже мёртв. Когда вы в последний раз туда заходили?
Окей, разделим. И раньше была куча людей которые "я напишу на СО, пусть там думают и подскажут", они и с АИ также делают. А пересели с СО на АИ потому что ответ появится за 30 сек, а не за пару дней или ... и тут мы переходим плавно к тому почему СО на самом деле умирает (я этого не наблюдал лично, но видел много статей которые вызывают доверие) из-за их модераторской жёсткой системы, когда твои вопросы закрывают с дубликатом как раз из-за обилия людей, упомянутых выше. Под такую ковровую бомбардировку бывает попадают и вопросы с нюансами, от чего площадка страдает больше.
Отвечая на последний вопрос - сегодня. А до этого в воскреснье и пятницу. Потому что было необходимо решить важные вопросы.
Но тут важно сразу расставить акценты. AI даёт плюс только в одном случае — если им пользуется эксперт. Человек, который понимает, что он делает, зачем и почему именно так.
Да. Да! Да!!!
Но, к сожалению, тут товарисчи ИИ-разрабы явно перехайповали с обещаниями "как минимум ненамного хуже ваших сотрудников" (даже при всех фундаментальных ограничениях моделей). А товарисчи ширнармассы восприняли их рекламную мишуру слишком буквально – что, дескать, "магическая штука, нынче каждый сам себе разраб, криэйтор, и вообще профи по всем вопросам, всё в одном лице".
И понеслось...
Причём, разгребать это всё потом всё равно "белковым". Не могу сказать много конкретно про кодинг (кроме разве что того, что весьма регулярно указываю ИИ на его явные и дичайшие ошибки/нелогичности/избыточности в скриптах на JS/VBA) – тут у меня больше "для души", не профессиональный профиль. Но конкретно по профессиональному профилю – стали всё чаще присылать запросы а-ля "Тут вот мы с ИИ набросали концепт, нам нужно точно так же в продакшн". А там буквально – невозможная физика объектов, чистый визуальный фейк на фейке, даже на уровне элементарной физики объектов. На картинке "красиво", в продакшне невозможно без полной переработки чуть ли не вообще с нуля.
Причём, сами заказчики, разумеется, этого в упор не видят – они просто не могут (да и не обязаны) учитывать такие моменты в силу необходимости иных компетенций (которые были бы применены хотя бы в самых базовых моментах, закажи они такое сразу у "белковых")).
Так и живём... 😁
Статья попала в точку, но я нахожусь на странной стороне этой медали.
Мне 26, работаю в Прибалтике, стек Laravel + Vue, 2.5 года опыта. Стараюсь писать по уму - Action classes, DTO, slim controllers, TDD. Тесты пишу тайком, потому что бизнесу это не нужно. Им нужно вчера.
10+ часов каждый день, 1100 евро, CI/CD нет, наставников нет, спросить совета не у кого - только нейросеть.
И вот в чём проблема. Я поймал себя на том, что сам делаю то, о чём статья. Быстро-быстро, сгенерировать, поправить, и так по кругу. Иногда распрашиваю нейросети как подступиться к задаче/лучше сделать.
Начал карьеру как раз когда GPT-3.5 -> 4 -> 4o стали массовыми. И честно - я не знаю, умею ли я программировать, или умею хорошо работать с нейросетями. Граница для меня размыта. Задачи решаются, но не самым лучшим образом и каждый раз разными способами. Осознаю это. Но остановиться трудно, среда не оставляет выбора.
Вопрос к тем, кто старше и прошёл через нормальную школу без этих костылей: как вы не потерялись? Как отличить настоящую экспертизу от иллюзии? И можно ли её нарастить, если уже втянулся? И каково оно вообще, в нормальных компаниях? или везде постоянная спешка/релизы/десятки новых проектов?
Поскольку вижу крик души, попробую порекомендовать (сам разработчик/архитектор с около 20 годами опыта)
Ведите СВОЙ проект отдельно от работы.
Развивайте его на протяжении 3+, а лучше 5+ лет.
После этих 3-5 лет вы поймете, что было важно, а что - нет. Особенно если продолжите проект развивать.
Попробуйте его через год переписать на новые рельсы. Прочувствуйте опыт.
Это - то, что нужно, чтобы понять, как на самом деле живут проекты с 5+ годами жизни. Это - экспертиза по инженерии долгоиграющих проектов; в нейросетях ее, возможно, не будет.
Еще:
Насчет корпоративной разработки - почти всем всегда нужны релизы побыстрее. Это все имеет отношение к бизнесу, но не очень - к разработке (Кстати, если бизнес придет к тупому неподдерживаемому легаси, возможно, ему ничего не будет. Или будет - проверьте на опыте).
Action classes, DTO, slim controllers, TDD - имхо все, кроме TDD переоценено. Но - имхо.
Почитайте Джоэля Спольски - в особенности, как Microsoft лажанулся с развитием платформ ПО. Это имхо даст подсказки к ответу на вопрос "как жить с проектом, которому 5+ лет"
Книжки нормальные читать не пробовали: Керниган, Стаструп , Буч и т.д.?
Вам надо определиться, вы хотите денег сейчас или профессионального роста. Если роста - ищите нормальное место работы, даже если там будет меньше денег. Но вам сецчас нужен старший товарищ, который сможет рассказать, как правильно, как неправильно, и, самое главное - почему.
Люди перестают читать форумы. Stack Overflow — самый простой пример. Он, по сути, уже мёртв. Когда вы в последний раз туда заходили?
Буквально вчера) Всегда помогают разобраться с вопросами по dsp.
Рано вы прощальные песни заводите)
AI говорит:
Делай вот такой фундамент и вот такую крышу.
Человек делает. Зимой крышу проламывает снег. А весной фундамент заливает водой, и вы ходите по дому по колено в воде.
Вы не поверите, ещё до эпохи АИ. Разговаривать с Мужиком на северах, он типа гараж купил. Зимой крыша провалились, поскольку балки прост к стенку приткнули с слегка. Цементом обмазали. Это у кого-то контекст отсутствовал?
выдать хоть какой-то ответ
Вот, согласен. Приходит пациент на приём и говорит: "Мне тут gptchat пишет, что золофт принимать нельзя. Даже статьи привёл."
Я смотрю на ответ Нейронки: "Погодите, вы же не пожилой пациент после черепно-мозговой травмы". Он:"А где это в ответе Нейронки?"
А там чёрным по белому в источниках на английском: "Antidepressants and the risk of traumatic brain injury in the elderly: differences between individual agents". А на русском об этом ни слова.
Допустим, я вбиваю: "Почему мне нельзя Золофт?" Нейронка подробно и по пунктам напишет противопоказания.
Потом начинаю новый чат, пишу: "Почему текущая терапия золотом эффективна?". И Нейронка также подробно напишет причины
+
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Как бездумное использование AI убивает экспертизу и превращает разработку в vibe coding