Когда нейросети заменят программистов

В этой статье мы оцениваем перспективы профессии IT-разработчика с учётом стремительного развития технологий искусственного интеллекта. Чтобы понять, как изменится работа программистов в ближайшем будущем, разберём, какие задачи способен полностью взять на себя ИИ, а какие процессы всегда будут требовать участия человека.

Что умеет AI

Уже сейчас нейросети умеют выполнять большой набор задач. Рассмотрим их и проверим, как с ними справляется нейросетевая модель от Сбера GigaChat.

Выберите GigaChat для решения своих задач

Для простых задач

Для бизнеса

GigaChat API

Проанализирует текст

Сгенерирует изображения

Пообщается на разные темы

Перейти в GigaChat

Создание программного кода по текстовому описанию

Дополнение кода

В классе Dog я добавил переопределение метода voice(), чтобы при вызове этого метода на собаке выводилось «Собака гавкнула». Теперь при выполнении метода main() и вызове voice() для каждого из объектов животного, кота и собаки на консоль будет выводиться соответствующий звук каждого вида животных.

Оптимизация и рефакторинг

Теперь ваша программа полностью обрабатывает исключения и предотвращает возможные ошибки во время выполнения.

Поиск и устранение ошибок

Перевод кода между языками программирования

Добавление комментариев к готовому коду

Теперь каждый шаг программы поясняется комментариями, что делает код более понятным и удобным для чтения.

Объяснение работы и функциональности заданного фрагмента

Теперь каждый шаг программы поясняется комментариями, что делает код более понятным и удобным для чтения.

Использование AI экономит время разработчика и позволяет получать качественный код в пару кликов. Не нужно тратить часы на поиск бага — нейросетевая модель за несколько секунд проверит программу, найдёт и объяснит ошибку. Некоторые сервисы умеют дописывать код: ИИ анализирует первые строки и завершает фрагмент.

Но и полностью заменить программиста роботом не получится. Нейросетевая модель работает по ТЗ, а значит, нужен специалист, который составит корректный промпт. Кроме этого, AI может ошибиться, поэтому человек должен проверять сгенерированный код на уязвимость и соответствие поставленной задаче.

Что не умеет AI

Для качественного выполнения работы нейронной сети требуется два источника данных:

• понятный входящий запрос с инструкциями о том, что нужно сделать;
• много аналогичных примеров, по которым AI понимает, каким должен быть результат и как его достичь.

Когда ИИ сталкивается с нестандартной задачей или нехваткой данных для обучения, возможны ошибки и сбои. Там, где программист применит творческий подход, предложит креативное решение исходя из опыта и кругозора, AI-сервисы пока бессильны. Роботы не умеют мыслить самостоятельно, адаптироваться к изменениям и действовать не по протоколу. Поэтому при нештатной ситуации, требующей гибкости и импровизации, AI-технологии проигрывают человеку.

Ещё один важный аспект — отсутствие гарантий. Допустим, робот пишет программную библиотеку, в которой допускает ошибку. Разработчик использует библиотеку в своём приложении, что впоследствии приводит к утечке персональных данных пользователей. Возникает проблема с распределением ответственности: неясно, кто отвечает за безопасность и работоспособность конечного продукта.

Когда AI заменит программистов

Текущая стадия развития искусственного интеллекта — Narrow AI, что переводится как «узкий» или «слабый» ИИ. Нейронные сети этого уровня умеют решать прикладные задачи:

• обрабатывать большие массивы данных;
• анализировать информацию;
• составлять прогнозы;
• генерировать контент, опираясь на входящий запрос и изученные примеры.

В решении этих задач нейросети часто превосходят человека. Однако Narrow AI использует только существующие правила, законы и алгоритмы. Ему недоступно творческое мышление, способность к саморазвитию, созданию кардинально новых концепций или проектов. Такие возможности будут у Artificial Super Intelligence — сверхразума, который сможет осознавать, перепрограммировать себя и эволюционировать. Когда это произойдёт, профессия разработчика ПО, несомненно, изменится, как и большинство других специальностей и процессов в мире.

Но пока появление Artificial Super Intelligence рассматривается только в теории. Если технологии продолжат развиваться по текущему вектору, в ближайшие годы революционного прорыва в виде появления сверхразума не произойдёт. В течение следующих 70–80 лет AI будет двигаться по пути усложнения выполняемых задач. Виртуальные помощники будущего смогут делать то же, что сейчас, только быстрее, качественнее и в большем объёме. Поэтому вернёмся к настоящему моменту.

Уже сегодня человек может делегировать нейросетям текучку: кодогенерацию, составление технической документации. Это позволяет IT-специалистам сосредоточиться на нестандартных задачах, например:

• проектировании архитектуры сложных систем;
• разработке инновационных решений;
• создании продуктов с новой функциональностью;
• изобретательской деятельности.

В такой работе можно частично использовать AI. Например, нейросетевая модель GigaChat помогает разработчикам в выборе методов реализации задачи, языков и инструментов программирования. Но функция управления и принятия решений остаётся за специалистом. Только человек способен продумать функциональность и архитектуру системы или приложения с учётом практической пользы и удобства для пользователей.

В ближайшие десятилетия нейросети не заменят программистов. Однако программисты, не использующие нейросети, уже сейчас теряют конкурентоспособность на рынке труда. Сотрудники, использующие ИИ, могут предложить работодателю высокую скорость работы, безупречный код, стабильную продуктивность. Поэтому важно постоянно осваивать ИИ-инструменты для кодинга и экспериментировать с привлечением AI к решению задач разной сложности. Начать можно с GigaChat: диалоговая модель доступна бесплатно, работает в формате чата, понимает русский и английский языки.