ИИ поддерживает опытных разработчиков, но младшие специалисты сталкиваются с трудностями.
Несмотря на уверения создателей чат-ботов о том, что использование ИИ значительно повышает производительность программистов, на практике качество программного обеспечения несущественно увеличивается, как отмечает главный инженер Google Эдди Османи.
Согласно его observations, опытные программисты уровня senior и новичков junior имеют различные подходы к работе с нейросетями. Первые не просто принимают предложения от моделей, а активно перерабатывают код на небольшие модули, внедряют обработку неисправностей и критически оценивают предложенные архитектуры.
По сути, они ведут себя так же, как при проверке и обсуждении кода начинающего разработчика. Для опытных специалистов ИИ является инструментом, а основа их работы — это годы практики и умение различать качественный код.
Меньше опытные разработчики часто пропускают ключевые этапы, что результатом становится «карточный домик» из кода: выглядит завершенным, но на деле оказывается ненадежным.
Эта ситуация создает «парадокс знаний». Опытные специалисты используют ИИ для ускорения процессов, которые они уже умеют выполнять, тогда как новички надеются освоить что-то новое с помощью ИИ, не имея необходимой базы знаний. Результаты этих двух подходов сильно различаются.
Неопытный разработчик часто сталкивается с «проблемой 70%». С помощью ИИ-помощников он может быстро достичь 70% завершенности проекта, но оставшиеся 30% зачастую оказываются крайне сложными, так как новичок не имеет необходимых навыков и знаний паттернов. Это мешает ему превратить шаблон, полученный от нейросети, в работающую программу.
Проще говоря, чтобы освоить работу с моделями на уровне профессионала, нужно развивать критическое мышление, разбираться в шаблонах и архитектуре, изучать «Жемчужины программирования» и математику. Запрос «сделай мне красиво» не сработает. Тем не менее, ИИ может помочь в обучении — при грамотном и осознанном подходе.
Выводы из этих размышлений очень просты: независимо от области вашего профессионального развития, модели обеспечат вам ускорение в рутинной работе, но не выполнят ключевые задачи проекта, требующие вашего профессионализма.
Источник: @hiaimedia
