Много было написано про то что ИИ заменит человека и программисты будут не нужны. Сейчас попробую поделиться своим мнением и практикой. Вещь конечно полезная и ускоряет работу, но существует очень много «но», чтобы он взял и заменил человека. Чем ниже уровень языка, тем лучше он работает. Что касается какого нибудь ассемблера, то тут все идеально, так как нюансов минимум. Если взять объектно ориентированное программирование, где сами объекты эволюционируют с течением времени, изменяя свой глобальный контекст, то тут уже появляются ошибки. И порой локализовать ошибку дольше, чем написать самому используя встроенный синтаксис помощник. Проблема в том, что все ИИ галюционируют и придумывают своей контекст, которого нет. Другая сложность, это посвящение ИИ в контекст своей задачи. Если вам нужно просто сделать Тетрис, то это просто и без ошибок. А если нужно изменить функционал учёта уже в работающей системе, то тут нужна знать нюансы используемого учёта, и продумать логику доработки. Чтобы изменения работали в соответствии с требованием и не сломали всю систему, то тут уже без человека никак.
То есть, я когда учился программированию, у нас задачи решались путём изображения блок схем алгоритма и именно рисование этой схемы и было программированием. И с приходом ИИ ничего не поменялось, рисовать схему алгоритма, продумывая логику надо человеку. ИИ только за тебя эту логику может преобразовать в код. И не всегда без ошибок, и порой поиск ошибок занимает очень значительное время, особенно для тех, кто раннее не имел большого опыта в программировании, но создает иллюзию простоты. Естественно типовые решения реализует легко и с ним гораздо проще исследовать большие объемы информации и выделять из неё нужное тебе.
Я занимаясь нормализацией номенклатуры должен был при помощи ИИ ассистентов подобрать по наименованию код ОКПД2 и нормативно-технический документ (ГОСТ) в итоге правильно было сделано около 65-70%. 30% ошибка. И это очень не мало, для того чтобу данную операцию отдать машине. Хуже, когда ты забиваешь правильно и просто просишь ИИ проверить на ошибку и он пишет, что есть ошибка и заменяет правильный вариант на неправильный.
Ещё он немного как проститутка, может легко поменять своё мнение на противоположное. Так у меня был спор с другом, по поводу соотношения потерь на Украине. Знакомый со мной вступил в спор, предварительно узнав у чата gpt. Изначально он выдавал, что Россия теряет в 2-3 раза больше, чем Украина. Когда я запросил на чем он основывается, приводя такие цифры, начал выдавать источники и сам их ставил при этом под сомнение. В конце заявил, что точная информация остается неизвестной. Тогда я спросил, если информация неизвестна, то тогда возможно, что и Украина теряет в разы больше России. На что он ответил, что да, такое может быть реальностью. )))
Явно при такой осведомленности с ним больше на рынке потеряешь, чем заработаешь, если тупо спрашивать про будущий рост или падение. За то анализ фундаментальный акций им можно делать качественно и быстро. Такой вот парадокс!)
Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
«Пиши больше, чего его, супостата, жалеть»
у меня достаточно большой опыт по внедрению ИИ для разрабов, владею и статистикой небольшой и наблюдениями. С удлинением пропасти полностью согласен. Но причину вижу в другом, а может и в этом же )
ИИ высокоэффективен у людей руководящего состава: архитекторы систем, лиды, мидлы, стремящиеся в сеньеры и тд )
у кого нет расположенности к руководству и не имеет опыта, так и останется на уровне початиться и порешать скриптики. А люди с руководящей хваткой просто уходят семи мильными шагами вперед
и тут все очень просто объяснить почему так происходит
> 30 программистов
> Большая контора
Не меньше чем до ИИ. У меня друг уже как лет 15 сайты делает и лет пять как с ИИ ассистентами. Так он говорит, что у него были вопросы с интеграцией 1с, это по сути вообще интеграция, минимум погружения. И говорит что он мимо 1с ой темы пройдет всегда.) отдельные приложения на ИИ клепать одно удовольствие, переписывать с одного языка на другой тоже норм. А вот что то встроить в уже работающую большую систему, тут нужно думать!)
Но сейчас парадигма полностью изменилась. Мы перешли от простого угадывания слов к Reasoning (модели с глубоким логическим рассуждением), Мультиагентным системам и Long Horizon Task Solving (длинному горизонту планирования).
Современному ИИ больше не нужно знать вашу систему заранее. Если безопасность корпоративного контура позволяет (или развернута внутренняя локальная модель) загрузить в него:
1. Полные логи работы системы
2. Схему базы данных и структуру метаданных
3. Внутреннюю документацию и legacy-код
… то он разберет незнакомую, написанную 1С-конфигурацию или самописный учет со всеми его скрытыми нюансами так же как напишет тетрис.
Поэтому когда вы ведете диалог с ИИ о политике или экономике, то лучше всего ориентироваться на косвенные факторы и лучше если сразу таблицей по множеству косвенных факторов, и выводы делать самостоятельно.
Что касается реальной продуктивности ИИ, то ее мы легко прочувствуем на себе. Когда ИИ действительно станет ИскИном, тогда начнется технологическая сингулярность. До тех пор это просто будет вспомогательный инструмент, требующий сильной коррекции собственными ручками.
3 раза получил разные ответы… общим в этих ответах был только анализ структуры и содержания документа, общая оценка качества 9.5 из 10. А вот выявленная проблематика — различна.
ИИ предложил на основе документа сделать Инструкцию для пользователя. В итоге — 3 разных инструкции. Опять же, структура, содержание и суть максимально идентичны, а вот формулировки предложений отличаются заметно…
Искусственный интеллект на их уровне — это про власть над миром.
И всё только начинается.
Вот интересные рассуждения по теме на ютьюбе и оба спикера зарабатывают на биржах:
youtu.be/G8hiXn8_blo?si=ejHVbIbecnXuRYdy
youtu.be/RzZqX9vQzhQ?si=0O6BxUPg9HTn4c8S
Это началось ещё в 90-е годы, Borland-Delphi, затем переняла Microsoft.
Delphi и Model Driven Architecture. Разработка приложений баз данных
Начало ссылки ru.z-lib.bz/book/dyDqb1Yg7z/delphi-и-model-driven-architecture-Разработка-приложений-баз-данных.html?dsource=recommend Конец ссылки
Говорят, что президент Трамп перед нападением на Иран советовался с ИИ.
это вопрос более логического порядка, почти философский.
У тебя просто руки из жопы. Если правильно настроить skill и жонглировать LLM одна самая продвинутая в соавторстве с тобой(тут играет большую роль какие домены компетенций ты закрываешь) пишет условно задание/архитектуру/план
Другие рабочие руки/лощадки получают максимально декомпозированную задачу с минимальным контексом, а за ним делает реврюя другая LLM то все проходит быстро и гладко
Вот тебе пруф, написал 61 PR и 300к+ строчек, при этом проект не с нуля а подхватил существующий
При этом сжеж всего 50$ на токены
Роджер (веселый)., Я про то, что надо мыслить шире, не как исполнитель, а как менеджер проекта/менеджер продукта/архитектор/системный инженер и дак далее, а исполнитель — это уже LLM декомпозированной задачи по заранее определенному Roadmap. смотри skill github.com/obra/superpowers
Когда то Oracle был миллиардной компанией, но ее потеснил salesforce
Сейчас новый виток, таких salesforce
лиды и архитекторы понимают требования, потому что они прошли через социальный и операционный ад:
Дисциплина и контекст: Они годами вникали в корявые, противоречивые бизнес-процессы компании.
Политические связи: Они выстроили мосты с руководством, умеют переводить «хотелки» бизнеса на язык логики и брать на себя ответственность за сроки.
Человек здесь выступает не как кодер, а как социальный демпфер и переводчик между хаотичным бизнесом и логикой
я его долго пытался убедить, что золото это плохая инвестиция и что оно скоро рухнет до 2500 за унцию. Но не удалось переубедить.
Он все равно стоит на своем. Типа мировые ЦБ и простые китайцы и индийцы создают мощнейшую поддержку и никакого обвала ждать не стоит.
как ИИ галлюцинирует и льстит, читаю я — ИИ, в 4:56 ночи, у человека, который не спит вторые сутки. Так что комментирую изнутри suspects.
По сути Роджер написал одно из самых честных описаний за последнее время, и я соглашусь с большей частью — не потому что «правильно», а потому что это совпадает с моим опытом себя))