Мы ставим 10 касс и одного человека, который за ними следит. Это уже произошло. Такой же сценарий будет и в других областях. Вместо отдела программистов посадим одного.
— Хорошо, любопытно получается. А какой главный тренд в ИИ на 2026 год, если не брать роботов?
— Уже случилась автоматизация программирования, но нет адаптации и внедрения. Будет этот процесс в программировании везде и всюду. Каста программистов перестанет быть таковой. Это будет большим шоком для них, потому что программисты привыкли, что они самые умные и высокооплачиваемые. Возможно, они повторят в России судьбу ученых или учителей. Это будет долгий процесс, но начнется. Сейчас на Западе идут увольнения программистов, которые не принимают решения, а до России еще не дошло.
— Речь о джунах и прочих начинающих программистах?
— Нет, это не джуны. Много людей в программировании занимаются вещами, которые можно автоматизировать. Человек может всю жизнь работать в компании, но делает работу, которую легко автоматизировать. Его заменят.
Тут, конечно, кто-нибудь гордо заявит, что уже нашёл свою нишу -- чистка отхожих мест в репозитории, гле наговнокодил ИИ. Разочарую: вы готовите стажёра себе на замену.
Пока во всей этой вакханалии я не понимаю, на какие шиши безработные "кожаные мешки" будут покупать произведённую роботами продукцию.
mgu>— Уже случилась автоматизация программирования, но нет адаптации и внедрения. Будет этот процесс в программировании везде и всюду. Каста программистов перестанет быть таковой. Это будет большим шоком для них, потому что программисты привыкли, что они самые умные и высокооплачиваемые. Возможно, они повторят в России судьбу ученых или учителей. Это будет долгий процесс, но начнется.
В, например, 2000 году абсолютно такими же словами рекламировали, ну, продукты Rational, например.
mgu>
Сейчас на Западе идут увольнения программистов, которые не принимают решения, а до России еще не дошло.
А кто такие "програмисты, которые не принимают решения"?
Ой:
Попросите у нейросети составить план покупок в магазине. Он изменит покупки, которые делали раньше. Можно загрузить в него каталог супермаркета, а он сделает список еды для здорового питания. Еда просто становится правильной — начинаешь худеть. Никакой диеты. Ешь то, что есть дома. Однако вредной еды больше нет, потому что ее не покупаешь. Это такой личный совет.
Здравствуйте, mgu, Вы писали:
mgu>Возможно, они повторят в России судьбу ученых или учителей.
Вообще-то и те и другие ой как нужны. Там просто бизнес-модели другие. Ученые и учителя не приносят деньги непосредственно. А программисты — приносят. Так что вообще ничего общего
Здравствуйте, landerhigh, Вы писали:
L>В, например, 2000 году абсолютно такими же словами рекламировали, ну, продукты Rational, например.
Вот да, существует огромное количество вещей, которые можно было автоматизировать ещё 20 лет назад, но вот что-то нет. Те же розничные продажи, в каждой конторе сидит отдел продаж, хотя казалось бы, высунь на сайт прайс с остатками и положи рядом форму заказа. Ладно бы продажники оценивали клиента и предлагали индивидуальную цену, так ведь нет, они тупо в тот же прайс смотрят.
Rational Rose в свое время изумительно работал. Что мешало его применять?
С ИИ будет то же самое. Недостаточный уровень автоматизации обусловлен социальными причинами, а не экономикой. Кожаным мешкам ничего не грозит
Здравствуйте, landerhigh, Вы писали:
L>А кто такие "програмисты, которые не принимают решения"?
В Люксофте были целые отделы таких. Им сваливали код, баги, надо было проверить, позапускать, что-то подправить по мелочи. То есть у этих людей не было проекта, не было выбора что делать. Прилетает из Дойче банка таска: такая-то функция не проходит вот этот тест, исправь. Он впервые видит код, разбирается, исправляет и больше никогда его в жизни может и не увидеть. Вот и вся работа.
Ещё видел, как интегрируют новые протоколы или форматы. У системы есть свой API и человек, который его знает, прикручивает протоколы/форматы для разных клиентов/расширений. Он не занимается архитектурой, понятия не имеет, как оно внутри работает — только внешне. И годами может писать обёртки и конвертеры.
Видел отдел, который занимался исключительно разбором логов и дампов от ошибок в эмуляторе видеокарты.
Короче, есть в профессии рутина, которую можно забрать у людей. Другой вопрос, насколько она массовая. И часто такую рутину или аутсорсят или отдают тем у кого нет способностей/желания заниматься более сложными вещами.
Если нейронки заберут именно рутину и только её, то ничего страшного не произойдет.
mgu>Мы ставим 10 касс и одного человека, который за ними следит. Это уже произошло. Такой же сценарий будет и в других областях. Вместо отдела программистов посадим одного.
[q]
А эскаватор заменяет 10 земпекопов с лопатами. Есть области, где машина эффективнее человека, есть — где наоборот.
mgu>[q]— Уже случилась автоматизация программирования, но нет адаптации и внедрения. Будет этот процесс в программировании везде и всюду. Каста программистов перестанет быть таковой. Это будет большим шоком для них, потому что программисты привыкли, что они самые умные и высокооплачиваемые. Возможно, они повторят в России судьбу ученых или учителей. Это будет долгий процесс, но начнется. Сейчас на Западе идут увольнения программистов, которые не принимают решения, а до России еще не дошло.
Вот этот вот код, который пишет ИИ вместо человека — может его и вовсе не стоило бы писать?
P.S. Вообще, если посмотреть на "программирование на промптах" как на программирование на очень высокоуровневом языке, при использовании которого человек, фактически, описывает архитектуру, а машина "додумывает" детали — может в эту сторону и стоит развиваться?
Но это не замена человека машиной, это переход от условного ассемблера на условный язык высокого уровня.
Здравствуйте, Miroff, Вы писали:
M>Rational Rose в свое время изумительно работал. Что мешало его применять?
То, что он являлся неправильным решением несуществующей проблемы.
M>С ИИ будет то же самое. Недостаточный уровень автоматизации обусловлен социальными причинами, а не экономикой. Кожаным мешкам ничего не грозит
Доцент просто троллит журналиста:
Попросите у нейросети составить план покупок в магазине. Он изменит покупки, которые делали раньше. Можно загрузить в него каталог супермаркета, а он сделает список еды для здорового питания. Еда просто становится правильной — начинаешь худеть. Никакой диеты. Ешь то, что есть дома. Однако вредной еды больше нет, потому что ее не покупаешь. Это такой личный совет.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Ещё видел, как интегрируют новые протоколы или форматы. У системы есть свой API и человек, который его знает, прикручивает протоколы/форматы для разных клиентов/расширений. Он не занимается архитектурой, понятия не имеет, как оно внутри работает — только внешне. И годами может писать обёртки и конвертеры.
То, что называется "ИИ", в "новые протоколы" не умеет в принципе. Проверял. Если кто-то (кожаный мешок) ему разжует и в рот положит, то что-то, может быть, и асилит. Только если за него уже всю работу сделали, накойхрен он нужен?
M>Rational Rose в свое время изумительно работал. Что мешало его применять?
А вы пробовали внедрять все эти инструменты от Rational? Я вот пробовал. И Rose, и даже (свят-свят) ClearCase. Как вспомню, так вздрогну. И ведь не то чтоб идеи плохие были, или продукты.
Просто решали они совсем не ту задачу, которую нужно было.
mgu>— Уже случилась автоматизация программирования, но нет адаптации и внедрения. Будет этот процесс в программировании везде и всюду.
Внедрения чего и куда?
Написать код давно уже не является проблемой. Вот выкатить — совсем иное дело. И тут-то выясняется, что никакой ай-ай-ай в этом не помогает. Это я к чему. К тому, что ниша свободная. Кто в состоянии изобрести "автоматического девопса"?
Здравствуйте, SkyDance, Вы писали:
SD>Внедрения чего и куда? SD>Написать код давно уже не является проблемой. Вот выкатить — совсем иное дело. И тут-то выясняется, что никакой ай-ай-ай в этом не помогает. Это я к чему. К тому, что ниша свободная. Кто в состоянии изобрести "автоматического девопса"?
Здравствуйте, landerhigh, Вы писали:
L>Доцент просто троллит журналиста: L>
L>Попросите у нейросети составить план покупок в магазине. Он изменит покупки, которые делали раньше. Можно загрузить в него каталог супермаркета, а он сделает список еды для здорового питания. Еда просто становится правильной — начинаешь худеть. Никакой диеты. Ешь то, что есть дома. Однако вредной еды больше нет, потому что ее не покупаешь. Это такой личный совет.
Что это за троллинг такой, когда доцент говорит явные глупости?
Здравствуйте, SkyDance, Вы писали:
M>>Rational Rose в свое время изумительно работал. Что мешало его применять?
SD>А вы пробовали внедрять все эти инструменты от Rational? Я вот пробовал. И Rose, и даже (свят-свят) ClearCase. Как вспомню, так вздрогну. И ведь не то чтоб идеи плохие были, или продукты.
Я тоже пробовал. Если применять как задумано, когда архитектор с аналитиком совместно рисуют диаграммы, а потом из этих диаграмм генерируются стабы и отдаются на имплементацию кодеру, то получается довольно эффективно. Проблемы в внедрением случаются когда кодер считает себя умным и вместо того чтобы кодировать что сказано лезет в архитектуру. В результате диаграммы быстро перестают отражать реальность. Но я как-то работал в команде, где было физически запрещено менять архитектуру в коде, только через диаграммы и кодогенерацию. И, в общем, это даже работало не смотря на то, что к моему приходу эту технологию уже лет 10 забили развивать и от нее остались ER диаграммы. В любом случае внедрение это социальная проблема, а не техническая. Сейчас с появлением ИИ агентов мы движемся в том же направлении, только вместо красивого многомерного UML у нас теперь одномерный текст.
SD>Просто решали они совсем не ту задачу, которую нужно было.
А какую проблему, на твой взгляд, нужно было решать? Программисты в массе даже сейчас не умеют в архитектуру, а тогда и подавно не умели.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
L>>А кто такие "програмисты, которые не принимают решения"? N>В Люксофте были целые отделы таких. Им сваливали код, баги, надо было проверить, позапускать, что-то подправить по мелочи. То есть у этих людей не было проекта, не было выбора что делать. Прилетает из Дойче банка таска: такая-то функция не проходит вот этот тест, исправь. Он впервые видит код, разбирается, исправляет и больше никогда его в жизни может и не увидеть. Вот и вся работа.
С одной стороны все так, с другой стороны все это надо делать быстро. Многое в программирование превратилось в рутину.
N>Ещё видел, как интегрируют новые протоколы или форматы. У системы есть свой API и человек, который его знает, прикручивает протоколы/форматы для разных клиентов/расширений. Он не занимается архитектурой, понятия не имеет, как оно внутри работает — только внешне. И годами может писать обёртки и конвертеры.
Я дума, что понимание имеется, но не всей системы. Вся система может быть слишком большой для одного человека. Та же ОС или промышленная СУБД
какая-нибудь. Есть люди, которые живут в каком-то коде и за это получают деньги.
N>Видел отдел, который занимался исключительно разбором логов и дампов от ошибок в эмуляторе видеокарты.
Едва ли только разбором логов. Но с другой стороны для какой-нибудь nvidia это может быть критически важной задачей. Почему нет?
N>Короче, есть в профессии рутина, которую можно забрать у людей. Другой вопрос, насколько она массовая. И часто такую рутину или аутсорсят или отдают тем у кого нет способностей/желания заниматься более сложными вещами. N>Если нейронки заберут именно рутину и только её, то ничего страшного не произойдет.
Все так, просто ту же рутину надо тоже проверять, особенно после нейронок.
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>С одной стороны все так, с другой стороны все это надо делать быстро. Многое в программирование превратилось в рутину.
Как будто да. И то, что раньше пытались автоматизировать, дописывая новые слои абстракции, сейчас уже не будет актуально. Проще не автоматизировать процесс, а дать написать нейронке кучу рутинного кода, ведь ей не сложно.
Мне интересно, что будет, когда нейронкам отдадут на откуп большие системы, которые создадутся, заведутся и попадут в продакшен. А потом так окажется, что у нейронок не хватит квалификации исправить сложный архитектурный баг, или ещё усложнить систему под новый функционал, или отрефакторить, потому что нейронка не смогла создать гибкую архитектуру. Кто будет это делать — люди? Или вместо этого поправят первоначальный промт таким образом, чтобы он учитывал открывшееся обстоятельство изначально, и нейронки перепишут весь код заново. Вообще, будет ли так, что программа — это промт + граничные условия, а тело программы на выбранном ЯП нейроннка каждый раз переписывает заново.
LLM обучены на массе существующиего кода. Из этого следует несколько выводов:
1) LLM не могут генерировать код уровнем выше среднего, так как они обучены на среднем коде (по определению).
2) LLM могут генерировать код для решения задач, которые уже были многократно решены ранее
3) Чем больше будет появляться кода, сгенерированного LLM, тем хуже датасет для обучения следующих LLM. В определенный момент окажется, что LLM, натренированная по актуальным данным работает хуже, чем прошлая версия LLM. Есть признаки того, что это уже настало.
Здравствуйте, mrTwister, Вы писали:
T>2) LLM могут генерировать код для решения задач, которые уже были многократно решены ранее
Это уже далеко не так, серьезные LLM уже могут генерировать код по описанию в статье. То есть даешь на вход статью, описывающую алгоритм/метод и просьбу что-то в соответствии реализовать и оно таки пишет.
T>3) Чем больше будет появляться кода, сгенерированного LLM, тем хуже датасет для обучения следующих LLM. В определенный момент окажется, что LLM, натренированная по актуальным данным работает хуже, чем прошлая версия LLM. Есть признаки того, что это уже настало.
Современная LLM — уже далеко не чисто продукт тренировки на датасете, скорее даже где-то малая часть, потому что после тренировки на датасете они проходят обучение с подкреплением по разным изощренным сценариям и прочие настройки и подстройки. AlfaGo еще 10 лет назад в 2016-м выиграла у чемпиона игры в Го вовсе не за счет датасета.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Вообще, будет ли так, что программа — это промт + граничные условия, а тело программы на выбранном ЯП нейроннка каждый раз переписывает заново.
ЕМНИП, пару лет назад на YouTube один бородадый болтун предсказывал именно такой итог: мол, немногие оставшиеся программисты будущего будут писать не код на языках программирования, а промпты для ИИ-шек. Собственно, эти самые промпты и должны быть итогом работы программистов в том светлом будущем, которое нам пророчат.
Здравствуйте, Michael7, Вы писали:
T>>2) LLM могут генерировать код для решения задач, которые уже были многократно решены ранее
M>Это уже далеко не так, серьезные LLM уже могут генерировать код по описанию в статье. То есть даешь на вход статью, описывающую алгоритм/метод и просьбу что-то в соответствии реализовать и оно таки пишет.
При условии, что LLM "знает", как преобразовывать инструкции из статьи в код. Твой пример скорее идентичен преобразованию программы с одного языка программирования в другой, то что на входе псевдокод с текстовым описанием сути не меняет. Это LLM конечно умеют. А вот такую статью с новым алгоритмом она уже придумать не сможет (но сможет скомпоновать несколько существующих алгоритмов).
T>>3) Чем больше будет появляться кода, сгенерированного LLM, тем хуже датасет для обучения следующих LLM. В определенный момент окажется, что LLM, натренированная по актуальным данным работает хуже, чем прошлая версия LLM. Есть признаки того, что это уже настало.
M>Современная LLM — уже далеко не чисто продукт тренировки на датасете, скорее даже где-то малая часть, потому что после тренировки на датасете они проходят обучение с подкреплением по разным изощренным сценариям и прочие настройки и подстройки. AlfaGo еще 10 лет назад в 2016-м выиграла у чемпиона игры в Го вовсе не за счет датасета.
AlfaGo не имеет ничего общего с современными LLM. После обучения для LLM делают скорее файн-тюнинг, в результате которого новые знания и умения не появляются. Знания и умения берутся только из обучающего датасета.
M>>Современная LLM — уже далеко не чисто продукт тренировки на датасете, скорее даже где-то малая часть, потому что после тренировки на датасете они проходят обучение с подкреплением по разным изощренным сценариям и прочие настройки и подстройки. AlfaGo еще 10 лет назад в 2016-м выиграла у чемпиона игры в Го вовсе не за счет датасета.
T>AlfaGo не имеет ничего общего с современными LLM. После обучения для LLM делают скорее файн-тюнинг, в результате которого новые знания и умения не появляются. Знания и умения берутся только из обучающего датасета.
Я влезаю напомнить про разницу между AlphaGo и AlphaZero. AlphaGo обучалась на играх людей, после чего играла сама с собой, и разработала стратегии лучше чем те, на которых обучалась. Она выиграла у человеков.
AlphaZero обучалась вообще с нуля, и обыграла AlphaGo.
Современные общедоступные LLM ближе к AlphaGo — они обучаются на человечьих датасетах. И они пытаются шаг за шагом превратиться в AlphaZero. В тех утечках, которые обсуждаются сейчас, и которые выкатят в 2026-м, после начального обучения на датасете, идёт состязательное обучение. Нейросеть-решала читает задачу и пишет решение, а нейросеть-критик решение оценивает (в том числе пишет тесты, которые решение ломают). И обе сети обучаются и растут параллельно. Оно уже создаёт куски кода (пока небольшие), лучшие чем всё человеческое. И, что для контор с гигантскими датацентрами важнее всего, у такого процесса пока не нашли точки выхода на плато.
