5 шокирующих фактов о том, как LLM‑модели меняют программирование и почему они не спасут вас от истинной сложности

Вступление

В последние годы искусственный интеллект, а точнее большие языковые модели (LLM), ворвались в мир разработки программного обеспечения, обещая ускорить написание кода, сократить количество багов и даже полностью заменить программиста. На первый взгляд кажется, что достаточно задать «промпт» – и готовый модуль появляется на экране. Однако реальность гораздо сложнее. В этой статье мы разберём, какие именно проблемы решают LLM, а какие остаются за кадром, почему компании всё ещё не ускоряют выпуск продуктов, и какие подводные камни скрываются за «чёрным ящиком» генерации кода.

«Более простые языки программирования уменьшают случайную сложность задачи, но существенная сложность остаётся» – Фред Брукс, лауреат премии Тьюринга.

Эта мысль стала отправной точкой для обсуждения в Reddit‑сообществе, где участники сравнивали LLM с историческими языками программирования, обсуждали природу естественного языка и делились личным опытом.

Японский хокку, отражающий суть

Сквозь туман кода
Искра машинного сна
Но путь ещё далёк

Пересказ оригинального Reddit‑поста

Автор etherealflaim начал с цитаты Фреда Брукса, подчёркивая, что LLM способны убирать лишь «случайную» (accidental) сложность – то есть лишние детали, связанные с синтаксисом и шаблонным кодом. «Существенная» (essential) сложность, связанная с бизнес‑логикой, архитектурой и взаимодействием компонентов, остаётся нетронутой.

Следующий комментатор elmuerte возразил, что естественный язык вовсе не проще программного. Наоборот, он полон неоднозначностей, скрытого контекста и требует от разработчика точного формулирования намерений. Он сравнил процесс написания «промптов» с созданием собственного DSL (доменно‑специфичного языка) – чем более конкретен запрос, тем ближе он к коду, а значит, к полноценной библиотеке.

Комментатор ruibranco привёл аналогию с FORTRAN: в отличие от LLM, компилятор FORTRAN выдавал детерминированный машинный код, который можно было проанализировать, отладить и повторить. LLM‑модели же работают как «чёрный ящик», генерируя каждый раз слегка отличающийся результат, а проверка правильности кода требует уже готового понимания того, как он должен выглядеть.

Вклад beavis07 сосредоточился на том, что основная сложность в проектах – не написание бизнес‑логики, а её интеграция в сложную экосистему. LLM не решают эту проблему, а иногда даже добавляют новые уровни неопределённости. Он также отметил, что такие сервисы, как Stack Overflow, пока не заменены LLM, а лишь получили более удобный поисковый слой.

Наконец, BusEquivalent9605 сравнил согласованность кода с тем, как юристы спорят о смысле естественного языка, подчёркивая, что написание кода – далеко не «просто писать по‑английски».

Суть проблемы: хакерский подход и основные тенденции

• Сокращение случайной сложности. LLM позволяют быстро генерировать шаблоны, автодокументацию и простые функции.
• Неудаляемая существенная сложность. Архитектурные решения, согласование требований, тестирование и поддержка остаются в руках человека.
• Непредсказуемость вывода. Каждый запрос может дать иной результат, что усложняет автоматизацию CI/CD.
• Требование к «промпт‑инженерии». Чтобы получить нужный код, нужно писать точные, часто длинные запросы – по сути, писать собственный язык.
• Рост интереса к «инструментам‑посредникам». Появляются плагины для IDE, которые интегрируют LLM, но они служат лишь вспомогательным слоем.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая перспектива

LLM обучаются на огромных корпусах открытого кода (GitHub, Stack Overflow) и естественного языка. Они умеют предсказывать следующую строку, но не обладают «пониманием» семантики в традиционном смысле. Поэтому:

1. Генерируемый код может быть синтаксически корректным, но логически неверным.
2. Отсутствует гарантированная детерминированность – при одинаковом запросе модель может выдать разные варианты.
3. Отладка становится сложнее: нужно сравнивать несколько вариантов, искать «правильный» вручную.

Экономическая перспектива

Компании инвестируют в LLM‑инструменты в надежде сократить затраты на разработку. По данным Gartner 2023, к 2025 году более 70 % команд разработки планируют использовать генеративный ИИ. Однако первые пилотные проекты показывают, что экономия времени часто компенсируется дополнительными затратами на проверку и исправление кода.

Психологическая перспектива

Разработчики могут почувствовать «эффект волшебства» – кажется, что всё делается автоматически. Это приводит к переоценке возможностей инструмента и к риску «прокрастинации», когда вместо реального проектирования задачи откладываются в сторону.

Юридическая перспектива

Код, сгенерированный LLM, может содержать фрагменты, защищённые авторским правом, что создаёт правовые риски. Кроме того, отсутствие прозрачности алгоритма усложняет аудит безопасности.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типовых сценария.

Кейс 1: Автоматическая генерация CRUD‑операций

Команда использовала LLM для создания базовых CRUD‑эндпоинтов в Flask. За 15 минут модель сгенерировала 12 функций, но после тестов оказалось, что 4 из них не учитывают валидацию входных данных, а 2 содержат уязвимости SQL‑инъекции.

Вывод: LLM ускоряют рутину, но требуют обязательного ревью.

Кейс 2: Генерация сложного алгоритма сортировки

Разработчик попросил LLM написать «быструю сортировку с оптимизацией под почти отсортированные массивы». Модель выдала код, который выглядел правильно, но в реальном тесте показал деградацию производительности на 30 % по сравнению с hand‑written реализацией.

Вывод: без глубокого понимания алгоритма нельзя доверять «умному» коду.

Экспертные мнения из комментариев

«LLM модели ничего не решают для решения основной сложности системы… и действительно, если их использовать неправильно, они просто добавляют сложность» – beavis07

«FORTRAN позволял остановиться на уровне абстракции, а LLM лишь заставляют не смотреть на детали, что совсем другое» – ruibranco

«Естественный язык полон подразумеваемого контекста и двусмысленности, поэтому он не упрощает, а усложняет процесс программирования» – elmuerte

«Согласованность кода сравнима с тем, как юристы спорят о смысле естественного языка» – BusEquivalent9605

Возможные решения и рекомендации

1. Внедрять LLM как вспомогательный инструмент, а не как замену. Использовать генерацию кода только для шаблонов и рутинных задач.
2. Обязательное ревью и тестирование. Каждый сгенерированный фрагмент должен проходить статический анализ и unit‑тесты.
3. Разрабатывать «промпт‑стандарты». Оформлять запросы в виде шаблонов, включающих требования к типам, валидации и безопасности.
4. Контролировать версии модели. Зафиксировать конкретную версию LLM в CI/CD, чтобы обеспечить воспроизводимость.
5. Обучать команду. Проводить воркшопы по «промпт‑инженерии» и по оценке качества генерируемого кода.
6. Следить за юридическими аспектами. Внедрять инструменты для проверки лицензий в сгенерированном коде.

Прогноз развития

В ближайшие 3‑5 лет LLM станут неотъемлемой частью IDE: автодополнение будет переходить от простого предложения токенов к «умному» рефакторингу. Однако, как и любой инструмент, они будут требовать строгих процессов контроля качества. Ожидается рост специализированных моделей, обученных только на проверенном корпоративном коде, что уменьшит риск «плагиата» и повысит детерминированность.

В долгосрочной перспективе появятся гибридные системы, где LLM генерируют «скелет» кода, а формальные верификаторы (например, Coq, Dafny) проверяют его корректность. Это позволит соединить преимущества ускорения с гарантией надёжности.

Практический пример (моделирующий ситуацию)

Ниже – пример скрипта, который имитирует процесс «промпт‑инженерии» для генерации простого API‑эндпоинта. Скрипт принимает описание задачи, формирует несколько вариантов кода с помощью гипотетической функции generate_code, а затем автоматически проверяет, проходит ли каждый вариант тесты.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример автоматизированного использования LLM для генерации
простого Flask‑эндпоинта с проверкой корректности.
"""

import random
import textwrap
from typing import List, Tuple

# ----------------------------------------------------------------------
# Мок‑функция, имитирующая работу LLM. В реальном проекте здесь будет
# вызов API модели (OpenAI, Anthropic и т.п.).
# ----------------------------------------------------------------------
def generate_code(prompt: str, n_variants: int = 3) -> List[str]:
    """
    Генерирует несколько вариантов кода на основе промпта.
    
    Args:
        prompt: Текстовое описание требуемой функции.
        n_variants: Сколько вариантов вернуть.
    
    Returns:
        Список строк – каждый элемент содержит готовый фрагмент кода.
    """
    base_template = textwrap.dedent('''
        from flask import Flask, request, jsonify

        app = Flask(__name__)

        @app.route("/{endpoint}", methods=["POST"])
        def {func_name}():
            data = request.get_json()
            # TODO: добавить валидацию
            result = {{ "status": "ok", "input": data }}
            return jsonify(result)

        if __name__ == "__main__":
            app.run(debug=True)
    ''')
    variants = []
    for i in range(n_variants):
        # Случайно меняем имена, чтобы имитировать «разные» ответы модели
        endpoint = f"api_{random.randint(100,999)}"
        func_name = f"handle_{random.randint(1000,9999)}"
        code = base_template.format(endpoint=endpoint, func_name=func_name)
        variants.append(code)
    return variants

# ----------------------------------------------------------------------
# Функция проверки: запускаем код в отдельном процессе и делаем запрос.
# В реальном мире здесь будет более сложный набор unit‑тестов.
# ----------------------------------------------------------------------
def run_and_test(code: str) -> Tuple[bool, str]:
    """
    Пытается выполнить сгенерированный код и выполнить простой тест.
    
    Returns:
        (успех, сообщение об ошибке или 'OK')
    """
    import subprocess, sys, os, json, time, signal

    # Сохраняем код во временный файл
    filename = "temp_app.py"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(code)

    # Запускаем Flask‑приложение в отдельном процессе
    proc = subprocess.Popen([sys.executable, filename],
                            stdout=subprocess.PIPE,
                            stderr=subprocess.PIPE)

    # Ждём, пока сервер поднимется (максимум 5 сек)
    time.sleep(2)

    try:
        import requests
        # Пытаемся найти URL из вывода процесса (по умолчанию 127.0.0.1:5000)
        resp = requests.post("http://127.0.0.1:5000/" + 
                             code.split('@"')[1].split('"')[0],
                             json={"test": 123}, timeout=3)
        if resp.status_code == 200 and resp.json().get("status") == "ok":
            result = (True, "OK")
        else:
            result = (False, f"Unexpected response: {resp.text}")
    except Exception as e:
        result = (False, f"Runtime error: {e}")
    finally:
        # Останавливаем процесс
        proc.send_signal(signal.SIGINT)
        proc.wait(timeout=2)
        os.remove(filename)

    return result

# ----------------------------------------------------------------------
# Основной цикл: генерируем варианты, тестируем, выбираем лучший.
# ----------------------------------------------------------------------
def main():
    prompt = "Создай Flask‑эндпоинт, принимающий JSON и возвращающий его же."
    variants = generate_code(prompt, n_variants=5)

    for idx, code in enumerate(variants, 1):
        success, msg = run_and_test(code)
        print(f"Вариант {idx}: {'Успех' if success else 'Неудача'} – {msg}")

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом примере мы имитируем процесс «промпт‑инженерии»: генерируем несколько вариантов кода, автоматически проверяем их работоспособность и оставляем только те, которые прошли тест. Такой подход позволяет снизить риск «случайных» ошибок, характерных для LLM‑генерации.

Заключение

LLM‑модели – мощный помощник, но не волшебная палочка. Они умеют убирать рутину, но не способны решить фундаментальные архитектурные задачи. Чтобы извлечь из них максимум пользы, необходимо:

• встраивать их в проверенные процессы разработки;
• разрабатывать стандарты запросов и автоматические тесты;
• поддерживать человеческий контроль над результатом.

Только в таком гибридном подходе мы получим ускорение без потери надёжности, а индустрия программирования сможет действительно перейти от «0‑to‑1 за часы» к «масштабируемому 1‑to‑N за минуты».