Почему программисты боятся ИИ: 7 ключевых причин и пути решения
15 июля 2025 г.Вступление
В мире программирования ИИ становится всё более востребованным инструментом, но одновременно вызывает множество вопросов и опасений. Программисты, особенно те, кто работает с "наследием" кода, сталкиваются с новыми вызовами, связанными с использованием ИИ. Давайте разберёмся, почему это происходит и что можно сделать, чтобы справиться с этими вызовами.
Океан кодов, как он велик,
ИИ в нем новичок.
Но разум там, где он.
Пересказ поста
Автор поста утверждает, что истинный продукт, который мы создаём, создавая программное обеспечение, это наша ментальная модель программы. Эта модель позволяет нам строить ПО, понимать систему, диагностировать проблемы и работать над ней эффективно. Если вы согласны с этим утверждением, то это объясняет, почему все ненавидят legacy код, почему маленькие команды могут превосходить большие и почему аутсорсинг часто проходит плохо.
Комментаторы выражают разные мнения. Например, один из них подчеркивает, что производительность — это не единственное, что важно. Он говорит о радости кодирования и удовольствии от процесса. Другой комментатор отмечает, что ИИ может быть полезен в новых проектах или для задач, с которыми разработчик не знаком. Ещё один пользователь делится опытом использования ИИ для создания юнит-тестов и отмечает, что этот процесс работает, но сопровождение кода становится сложнее.
Существо проблемы, хакерский подход, основные тенденции
Проблема заключается в том, что ИИ, несмотря на свои возможности, не может полностью заменить человеческое мышление и опыт. Программисты не просто пишут код, они создают и поддерживают ментальные модели систем. Когда ИИ генерирует код, он не всегда учитывает контекст и архитектуру проекта, что приводит к техническому долгу.
Хакерский подход к решению этой проблемы заключается в использовании ИИ как инструмента, а не как замены человеческого разума. Важно понимать, что ИИ может помочь в определённых задачах, но не должен заменять человеческое творчество и аналитическое мышление.
Основные тенденции включают:
- Рост использования ИИ в разработке ПО
- Проблемы с техническим долгом при использовании ИИ
- Необходимость сохранения человеческого элемента в процессе разработки
Детальный разбор проблемы с разных сторон
ИИ может помочь в создании кода, но он не всегда учитывает контекст и архитектуру проекта. Это приводит к тому, что код становится сложным для понимания и сопровождения. Программисты, которые используют ИИ, часто сталкиваются с техническим долгом, который потом приходится решать.
Кроме того, ИИ не может заменить человеческое творчество и аналитическое мышление. Программисты создают не только код, но и ментальные модели систем, которые позволяют им эффективно работать с проектом.
Ещё одна проблема заключается в том, что ИИ часто генерирует код, который не соответствует стилю и стандартам команды. Это приводит к тому, что код становится нечитаемым и сложным для сопровождения.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим несколько примеров, где использование ИИ может привести к проблемам:
- Создание нового проекта с нуля: ИИ может помочь быстрее написать базовый код, но не сможет учесть все нюансы архитектуры и бизнес-логики.
- Поддержка legacy кода: ИИ может не понять контекст старых систем и генерировать код, который ухудшает ситуацию.
- Создание юнит-тестов: ИИ может помочь быстро написать тесты, но они могут быть неэффективными и не учитывать все возможные сценарии.
Экспертные мнения из комментариев
Я устала слышать о производительности. А что насчёт радости кодирования, любви к мастерству и использования своего мозга для того, чтобы научиться делать что-то? Я провожу больше времени, пытаясь понять, что делает код (чтобы расширить его, построить на нём, переписать, исправить ошибки и т.д.). Преимущество LLM заключается только в том, чтобы избежать использования своего мозга, когда я делаю что-то очень специфическое (то есть на микроуровне) на языке, с которым я не знаком. И в большинстве случаев энергия, потраченная на понимание того, как что-то сделать, стоит больше, чем время, которое вы сэкономите с помощью LLM.
Возможные решения и рекомендации
Чтобы справиться с проблемами, связанными с использованием ИИ в разработке ПО, можно использовать следующие рекомендации:
- Использовать ИИ как инструмент, а не как замену человеческого разума.
- Создавать и поддерживать документацию и ментальные модели систем.
- Проверять и тестировать код, сгенерированный ИИ, на соответствие стандартам и стилю команды.
- Обучать ИИ на основе опыта команды и стандартов проекта.
Заключение с прогнозом развития
ИИ продолжает развиваться и интегрироваться в процесс разработки ПО. Важно понимать, что ИИ — это инструмент, который может помочь, но не заменить человеческое творчество и аналитическое мышление. Программистам необходимо адаптироваться к новым условиям и использовать ИИ умно, сохраняя при этом свою ментальную модель систем. В будущем, вероятно, мы увидим более сложные и умные ИИ, которые смогут лучше учитывать контекст и архитектуру проектов, но это потребует времени и усилий.
Практический пример
Рассмотрим пример кода, который демонстрирует использование ИИ для генерации части кода и последующую проверку его корректности.
# Импортируем необходимые библиотеки
import random
def generate_random_code():
"""Генерирует случайный код для примера."""
functions = [
'def add(a, b): return a + b',
'def subtract(a, b): return a - b',
'def multiply(a, b): return a * b',
'def divide(a, b): return a / b'
]
return random.choice(functions)
def validate_code(code: str) -> bool:
"""Проверяет корректность сгенерированного кода."""
try:
exec(code)
return True
except SyntaxError:
return False
# Генерируем случайный код
generated_code = generate_random_code()
print(f"Сгенерированный код: {generated_code}")
# Проверяем корректность кода
if validate_code(generated_code):
print("Код сгенерирован корректно.")
else:
print("Код содержит ошибки.")
Этот пример демонстрирует, как можно использовать ИИ для генерации кода и проверки его корректности. В реальных проектах важно не только генерировать код, но и проверять его на соответствие стандартам и стилю команды.
Оригинал