«Проблема в нехватке мозгов»: почему нейросети не заменят старших разработчиков

Привет! Меня зовут Александр Сельдемиров, я основатель аутсорсинговой IT-компании ITQuick. Наверняка вы тоже заметили, что нейросети демонстрируют всё более впечатляющие возможности в решении задач, которыми раньше занимался только человек. Но заменят ли они квалифицированных разработчиков высокого уровня? Совместно с моим коллегой Олегом Лукавенко, основателем продукта для автоматизации техскрининга Jumse, обсудили перспективы использования нейросетей в разработке ПО.

В последние 3-4 года мы наблюдаем стремительное развитие нейросетей. Математические алгоритмы для их создания были придуманы ещё несколько десятилетий назад. Но отрасль долго ждала соответствующей инфраструктуры, такой как облачные сервера и хостинги, чтобы сосредоточиться на создании нейросетевых моделей.

Многие видят в нейросетях панацею для бизнес-задач и повседневных вопросов, поэтому их пытаются использовать повсеместно. По нашим расчётам, уже лет через пять-семь станет ясно, в каких сферах без нейросетей не обойтись, а где они преждевременны или вообще не нужны.

Сейчас нейросети активно используются для работы с языковыми моделями, так как они взаимодействуют с «человеческим языком» — английским, русским и другими. Однако пока ИИ не слишком хорошо справляется с языками техники и бизнес-задач из-за узкой специализации.

При разработке ПО опытные программисты переводят требования заказчика в конкретные задачи. Они понимают, что нужно системе, и формулируют запросы для нейросетей. Современные ИИ не могут повторить такую сложную обработку задач.

Сложность заключается в том, что старшие разработчики отвечают за принципиально другие типы задач, нежели те, что мы сейчас поручаем нейросетям. По мере того как нейросети избавят разработчиков от рутинных заданий, мы сможем делегировать сложные задачи специалистам более низкого уровня.

То есть то, что джуниор решает сегодня, завтра сможет решать мидл-разработчик. А задачи синьоров поднимутся на ещё более высокий уровень сложности, пока недоступный для ИИ. Таким образом, нейросеть никогда не догонит синьор-разработчика.

Нейросети также можно применять для скрининга — то есть, для предварительной оценки разработчиков при приёме на работу. Но при этом стоит учитывать уровень специалиста, которого мы хотим получить. Чем выше грейд, тем более высокого класса задачи может решать разработчик, и тем более сложные вопросы нужно ему задавать. Пока ИИ с этим не справляется, так как необходим мыслительный процесс.

Нейросеть же пока не может формировать сложные задачи и анализировать подходы к их решению — она лишь просчитывает возможные варианты решений и проводит базовую проверку кандидата в виде чек-листа. Например, она может понять, какой паттерн реализует тот или иной программный код. То есть сформулировать простую задачу, получить ответ и сравнить его с ожидаемым результатом. Но такой уровень проверки подходит только для работы с джунами или младшими мидлами.

В области программирования уровень ChatGPT сейчас — это уровень между junior и junior+. Легкие задачи он может решать так же хорошо, как живой человек, а то и быстрее. Поэтому джунам уже стоит беспокоиться о конкуренции с ИИ.

Но в мировом масштабе развитие ИИ не убьёт человеческий труд, а трансформирует его, как это было с изобретением машин. Когда человечество перешло от ручного труда к машинному, высвободившиеся ресурсы были направлены на развитие интеллекта.

Как и эволюция самого человека, развитие ИИ подвержено определённым законам отбора. Выживет то, что принесёт пользу людям. Если эволюцией человека управляет природа, то эволюцией нейросетей управляем мы сами. Поэтому человечество сосредоточится на наиболее полезных и этичных направлениях развития нейросетей, а остальные отпадут сами собой.

Возможно, в будущем технологии повернутся в сторону этики и экологичности. Современное общество уделяет все больше внимания заботе об окружающей среде. Специалисты следующего уровня будут выстраивать нейросети на основе морального и этического подхода, приближая искусственный интеллект к человеческой природе.

Сложные и высокооплачиваемые задачи вроде построения архитектуры нейросети смогут решать быстро и легко. Всё, что для этого нужно — правильно сформулировать им задачу, задав критерии морали и экологичности. Будем надеяться, что разработчики предпочтут именно такой путь развития.

Так что сообщество разработчиков пока может спать спокойно. Свой хлеб высококвалифицированные специалисты не потеряют как минимум в ближайшее время. Главное для компаний — найти правильный баланс в распределении нагрузки между людьми и искусственным интеллектом.

Подписывайтесь на наш ТГ-канал — рассказываем про Hi-End разработку для среднего и крупного бизнеса