МЫ НЕЗАМЕТНО ПЕРЕСКОЧИЛИ СТРАННУЮ ГРАНИЦУ.

Прочитал сегодня статью: инженеры из Anthropic и OpenAI говорят, что у них 100% кода пишет ИИ. Понятно, что в этом есть и маркетинг — ну а что ещё им говорить 🙂 Но статья зацепила...

Еще буквально недавно “ИИ помогает писать код” звучало как автокомплит и подсказки.

А теперь инженеры из Anthropic и OpenAI публично говорят: в их работе ИИ пишет 100% продакшн-кода:

“For me personally it has been 100% for two+ months now, I don’t even make small edits by hand,”

“I shipped 22 PRs yesterday and 27 the day before, each one 100% written by Claude.”

Со стороны OpenAI — максимально прямолинейно:

“100%, I don’t write code anymore,”

Если код больше не дефицит — что становится дефицитом?

1) Код дешевеет. Ясность — дорожает.

Когда “написать” почти бесплатно, получается появляется новая инфляция: инфляция сложности

Сами инженеры признают: ИИ может оставлять “dead code” и усложнять простую логику:

"However, the transition isn’t without “slop.” Engineers admit the AI still makes mistakes, such as leaving behind “dead code” or overcomplicating simple logic"

И это, кажется, станет новой нормой: писать проще, чем удерживать систему в здравом виде.

А самый интересный момент — как они это лечат: ИИ проверяет ИИ (ревью агентом кода, написанного агентом):

"To combat this, Anthropic engineers now use the AI to review itself."

Кстати, это реально киллер-фича. Я сам постоянно так делаю 🙂

2) Профессия “писать код” превращается в “рулить системой”.

Там же звучит прогноз:

индустрия “six to twelve months away from AI handling most or all of software engineering work from start to finish”.

И тут появляется человек-оркестр, как говорят в интернетах generalist — не “чуть-чуть обо всём”, а человек, который держит картину целиком:

ставит рамки:

- что нельзя делать, даже если “работает”

- принимает решения: как сделать проще и дешевле в поддержке

- делает результат доказуемым: тесты, мониторинг, безопасность, сценарии деградации

Короче: ИИ пишет детали, а человек “сшивает” разные куски работы и отвечает за смысл и последствия.

3) Самый ценный навык будущего — не “уметь промптить”, а уметь задавать рамки.

Очень понравилась формулировка из статьи:

“Not all of the things people learned in the past translate to coding with LLMs,”

“The model can fill in the details.”

То есть детали допишет модель.

А наша ценность — сказать, что делать и чего точно не делать, не дать решению разрастись и сделать так, чтобы это можно было проверить (тестами, логами, метриками).

Мой вывод: глобально, я думаю ИИ никого не заменит, но люди владеющие ии, просто вытеснят тех, кто ИИ не владеет. Прогресс не остановить.

Какие у вас мысли по этому поводу? Вы же на всякий случай, как и я, уважительно общайтесь с ИИ? 🙂