Почему soft skills очень важны

На фоне волны интереса вокруг GPT-3 захотелось подумать над тем, что будет с разработчиками в будущем, и что делать теперь с нашими hard skills, когда машина научится все делать за нас?

Для начала условимся, что для некоторых терминов я буду использовать сокращения:

В последние время все чаще слышно о разного рода нейронных сетях, которые предвещают о приходе эры Скайнет и терминаторы оставят всех нас без работы. По крайне мере, начнут выкашивать наиболее рутинные и однообразные профессии. Самые банальные задачи кажется, они уже у нас отобрали.

Если раньше все эти истории про беспилотники были где-то там, далеко долине, то сейчас уже Яндекс тестирует свои беспилотные машины и курьеров прямо у нас под боком. А совсем недавно появились разговоры о законах для внедрения ИИ в жизнь москвичей.

Похоже все идет к тому, что как минимум таксисты и курьеры уже одной ногой на бирже труда, но как утверждают разные исследования, прогресс откроет новые виды профессий для этих людей. Охотно верю, вот только квалификация для них потребуется несоизмеримо больше. Ирония в том, что профессии ещё не умерли, а требования к будущим профессиям уже увеличились.

Если кратко GPT-3 это новый алгоритм от OpenAI. Он может писать, стихи, статьи, музыку, код и многие другие вещи. Отличается от предшественников тем, что обучен алгоритм на очень большом количестве данных. Например он знает всю википедию. Давайте вместе попробуем понять всю мощь GPT-3 на примерах.

Не волнуйтесь, GPT-3 уже всё это умеет, может даже лучше вас. Кажется, что это простой код, ничего сложного машина не производить и возможно делает ошибки. Да, но раньше машина в шахматы играть не умела, а теперь в Доту выносит ногами вперед.

Если думаете – «где шахматы, а где Дота». Навскидку, в Доте больше 100 героев, у каждого из них минимум по 4 способности и возможность выбрать минимум 6 предметов из более 100 штук. Перемножьте все это и учтите, что одновременно играют 10 человек. Мне кажется люди, которые тестируют новых героев в игре, уходят через несколько месяцев, потому что у них случается выгорание из-за комбинаторного взрыва. OpenAI уже придумала алгоритм, который очень уверенно выигрывает людей.

Конечно GPT-3 выглядит впечатляющие, но пока не Скайнет. Наверное этот алгоритм не уничтожит целые профессии, но задумываться уже стоит.

Все это похоже на то, что формашлепы и другие низкоквалифицированные разработчики переформируют в тексташлепов. Кто-то ведь пока должен говорить, что машине делать.

Во-первых войти в АйТи будет ещё легче в качестве тексташлепа. Можно будет даже не учить ЯП и его конструкции, достаточно умеет читать и писать. Это будет большая конкуренция на рынке труда (еще и таксистов с курьерами, куда-то нужно пристроить).

Во-вторых уже сейчас достаточно мало по-настоящему интересных и сложных технических задач. Встречают они чаще на большом количестве данных и пользователей. Нет сейчас столько задач чтобы всем интересно было, очень много рутины. Когда нейросети освободят от рутины технических спецов, то неясно, куда их всех деть.

В-третьих сейчас уже можно с горем пополам написать программу на нормальном ЯП по Гуглу. В будущем такие инструменты, как GTP-3 позволит забыть про поиск. Написали, что нужно, получили блок кода. Люди со StackOverflow копируют не глядя, думаете они за машиной будут проверять?

Если вам уже нарисовалось мрачное будущее, то не спешите. Скайнет точно будет, но кажется, мы сможем остаться на работе (без издевательства над Шварценеггером и временными линиями).

Соревнование с машиной в том, что она уже делает лучше нас будет бессмысленным. Сколько бы много мы не занимались своими HDS, машина будет всегда умнее и быстрее в этом. Можете потратить несколько лет на чтения десятка книг, но машина научить этому за несколько минут.

Умнее обращаться с нашими SFS – это наш путь к успеху, а в будущем будут нашем главным преимуществом.

У инструментов по-типу GTP-3 обычно есть какой-то интерфейс, через который мы взаимодействуем. Интерфейсом может быть строка запроса (как у Гугл). Мы пишем машине, что хотим и она нам это генерирует. SFS это то, как мы коммуницируем с другими людьми, как умеем воспринимать свои эмоции и эмоции окружающих, как умеем давать и принимать обратную связь и т.д. Наши SFS по-сути это наш интерфейс. Это то через, что другие люди взаимодействуют с нами, а мы с ними.

Согласитесь, вы больше любите приложения с удобным интерфейсом. Так и с людьми у которых хорошо развиты SFS общаться и работать приятнее.

Как SFS вообще может помочь? Разберем ранее озвученные кейсы.

Если вы вдруг (не дай Скайнет) попадете на собеседование на должность тексташлепа, кого будут выбирать из людей, которые одинаково умеют писать и читать? Мне кажется, что в равных условиях SFS будет решать. Если с вами просто и понятно общаться, то и вероятно работать будет также.

Другой вариант, когда вы уже специалист, на ваши плечи может лечь задача по помощи и адаптации новичков. Если вы плохо управляете эмоциями и каждый раз разбиваете клавиатуру (надеюсь нет) после очередной ошибки новобранца, то качество знаний, которые получать от вас люди будет никакое. Такой наставник зря потратит время, а новички усвоят только, что в любой непонятной ситуации нужно уходить в глухую оборону.

Зачем вообще людям нужен будет наставник, разве они не будут просто говорить, что хотят и получать результат? Все так, но умение правильно задать вопрос еще никто не отменял. Люди могут знать, что хотят получить, но банально не знают, как это сказать. Если вы делитесь знаниями и умениями, это поможет падаванам быстрее вырасти в более прокаченных спецов. Когда вокруг больше специалистов, жить становится интереснее, есть с кем поговорить.

Конечно интересные и новые задачи есть и всегда будут, особенно в разработки этих самых нейронных сетей, но достанутся они не всем. В добавок нужно еще и квалфикацию по разным глубоким обучениям иметь неплохую, чтобы вам доверили эти задачи.

Если вы умеете находить контакт с людьми и поддерживаете с ними хорошие рабочие отношения, то шанс, что вам например предложат поработать в команде с интересными задачами будет больше. Когда вы уже внутри компании, HDS играет не ключевую роль в работе.

Это как если вы показываете коллегам автомобиль и снаружи он выглядит красиво, мотор ревет и сидения из кожи. Это будет наш HDS. Садитесь внутрь и автомобиль едет спокойно без вопросов. Это уже SFS. Если человек вечно рассказывает, какой он молодец, а у остальных ветки вместо рук, будьте уверены если «сесть в его авто», то окажется, что там детали не прикручены, при том что снаружи выглядит (хотя не факт) красиво. Когда выяснится, что такой автомобиль не может ехать, у коллег возникнут вопросы.

Любую проделанную работу всегда можно оценить. Если ваша обратная связь в основном агрессия на ошибки (или просто молчание), не удивляйтесь, что другие любят общаться с машиной большее, чем с вами.

Если давать правильную обратную связь человеку, это поможет ему расти. Машина может дать готовую программу, но не скажет, что нужно улучшить, чтобы стать специалистом в своём деле. Помимо этого, более крутые специалисты могут делать более крутые продукты, тут выгода для всех. Можно даже самому собирать обратную связь на вашу обратную связь, чтобы давать более крутую обратную связь 🙃

Есть в этом сейчас конечно и ложка дегтя. HDS еще никто не отменял. Если вы разработчик, то HDS будут проверять в самую первую очередь. К сожалению, даже иногда пренебрегая проверкой SFS. Тогда в команду может прийти человек, который имеет какие-то технические навыки (может даже не плохие), но работать с ним становится совершенно невозможно.

Из-за того, что собеседования по приему на работу часто сконцентрированы вокруг HDS, разработчики думают, что и SFS не очень нужны, ведь можно зазубрить все алгоритмы и этого хватит. Помните про аналогию с машиной, она не поедет если хорошо выглядит, но детали внутри не скреплены.

По-этому, по крайней мере сейчас, HDS нужны, как минимум для удачного прохождения собеседования. В самой же работе недостаток HDS всегда можно подтянуть, а вот SFS уже будет не так просто.

Взаимодействие с командой это как раз то, что является наиболее важным сейчас. Только крутые команды будут делать крутые вещи, но они никогда не доползут до конца, если все переругаются по дороге. О чем говорить, если сам Линус Торвальдс раньше любил «изящные жесты», а сейчас один из первых кто принимает правила о толерантности в коде. Некоторым это может показаться глупым занятием и «лучше бы код писали сидели». Но факт есть факт. Время одиночек прошло, нужно учитывать мнения всех людей в команде и уметь взаимодействовать с ними.

Вместо итога, перечислю навыки, которые мне кажутся важными уже сейчас и будут еще важнее в будущем.

Если заинтересовались темой, вот несколько неплохих книг для старта:

На этом все. Спасибо 🙂