ИИ — наше неизбежное будущее…

Буквально из каждого утюга слышно про ИИ и нейросети, а ещё в начале 2000-х годов, будучи студентом, у меня была идея написать свою нейросеть для распознавания рукописного текста. Компьютер есть, книга «Программирование в Delphi 6» (Архангельский) есть, амбиции и желание — через край. Что могло пойти не так?Я пытался лезть на Эверест в кедах. Моя незрелость, минимум знаний и отсутствие достаточной информации по данной теме привели к тому, что моя идея так и не стала реальностью. Да, были небольшие наработки и решения, но не более чем концепт.

Прошло более 20 лет с того времени, и теперь я задаю себе вопрос: если бы у меня был сегодняшний набор инструментов и доступ к такому количеству информации, как быстро можно было бы реализовать любую идею?

У меня есть хобби — собираю/коллекционирую мемы в Telegram группу IT_memasik про программирование, работу, коллег, и уже за несколько лет насобиралось достаточно много контента. Да, это не мой контент — это репосты из соцсетей и других ТГ-каналов. И для этого я использовал чужие инструменты. И, как всегда бывает, они постоянно чем-то не нравились. Или не хватало гибкости, или универсальности. И было принято решение написать нужный для меня инструмент самому. Я Java-разработчик, и потому был выбран знакомый стек, даже с учётом того, что Java не очень подходит для разработки ТГ-ботов.

Как всегда, в начале есть энтузиазм, амбиции, решительность — что их может остановить? Закон Парето! Я написал 80% проекта за 20% времени. И по классике жанра, имея уже понимание, как это выглядит визуально и в коде, сразу проявились косяки: где-то концептуально я промахнулся в дизайне, где-то — в функциональности, где-то наложились технические ограничения о которых я узнал в процессе. И тут началось переосмысление подхода и принципов, заложенных в моё приложение.

Я не знаю, как у других, но мне стало так лень всё переделывать. Я столкнулся с апатией и нежеланием перерабатывать всё, потому что понял: можно по-другому, можно лучше, проще и лаконичнее. И самое противное в том, что ты это понимаешь не всегда на стадии идеи, а осознаёшь, когда у тебя есть почти готовое решение. Да, его можно выпустить и так, но само понимание того, что теперь оно должно быть другим, уже напрочь отбивает желание что-либо доделывать. Как чемодан без ручки: выбросить жалко, а тянуть тяжело. Вот по такому примеру и отправляются идеи у программистов на кладбище пет-проектов.

Но мы живём во время ИИ-бума, и история была бы не закончена, если бы ИИ в неё не вмешался. Еще в 2023 году я попробовал ChatGPT, но в те времена его ответы были далеко не лучшего качества. Прошло три года — и как же всё изменилось! Люди всё больше показывают сценарии, когда ИИ-агент с одного промпта генерирует сайт, небольшую игру, мобильное приложение или реализует какой-то алгоритм. Вот пришла и мне мысль «с одного промпта» запилить мою идею, которая давно пылится и даже частично реализована.Скепсис в том, чтобы отдать всю идею на реализацию ИИ-агенту, был велик, поэтому решение было — отдать только небольшую часть. Совсем не хотелось вникать, как и каким методом всё будет сделано — главное, чтобы работало так, как я хочу. В итоге ИИ предложил писать на Python со всем вытекающим стеком, где я не силён. Меня это устраивало, поскольку я не планировал вникать в код и тем более писать его. Я хотел проверить идею: когда даже самому простому человеку доступна возможность реализовать любую задумку.

Я описал небольшую идею ручками в текстовом документе: «Хочу ТГ-бота, который будет скачивать видео со всех соцсетей (YouTube, TikTok, Instagram и т. п.)». Я походил по всем большим языковым моделям, общаясь с ними о том, какие у них есть идеи, которые помогли бы мне в работе. Спустя несколько дней ситуативного общения голосом с ИИ постепенно вырисовывалось ТЗ моего будущего проекта, которое сами ИИ-агенты и будут выполнять.ТЗ получилось очень хорошим, и мне, как «заказчику», стало понятно, какие результаты я получу. И поверьте мне, как разработчику, написать такого плана документ для пет-проекта было бы лень, а тут — есть минутка, появилась идея, докинул её и лаконично интегрировал в проект, чётко вписывая в суть всего проекта. Работая с человеком, мне кажется, было бы куда сложнее. Да, приходилось иногда возвращаться к более раннему изложению и перерабатывать, но мне это понравилось: каждый раз наши диалоги заходили в разные стороны, где я больше узнавал — и про ограничения, и про не самые лучшие мои решения. Иногда отход ИИ от моей идеи приводил к очень правильным и даже интересным решениям. В конце концов из идеи «в одно действие» ТЗ переросло в небольшой мультитул обработки данных на базе ТГ.

После того как я сказал, что это, наверное, то, что я хотел, выбрал спокойный день, чтобы погрузиться в это захватывающее действо. Я отдал ИИ промпт, ТЗ — и полетело, зажужжало.Прошло 20 минут. Запускаю проект. Ошибки! Не хватает API-ключей, не хватает установленных библиотек и т. п. ИИ просит — я даю. Ещё 10 минут — и проект запускается. Проверяю — даже работает. Пишу: придумай тесты для каждого действия приложения и каждой вариации, поскольку вариативность у приложения, как мне кажется, большая. Он написал тесты для всего приложения, показал, где падает, и сам же всё починил.Фактически за час у меня уже было приложение, которое как-то, но работало. Я начал пользоваться и понял, что мне снова не нравится: то, что на стадии идеи было хорошо, в использовании оказалось неудобным, неинтуитивным или просто не нравится. И будь я разработчиком этой системы, у меня бы уже опустились руки это переделывать, потому что некоторые фичи фундаментально меняли подход к реализации приложения. Но делать это не мне, а агенту — поэтому начали резать по живому.

Решено сделать версию 2.0. Даём указания агенту переделывать — и снова загудело, зажужжало. 20 минут — и у нас новый подход и новая реализация. Спросите «и как?» — отвечу: плохо! Что-то перестало работать, что-то делает не так, что-то глючит… Решил отложить и повозиться ещё, но позже.Вернулся, переосмыслив не только архитектуру и подход, но и методы постановки задач агенту и само общение с ним. Провозившись ещё день, пришло решение сделать на основе текущей реализации новое ТЗ. И снова ИИ написал ТЗ, проанализировав код текущего проекта. Мне понравилось: структурировано и очень похоже на новую версию того что я хочу.Снова выбираю день, снова запускаю — и снова через 30 минут у меня готовое приложение, которое работает. Да, есть недочёты — по дизайну, переводам, функционалу, но минимальны. Я бы сказал, что выполнено 95% проекта и соответствует условиям ТЗ.В процессе тестирования снова начал придумывать новые фишки, отодвигая срок предполагаемого «релиза». Пока ИИ прикручивал новую фичу, я уже придумывал ещё одну. Из-за того что прикрутить фичу в приложение стало легко, это перестало быть квестом. Фичи прикручиваются настолько быстро, что понимаешь что тестировать придётся намного дольше. В какой-то момент я «утонул» в возможностях бота. Кейсов для тестирования становилось больше, нужно было подготовить ещё больше наборов входящих данных и хотя бы раз пройтись по каждому кейсу, посмотреть, как получилось.

В итоге мой «простенький даунлоадер» превратился в настоящий швейцарский нож, который «переваривает» вообще всё, что ты в него кинешь. Я просто перестал задумываться, какой там формат или откуда ссылка — бот разберётся сам.Вот что этот «комбайн» умеет на самом деле:Пылесос для соцсетей: Ему абсолютно всё равно, откуда ссылка — YouTube, TikTok, Instagram или что-то совсем экзотическое. Скинул ссылку — получил чистый файл без водяных знаков и рекламы. Причём можно забрать как видео, так и просто музыку из него.

Мастер форматов: Помните эти древние AVI или огромные MKV, которые не везде открываются? Бот на лету перепаковывает их в божеский MP4. Он понимает всё: от обычных видео до «кружочков» из Телеграма. Можно даже превратить видео в голосовое сообщение или наоборот — вытянуть звук из ролика и сохранить как MP3.ИИ-уши: Это моя любимая часть. Если тебе прислали длинную голосовуху или видео на полчаса, а слушать некогда — бот сам всё прослушает и выдаст краткий (или полный) текстовый пересказ. Студенты или люди в вечных созвонах меня поймут — это просто спасение.Фото-лаборатория: Бот умеет быстро сжать тяжёлое фото, изменить его размер или превратить стопку картинок в один аккуратный PDF-документ. Больше не надо гуглить «конвертер онлайн» и ловить вирусы.

Обход ограничений: Telegram вредный и не даёт пересылать очень тяжёлые файлы? Бот просто берёт такой файл, сам заливает его на облако (типа Pixeldrain) и возвращает готовую ссылку. Быстро, тихо и без лишних вопросов.Цифровой мультитул: Нужно сделать QR-код из ссылки? Сократить длиннющий адрес? Узнать хэш файла или вытащить текст из документа? Он делает это между делом, за доли секунды.

Самое крутое, что всё это живёт внутри одного чата. Тебе не нужно переключаться между приложениями или вспоминать пароли от сервисов. Ты просто «скармливаешь» боту любой контент — будь то ссылка, голосовое, кружочек или случайный файл — и выбираешь кнопкой, что с ним сделать.И когда я смотрю на этот список, я понимаю: дело не в том, что я такой крутой программист и всё это закодил. Дело в том, что теперь между «хочу, чтобы оно умело вот это» и рабочим результатом стоит всего «один» честный разговор с ИИ. Да, приложение даже сейчас имеет много косяков, но скорее всего из-за того, что мне лень их исправлять и я упёрся в лимит времени, который был готов выделить на этот проект. Если интересно посмотрие и Вы что у меня получилось @ToolBoxMultiBot

А что было бы, если мы перенесли разработку этого бота в плоскость классического корпоративного «продакшена» — картина была бы совсем другой.

Давайте посчитаем, во что бы нам обошёлся такой «чемоданчик», если бы его делала стандартная команда:

Аналитику на составление качественного ТЗ — того самого, который учитывает, что делать, если API Instagram отвалилось, или как обрабатывать 2-гигабайтный файл — потребовалось бы не меньше 1–2 недель (40–80 часов). Это была бы пачка документации со схемами базы данных, описанием очередей задач и логикой обработки ошибок.

С разработчиком ещё сложнее: даже если посадить очень крутого Senior-разработчика на полный день, работающего только над этим проектом:

Настройка архитектуры, реализация всех «всеядных» загрузчиков, интеграция с Whisper для транскрибации, настройка ffmpeg для видео и отладка работы с файлами заняли бы минимум 1.5–2 месяца (около 250–320 рабочих часов).И это только до состояния «стабильно работает», без учёта бесконечного полишинга.

Итог, Продакшен vs ИИ:В классическом мире:

В моём случае:

Мы получили ускорение в 20–25 раз. Но самое важное — даже не время, а цена ошибки. В «большом» программировании ошибка в архитектуре, замеченная через месяц, — катастрофа, переписывание кода, сдвиг сроков или закрытие продукта. В работе с агентом ошибка — это просто повод сходить за новой порцией кофе, пока он за 15 минут пересобирает проект под твой новый каприз.

Мы перешли из эпохи «семь раз отмерь — один отрежь» в эпоху «режь прямо сейчас, если не получится — через пять минут переделаем». И вот это действительно меняет правила игры.

Просто представьте: прошло менее трёх лет с того момента, как мы общались с «глупой машиной», которая не проходила даже тест Тьюринга; прошёл год — и этот тест был пройден, появились мультимодальные нейросети, потом агенты. Вдумайтесь: почти три года назад ожидать, что нейросеть сможет такой проект сделать так легко, даже на горизонте не просматривалось. У меня от идеи до более-менее рабочего макета ушло часов 20 чистого времени.Теперь вдумайтесь в это экспоненциальное развитие ИИ: чтобы что-то попробовать или даже сделать одноразовую приблуду, теперь требуется на порядок меньше времени, а цена ошибки практически ничтожна. Ранее люди, имея идею, не могли её реализовать, потому что она требовала много компетенций — в аналитике, программировании, менеджменте, маркетинге и, в конце концов, денег. Теперь от идеи до продукта это время может занимать часы, а не месяцы или годы.

ИИ изменил психологию разработки.Раньше:идея → страх → планирование → архитектура → прокрастинация → смерть.Сейчас:идея → диалог → прототип → переделка → ещё прототип → эволюция.Это вообще разные миры.

30 ноября 2022 прошёл релиз ChatGPT — всего два года с небольшим, а мы уже имеем настолько сильный инструмент. За этим стоят десятки лет разработок в машинном обучении, глубоком обучении, трансформерах, мультимодальных нейросетях, агентах… а то ли ещё будет.Протестировав сегодня возможности ИИ, можно сказать: пока что его удел — полностью автономно создавать относительно небольшие приложения, мини-автоматизации, прототипы. Это ещё не автономный архитектор корпораций, но игрушкой его назвать уже не получается.

Если за два года ИИ прошёл от релиза ChatGPT до агентов, которые пишут код, тестируют его и сами исправляют ошибки — то что будет через ещё два?Возможно, через год-два мы будем спокойно отдавать ИИ реализацию не пет-проектов, а полноценных сервисов.Через три — архитектурный рефакторинг legacy-систем целиком.Через пять — переписывание корпоративных платформ «под ключ»: с тестами, документацией, миграциями, CI/CD и новыми паттернами.

И тогда роль разработчика изменится. Не исчезнет. Изменится.Вместо человека, который пишет каждую строчку кода, появится человек, который:

Техническая магия уйдёт под капот — туда, где уже десятки лет накапливались исследования в машинном обучении, трансформерах, системном дизайне.Возможно, разработчик будущего — это не тот, кто лучше всех знает синтаксис, а тот, кто лучше всех понимает систему, принципы и требования.

Если раньше идея умирала, потому что требовала слишком много компетенций и ресурсов, то теперь умирают только те идеи, которые не были достаточно хорошо сформулированы.И вот это — самое интересное.
А Вы что думаете по этому поводу?