Рассел Каплан (новый президент Cognition AI, компании, которая делает агента-программиста Devin), помечтал в X о будущем программирования:
Модели ИИ будут невероятно эффективными в написании кода. Исследовательские лаборатории инвестируют сейчас значительные ресурсы в это.
Программирование имеет уникальный потенциал для сверхчеловеческого масштабирования данных через самообучение. Модели ИИ могут писать код, запускать его и проверять результаты.
В то время как другие области сталкиваются с ограничениями человеческим опытом, код может быть проверен эмпирически и автоматически, что открывает новые возможности для обучения ИИ.
Появятся настоящие агенты-кодировщики, выполняющие задачи от начала до конца. Это дополнит существующие ИИ-помощники, давая каждому инженеру "армию стажеров".
Разработчики будут делегировать базовые задачи ИИ-агентам, фокусируясь на высокоуровневых аспектах: понимании требований, архитектуре систем и принятии решений.
Создание ПО станет в 10 раз доступнее, что приведет к распространению одноразового ПО - уникальных приложений и сайтов для конкретных задач.
Количество разработчиков увеличится, но их работа изменится: больше работы на человеческом языке, меньше шаблонного кодирования.
Компании начнут продвигать свои продукты не только разработчикам, но и ИИ-агентам, которые будут влиять на выбор технологий.
В мире, где разработка ускорится, MVP станут менее привлекательными.
Инфраструктура тестирования станет критически важной с ростом использования ИИ-агентов в разработке.
ИИ-агенты облегчат миграцию между технологиями, что повлияет на конкурентные преимущества технологических компаний.
Никогда еще не было лучшего и более продуктивного времени для тех, кто создает новые продукты и решения.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и будущем
Модели ИИ будут невероятно эффективными в написании кода. Исследовательские лаборатории инвестируют сейчас значительные ресурсы в это.
Программирование имеет уникальный потенциал для сверхчеловеческого масштабирования данных через самообучение. Модели ИИ могут писать код, запускать его и проверять результаты.
В то время как другие области сталкиваются с ограничениями человеческим опытом, код может быть проверен эмпирически и автоматически, что открывает новые возможности для обучения ИИ.
Появятся настоящие агенты-кодировщики, выполняющие задачи от начала до конца. Это дополнит существующие ИИ-помощники, давая каждому инженеру "армию стажеров".
Разработчики будут делегировать базовые задачи ИИ-агентам, фокусируясь на высокоуровневых аспектах: понимании требований, архитектуре систем и принятии решений.
Создание ПО станет в 10 раз доступнее, что приведет к распространению одноразового ПО - уникальных приложений и сайтов для конкретных задач.
Количество разработчиков увеличится, но их работа изменится: больше работы на человеческом языке, меньше шаблонного кодирования.
Компании начнут продвигать свои продукты не только разработчикам, но и ИИ-агентам, которые будут влиять на выбор технологий.
В мире, где разработка ускорится, MVP станут менее привлекательными.
Инфраструктура тестирования станет критически важной с ростом использования ИИ-агентов в разработке.
ИИ-агенты облегчат миграцию между технологиями, что повлияет на конкурентные преимущества технологических компаний.
Никогда еще не было лучшего и более продуктивного времени для тех, кто создает новые продукты и решения.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и будущем