Репост из: Gorelykh Anatoly
Парадокс Джевонса в IT. Отвечаю на тезис: программисты скоро станут не нужны.
Тезис о том, что программисты скоро станут не нужны я слышу буквально с 2010 года, когда появлялись более выскоуровненые языки, новые фреймворки, тулзы, библиотеки, с тех пор ничего не поменялось.
Сегодня в IT сфере я отчетливо вижу, как на фоне AI кодинга, парадокс Джевонса отлично себя показывает.
Да, есть ускорение в написание кода, но работать меньше не выходит, т.к. нужно не только писать промпты, но и также читать то, что ты пишешь. Валидировать выполненную работу за LLM'кой. И быть ответственным за то, что ты в конечном итоге разрабатываешь.
В итоге получаем:
1. Экспоненциальный рост объёма кода. А спрос порождает спрос на реализацию фич.
2. Новые слои абстракции. Поверьте, чем код пишется быстрее, тем системы становятся сложнее. В условиях продакшена, где бизнес, бабки и т.д. велик риск больших потерь. Так или иначе программист обязан понимать то, что реализовывается за счет LLM, т.к. ответственность с моделей взять не получится. Не говорю про безопасность, эта область всё ещё максимальной концентрации ответственности.
3. Уходит рутина, когда за счет LLM можно нагенерировать простые скрипты, и не тратить большое кол-во времени, но растёт потребность в архитекторах, надёжности, безопасности и тех, кто может оценить результат, сгенерированный моделями.
Считаю, что тезис "программисты - более не нужны" всё ещё чушь и не соответствует действительности.
В 1865 году экономист Уильям Джевонс заметил странную вещь: после изобретения более эффективного парового двигателя потребление угля в Британии не упало, а выросло в несколько раз. Казалось бы, технология должна была сэкономить ресурс. Вместо этого сделала его применение настолько дешёвым, что уголь начали использовать везде — там, где раньше это было невыгодно.
Тезис о том, что программисты скоро станут не нужны я слышу буквально с 2010 года, когда появлялись более выскоуровненые языки, новые фреймворки, тулзы, библиотеки, с тех пор ничего не поменялось.
Сегодня в IT сфере я отчетливо вижу, как на фоне AI кодинга, парадокс Джевонса отлично себя показывает.
Да, есть ускорение в написание кода, но работать меньше не выходит, т.к. нужно не только писать промпты, но и также читать то, что ты пишешь. Валидировать выполненную работу за LLM'кой. И быть ответственным за то, что ты в конечном итоге разрабатываешь.
В итоге получаем:
1. Экспоненциальный рост объёма кода. А спрос порождает спрос на реализацию фич.
2. Новые слои абстракции. Поверьте, чем код пишется быстрее, тем системы становятся сложнее. В условиях продакшена, где бизнес, бабки и т.д. велик риск больших потерь. Так или иначе программист обязан понимать то, что реализовывается за счет LLM, т.к. ответственность с моделей взять не получится. Не говорю про безопасность, эта область всё ещё максимальной концентрации ответственности.
3. Уходит рутина, когда за счет LLM можно нагенерировать простые скрипты, и не тратить большое кол-во времени, но растёт потребность в архитекторах, надёжности, безопасности и тех, кто может оценить результат, сгенерированный моделями.
Считаю, что тезис "программисты - более не нужны" всё ещё чушь и не соответствует действительности.