Хотел бы прокомментировать новость в следующем посте и выводы Алексея по ней.
Для начала - согласен с выводами.
Релиз PG задержался впервые за много лет не из-за того, что AI нашел баги в новых фичах (а раньше не находил). А потому, что с AI стало сильно легче искать и эксплуатировать уязвимости.
Раньше до нахождения уязвимости и появления риска проходили годы - сейчас недели.
И это еще одно подтверждение следующей мысли.
Главная проблема внедрения AI для разработчика не в том, что AI еще слаб, а менеджеры требуют больше фичей, обосновывая это требование появлением AI.
Точнее на данном этапе в отдельных командах это так, но это явление временное.
Т.к. AI улучшается.
Основная проблема в том, что сильный AI забирает у человека относительно простую работу - писать код. Подчеркну - относительно!
А вот самая трудная работа - проектирование и ревью - остается за человеком.
И ее станет сильно больше. Почему? AI пишет много кода)
Причем проблема сильнее именно в ревью - объем ревью растет сильнее, чем количество фичей и кода, т.к. LLM хороши в поиске уязвимостей.
В общем случае, чем больше этапов производственного процесса мы отдаем машине - тем сильнее растет объем ревью.
Когнитивная нагрузка растет.
Как ее уменьшить - писал выше, тут важно найти баланс между качеством и временем на ревью.
Что тоже является отдельной задачей, повышающей когнитивную нагрузку на разработчика)))
#ai #postgresql
Для начала - согласен с выводами.
Релиз PG задержался впервые за много лет не из-за того, что AI нашел баги в новых фичах (а раньше не находил). А потому, что с AI стало сильно легче искать и эксплуатировать уязвимости.
Раньше до нахождения уязвимости и появления риска проходили годы - сейчас недели.
И это еще одно подтверждение следующей мысли.
Главная проблема внедрения AI для разработчика не в том, что AI еще слаб, а менеджеры требуют больше фичей, обосновывая это требование появлением AI.
Точнее на данном этапе в отдельных командах это так, но это явление временное.
Т.к. AI улучшается.
Основная проблема в том, что сильный AI забирает у человека относительно простую работу - писать код. Подчеркну - относительно!
А вот самая трудная работа - проектирование и ревью - остается за человеком.
И ее станет сильно больше. Почему? AI пишет много кода)
Причем проблема сильнее именно в ревью - объем ревью растет сильнее, чем количество фичей и кода, т.к. LLM хороши в поиске уязвимостей.
В общем случае, чем больше этапов производственного процесса мы отдаем машине - тем сильнее растет объем ревью.
Когнитивная нагрузка растет.
Как ее уменьшить - писал выше, тут важно найти баланс между качеством и временем на ревью.
Что тоже является отдельной задачей, повышающей когнитивную нагрузку на разработчика)))
#ai #postgresql