Прочитал сегодня статью: инженеры из Anthropic и OpenAI говорят, что у них 100% кода пишет ИИ. Понятно, что в этом есть и маркетинг — ну а что ещё им говорить 🙂 Но статья зацепила...
Еще буквально недавно “ИИ помогает писать код” звучало как автокомплит и подсказки.
А теперь инженеры из Anthropic и OpenAI публично говорят: в их работе ИИ пишет 100% продакшн-кода:
“For me personally it has been 100% for two+ months now, I don’t even make small edits by hand,”
“I shipped 22 PRs yesterday and 27 the day before, each one 100% written by Claude.”
Со стороны OpenAI — максимально прямолинейно:
“100%, I don’t write code anymore,”
Если код больше не дефицит — что становится дефицитом?
1) Код дешевеет. Ясность — дорожает.
Когда “написать” почти бесплатно, получается появляется новая инфляция: инфляция сложности
Сами инженеры признают: ИИ может оставлять “dead code” и усложнять простую логику:
"However, the transition isn’t without “slop.” Engineers admit the AI still makes mistakes, such as leaving behind “dead code” or overcomplicating simple logic"
И это, кажется, станет новой нормой: писать проще, чем удерживать систему в здравом виде.
А самый интересный момент — как они это лечат: ИИ проверяет ИИ (ревью агентом кода, написанного агентом):
"To combat this, Anthropic engineers now use the AI to review itself."
Кстати, это реально киллер-фича. Я сам постоянно так делаю 🙂
2) Профессия “писать код” превращается в “рулить системой”.
Там же звучит прогноз:
индустрия “six to twelve months away from AI handling most or all of software engineering work from start to finish”.
И тут появляется человек-оркестр, как говорят в интернетах generalist — не “чуть-чуть обо всём”, а человек, который держит картину целиком:
ставит рамки:
- что нельзя делать, даже если “работает”
- принимает решения: как сделать проще и дешевле в поддержке
- делает результат доказуемым: тесты, мониторинг, безопасность, сценарии деградации
Короче: ИИ пишет детали, а человек “сшивает” разные куски работы и отвечает за смысл и последствия.
3) Самый ценный навык будущего — не “уметь промптить”, а уметь задавать рамки.
Очень понравилась формулировка из статьи:
“Not all of the things people learned in the past translate to coding with LLMs,”
“The model can fill in the details.”
То есть детали допишет модель.
А наша ценность — сказать, что делать и чего точно не делать, не дать решению разрастись и сделать так, чтобы это можно было проверить (тестами, логами, метриками).
Мой вывод: глобально, я думаю ИИ никого не заменит, но люди владеющие ии, просто вытеснят тех, кто ИИ не владеет. Прогресс не остановить.
Какие у вас мысли по этому поводу? Вы же на всякий случай уважительно общайтесь с ИИ? 🙂