ИИ переоценен: почему машины не смогут заменить программистов в ближайшем будущем

В последние годы вокруг технологий генеративного искусственного интеллекта наблюдается настоящий ажиотаж. Как специалисты, так и рядовые пользователи охвачены волной оптимизма и предрекают скорое наступление новой технологической эры. Однако есть и трезвые голоса, призывающие к более взвешенному подходу.

По их мнению, текущая эйфория — это лишь «пик завышенных ожиданий», за которым неизбежно последует разочарование из-за чрезмерно радужных прогнозов. В качестве примера приводится закон Хофстадтера, согласно которому люди всегда занижают сроки выполнения сложных задач. То есть даже учитывая этот эффект, развитие технологий обычно занимает больше времени, чем предполагают энтузиасты.

Многие изобретения сначала казались революционными, но потом долго внедрялись в массы. В статье в The Economist приводится пример трактора, который появился давно, но коренным образом изменил сельское хозяйство лишь спустя десятилетия. Причинами этого называются несовершенство ранних моделей, необходимость реформ на рынке труда и внутри самих ферм.

Особенно это касается сферы программирования. Безусловно, появление чат-ботов вроде ChatGPT, способных генерировать исходный код на основе заданий на естественном языке, производит впечатление. Но вряд ли это приведет к быстрому исчезновению профессии программиста, как опасаются некоторые.

В журнале New Yorker программист Джеймс Соммерс пишет: «Программирование всегда представлялось мне безгранично глубокой и многогранной сферой. Сейчас мне хочется сочинить некролог этому ремеслу. Меня не покидают размышления о Ли Седоле — величайшем мастере игры го, национальном герое Южной Кореи, который в 2016 году потерпел поражение от компьютерной программы AlphaGo. Теперь его имя связано прежде всего с этим проигрышем.»

Однако большинство программистов с энтузиазмом воспринимают помощников на базе ИИ. По данным опроса, 70% уже используют такие инструменты или планируют это сделать в будущем году. Такие приложения помогают повысить продуктивность, ускорить обучение и даже улучшить качество кода.

То есть в обозримой перспективе генеративный ИИ будет скорее помогать программистам, а не заменять их. Технологии сделают процесс разработки ПО более похожим на инженерную деятельность, чем на ремесло.

Однако, чтобы по-настоящему раскрыть потенциал генеративного ИИ, потребуется время и усилия ученых, инженеров, бизнеса и регуляторов. А излишне оптимистичные прогнозы стоит воспринимать с долей скепсиса.