Истории

Учите английский, а не Python: как ИИ меняет программирование

Истории
Дарья Сидорова
Дарья Сидорова

Редактор отдела «Истории».

Дарья Сидорова

ChatGPT и прочие языковые модели способны кардинально изменить подход к написанию любого текста — от университетских эссе до юридических аргументов. Однако эта технология уже трансформирует другое направление, а именно программирование.

ИИ все чаще участвует в написании кода — при этом технология работает с запросами, написанными на простом английском языке. Неужели вскоре разработчикам придется сосредоточиться на изучении английского, а не языков программирования? В этом вопросе разобралось издание Vice.

Учите английский, а не Python: как ИИ меняет программирование

Программирование представляет собой процесс общения человека с компьютером. Однако это не всегда означало разработку приложений на таких языках, как Python и Javascript. До того, как была изобретена клавиатура, операторы использовали для программирования панель с переключателями.

Когда появились языки высокого уровня (начиная с C в 1972 году), программирование стало не только эффективнее, но и ближе к естественному человеческому языку. Попутно этот навык стал высоко цениться и оплачиваться, а сами программисты — советовать всем «учиться писать код».

Теперь же из-за развития ChatGPT и прочих языковых моделей в ближайшем будущем, вероятно, каждый сможет писать код, используя естественный язык. На фоне массовых увольнений и урезания бюджетов в крупных ИТ-компаниях технологию уже рассматривают как способ получить большую отдачу от работников.

Программирование эволюционирует очень быстро, и некоторым специалистам из этой сферы, возможно, скоро придется просто «учиться писать».

Что происходит

Популярная ИИ-модель ChatGPT способна не только писать тексты на английском языке, но и переводить естественный язык в код. Помимо этого, она предлагает функции автодополнения и отладки, а также может советовать подходящие фрагменты кода.

В августе 2021 года OpenAI представила инструмент Codex, который создает код при помощи команд на естественном языке. Codex работает на базе GPT-3 и частично обучается на тех же данных.

Релиз Codex «знаменует начало перемен в том, как пишутся компьютерные программы», говорится в статье на TechCrunch под заголовком No-code is code, которая написана Грегом Брокманом (основатель и CTO OpenAI) и Хади Партови (CEO Code.org). Эта статья привлекла внимание к no-code — инструментам, позволяющим разрабатывать ПО без специального образования и знания языков программирования. 


Читайте по теме:

No-code, low-code и стандартное программирование: чем отличаются эти подходы и какой выбрать


Амджад Масад, CEO интегрированной онлайн-среды разработки Replit, утверждает, что ИИ лишь начинает раскрывать свои возможности в программировании, а ChatGPT выводит это на новый уровень. «Сейчас мы находимся на пороге очередного скачка в производительности разработчиков. Думаю, она вырастет примерно в 10-100 раз», — говорит он.

Тем не менее Масад считает, что умение писать код по-прежнему будет полезным навыком, поскольку ИИ поможет лишь ускорить разработку и сделает ее более доступной для людей. 

Как это отражается на программистах

Развитие ИИ-инструментов для программирования несет за собой и негативные последствия.

  • Это направление уже сталкивается с теми же этическими проблемами, что и генеративные модели, обученные на изображениях, созданных людьми, без их разрешения.
  • Практика показывает: как только в компании появляются технологии, повышающие производительность труда, число сотрудников сокращается.

В июле 2021 года GitHub представила CoPilot — собственного ИИ-помощника в написании кода, который работает на базе Codex. За этим последовал коллективный иск от программистов, утверждающих, что ИИ без надлежащих лицензий был обучен на их коде, выложенном на GitHub.


Читайте по теме:

Коллега или конкурент? Что разработчики думают об ИИ-помощнике Copilot от GitHub


За последние несколько месяцев Google, Microsoft, Meta и Amazon сократили сотни тысяч сотрудников. Неизвестно, связано ли это с распространением ИИ, но компании уже надеются, что технология позволит работникам выполнять больше задач при меньших затратах.

Google уже внедряет ИИ в свои процессы: в рамках эксперимента 10 тысяч разработчиков компании использовали языковую модель с функцией автозавершения кода. В своем блоге CEO Google Сундар Пичаи уверяет, что этим специалистам удалось сократить время выполнения итераций на 6%.

Кроме того, Google и другие компании сталкиваются с давлением инвесторов-миллиардеров на фоне снижения цен на акции. От них требуют сократить численность персонала и бюджетные расходы. Таким образом, ИИ — не прямая причина увольнений, а скорее часть тренда на повышение производительности в период экономии.

Масад ожидает, что в будущем исчезнет потребность в back-end и full-stack разработчиках, которые создают структуру приложений и ПО. По его словам, большую часть их работы смогут выполнять продуктовые и front-end инженеры.

С распространением ИИ ценность программистов будет скорее заключаться в том, чтобы разрабатывать нечто новое и контролировать процесс создания кода, а не просто писать его, считает Масад. В целом, он оптимистично настроен в отношении будущего сферы разработки и считает, что несмотря на увольнения в ней по-прежнему остается много свободных вакансий.

Так или иначе, скоро программирование, вероятно, будет выглядеть иначе, чем сейчас или год назад. И это затронет тех, кто зарабатывают на жизнь написанием кода, а именно общением с компьютерами — ведь этот монолог превратится в диалог. 

Источник.

Фото на обложке: Dusit srisroy / Shutterstock

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Сколько сегодня можно заработать на контенте: интервью с основателем креативной редакции «Рыба»
  2. 2 «Монополизация ИИ и дипфейки куда опаснее восстания машин»: что делать, чтобы прогресс не обернулся против человека
  3. 3 Инструменты на основе ИИ, которые помогают предотвращать травмы на производстве
  4. 4 Следующий этап развития нейросетей: что такое интерактивный ИИ и почему он «умнее» генеративного
  5. 5 Машины не восстанут, но вылететь с работы можно: разбираемся, зачем осваивать нейросети
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!