Розробники з Big Tech скаржаться на деградацію навичок через ШІ
Розробники з великих технологічних компаній розчарувалися в застосуванні штучного інтелекту для програмування та скаржаться на втрату навичок. Про це пише 404media.
Фахівці стверджують, що код нейромереж нерідко містить помилки. Його перевірка та виправлення займають більше часу, ніж написання з нуля.
«Нас змушують використовувати ШІ-агентів для проведення масштабних змін у всій кодовій базі. Оцінити якість і безпеку такого обсягу просто неможливо, особливо з огляду на той факт, що сотні програмістів займаються тим самим», — розповів UX-дизайнер технологічної компанії.
Експерт додав, що команда накопичує «гору технічного боргу», який неможливо буде розібрати, коли моделі стануть непомірно дорогими.
Керівники технологічних компаній активно звітують про частку коду, який генерує ШІ:
- у квітні в Google заявили про 75%;
- у 2025 році CEO Microsoft Сатья Наделла назвав цифру 30%;
- в Anthropic — 90%;
- голова Meta Марк Цукерберг спрогнозував, що протягом 12–18 місяців нейромережі писатимуть більшу частину коду, який поліпшує сам ШІ;
На цьому тлі в індустрії тривають масові скорочення — компанії пояснюють їх автоматизацією та оптимізацією витрат.
Бусту не сталося
404media пише, що «величезний стрибок продуктивності, який забезпечив штучний інтелект», не привів до зростання кількості або якості продукту.
Розробники заперечують користь ШІ в роботі — але інтегрувати його в робочий процес їх зобов’язують.
«Застосування LLM у тій чи іншій формі є обов’язковою вимогою. Його використання входить до критеріїв оцінювання ефективності. Нас буквально завалюють ШІ-інструментами, а як відповідь на будь-яку проблему радять “спершу спробувати штучний інтелект”», — заявив програміст з однієї з компаній FAANG.
Оскільки оцінювання роботи прив’язане до впровадження технології, більшість розробників використовують ШІ «для галочки».
Інженер з фінтех-компанії розповів, що застосування LLM у них не обов’язкове, але заохочується: розробникам надають доступ до Cursor.
Програміст із невеликої вебдизайнерської фірми підкреслив, що ШІ-асистенти в IDE не дали приросту продуктивності — код містить помилки, і кожен рядок доводиться перевіряти.
«Інший розробник працює зі мною за контрактом. Він генерує величезні обсяги коду, залишаючи мені понад 1000 рядків pull-запитів для рев’ю, а це займає колосальну кількість часу. У результаті я почуваюся більш виснаженим і вигорілим, ніж будь-коли в житті», — розповів інженер.
Кодер із фінтех-сфери додав, що ШІ може генерувати більше коду, ніж команда встигає перевірити або пояснити.
«У результаті ти або викидаєш його, або відправляєш, боячись, що там можуть бути елементи дуже низької якості», — пояснив він.
ШІ корисний, іноді
Розробники визнають, що ШІ справляється з низкою завдань — наприклад, допомагає швидко збирати прототипи та реалізовувати рішення в незнайомих доменах.
Один із інженерів розповів, що LLM зручні під час роботи з великими обсягами інформації: знаходять, де на сервері обробляється запит, узагальнюють дані з логів і допомагають шукати документацію щодо змін у коді.
Погіршення навичок
Із поглибленням інтеграції ШІ в робочі процеси розробники втрачають навички, які напрацьовували роками. Дослідники називають це явище «когнітивним боргом» або «когнітивною атрофією».
Програміст із невеликої вебдизайнерської компанії розповів, що якось не зміг згадати, як реалізувати API у Larave — і це його «до смерті налякало».
«Це як тоді, коли в нас з’явилися мобільні телефони, і ми перестали запам’ятовувати номери. Для мене це переросло у передачу процесу мислення на аутсорсинг. Моє критичне мислення та здатність сісти й обміркувати проблему або проєкт погіршилися», — прокоментував розробник ПЗ у сфері фінансів.
ШІ тут надовго
Більшість інженерів сходяться на думці, що великі мовні моделі залишаться і далі відіграватимуть роль у програмуванні. Питання в іншому — як індустрія впорається з нинішньою одержимістю менеджменту цією технологією, особливо в контексті підготовки нових поколінь розробників.
«Ми наймаємо молодших програмістів, які покладаються на ШІ для виконання найнескладніших завдань. У них немає знань або досвіду, щоб зрозуміти, коли результати нейромереж містять помилки або є неефективними», — сказав UX-дизайнер.
Нагадаємо, у травні в Bloomberg повідомили що зумовлена ШІ інфляція створює проблему для техногігантів, зокрема Microsoft і Meta.