Может ли ИИ заменить IT-специалиста?

Нейросети и искусственный интеллект становятся точнее и получают новые функции. Первые варианты могли определить название песни, написать ответ на простой вопрос пользователя. А теперь ChatGPT и аналогичные системы способны программировать, что вызвало панику в IT-сообществе. На профессиональных форумах главной темой разговоров стал вопрос, может ли ИИ заменить специалиста. В этой статье постараемся ответить на него.

На что способны нейросети

Программирование отличается стандартизированным синтаксисом, который искусственный интеллект легко осваивает. При этом в открытом доступе достаточно документации, примеров кода для обучения и улучшения навыков. Благодаря типичному написанию и огромному объему данных нейросети отлично решают следующие задачи:

• Генерация кода. Пользователь описывает функцию, программу или сайт, а нейросеть пытается создать на основе промпта рабочий софт.
• Дополнение. Вариант генерации, при котором искусственный интеллект дорабатывает программу по текстовому описанию с учетом контекста.
• Рефакторинг. ИИ анализирует код и улучшает структуру.
• Оптимизация. Нейросеть проверяет быстродействие и работоспособность программы и старается ускорить выполнение программы.
• Исправление багов. ИИ запускает софт, выявляет ошибки и предлагает варианты решения.

Какие недостатки есть у нейросетей?

В контексте программирования главной проблемой искусственного интеллекта можно назвать неточность. Они стремятся давать более качественные ответы, что можно наблюдать за последние 2–3 года развития проектов. Однако пока системы все еще совершают ошибки, а каких-то механизмов проверки информации нет, как и предупреждения пользователя, что, возможно, ответ неправильный.

Пример, когда ошибка нейросети дорого обошлась бизнесу, — это презентация Bard. На ней человек спросил у ИИ про открытия, сделанные с помощью космического телескопа «Джеймс Уэбб». Bard ответил, что устройство позволило сделать первый снимок за пределами Солнечной системы.

В действительности это сделала группа ученых, которая не использовала «Джеймса Уэбба». На ошибку обратили внимание как простые зрители, так и инвесторы. В результате акции Google обрушились на $100 млрд.

В программировании имеют большое значение мелкие детали и тонкости. Ошибка в них приведет к критическим сбоям и, следовательно, временному закрытию онлайн-сервиса или остановке продаж программы. Хотя нейросети привлекают внимание бизнеса, компании пока не готовы к такому риску.

Второй проблемой ИИ называют репродуктивность. Программирование — это не только переписывание кода и составление программ из готовых фрагментов. Разработчики должны продумать логику работы софта, на что нейросети в нынешнем виде не способны.

Как нейросети уже используют в IT

Искусственный интеллект уже проникает в индустрию, но пока говорить о массовых увольнениях «айтишников» рано. Нейросети становятся помощниками сотрудников: они автоматизируют рутинные действия и упрощают масштабные задачи. Приведем несколько примеров применения ИИ:

• Анализ больших данных. В отличие от людей, компьютер способен выполнять миллионы мелких действий в секунду. Из-за этого рекомендательные системы создают с применением нейросетей. Они быстро анализируют информацию по разработанному механизму, обнаруживают сложные зависимости и подводят итоги.
• Генерация типичных программ и функций. Инженеры IT-систем применяют их для того, чтобы быстро создавать фрагменты кода. Им не нужно тратить собственное время на рутину или передавать ее коллегам, потому что нейросеть отлично справляется с простыми задачами.
• Мониторинг и диагностика. Системный администратор с помощью нейросети сможет обслуживать инфраструктуру, рассчитанную на 1000+ рабочих станций. ИИ будет проверять логи, контролировать использование компьютеров сотрудниками и т. д.

В будущем у искусственного интеллекта появятся новые способы применения. Есть предположения, что в ближайшее время программирование изменится до неузнаваемости.

С появлением компьютеров разработчики работали на языке ассемблера, а позже перешли на высокоуровневый FORTRAN, LISP, COBOL. Сейчас же наиболее распространенным стал дружелюбный Python. Эксперты предполагают, что нейросети позволят создать еще более человечный язык. Как J.A.R.V.I.S. из кино, искусственный интеллект будет переводить простые слова в компьютерный код.

В таком случае программистам не придется тратить много времени на заучивание синтаксиса и кода. Главными станут понимание логики программ и умение создавать правильные промпты для нейросетей. В интернете уже говорят о перспективной профессии — промпт-инженер, который сможет заговорить с нейросетью и получить от нее ответ на любой вопрос.

Какие нейросети применяют в IT

Чтобы автоматизировать и ускорить работу, программисты применяют следующие инструменты:

• Популярный бот для анализа кода и исправления ошибок.
• С опорой на контекст может предсказывать дальнейшие строчки. Поддерживает все популярные языки программирования, включая Python, Java, C++.
• Многофункциональный помощник, который способен генерировать код по текстовому описанию, выполнять ревью программы и устранять ошибки.
• Упрощает бэкенд-разработку.
• Генерирует код из текстовых запросов, выполняет рефакторинг.
• Buildt AI. Поисковик для VSCode, который позволяет искать готовые фрагменты кода в общедоступных базах.

Большинство качественных инструментов платные, но есть и бесплатные аналоги. Последние отличаются урезанным функционалом, отсутствием поддержки и менее высоким качеством ответов.

Что ждет IT в будущем?

Компания OpenAI на пресс-конференциях открыто говорит, что стремится сделать ChatGPT сильным конкурентом разработчиков. Из-за этого есть прогнозы, что спрос на профессиональных программистов станет ниже. Компании перестанут бороться за специалистов, что отразится на условиях труда и уровне зарплат.

Технически профессию разработчика можно заменить, но лишь частично. Пока ИИ не научится мыслить по-человечески или лучше людей, он не сможет самостоятельно вести проекты.

Йен Смит, глава Diaz Research, скептически относится к такой точке зрения. Эксперт считает, что профессия сильно изменится. Они сделают работу проще, уменьшат количество рутины и позволят разработать новые языки программирования.

Рассмотрим еще два прогноза, связанные с нейросетями:

• IT перейдет на новый уровень автоматизации. В будущем один специалист будет справляться там, где раньше требовалось 5 сотрудников. Разработчики будут по-прежнему нужны. Однако количество выполняемых одним человеком проектов может кратно возрасти. Появятся и новые профессии, поэтому люди, которые освоят работу с ИИ, останутся востребованными специалистами.
• Программист — последняя профессия, которую заменит ИИ. Когда искусственный интеллект станет автономным, вопрос трудоустройства будет волновать людей в последнюю очередь. По мнению экспертов, самодостаточный суперкомпьютер, способный развиваться и обучаться без людей, — Skynet из «Терминатора». Поэтому до такого уровня ИИ в ближайшие годы точно не будут развивать.