Нейросеть уже пишет код за человека, но программисты от этого только дорожают

Разработчик Михаил Давидович, работающий с высоконагруженными системами и инфраструктурой для миллионов пользователей, уверен: эпоха так называемого «вайб-кодинга» не уничтожает профессию инженера, а наоборот резко повышает ценность специалистов, способных отвечать за последствия решений. В интервью «Экспресс газете» он рассказал, почему искусственный интеллект не заменит программную инженерию, как сегодня один человек может выполнить работу целой команды и почему рынок уже начал зарабатывать на исправлении кода, созданного нейросетями.

- Михаил, термин «вайб-кодинг» сегодня звучит буквально везде. Что это вообще такое и почему вокруг него столько шума?

Михаил Давидович: Если говорить простыми словами, это подход, при котором человек описывает задачу обычным языком, а искусственный интеллект генерирует готовое решение: код, интерфейсы, базы данных, интеграции, тесты. Еще два-три года назад на подобную работу уходили недели. Сейчас многое действительно можно получить за считаные часы.

Именно поэтому вокруг темы столько эмоций. Со стороны кажется, будто программирование стремительно перестает быть сложной профессией. Многие смотрят на современные языковые модели и делают вывод: если нейросеть уже умеет писать код, то зачем тогда нужны разработчики? Но это очень поверхностный взгляд на происходящее.

- Почему поверхностный?

Михаил Давидович: Потому что люди путают две совершенно разные вещи: способность сгенерировать код и способность отвечать за систему. Я недавно участвовал в качестве эксперта на хакатоне по вайб-кодингу, который проводил Альфа-Банк. Там была очень показательная история. По условиям соревнования команда должна была состоять минимум из четырех специалистов: разработчика, аналитика, тестировщика и архитектора. Но одна из команд состояла вообще из одного человека. Причем этот человек не был программистом. Он работал аналитиком и не имел глубокого опыта в разработке.

Тем не менее благодаря хорошему пониманию предметной области и умению правильно работать с языковыми моделями он самостоятельно собрал решение, которое в итоге заняло третье место среди всех команд. Для многих это выглядит как доказательство того, что программисты больше не нужны. Но я вижу здесь совсем другой вывод.

- Какой именно?

Михаил Давидович: Мы наблюдаем не исчезновение профессии инженера, а невероятное усиление возможностей человека. Раньше одному специалисту физически было невозможно за короткое время выполнить объем работы целой команды. Сейчас это становится реальностью. Но произошло это не потому, что исчезла инженерия. Просто появился очень мощный инструмент.

Я обычно сравниваю это с автоматическим переводом. Сегодня любой сервис способен за секунды перевести огромный документ практически на любой язык мира. Для бытовых задач этого более чем достаточно.

Но если речь идет о международном контракте, медицинском заключении или судебном документе, никто не станет без проверки доверять автоматическому переводу. Не потому, что система обязательно ошибется. А потому, что цена ошибки может быть слишком высокой.

С программированием происходит ровно то же самое.

- То есть проблема начинается уже после генерации кода?

Михаил Давидович: Именно. И это самый важный момент, который сегодня многие недооценивают. Нейросеть действительно может быстро написать сервис. Может создать контроллеры, базу данных, интеграции, тесты. Иногда результат выглядит очень качественно. Но настоящая инженерия начинается потом.

Более того, меняется само распределение времени в работе инженера. Если раньше значительная часть усилий уходила на написание кода, то теперь все больше времени занимает его проверка. Инженеру необходимо понять, действительно ли предложенное решение соответствует требованиям, не содержит ли скрытых ошибок, будет ли оно работать под нагрузкой и не приведет ли небольшое изменение в одном месте к проблемам в другом. По сути, роль code review становится еще важнее, чем раньше, только теперь проверять приходится не коллегу, а искусственный интеллект.

Поэтому выигрыш во времени далеко не всегда равен тому времени, которое потребовалось нейросети на генерацию кода. Быстро написать программу - это лишь часть задачи. Не менее важно убедиться, что она делает именно то, что требуется, и останется надежной после первого, десятого и сотого изменения.

Выдержит ли система рост нагрузки? Что будет при миллионе пользователей? Насколько безопасно хранение данных? Не появятся ли уязвимости? Сможет ли новая команда разобраться в этом коде через два года? Не сломается ли половина системы после изменения одного бизнес-правила?

Вот здесь и проявляются ограничения современных языковых моделей. Искусственный интеллект умеет генерировать код. Но ответственность за последствия по-прежнему несет человек.

- Насколько серьезной уже стала эта проблема?

Михаил Давидович: На самом деле рынок очень быстро начал сам на это реагировать. Сейчас появляются отдельные компании и специалисты, которые занимаются аудитом, рефакторингом и переписыванием систем, созданных преимущественно с помощью искусственного интеллекта. Фактически формируется новая ниша: люди исправляют то, что ранее автоматически сгенерировали другие системы.

И сам факт появления такого спроса очень показателен. Стоимость генерации кода стремительно приближается к нулю. А стоимость понимания этого кода остается высокой.

- Получается, разработчики все-таки не исчезнут?

Михаил Давидович: Я думаю, профессия изменится очень сильно, но не исчезнет. Разработчики будут гораздо меньше времени тратить на рутинное написание шаблонного кода. Зато резко возрастет роль архитектуры, системного мышления, безопасности, анализа рисков, контроля качества и инженерной экспертизы.

По сути, инженер постепенно становится не столько автором каждой строки кода, сколько человеком, который принимает технические решения и отвечает за качество того, что предлагает искусственный интеллект. Именно способность оценивать, критически анализировать и направлять работу LLM становится новой профессиональной компетенцией.

Если раньше ценился человек, который быстро пишет код, то теперь все больше ценится человек, который понимает последствия решений. Потому что чем быстрее создается программное обеспечение, тем выше цена ошибок.

- Какие навыки, на ваш взгляд, становятся самыми важными в новую эпоху?

Михаил Давидович: Я бы выделил три ключевых вещи. Первое - системное мышление. Умение видеть не отдельный сервис, а всю систему целиком: как компоненты связаны между собой, как изменения влияют друг на друга, где возникают риски.

Второе - ответственность. Когда система управляет финансовыми операциями, медицинскими сервисами или обслуживает миллионы пользователей, нельзя переложить ответственность на алгоритм. В конечном итоге отвечает человек.

Третье - предметная экспертиза. Нейросеть может знать синтаксис языка программирования, но она не понимает бизнес так, как понимают его специалисты, которые годами работают в конкретной отрасли.

- Вы работаете с высоконагруженными системами и инфраструктурой искусственного интеллекта. Насколько сильно ИИ уже меняет крупные проекты?

Михаил Давидович: Очень сильно, причем изменения происходят быстрее, чем многие успевают осознать. Сегодня один инженер с грамотным использованием языковых моделей действительно способен выполнять объем работы, который раньше требовал участия целой команды.

Но параллельно растет и сложность систем. Возникают новые требования к безопасности, производительности, устойчивости инфраструктуры. Я, например, много работал с задачами оптимизации. В некоторых проектах нам удавалось снижать затраты на инфраструктуру искусственного интеллекта в десятки раз исключительно за счет архитектурных решений и правильной организации вычислений.

И вот такие задачи как раз невозможно решить простым копированием кода из нейросети. Здесь нужны фундаментальные знания: алгоритмы, структуры данных, архитектура систем, понимание того, как все работает под нагрузкой.

- Сейчас многие опасаются, что в ИТ скоро станет меньше рабочих мест. Вы согласны с этим?

Михаил Давидович: Я думаю, исчезнут не специалисты, а часть рутинных задач. Это примерно как с калькуляторами. Они не отменили математику. Или как системы автоматизированного проектирования не отменили инженеров. Искусственный интеллект меняет способ работы. Но не убирает необходимость думать.

Более того, чем доступнее становятся инструменты генерации, тем выше становится спрос на людей, которые умеют контролировать результат. Потому что создать систему - это только половина задачи. Намного сложнее гарантировать, что она будет надежно работать через годы.

- Каким вы видите ближайшее будущее отрасли?

Михаил Давидович: Мне кажется, мы движемся к миру, где главным конкурентным преимуществом станет не скорость написания кода, а способность управлять сложностью. Побеждать будут не те, кто пытается конкурировать с искусственным интеллектом в скорости генерации, а те, кто умеет правильно направлять его работу.

Будущее - за специалистами, которые способны одновременно понимать технологии, бизнес и последствия технических решений. Потому что искусственный интеллект может очень многое. Но отвечать за результат ему по-прежнему нельзя.

Василий Черный