Блог компании МТС. Привет, Хабр! Меня зовут Александр Демидов, я директор по разработке департамента управления технологиями МТС. Сегодня поговорим про использование в программировании нейросетей, включая ChatGPT и конкуренцию нейросетей и программистов.

Всё чаще слышны разговоры, что вот-вот компьютер может заменить специалистов-людей, и кодерам придется искать новую работу. Так ли это на самом деле? На олимпиаде True Tech Champ я выступал с докладом по этой теме, и теперь хотелось бы обсудить этот вопрос здесь, на Хабре. Моё мнение и анализ текущей ситуации — под катом. Буду рад любым комментариям.

На что способен ChatGPT

У людей появился сильный конкурент — нейросети. Пока ChatGPT, как и некоторые другие нейронки, помогает разработчику. Вместе с этим ИИ начинает понемногу конкурировать с человеком.

Процесс замены, как считают некоторые, уже пошёл. С этим мнением, например, согласен Эмад Мостак, основатель и генеральный директор Stability AI, создатель Stable Diffusion. Он довольно категоричен: «Будущее для кодеров-людей не слишком радужное». Ну а статистика от GitHub показывает, что сейчас около 41% кода генерируется ИИ.

С данными о 41% можно, наверное, спорить, но объём создаваемого ИИ кода, и правда, очень большой. Это лишь начало: в перспективе нейросеть сможет успешно конкурировать с человеком.

Почему разработчиков можно заменить?

Не согласны? Давайте посмотрим, кто такой программист, чем он занимается и какого рода работу выполняет. Когда компания нанимает кодера, к нему предъявляются некоторые требования. Например, нужно владеть Python, C#, знать какие-то инструменты и фреймворки. Кроме того, разработчик должен уметь понимать входящие условия от системного аналитика и отвечать за работоспособность кода.

Но уже сейчас ИИ может выполнять подобные задачи не хуже разработчиков. Нейросети получили огромную базу знаний, они «понимают», как писать и оптимизировать код на нужном языке.

Есть мнение, что заменить кодеров машиной проще, чем менеджеров. Все разработчики оставляют цифровой след через написанный код, некоторые даже документируют все свои шаги. Соответственно, нейросети ничего не стоит изучить техническую документацию и начать работу на основе полученной информации.

Часто говорят, что программирование — креативная работа. В то же время элемент творчества здесь не слишком значительный, да и далеко не каждый разработчик настоящий творец. Большинство тасков — рутина, с которой прекрасно справится и нейросеть. И мы говорим сейчас не только о написании кода, но и о поиске багов, развёртывании, оптимизации алгоритмом работы со структурами данных и других подобных задачах.

Персонажи «Офиса» занимаются легкоавтоматизируемой рутиной

В большинстве из них никакой креативности нет, их выполнение можно автоматизировать. Вот как выглядит процесс работы над средним корпоративным проектом:

• есть бизнес-оунер, он формирует бизнес-требования;
• аналитик всё это изучает и ставит точные задачи;
• они разбиваются на атомарные девтаски, которые мы размещаем, например, в Jira;
• таски выполняются, проект готовится;
• ищутся и правятся баги.

Монотонность и ошибки

Программисты — люди, а значит, им свойственно ошибаться. Они косячат, не видят уязвимостей в коде, пропускают баги. Уже сейчас ИИ допускает гораздо меньше ошибок, чем большинство разработчиков, а есть и специализированные сети для поиска уязвимостей и тестирования.

Есть, конечно, хорошие кодеры. Они пишут отличный код, с которым мало проблем и умеют общаться в команде. Они понимают бизнес-процессы, умеют взаимодействовать со специалистами других сфер. Им ясны потребности пользователя, они могут проводить эксперименты и несут ответственность за свой код. Таких профессионалов, или Product Engineer’ов нейронки действительно вряд ли заменят, по крайней мере, в обозримом будущем.

Но таких разработчиков меньше 20% или даже 20% от 20%. Их количество не растёт, их «убивают» корпорации. Например, их ставят во главе проектов по созданию новых продуктов, сервисов. И они прекращают писать код, начиная управлять процессами в команде. В итоге 30–40-летние программисты исчезают. Обычно именно потому, что идут в управленцы. В лучшем случае они становятся тимлидами.

Все остальные специалисты делают примерно то же, что и большинство других офисных сотрудников — решают мелкие рутинные задачи. А с ними, как и говорилось выше, отлично справляются и нейронки.

Теперь — к самому интересному.

Почему разработчиков нельзя заменить?

Принято считать, что нейросети не годятся для широкого круга задач. Но при внимательном рассмотрении оказывается, что это не так (или не совсем так). В некоторых случаях эти задачи не так уж и важны, так что ChatGPT нельзя вменить подобные вещи в вину. Об этом и поговорим ниже.