/>

У 21 столітті стрімкий розвиток технологій продовжує несподівано змінювати наш світ. Однією з таких трансформаційних сил є штучний інтелект, який проник майже в кожну галузь, від охорони здоров'я до автомобілебудування, і зараз робить значні кроки у сферу розробки програмного забезпечення. Поява складних моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT від OpenAI, Bard від Google та інших генеративні технології штучного інтелектупочали піднімати тривожні питання про майбутню роль людей-кодерів у процесі розробки програмного забезпечення.

Ще кілька років тому сфера кодування вважалася бастіоном гарантії зайнятості, пропонуючи стабільну роботу, привабливі зарплати та можливість безперервного навчання. Однак ситуація швидко змінюється. Сьогодні навіть ключові технічні ролі зазнають основний тягар корпоративних звільнень. 2023 рік став яскравим нагадуванням про цей зсув: за даними Revelio Labs, інженери-програмісти стали найбільш перепредставленою групою серед звільнених.

Ширший тренд у технологіях

Ця тенденція є симптомом ширших змін у технологічній галузі, яка поступово переходить від фази агресивного зростання до стану підтримки та оптимізації. В епоху, що характеризується економічною нестабільністю та коливанням попиту, технологічні компанії шукають шляхи оптимізації операцій та зменшення витрат. Основним інструментом цього процесу оптимізації є штучний інтелект, який відіграє важливу роль у підвищенні продуктивності та ефективності різних бізнес-функцій. Генеративний ШІ навіть змінює різні ролі з появою нових технологій, таких як оперативний інжиніринг.

Generative AI models like ChatGPT and Google's Bard have made substantial успіхи у виконанні завдань з кодування. Ці моделі, навчені на величезних бібліотеках текстів, тепер можуть генерувати код, налагоджувати помилки, оптимізувати код для швидкості й ефективності і навіть перекладати код на різні мови програмування. По суті, вони слугують комплексним рішенням для широкого спектру завдань програмування, що викликає тривожне питання: якщо ШІ може впоратися зі зростаючою часткою роботи з кодування, то де ж тоді залишаються люди-кодувальники?

Хоча ці моделі ШІ далекі від досконалості, часто створюючи неточний або неоптимальний код, темпи їхнього прогресу викликають занепокоєння. Оскільки ці моделі продовжують вдосконалюватися, вони потенційно можуть зменшити попит на людей-кодувальників, особливо для виконання рутинних або менш складних завдань. Привид автоматизації, керованої штучним інтелектом, яка колись обмежувалася виробництвом і ручною працею, тепер переслідує розробку програмного забезпечення.

Небезпека для кодерів не лише теоретична, вона вже проявляється на практиці. Наприклад, інструменти штучного інтелекту, такі як CoPilot від GitHub на базі OpenAI та Ghostwriter від Replit, вже використовуються розробниками для різних завдань, ефективно скорочуючи час і зусилля, необхідні для кодування. Такі інструменти можуть призвести до того, що для виконання того ж обсягу роботи знадобиться менше розробників.

Не все похмуро і приречено

Новини не такі вже й похмурі. Незважаючи на потенційні загрози, які несе в собі генеративний ШІ, важливо пам'ятати, що ці моделі є інструментами, призначеними для доповнення, а не заміни людських здібностей. Програмісти все ще відіграють життєво важливу роль у розробці, навчанні та нагляді за цими моделями ШІ. ШІ може впоратися з повторюваними завданнями, але йому бракує креативності, критичного мислення та здатності вирішувати проблеми, якими володіють люди-кодувальники.

Більше того, хоча технологічна галузь може зазнавати скорочень, попит на технічні навички не зникає - він просто зміщується. Галузі, що не належать до традиційної технологічної сфери, дедалі більше визнають цінність цифрової експертизи та охоче наймають технічних працівників.

Попри те, що розвиток генеративного ШІ є потенційною загрозою для програмістів, він також надає їм можливість - шанс еволюціонувати разом з мінливим технологічним ландшафтом. Використовуючи ці інструменти штучного інтелекту, розробники можуть підвищити свою продуктивність, зосередитися на більш складних, творчих завданнях і, зрештою, створювати більш якісне програмне забезпечення.

Генеративний ШІ також вимагає нового покоління гібридних ролей, де програмісти не лише пишуть і налагоджують код, але й навчають та керують моделями ШІ. Ця еволюція може призвести до появи більш повноцінних робочих місць, де людська винахідливість та ефективність ШІ співпрацюватимуть, а не конкуруватимуть.

Демократизація кодування

Важливо зазначити, що досконалість інструментів штучного інтелекту сприяє демократизації кодування. Завдяки ШІ програмування стає більш доступним, відкриваючи цю сферу для людей, які можуть не мати традиційної комп'ютерної освіти. Цей розвиток може призвести до більш різноманітної та інклюзивної технологічної індустрії.

Однак, щоб це оптимістичне майбутнє настало, сьогоднішні програмісти повинні адаптуватися до мінливого ландшафту. Вони повинні розглядати генеративний ШІ не як загрозу, а як інструмент, що може покращити їхню роботу. Така перспектива передбачає безперервне навчання, підвищення кваліфікації та використання нових технологій.

Поява генеративного ШІ створює реальну загрозу для традиційної ролі програмістів, але водночас відкриває й значні можливості. Ключ до успішного проходження цього переходу - адаптація та еволюція. Кодувальники повинні сприймати це як заклик до підвищення кваліфікації, навчитися працювати зі штучним інтелектом, а не проти нього, і формувати майбутнє розробки програмного забезпечення в цю нову еру. Світанок генеративного ШІ - це не кінець для програмістів; це початок нової, захоплюючої глави в історії розробки програмного забезпечення. Кодувальники повинні бути готові скористатися можливостями, які відкриваються перед ними.