Девелопери з великих IT-фірм відчули розчарування у використанні штучного інтелекту для кодування та висловлюють занепокоєння щодо втрати кваліфікації. Про це повідомляє 404media.
Спеціалісти вказують на те, що згенерований нейромережами код часто містить вади. Його ревізія та виправлення вимагають більше часу, ніж створення з початку.
«Нас змушують застосовувати ІІ-агентів для реалізації масштабних змін у всій базі коду. Оцінити якість і надійність такого об’єму просто нереально, особливо зважаючи на той факт, що сотні кодерів займаються тим самим», — зазначив UX-дизайнер з однієї технологічної компанії.
Експерт зауважив, що команда нагромаджує «гору технічного боргу», який стане неможливо розібрати, коли моделі стануть надмірно дорогими.
Топ-менеджери технологічних компаній активно звітують про відсоток коду, що генерується ІІ:
- у квітні в Google повідомили про 75%;
- у 2025 році керівник Microsoft Сатья Наделла озвучив цифру 30%;
- в Anthropic — 90%;
- очільник Meta Марк Цукерберг спрогнозував, що протягом 12–18 місяців нейромережі будуть писати більшу частину коду, який покращує сам ІІ;
На цьому тлі в галузі відбуваються значні скорочення — компанії пояснюють їх автоматизацією та оптимізацією витрат.
Підвищення не трапилося
404media стверджує, що «значний ривок продуктивності, який нібито забезпечив штучний інтелект», не призвів до збільшення кількості або покращення якості продукту.
Розробники сумніваються у вигоді ІІ в роботі — але інтегрувати його в робочий процес їх зобов’язують.
«Використання LLM в певній формі є обов’язковою вимогою. Його застосування входить до критеріїв оцінювання діяльності. Нас буквально перевантажують ІІ-інструментами, а як рішення на будь-яку проблему радять “спочатку спробувати штучний інтелект”», — повідомив програміст з однієї з компаній FAANG.
Оскільки оцінювання роботи пов’язане з впровадженням технології, велика частина розробників використовують ІІ «для вигляду».
Інженер з фінтех-компанії поділився, що застосування LLM у них не обов’язкове, але підтримується: розробникам дають доступ до Cursor.
Програміст із невеликої вебдизайнерської компанії наголосив, що ІІ-асистенти в IDE не дали збільшення продуктивності — код містить огріхи, і кожен рядок необхідно перевіряти.
«Інший розробник співпрацює зі мною за угодою. Він генерує величезні обсяги коду, залишаючи мені понад 1000 рядків pull-запитів для перегляду, а це забирає величезну кількість часу. У результаті я відчуваю себе більш втомленим і знесиленим, ніж будь-коли в житті», — розповів інженер.
Кодер з фінтех-сфери додав, що ІІ може згенерувати більше коду, ніж команда встигає перевірити або пояснити.
«Як наслідок, ти або відкидаєш його, або надсилаєш, побоюючись, що там можуть бути елементи дуже низької якості», — пояснив він.
ІІ корисний, інколи
Розробники визнають, що ІІ впорається з певними завданнями — наприклад, допомагає швидко складати прототипи та втілювати рішення в невідомих сферах.
Один з інженерів розповів, що LLM зручні під час опрацювання значних обсягів інформації: знаходять, де на сервері обробляється запит, узагальнюють дані з логів і допомагають знаходити документацію щодо змін у коді.
Погіршення навичок
З поглибленням інтеграції ІІ в робочі процеси розробники втрачають навички, які напрацьовували роками. Дослідники визначають це явище як «когнітивний борг» або «когнітивна атрофія».
Програміст із невеликої вебдизайнерської фірми розповів, що одного разу не зміг пригадати, як реалізувати API у Larave — і це його «до смерті налякало».
«Це як тоді, коли в нас з’явилися стільникові телефони, і ми перестали запам’ятовувати номери. Для мене це перетворилося на передачу процесу мислення на аутсорсинг. Моє критичне мислення та здатність сісти й осмислити проблему чи проєкт погіршилися», — прокоментував розробник ПЗ у галузі фінансів.
ІІ тут надовго
Більшість інженерів погоджуються з тим, що великі мовні моделі продовжуватимуть відігравати роль у програмуванні. Питання в іншому — як галузь впорається з поточною манією менеджменту цією технологією, особливо в контексті підготовки нових поколінь розробників.
«Ми наймаємо молодших програмістів, які покладаються на ІІ для виконання найпростіших 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 викликана ІІ інфляція створює проблему для технологічних гігантів, у тому числі Microsoft і Meta.