Искусственный интеллект в IT может стать хорошим помощником. Но важно пользоваться им с умом. Небольшое исследование на эту тему провел студент Витебского государственного технологического университета Антон Червяков. Будущий экономист пообщался со знакомым айтишником, который подробно рассказал ему (и нашим читателям) о пользе и минусах использования нейросетей в IT-сфере.
Дальше слово Антону.
– Первое, что мне показал приятель. Раньше нужно было помнить множество команд, как таблицу умножения. А теперь у него в редакторе стоит плагин, который работает как автоподбор слов на телефоне, только для кода. Он начинает печатать что-то вроде «создать кнопку для входа», а ИИ сам дописывает за ним готовые строчки. Причём не какие-то простые, а целые блоки. Я спросил: «И ты просто берёшь и пользуешься?» А он говорит: «Нет, я смотрю каждую строчку. ИИ — он как стажёр: может нагенерировать ерунды, которая вроде работает, но потом развалится. Моя задача — проверить и поправить». Получается, скорость выросла в разы, но отвечает за конечный результат всё равно человек.
– Второе, что меня удивило, — это поиск ошибок. Я-то думал, если программа не работает, программист сидит и тупо смотрит в экран, пока не заметит косяк. Оказалось, это самый нудный процесс. И теперь мой друг просто копирует ошибку из терминала, кидает её в нейросеть и получает ответ: «Ты в 45-й строке забыл точку с запятой, вот как это исправить». Он говорит, что это экономит несколько часов в день. Но опять же, если слепо верить, то вместо исправления, можно всё сломать. Поэтому он использует ИИ как умного консультанта, а не как волшебную таблетку.
Третье — это документация. Я прошу ИИ объяснить что-то простыми словами и показать пример. ИИ выдаёт краткую выжимку, и это реально помогает быстро въехать в тему. Особенно когда надо сдать курсовую или подготовиться к экзамену.
Ещё он рассказал про тестирование. Когда они пишут большие проекты, нужно проверять, как программа поведёт себя, если пользователь начнёт вводить какую-то дичь — например, вместо имени тысячу иероглифов или отрицательный возраст. Раньше они сами придумывали такие «странные» сценарии, а теперь просят ИИ: «Сгенерируй двадцать нестандартных вариантов, как можно сломать эту форму». ИИ выдаёт такое, до чего сам бы не додумался. Это называется красиво — «фаззинг», но по сути просто поиск слабых мест с помощью нейросети.
И самое интересное, что я вынес из нашего разговора, — это то, как изменилась роль самого программиста. Раньше ценилось, что ты умеешь быстро писать строчки кода. А теперь, когда ИИ берёт на себя написание, на первый план выходит умение формулировать задачи. Чем точнее ты попросишь, тем лучший результат получишь. Плюс нужно понимать, как соединить эти куски кода в одну большую, надёжную систему. И главное — критически мыслить, потому что ИИ иногда с умным видом выдаёт полную ерунду, и если это не заметить, потом вся программа рухнет в самый ответственный момент.
Я спросил у него прямо: «А ты не боишься, что ИИ скоро заменит вас всех?» Он засмеялся и сказал примерно такую фразу, которую я запомнил: «ИИ не заменит программиста. Но программист, который пользуется ИИ, заменит того, кто им не пользуется». Для меня, экономиста, это прозвучало очень знакомо — у нас примерно та же история с Excel и нейросетями для анализа данных. Так что теперь я спокойнее смотрю на эту всю историю с искусственным интеллектом. Это просто инструмент, и чем быстрее научишься с ним работать, тем больше ты будешь стоить на рынке.
