AI программистуудыг орлох уу? Хамгийн сүүлд код засварлагчийг унтраа.

" Сүүлчийн зүйл бол код засварлагчийг унтраа. " Энэхүү яруу хэллэг нь хөгжүүлэгчдийн форумд эргэлдэж байгаа нь AI кодлогчийн туслахууд нэмэгдэж байгаа тухай түгшүүртэй хошигнолыг харуулж байна. AI загварууд код бичих чадвар улам бүр нэмэгдсээр байгаа тул олон программистууд хүний ​​хөгжүүлэгчид цахилгаан шатны оператор эсвэл автоматжуулалтын улмаас хуучирсан ажлын байртай ижил хувь тавилан руу чиглэж байгаа эсэхийг асууж байна. 2024 онд хиймэл оюун ухаан удахгүй бидний бүх кодыг бичиж чадна гэж тод томруун гарчиглаж, хүн хөгжүүлэгчид хийх зүйлгүй болсон. Гэвч шуугиан дэгдээж, сенсаацын цаана бодит байдал илүү нарийн байдаг.

Тийм ээ, хиймэл оюун ухаан одоо ямар ч хүнээс илүү хурдан код үүсгэж чаддаг, гэхдээ энэ код хэр сайн вэ, хиймэл оюун ухаан нь программ хангамжийг хөгжүүлэх бүх амьдралын мөчлөгийг бие даан зохицуулж чадах уу? Ихэнх шинжээчид "тийм ч хурдан биш" гэж хэлдэг. Майкрософт компанийн гүйцэтгэх захирал Сатья Наделла зэрэг программ хангамжийн инженерүүд "AI нь программистуудыг орлохгүй, гэхдээ энэ нь тэдний арсенал дахь чухал хэрэгсэл болох болно. Энэ нь хүмүүсийг бага биш, илүү ихийг хийх боломжийг олгох явдал юм" гэж онцолж байна. ( Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох болов уу? Хөөрхийллийн цаад үнэн | The PyCoach | Хиймэл булан | 2025 оны 3-р сар | Дунд ) Үүнтэй адилаар Google-ийн AI-ийн ахлах Жефф Дин хэлэхдээ, хиймэл оюун ухаан нь ердийн кодчиллын даалгавруудыг даван туулж чаддаг ч "бүтээлч, асуудал шийдвэрлэх чадваргүй хэвээр байна" - хөгжүүлэгчид. OpenAI-ийн Гүйцэтгэх захирал Сэм Алтман хүртэл өнөөгийн хиймэл оюун ухаан нь "даалгаварт маш сайн" боловч хүний ​​хяналтгүйгээр " бүрэн ажилдаа аймшигтай" Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан нь ажлын хэсгүүдэд туслахдаа маш сайн боловч програмистын ажлыг эхнээс нь дуустал бүрэн хариуцах чадваргүй юм.

"Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу?" Гэсэн асуултыг шударга, тэнцвэртэй авч үзсэн болно. Бид өнөөдөр хиймэл оюун ухаан нь программ хангамж боловсруулах үүрэгт хэрхэн нөлөөлж байгаа болон цаашид ямар өөрчлөлт гарахыг судалж байна. Бодит жишээнүүд болон сүүлийн үеийн хэрэгслүүдээр (GitHub Copilot-аас ChatGPT хүртэл) бид хиймэл оюун ухаан хөгжихийн хэрээр хөгжүүлэгчид хэрхэн тохируулах, дасан зохицох, хамааралтай хэвээр үлдэх боломжтойг судалж байна. Тийм, үгүй ​​гэсэн энгийн хариултаас илүү ирээдүй нь хиймэл оюун ухаан болон хүний ​​хөгжүүлэгчдийн хамтын ажиллагаа гэдгийг бид харах болно. Зорилго нь хиймэл оюун ухааны эринд хөгжихийн тулд хөгжүүлэгчид юу хийж болох талаар практик ойлголтыг

Өнөөдөр програм хангамжийн хөгжүүлэлт дэх AI

AI нь орчин үеийн програм хангамж боловсруулах ажлын урсгалд хурдан нэвтэрсэн. Шинжлэх ухааны зөгнөлт гэхээсээ хол хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд аль хэдийн код бичиж, хянаж, уйтгартай ажлуудыг автоматжуулж, хөгжүүлэгчийн бүтээмжийг дээшлүүлж байна. Өнөөдөр хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааныг ашиглан кодын хэсгүүдийг үүсгэх, автоматаар гүйцээх функцууд, алдааг илрүүлэх, тэр ч байтугай туршилтын тохиолдлуудыг боловсруулахад ашигладаг ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ) ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ). Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан нь хүнд хэцүү ажлыг хариуцаж, программистуудад програм хангамж бүтээх илүү төвөгтэй тал дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгож байна. Яг одоо програмчлалыг өөрчилж байгаа хиймэл оюун ухааны зарим нэг алдартай чадвар, хэрэгслүүдийг харцгаая.

• Код үүсгэх ба автоматаар гүйцээх: Орчин үеийн хиймэл оюун ухааны кодчилолын туслахууд нь байгалийн хэл дээрх сануулга эсвэл хэсэгчилсэн кодын контекст дээр тулгуурлан код гаргаж чаддаг. Жишээлбэл, GitHub Copilot (OpenAI-ийн Codex загвар дээр бүтээгдсэн) нь редакторуудтай нэгдэж, дараагийн мөр эсвэл кодыг бичих явцад санал болгож байна. Энэ нь зөвхөн тайлбар эсвэл функцийн нэрнээс эхлээд бүхэл бүтэн функцийг гүйцэтгэх боломжтой контекстийг анхаарч үзэх саналуудыг санал болгохын тулд нээлттэй эхийн код бүхий асар их сургалтын багцыг ашигладаг. Үүнтэй адилаар ChatGPT (GPT-4) нь танд хэрэгтэй зүйлээ энгийн англи хэлээр тайлбарлавал тухайн даалгаварт код үүсгэж болно. Эдгээр хэрэгслүүд нь энгийн туслах функцээс эхлээд ердийн CRUD үйлдлүүд хүртэл хэдхэн секундын дотор стандарт кодыг боловсруулж чадна.

• Алдаа илрүүлэх, шалгах: AI нь алдааг олж илрүүлэх, кодын чанарыг сайжруулахад тусалдаг. Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг статик шинжилгээний хэрэгслүүд болон линтерүүд нь өмнөх алдааны загвараас суралцаж болзошгүй алдаа эсвэл аюулгүй байдлын эмзэг байдлыг тэмдэглэж чадна. Зарим AI хэрэгслүүд автоматаар нэгжийн тестийг үүсгэдэг эсвэл кодын замд дүн шинжилгээ хийх замаар туршилтын тохиолдлуудыг санал болгодог. Энэ нь хөгжүүлэгчид орхигдсон байж болох захын тохиолдлуудын талаар шуурхай санал хүсэлт авах боломжтой гэсэн үг юм. Алдааг эрт илрүүлж, засахыг санал болгосноор AI нь хөгжүүлэгчтэй зэрэгцэн ажилладаг QA-ийн уйгагүй туслах шиг ажилладаг.

• Кодын оновчлол ба дахин боловсруулалт: AI-ийн өөр нэг хэрэглээ нь одоо байгаа кодын сайжруулалтыг санал болгож байна. Хэсэгчилсэн байдлаар AI нь кодын хэв маягийг таних замаар илүү үр дүнтэй алгоритмууд эсвэл илүү цэвэр хэрэгжилтийг санал болгож чадна. Жишээлбэл, энэ нь номын сангийн илүү хэлц үг ашиглахыг санал болгож магадгүй эсвэл дахин засварлах боломжтой илүүдэл кодыг тэмдэглэж болно. Энэ нь техникийн өрийг бууруулж, гүйцэтгэлийг сайжруулахад тусалдаг. AI-д суурилсан рефакторын хэрэгслүүд нь шилдэг туршлагыг дагаж мөрдөхийн тулд кодыг өөрчлөх эсвэл шинэ API хувилбарт кодыг шинэчлэх боломжтой бөгөөд ингэснээр гар аргаар цэвэрлэхэд хөгжүүлэгчдийн цагийг хэмнэнэ.

• DevOps ба автоматжуулалт: AI нь код бичихээс гадна бүтээх, байршуулах үйл явцад хувь нэмэр оруулдаг. Ухаалаг CI/CD хэрэглүүр нь ямар туршилтууд амжилтгүй болохыг урьдчилан таамаглах эсвэл барилгын тодорхой ажлуудыг эрэмбэлэхийн тулд машин сургалтыг ашигладаг бөгөөд ингэснээр тасралтгүй интеграцийн шугам хоолойг илүү хурдан, илүү үр ашигтай болгодог. AI нь үйлдвэрлэлийн бүртгэл, гүйцэтгэлийн хэмжигдэхүүнд дүн шинжилгээ хийж, асуудлыг тодорхойлох эсвэл дэд бүтцийн оновчлолыг санал болгох боломжтой. Үнэн хэрэгтээ, хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн кодчилолд төдийгүй програм хангамжийг хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгт - төлөвлөлтөөс эхлээд засвар үйлчилгээ хүртэл тусалдаг.

• Байгалийн хэлний интерфэйс ба баримтжуулалт: AI нь хөгжүүлэлтийн хэрэгслүүдтэй илүү байгалийн харилцан үйлчлэлийг бий болгож байгааг бид харж байна. Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаанаас даалгавруудыг гүйцэтгэхийг ("X хийдэг функцийг үүсгэх" эсвэл "энэ кодыг тайлбарлах") хүсч AI чатботууд (ChatGPT эсвэл тусгай хөгжүүлэлтийн туслахууд гэх мэт) програмчлалын асуултуудад хариулж, баримт бичигт тусалж, кодын өөрчлөлтөд үндэслэн төслийн баримт бичгийг бичих эсвэл мессеж илгээх боломжтой. Энэ нь хүний ​​хүсэл зорилго болон код хоорондын зөрүүг холбосноор хүссэн зүйлээ дүрсэлж чаддаг хүмүүст хөгжлийг илүү хүртээмжтэй болгодог.

• 

Хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглаж буй хөгжүүлэгчид: 2023 оны судалгаагаар хөгжүүлэгчдийн дийлэнх 92% нь ажил дээрээ, хувийн төсөлдөө эсвэл аль алинд нь хиймэл оюун ухааны кодчилолын хэрэгслийг тодорхой хэмжээгээр ашигласан болохыг харуулж байна. Зөвхөн багахан 8% нь AI-ийн тусламжийг кодлоход ашигладаггүй гэж мэдэгджээ. Энэхүү графикаас харахад хөгжүүлэгчдийн гуравны хоёр нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг дээрээ болон гадуур бол дөрөвний нэг нь зөвхөн ажил дээрээ, цөөнх нь зөвхөн ажлын гадуур ашигладаг. Энэ нь тодорхой байна: AI-ийн тусламжтай кодчилол нь хөгжүүлэгчдийн дунд маш хурдан тархсан ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулж байна - The GitHub Blog ).

Хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийн хөгжилд ийнхүү олшрох нь үр ашгийг дээшлүүлж, кодчилол хийхэд хүндрэлтэй байдлыг багасгахад хүргэсэн. Хиймэл оюун ухаан нь стандарт код үүсгэх, давтагдах даалгавруудыг шийдвэрлэхэд тусалдаг тул бүтээгдэхүүнүүд илүү хурдан бүтээгдэж байна ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ) ( AI 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү сэмхэн харах ). кодын асар их өгөгдлийн багцаас суралцсаны ачаар "хүний ​​хөгжүүлэгчдэд шууд мэдэгдэхгүй" бүхэл бүтэн алгоритм эсвэл шийдлүүдийг санал болгож чадна Бодит жишээнүүд олон: инженер ChatGPT-ээс эрэмбэлэх функцийг хэрэгжүүлэх эсвэл кодын алдааг олохыг хүсэх ба хиймэл оюун ухаан хэдхэн секундын дотор шийдлийн төслийг гаргах болно. Амазон , Майкрософт зэрэг компаниуд хиймэл оюун ухааны хос программистуудыг (Amazon-ын CodeWhisperer болон Microsoft-ын Copilot) хөгжүүлэгчиддээ байршуулж, даалгавруудыг хурдан гүйцэтгэж, энгийн ажил хийхэд зарцуулсан цагийг багасгасан. Үнэн хэрэгтээ 2023 оны Stack Overflow судалгаанд хамрагдсан хөгжүүлэгчдийн 70% нь хөгжүүлэгчдийн 70% нь AI кодлох хэрэгслийг ашигладаг, 3% нь тэдний нарийвчлалд маш их итгэдэг - ShiftMag ). Хамгийн алдартай туслахууд бол ChatGPT (асуулгад оролцогчдын ~83% нь ашигладаг) болон GitHub Copilot (~56%) бөгөөд энэ нь ерөнхий харилцан ярианы AI болон IDE-нэгдсэн туслахууд хоёулаа гол тоглогчид гэдгийг харуулж байна. Хөгжүүлэгчид бүтээмжийг нэмэгдүүлэхийн тулд эдгээр хэрэгслүүдийг голчлон ашигладаг (асуулгад оролцогчдын ~33% нь иш татсан) болон суралцах хурдыг (25%), харин 25% нь давтагдах ажлыг автоматжуулах замаар илүү үр дүнтэй болгохын тулд ашигладаг.

Програмчлалд AI-ийн үүрэг цоо шинэ биш гэдгийг анхаарах нь чухал бөгөөд түүний элементүүд олон жилийн турш байсаар ирсэн (IDE эсвэл автоматжуулсан тестийн систем дэх кодыг автоматаар дүүргэхийг анхаарч үзээрэй). Гэвч өнгөрсөн хоёр жил бол уналтын үе байлаа. Хүчирхэг том хэлний загварууд (OpenAI-ийн GPT цуврал болон DeepMind-ийн AlphaCode гэх мэт) гарч ирсэн нь боломжтой зүйлийг эрс өргөжүүлсэн. Жишээлбэл, DeepMind-ийн AlphaCode өрсөлдөөнт програмчлалын тэмцээнд оролцож 54%-ийн зэрэглэлд хүрч , хүний ​​дундаж өрсөлдөгчийн ур чадвартай ( DeepMind-ийн AlphaCode нь програмистын дундаж ур чадвартай таарч байна ) шуугиан тарьсан. Энэ нь хиймэл оюун ухааны систем анх удаа програмчлалын уралдаанд өрсөлдөж Гэсэн хэдий ч AlphaCode ч гэсэн бүх чадвараараа шилдэг хүний ​​кодлогчдыг ялахаас хол байсан гэдгийг харуулж байна. Эдгээр тэмцээнд AlphaCode нь зөвшөөрөгдсөн оролдлогын хүрээнд асуудлын 30 орчим хувийг шийдэж чаддаг байсан бол шилдэг программистууд нэг оролдлогоор асуудлын 90 гаруй хувийг шийддэг. Энэхүү цоорхой нь хиймэл оюун ухаан тодорхой тодорхойлогдсон алгоритмын даалгавруудыг нэг цэг хүртэл даван туулж чаддаг ч гүн гүнзгий сэтгэх, ур ухаан шаарддаг хамгийн хэцүү асуудлууд нь хүний ​​бат бэх хэвээр байдгийг .

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчдийн өдөр тутмын хэрэгсэлд бат бөх орсон. Код бичихэд туслахаас эхлээд байршуулалтыг оновчтой болгох хүртэл энэ нь хөгжүүлэлтийн үйл явцын бүх хэсгийг хамардаг. Өнөөдрийн харилцаа нь үндсэндээ симбиотик шинж чанартай: хиймэл оюун ухаан нь бие даасан нисгэгч биш харин хөгжүүлэгчдэд илүү хурдан, бухимдал багатай кодлоход тусалдаг туслах нисгэгч Дараагийн хэсэгт бид хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийн нэгдэл нь хөгжүүлэгчдийн үүрэг , тэдний ажлын мөн чанарыг хэрхэн сайн эсвэл муугаар өөрчилж байгааг судлах болно.

AI хэрхэн хөгжүүлэгчийн үүрэг, бүтээмжийг өөрчилж байна

Хиймэл оюун ухаан нь ердийн ажлыг илүү сайн гүйцэтгэдэг тул програм хангамж хөгжүүлэгчийн үүрэг үнэхээр хөгжиж эхэлж байна. Хөгжүүлэгчид энгийн код бичих эсвэл энгийн алдааг арилгахад цаг зарцуулахын оронд хиймэл оюун ухааны туслахууддаа эдгээр даалгавруудыг ачаалж болно. Энэ нь хөгжүүлэгчийн анхаарлыг дээд түвшний асуудал шийдвэрлэх, архитектур, програм хангамжийн инженерчлэлийн бүтээлч тал руу шилжүүлж байна. Үндсэндээ хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчдэд илүү бүтээмжтэй, илүү шинэлэг байх боломжийг олгож байгаа юм. Гэхдээ энэ нь цөөн тооны програмчлалын ажил эсвэл өөр төрлийн ажил гэсэн үг үү? Бүтээмж болон үүрэгт үзүүлэх нөлөөг судалцгаая:

Бүтээмжийг нэмэгдүүлэх: Ихэнх бүртгэлүүд болон анхны судалгаагаар хиймэл оюун ухааны кодчилолын хэрэгслүүд нь хөгжүүлэгчийн бүтээмжийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлж байна. GitHub-ийн судалгаагаар Copilot программыг ашигладаг хөгжүүлэгчид хиймэл оюуны тусламжгүй хүмүүсээс хамаагүй хурдан даалгавруудыг гүйцэтгэж чаддаг болохыг тогтоожээ. Нэгэн туршилтаар хөгжүүлэгчид Копилотын тусламжтайгаар кодчиллын даалгаврыг дунджаар 55%-иар хурдан шийдэж чадсан бөгөөд энэ нь 2 цаг 41 минутын оронд ойролцоогоор 1 цаг 11 минут зарцуулсан . Энэ бол хурдны гайхалтай өсөлт юм. Энэ нь зөвхөн хурд биш юм; Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны тусламж нь бухимдал, "урсгалын тасалдлыг" бууруулахад тусалдаг гэж мэдээлж байна. Судалгаанд хөгжүүлэгчдийн 88% нь энэ нь тэднийг илүү бүтээмжтэй болгож, илүү сэтгэл ханамжтай ажилд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгосон гэжээ ( Хөгжүүлэгчдийн хэдэн хувь нь github copilot нь ... болгодог гэж хэлсэн ). Эдгээр хэрэгслүүд нь програмистуудад уйтгартай хэсгүүдтэй харьцах замаар "бүсэд" үлдэхэд тусалдаг бөгөөд энэ нь эргээд хүнд хэцүү асуудлуудыг шийдвэрлэхэд оюун санааны энергийг хэмнэх болно. Үүний үр дүнд олон хөгжүүлэгчид кодчилол хийх нь илүү тааламжтай болж, ажил багатай, илүү бүтээлч болсон гэж боддог.

Өдөр тутмын ажлыг өөрчлөх: Програмистын өдөр тутмын ажлын урсгал эдгээр бүтээмжийн өсөлттэй зэрэгцэн өөрчлөгдөж байна. "Завгүй ажил"-ыг бичих, нийтлэг хэв маягийг давтах, синтакс хайх зэрэг олон ажлыг хиймэл оюун ухаанд буулгаж болно. Жишээлбэл, өгөгдлийн ангийг хүлээн авагч, тохируулагчтай гараар бичихийн оронд хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаанаас үүнийг үүсгэхийг санал болгож болно. Зохих API дуудлагыг олохын тулд баримт бичгийг самнахын оронд хөгжүүлэгч хиймэл оюун ухаанаас байгалийн хэлээр асууж болно. Энэ нь хөгжүүлэгчид энгийн кодчилолд харьцангуй бага цаг зарцуулж, хүний ​​дүгнэлт шаарддаг ажлуудад илүү их цаг зарцуулдаг . Хиймэл оюун ухаан нь кодын хялбар 80%-ийг бичих ажлыг гүйцэтгэхийн хэрээр хөгжүүлэгчийн ажил хиймэл оюун ухааны гаралтыг хянах (кодын зөвлөмжийг хянах, турших) болон хиймэл оюун ухаан олж чадахгүй байгаа 20%-ийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэх чиглэлд шилждэг. Практикт хөгжүүлэгчид эдгээр бүх өөрчлөлтийг эхнээс нь бичихийн оронд хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн татах хүсэлтийг шалгаж, эсвэл хиймэл оюун ухаанаар санал болгосон засваруудын багцыг хянан үзэж өдрөө эхлүүлж болно.

Хамтын ажиллагаа ба багийн динамик: Сонирхолтой нь хиймэл оюун ухаан нь багийн динамик байдалд нөлөөлдөг. Ердийн ажлуудыг автоматжуулснаар багууд бага насны хөгжүүлэгчдийн тоог цөөхөн хийснээр илүү их зүйлийг хийх боломжтой. Зарим компаниуд ахлах инженерүүдээ бие даан ажиллах чадвартай гэж мэдээлдэг - тэд анхны ноорог хийхэд бага мэргэжилтэн шаардлагагүйгээр хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар онцлог шинж чанаруудыг хурдан загварчилж чаддаг. Гэсэн хэдий ч энэ нь зөвлөгөө өгөх, мэдлэг хуваалцах гэсэн шинэ сорилтыг бий болгож байна. Бага насныхан энгийн даалгавруудыг хийж сурахын оронд хиймэл оюун ухааны гаралтыг удирдах Багийн хамтын ажиллагаа нь хиймэл оюун ухааны зааварчилгааг хамтад нь боловсронгуй болгох, хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн кодыг шалгах зэрэг үйл ажиллагаанд шилжиж болзошгүй. Эерэг тал нь, багийн хүн бүр хиймэл оюун ухааны туслахтай бол энэ нь тоглоомын талбарыг тэгшитгэж, дизайны хэлэлцүүлэг, бүтээлч оюуны довтолгоо, хэрэглэгчийн нарийн төвөгтэй шаардлагыг шийдвэрлэхэд илүү их цаг гаргах боломжийг олгоно. хиймэл оюун ухааны кодчиллын хэрэгслүүд багийн хамтын ажиллагааг сайжруулж , ядаж тэднийг дизайн, асуудал шийдвэрлэхэд илүү их хамтран ажиллах боломжийг олгоно гэж таван хөгжүүлэгчийн дөрөвөөс илүү нь үзэж байна ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулсан - The GitHub Blog ).

Ажлын үүрэгт үзүүлэх нөлөө: AI нь програмистуудын эрэлтийг бууруулах уу (програмист бүр илүү бүтээмжтэй болсон тул) эсвэл шаардлагатай ур чадвараа өөрчлөх үү гэдэг нь гол асуулт юм. өндөрсгөх тусам хасагдаагүйг харуулж байна . Үнэн хэрэгтээ, салбарын шинжээчид програм хангамжийн инженерийн үүрэг цаашид өсөх болно боловч эдгээр үүргүүдийн мөн чанар өөрчлөгдөх болно. Гартнерын саяхны тайланд 2024 онд ердөө 5% байсан бол програм хангамжийн инженерийн байгууллагуудын 50% нь хиймэл оюун ухаанаар нэмэгдүүлсэн "програм хангамжийн инженерийн оюун ухаан" платформыг ашиглах болно Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ). Энэ нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг өргөнөөр нэгтгэх болно гэсэн үг боловч хөгжүүлэгчид эдгээр ухаалаг платформуудтай ажиллах Үүний нэгэн адил зөвлөх үйлчилгээ үзүүлдэг McKinsey компани хиймэл оюун ухаан нь олон ажлыг автоматжуулж чаддаг ч програмчлалын ажлын 80 орчим хувьд нь хүн ажиллах шаардлагатай хэвээр байх бөгөөд "хүн төвтэй" хэвээр байх болно гэж төлөвлөж байна . Өөрөөр хэлбэл, ихэнх хөгжүүлэгчийн албан тушаалд хүмүүс хэрэгтэй хэвээр байх болно, гэхдээ ажлын байрны тодорхойлолт өөрчлөгдөж магадгүй юм.

хиймэл оюун ухааны бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг бүтээх, зохион байгуулах чиглэлээр мэргэшсэн хөгжүүлэгчид болох "AI программ хангамжийн инженер" эсвэл "Шуурхай инженер" гэх мэт дүрүүд гарч ирэх явдал юм AI/ML туршлагатай хөгжүүлэгчдийн эрэлт огцом нэмэгдэж байгааг бид аль хэдийн харж байна. Indeed-ийн хийсэн дүн шинжилгээгээр хиймэл оюун ухаантай холбоотой хамгийн эрэлт хэрэгцээтэй гурван ажил бол өгөгдөл судлаач, программ хангамжийн инженер, машин сургалтын инженер бөгөөд сүүлийн гурван жилийн хугацаанд эдгээр албан тушаалын эрэлт хоёр дахин өссөн байна ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ). Уламжлалт программ хангамжийн инженерүүд машин сургалтын үндсийг ойлгох эсвэл хиймэл оюун ухааны үйлчилгээг программд нэгтгэх хандлага улам бүр нэмэгдсээр байна. Хөгжүүлэгчдийг илүүдэхгүй болгохын тулд "AI нь мэргэжлийг дээшлүүлж, хөгжүүлэгчдэд дээд түвшний даалгавар, инновацид анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгоно." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох болов уу: Ирээдүй рүү харах ) Олон тооны энгийн кодлох ажлыг хиймэл оюун ухаан гүйцэтгэж болох ч хөгжүүлэгчид системийн дизайн, модулиудыг нэгтгэх, чанарыг баталгаажуулах, шинэ асуудлуудыг шийдвэрлэхэд илүү их анхаарал хандуулах болно. Нэг AI-forward компанийн ахлах инженер үүнийг сайн дүгнэжээ: AI нь манай хөгжүүлэгчдийг орлохгүй; энэ нь өсгөдөг . Хүчирхэг AI хэрэгслээр зэвсэглэсэн ганц хөгжүүлэгч хэд хэдэн ажлыг хийж чадна, гэхдээ тэр хөгжүүлэгч одоо илүү төвөгтэй, үр дүнтэй ажлыг хийж байна.

Бодит ертөнцийн жишээ: GitHub Copilot-ийг бүх хөгжүүлэгчиддээ нэгтгэсэн програм хангамжийн фирмийн хувилбарыг авч үзье. Шууд үр дүн нь нэгжийн туршилт, код бичихэд зарцуулсан цагийг мэдэгдэхүйц бууруулсан. Нэг залуу хөгжүүлэгч Copilot-ийг ашигласнаар шинэ функцийн кодын 80%-ийг хурдан үүсгэж, үлдсэн 20%-ийг өөрчлөхөд цаг заваа зарцуулж, интеграцийн тест бичих боломжтой болохыг олж мэдэв. Кодын гаралтын хувьд түүний бүтээмж бараг хоёр дахин нэмэгдсэн боловч илүү сонирхолтой нь түүний оруулсан хувь нэмрийн шинж чанар өөрчлөгдсөн - тэрээр кодыг шалгагч, туршилтын дизайнер . хүний ​​үсгийн алдаа гэхээсээ илүү хиймэл оюун ухааны алдааг илрүүлж эхэлснийг тус багийнхан анзаарчээ Жишээлбэл, Копилот хааяа найдвартай шифрлэлтийн хэрэгжилтийг санал болгодог; Хүний хөгжүүлэгчид эдгээрийг олж илрүүлж, засах ёстой байв. Энэ төрлийн жишээ нь үйлдвэрлэлийн хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр ажлын урсгалд илүү чухал болсныг

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчид хэрхэн ажилладагийг өөрчлөх нь дамжиггүй: тэднийг илүү хурдан болгож, илүү амбицтай асуудлуудыг шийдвэрлэх боломжийг олгодог төдийгүй тэднээс ур чадвараа дээшлүүлэхийг (AI-г ашиглах, дээд түвшний сэтгэлгээний аль алинд нь). Энэ бол “Хиймэл оюун ухаан ажилд орох” гэхээсээ илүү “Хиймэл оюун ухаан ажил солих” тухай түүх юм. Эдгээр хэрэгслийг үр дүнтэй ашиглаж сурсан хөгжүүлэгчид тэдний үр нөлөөг нэмэгдүүлэх боломжтой – бидний байнга сонсдог хэллэг бол “AI хөгжүүлэгчдийг орлохгүй, харин хиймэл оюун ухаан ашигладаг хөгжүүлэгчид ашигладаггүй хүмүүсийг орлож чадна” гэсэн үг юм. Дараагийн хэсгүүдэд хүн хөгжүүлэгчид яагаад чухал хэвээр байгаа (AI юуг чаддаггүй ), хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаантай зэрэгцэн хөгжихийн тулд ур чадвараа хэрхэн тохируулж болохыг судлах болно.

AI-ийн хязгаарлалт (Хүн яагаад амин чухал хэвээр байна вэ)

Хэдийгээр гайхалтай чадавхитай ч өнөөгийн хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​програмистуудыг хоцрогдсон болгохоос сэргийлж хязгаарлалттай Эдгээр хязгаарлалтыг ойлгох нь програмистууд яагаад хөгжүүлэлтийн явцад маш их хэрэгцээтэй байдгийг ойлгох түлхүүр юм. AI бол хүчирхэг хэрэгсэл боловч хүний ​​​​хөгжүүлэгчийн бүтээлч байдал, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээ, нөхцөл байдлын ойлголтыг орлож чадах шидэт сум биш юм. Програмчлалын хиймэл оюун ухааны үндсэн сул талууд болон хүний ​​хөгжүүлэгчдийн холбогдох давуу талууд энд байна.

• Жинхэнэ ойлголт, бүтээлч чадвар дутмаг: Одоогийн хиймэл оюун ухааны загварууд хүмүүсийн хийдэг шиг код эсвэл асуудлыг ойлгохгүй байна Тэд хэв маягийг таньж, сургалтын өгөгдөлд тулгуурлан боломжит гаралтыг дахин гаргадаг. Энэ нь хиймэл оюун ухаан нь анхны, бүтээлч шийдэл эсвэл шинэ асуудлын талбаруудыг гүнзгий ойлгох шаардлагатай ажлуудыг даван туулж чадна гэсэн үг юм. Хиймэл оюун ухаан нь өмнө нь харж байсан техникийн үзүүлэлтийг хангахын тулд код үүсгэж болох ч урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй асуудалд зориулж шинэ алгоритм зохиох эсвэл тодорхой бус шаардлагыг тайлбарлахыг түүнээс хүсвэл гацах магадлалтай. Нэг ажиглагчийн хэлснээр хиймэл оюун ухаан өнөөдөр "хүний ​​хөгжүүлэгчид ширээн дээр авчирдаг бүтээлч, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний чадваргүй" байна. ( AI нь 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү сэмхэн харах ) Хүмүүс программ хангамжийн архитектурыг зохион бүтээх эсвэл нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд домэйн мэдлэг, зөн совин, бүтээлч байдлыг хослуулан сэтгэх чадвараараа гайхалтай байдаг. AI нь эсрэгээрээ, сурсан хэв маягаараа хязгаарлагддаг; Хэрэв асуудал эдгээр хэв маягтай таарахгүй бол хиймэл оюун ухаан буруу эсвэл утгагүй код үүсгэж болзошгүй (ихэвчлэн итгэлтэйгээр!). инноваци - шинэ боломжууд, хэрэглэгчийн шинэ туршлага эсвэл техникийн шинэ арга барилыг бий болгох нь хүний ​​удирддаг үйл ажиллагаа хэвээр байна.

• Контекст ба том зургийн талаархи ойлголт: Програм хангамж бүтээх нь зөвхөн кодын мөр бичих биш юм. шалтгааныг ойлгох явдал юм - бизнесийн шаардлага, хэрэглэгчийн хэрэгцээ, програм хангамжийн үйл ажиллагааны нөхцөл байдал. AI нь контекстийн маш нарийн цонхтой (ихэвчлэн нэг удаад өгсөн оролтоор хязгаарлагддаг). Энэ нь системийн ерөнхий зорилго эсвэл кодонд тодорхой зааснаас гадна нэг модуль нөгөө модультай хэрхэн харьцаж байгааг сайн ойлгодоггүй. Үүний үр дүнд хиймэл оюун ухаан нь техникийн хувьд жижиг даалгаварт ажилладаг боловч том системийн архитектурт тохирохгүй эсвэл зарим далд шаардлагыг зөрчсөн код үүсгэж болзошгүй. Програм хангамж нь бизнесийн зорилго, хэрэглэгчийн хүлээлттэй нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд хүний ​​хөгжүүлэгчид хэрэгтэй. Нарийн төвөгтэй системийн дизайн – нэг хэсэг дэх өөрчлөлт нь бусад хэсгүүдэд хэрхэн нөлөөлж болохыг ойлгох, солилцоог хэрхэн тэнцвэржүүлэх (гүйцэтгэл ба унших чадвар гэх мэт), кодын баазын урт хугацааны хувьслыг хэрхэн төлөвлөх нь өнөөдөр хиймэл оюун ухаанд хийж чадахгүй зүйл юм. Олон мянган бүрэлдэхүүн хэсэг бүхий томоохон төслүүдэд хиймэл оюун ухаан "модыг хардаг ч ойг хардаггүй". Нэг дүн шинжилгээнд дурдсанчлан, "AI нь том хэмжээний программ хангамжийн төслүүдийн бүрэн нөхцөл байдал, нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгоход бэрхшээлтэй байдаг" тухайлбал бизнесийн шаардлага, хэрэглэгчийн туршлагыг харгалзан үздэг ( AI 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүйд сэмхэн харах ). Хүн төрөлхтөн том дүрсийг хардаг.

• Нийтлэг ойлголт ба тодорхой бус байдлын шийдэл: Бодит төслүүдэд тавигдах шаардлага нь ихэвчлэн тодорхой бус эсвэл хөгжиж байдаг. Хүн хөгжүүлэгч тодруулга хайж, үндэслэлтэй таамаглал дэвшүүлж, эсвэл бодит бус хүсэлтийг хойшлуулж болно. AI нь эрүүл саруул ухаантай, тодруулах асуулт асуух чадваргүй (хэрэв тодорхой дурдаагүй, тэр ч байтугай үүнийг зөв хийх баталгаа байхгүй бол). Ийм учраас AI-ийн үүсгэсэн код нь заримдаа техникийн хувьд зөв байж болох ч функциональ байдлаар тэмдэглэгээгүй байдаг - заавар нь тодорхойгүй бол хэрэглэгч үнэхээр юу гэж зорьж байсныг мэдэх чадваргүй Үүний эсрэгээр, хүн програмист өндөр түвшний хүсэлтийг тайлбарлаж чаддаг ("энэ UI-г илүү ойлгомжтой болгох" эсвэл "апп нь тогтмол бус оролтыг сайн зохицуулах ёстой") кодонд юу хийх ёстойг олж мэдэх боломжтой. Хөгжүүлэгчийг үнэхээр солихын тулд хиймэл оюун ухаанд маш нарийвчилсан, хоёрдмол утгагүй техникийн үзүүлэлтүүд хэрэгтэй бөгөөд үүнийг үр дүнтэй бичих нь кодыг өөрөө бичихтэй адил хэцүү байдаг. Форбес Техникийн Зөвлөлийн нийтлэлд онцлон тэмдэглэснээр, хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлохын тулд тодорхой бус зааварчилгааг ойлгож, хүн шиг дасан зохицох хэрэгтэй - одоогийн хиймэл оюун ухаанд байдаггүй сэтгэхүйн түвшин ( Сергий Кузин - LinkedIn ).

• Найдвартай байдал ба "Хий үзэгдэл": Өнөөгийн хиймэл оюун ухааны загварууд нь сайн мэддэг дутагдалтай байдаг: тэд буруу эсвэл бүрмөсөн зохиомол үр дүнг гаргаж чаддаг бөгөөд үүнийг ихэвчлэн хий үзэгдэл . Кодлохдоо энэ нь хиймэл оюун ухаан нь үнэмшилтэй мэт боловч логикийн хувьд буруу эсвэл найдвартай биш код бичдэг гэсэн үг юм. Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны саналд сохроор итгэж чадахгүй. Практикт хиймэл оюун ухаанаар бичигдсэн код бүрийг хүнээр сайтар хянаж, шалгах шаардлагатай байдаг . Stack Overflow судалгааны өгөгдөл нь үүнийг харуулж байна - AI хэрэглүүрийг ашигладаг хүмүүсийн ердөө хиймэл оюун ухааны гаралтын нарийвчлалд маш их итгэдэг итгэдэггүй ( хөгжүүлэгчдийн 70% нь AI кодлох хэрэгслийг ашигладаг, 3% нь тэдний нарийвчлалд маш их итгэдэг - ShiftMag ). Хөгжүүлэгчдийн дийлэнх нь хиймэл оюун ухааны зөвлөмжийг сайн мэдээ биш харин тустай зөвлөгөө гэж үздэг. Хиймэл оюун ухаан нь ямар ч чадварлаг хүний ​​хийхээргүй хачирхалтай алдааг (нэг нэгээр нь алдаа гаргах, хуучирсан функцуудыг ашиглах, үр ашиггүй шийдэл гаргах гэх мэт) гаргаж чаддаг тул энэ нь асуудлыг жинхэнэ утгаар нь учруулдаггүй учраас ийм бага итгэл үнэмшилтэй байдаг. Форумын нэгэн сэтгэгдлээр "Тэд (AI) маш их хий юм харж, хүний ​​хэзээ ч хийж чадахгүй хачирхалтай дизайны сонголтуудыг хийдэг" гэж ( Хиймэл оюун ухаанаас болж програмистууд хуучирч хоцрох уу? - Ажил мэргэжлийн зөвлөгөө ). Эдгээр алдааг олж илрүүлэхийн тулд хүний ​​хяналт маш чухал юм. AI нь функцын 90% -ийг хурдан олж авах боломжтой, гэхдээ үлдсэн 10% нь нарийн алдаатай байвал түүнийг оношлох, засах нь хүн хөгжүүлэгчийн үүрэг юм. Үйлдвэрлэлд ямар нэг зүйл буруу болвол хүний ​​инженерүүд алдаагаа засах ёстой – хиймэл оюун ухаан алдааныхаа хариуцлагыг хараахан хүлээж чадахгүй.

• Кодын баазыг хадгалах, хөгжүүлэх: Програм хангамжийн төслүүд олон жилийн турш амьдарч, хөгжиж байна. Тэд байнгын хэв маяг, ирээдүйн засварлагчдад зориулсан тодорхой байдал, шаардлага өөрчлөгдөхөд шинэчлэлтүүдийг шаарддаг. Өнөөдөр хиймэл оюун ухаан нь өмнөх шийдвэрүүдийн тухай санах ойгүй (хязгаарлагдмал зааварчилгаанаас гадна), тиймээс энэ нь удирдамжгүйгээр том төсөл дээр кодыг тогтвортой байлгахгүй байж магадгүй юм. Хүний хөгжүүлэгчид кодын тогтвортой байдлыг баталгаажуулдаг - тодорхой баримт бичгийг бичих, ухаалаг боловч ойлгомжгүй шийдлүүдээс унших боломжтой шийдлүүдийг сонгох, архитектур өөрчлөгдөх үед шаардлагатай бол кодыг дахин засварлах. AI нь эдгээр ажлыг гүйцэтгэхэд тусалдаг (refactoring санал болгох гэх мэт) гэхдээ юуг дахин засварлах эсвэл системийн аль Цаашилбал, бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэх үед одоо байгаа модулиудад шинэ функцийн нөлөөллийг (хоцрогдсон нийцтэй байдлыг хангах гэх мэт) ойлгох нь хүмүүсийн хийх ёстой зүйл юм. AI-ийн үүсгэсэн кодыг хүмүүс нэгтгэж, уялдуулах ёстой. Туршилтын хувьд зарим хөгжүүлэгчид ChatGPT-д бүхэл бүтэн жижиг програмуудыг бүтээхийг зөвшөөрөхийг оролдсон; Үр дүн нь эхэндээ ихэвчлэн ажилладаг боловч хиймэл оюун ухаан нь нарийн бүтэцтэй архитектурыг байнга ашигладаггүй - хүний ​​архитектор хийхээс зайлсхийдэг орон нутгийн шийдвэрүүдийг гаргадаг тул хадгалах эсвэл өргөжүүлэхэд маш хэцүү болдог.

• Ёс зүй ба аюулгүй байдлын талаар анхаарах зүйлс: Хиймэл оюун ухаан илүү олон код бичихийн хэрээр өрөөсгөл ойлголт, аюулгүй байдал, ёс суртахууны талаарх асуултуудыг төрүүлдэг. Хиймэл оюун ухаан нь туршлагатай хүн хөгжүүлэгчийн анзаарах аюулгүй байдлын сул талуудыг (жишээлбэл, оролтыг зохих ёсоор ариутгаагүй эсвэл найдвартай криптографийн аргыг ашиглах) санамсаргүйгээр нэвтрүүлж болзошгүй. Түүнчлэн, хиймэл оюун ухаан нь ёс зүй, шударга байдлын төлөө санаа тавьдаггүй - жишээлбэл, нэг талыг барьсан өгөгдөл дээр сургаж, санамсаргүйгээр ялгаварлан гадуурхах алгоритмуудыг санал болгодог (зээл батлах код эсвэл ажилд авах алгоритм гэх мэт хиймэл оюун ухаанд суурилсан функцэд). Хүний хөгжүүлэгчид эдгээр асуудалд AI гаралтыг шалгаж, дүрэм журамд нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулж, програм хангамжийг ёс зүйн үүднээс авч үзэх шаардлагатай. нийгмийн тал болох хэрэглэгчийн итгэлцэл, нууцлалын асуудалд анхаарал хандуулж, хүний ​​үнэт зүйлд нийцсэн дизайны сонголтуудыг хийх зэрэг нь "үл тоомсорлож болохгүй. Хүнд төвлөрсөн хөгжлийн эдгээр тал нь хиймэл оюун ухаан, ядаж ойрын ирээдүйд хүрэх боломжгүй юм." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох гэж байна уу: Ирээдүй рүү сэмхэн харах ) Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаанд хувь нэмрээ оруулах ухамсар, чанарын хаалга болж ажиллах ёстой.

хиймэл оюун ухаан бол орлуулах хэрэгсэл биш харин хэрэглүүр гэдэгтэй одоогийн санал нэг байна . Сатья Наделлагийн хэлснээр энэ нь хөгжүүлэгчдийг орлох бус харин тэднийг чадавхжуулах AI программистуудыг орлох уу? The Truth Behind the Hype | by The PyCoach | Artificial Corner | 2025 оны 3-р сар | Дунд ). Хиймэл оюун ухааныг бага туслах гэж ойлгож болно: энэ нь хурдан, уйгагүй, олон ажил хийх эхний давааг давах чадвартай, гэхдээ өнгөлсөн эцсийн бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэхэд ахлах хөгжүүлэгчийн заавар, туршлага хэрэгтэй. Энэ нь хамгийн дэвшилтэт хиймэл оюун ухааны кодчиллын системийг хүртэл бие даасан кодлогч биш харин бодит хэрэглээнд (Copilot, CodeWhisperer гэх мэт) туслах Компаниуд програмчлалын багаа халж, хиймэл оюун ухааныг зэрлэгээр ажиллуулахгүй байна; Үүний оронд тэд тэдэнд туслахын тулд хөгжүүлэгчдийн ажлын урсгалд AI-г суулгаж байна.

Хиймэл оюун ухааны агентууд сайжирч байгаа ч програм хангамж хөгжүүлэхэд хүнийг бүрэн орлохгүй" гэж Сэм Алтман хэлэхдээ хиймэл оюун ухааны агентууд удахгүй программ хангамжийн инженерүүдийн хийдэг ажлуудыг гүйцэтгэнэ гэж хэлсэн: Бүрэн түүхийг 5 цэгт - Энэтхэг өнөөдөр ). хүний ​​инженерүүдэд зориулсан нарийн тодорхойлогдсон даалгавруудыг, ялангуяа хэдэн жилийн туршлагатай, доод түвшний программ хангамжийн инженерийн ердийн ажлуудыг хариуцдаг "виртуал хамтран ажиллагсад" болж ажиллах болно Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан нь эцэстээ зарим хэсэгт бага хөгжүүлэгчийн ажлыг хийж болох ч тэр залуу хөгжүүлэгч ажилгүй болдоггүй – тэд хиймэл оюун ухааныг хянах, хиймэл оюун ухааны хийж чадахгүй дээд түвшний даалгавруудыг шийдвэрлэх үүрэг болж хувирдаг. Зарим судлаачдын таамаглаж буйгаар 2040 он гэхэд хиймэл оюун ухаан өөрийн кодын ихэнх хэсгийг ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй гэж бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] гэсэн машинуудад дутагдаж байгаа бүтээлч оч, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээг хянах, чиглүүлэх, хангахад хүн програмистууд шаардлагатай хэвээр байх болно гэдэгтэй ерөнхийдөө санал нэг байна .

Програм хангамж хөгжүүлэлт нь зөвхөн кодчилол биш гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй . Үүнд оролцогч талуудтай харилцах, хэрэглэгчийн түүхийг ойлгох, багаар хамтран ажиллах, давтагдах дизайн зэрэг нь хүний ​​ур чадвар зайлшгүй шаардлагатай бүх салбарыг хамардаг. Хиймэл оюун ухаан нь үйлчлүүлэгчтэй уулзах уулзалтад сууж, тэдний хүсч буй зүйлийг гаргаж чадахгүй, тэргүүлэх чиглэлийн талаар тохиролцож чадахгүй, эсвэл бүтээгдэхүүний талаархи алсын хараатай багийг урамшуулж чадахгүй. Хүний элемент гол хэвээр байна.

Дүгнэж хэлэхэд хиймэл оюун ухаан нь чухал сул талуудтай: жинхэнэ бүтээлч чадваргүй, нөхцөл байдлын талаархи ойлголт хязгаарлагдмал, алдаа гаргах хандлагатай, хариуцлага хүлээхгүй, програм хангамжийн шийдвэрийн өргөн хүрээний үр дагаврыг ойлгодоггүй. Эдгээр цоорхой нь хүний ​​хөгжүүлэгчид яг л гэрэлтдэг газар юм. Хиймэл оюун ухааныг аюул занал гэж үзэхийн оронд үүнийг хүн хөгжүүлэгчдэд зориулсан хүчирхэг өсгөгч . хиймэл оюун ухаанаар нэмэгдүүлсэн хөгжлийн ертөнцөд хамааралтай, үнэ цэнэтэй хэвээр байхын тулд өөрсдийн ур чадвар, үүргээ тохируулан энэхүү олшруулалтыг хэрхэн ашиглах талаар ярилцах болно

Хиймэл оюун ухааны эрин үед дасан зохицож, хөгжиж байна

Програмистууд болон хөгжүүлэгчдийн хувьд AI-ийн кодчилол нэмэгдэх нь аймшигтай аюул заналхийлэл байх албагүй - энэ нь боломж байж болох юм. Гол нь технологитой дасан зохицож, хөгжих явдал Хиймэл оюун ухааныг ашиглаж сурсан хүмүүс илүү бүтээмжтэй, эрэлт хэрэгцээтэй байх болно, харин үүнийг үл тоомсорлодог хүмүүс хоцрогдсон байх магадлалтай. Энэ хэсэгт бид хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь өдөр тутмын хөгжлийн нэг хэсэг болж байгаа тул хөгжүүлэгчдэд хамааралтай хэвээр байх, хөгжих практик алхмууд болон стратегид анхаарлаа хандуулдаг. Өрсөлдөөн гэхээсээ илүүтэйгээр хиймэл оюун ухаантай тасралтгүй суралцах, хамтран ажиллах гэсэн сэтгэлгээг хэрэгжүүлэх нь зүйтэй. Хөгжүүлэгчид хэрхэн дасан зохицож болох, ямар шинэ ур чадвар, үүргийн талаар анхаарах ёстойг эндээс үзнэ үү:

1. AI-г хэрэгсэл болгон хүлээн авах (AI кодлох туслахуудыг үр дүнтэй ашиглаж сур): Юуны өмнө хөгжүүлэгчид бэлэн байгаа хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг ашиглахад таатай байх ёстой. Copilot, ChatGPT эсвэл бусад кодлогч AI-г хос програмчлалын шинэ хамтрагчаа болго. Энэ нь хэрхэн сайн сануулга, тайлбар бичиж сурах , хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн кодыг хэрхэн хурдан баталгаажуулах, дибаг хийх талаар сурах гэсэн үг юм. Хөгжүүлэгч өөрийн IDE эсвэл хувилбарын удирдлагад суралцах ёстой шиг хиймэл оюун ухааны туслахын далд чадварыг сурах нь ур чадварын нэг хэсэг болж байна. Жишээлбэл, хөгжүүлэгч өөрийн бичсэн кодын хэсгийг авч, хиймэл оюун ухаанаас үүнийг сайжруулахыг хүсч, дараа нь өөрчлөлтөд дүн шинжилгээ хийснээр дадлага хийж болно. Эсвэл ямар нэгэн ажлыг эхлүүлэхдээ тайлбар дээр тоймлон бичиж, хиймэл оюун ухаан юу өгч байгааг харж, тэндээс сайжруулаарай. Цаг хугацаа өнгөрөхөд та хиймэл оюун ухаан юунд сайн, түүнтэй хэрхэн хамтран бүтээх талаар зөн совингоо хөгжүүлэх болно. "AI-ийн тусламжтай хөгжүүлэлт" гэж бодоод үзээрэй , энэ нь таны хэрэгслийн хайрцагт нэмэх шинэ ур чадвар юм. Үнэн хэрэгтээ одоо хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаанаас хэрхэн зөв асуулт асуухыг мэддэг "шууд инженерчлэл"-ийг ур чадвар гэж ярьдаг. Үүнийг эзэмшсэн хүмүүс ижил хэрэгслүүдээс илүү сайн үр дүнд хүрч чадна. "AI ашигладаг хөгжүүлэгчид ашигладаггүй хүмүүсийг орлож болно" гэдгийг санаарай - иймээс технологийг хүлээн авч, түүнийг өөрийн холбоотон болго.

2. Дээд түвшний ур чадварт анхаарлаа төвлөрүүл (Асуудал шийдвэрлэх, системийн дизайн, архитектур): AI нь илүү доод түвшний кодчилолыг даван туулах чадвартай тул хөгжүүлэгчид хийсвэрлэх шатаар дээшлэх . Энэ нь системийн дизайн, архитектурыг ойлгоход илүү их анхаарал хандуулдаг гэсэн үг юм. Нарийн төвөгтэй асуудлуудыг задлах, өргөтгөх боломжтой системийг зохион бүтээх, архитектурын шийдвэр гаргах ур чадварыг хөгжүүлэх - хүний ​​ойлголт чухал байдаг. Зөвхөн юу биш, харин яагаад, яаж шийдэлд анхаарлаа хандуулаарай. Жишээлбэл, эрэмбэлэх функцийг сайжруулахад бүх цагаа зарцуулахын оронд (AI танд зориулж нэгийг бичиж чадах үед) таны програмын контекстэд аль ангилах арга нь оновчтой болохыг, энэ нь таны системийн мэдээллийн урсгалд хэрхэн нийцэж байгааг ойлгоход цаг зарцуул. дизайны сэтгэлгээг өндөр үнэлнэ. Хиймэл оюун ухаан нь код үүсгэж чаддаг ч программ хангамжийн ерөнхий бүтцийг шийдэж, бүх эд ангиудын эв найрамдалтай ажиллах нөхцлийг бүрдүүлэгч нь хөгжүүлэгч юм. Том хэмжээний сэтгэхүйгээ хурцатгаснаар та зөв зүйлийг бүтээхэд хиймэл оюун ухааныг (болон бусад багийнхныг) удирдан чиглүүлдэг хүний ​​хувьд өөрийгөө зайлшгүй шаардлагатай болгодог. Ирээдүйд чиглэсэн нэгэн тайланд дурдсанчлан, хөгжүүлэгчид "асуудлыг шийдвэрлэх, дизайны сэтгэлгээ, хэрэглэгчийн хэрэгцээг ойлгох гэх мэт хүний ​​ойлголтыг орлуулшгүй зүйлд төвлөрүүлэх ёстой." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү сэмхэн харах )

3. AI болон ML-ийн талаарх мэдлэгээ сайжруул: AI-тай зэрэгцэн ажиллахын тулд энэ нь хиймэл оюун ухааныг ойлгоход . Хөгжүүлэгчид бүгдээрээ машин сургалтын судлаач байх албагүй ч эдгээр загварууд хэрхэн ажилладаг талаар сайн ойлголттой байх нь ашигтай байх болно. Машины болон гүнзгий сургалтын үндсийг мэдэж аваарай – энэ нь карьерын шинэ замыг нээж өгөхөөс гадна (Хиймэл оюун ухаантай холбоотой ажлын байрууд эрчимтэй хөгжиж байгаа тул ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] )), гэхдээ энэ нь танд хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг илүү үр дүнтэй ашиглахад тусална. Жишээлбэл, хэрэв та том хэлний загварын хязгаарлалт, түүнийг хэрхэн сургасныг мэддэг бол энэ нь хэзээ бүтэлгүйтэхийг урьдчилан таамаглаж, заавар эсвэл тестээ зохих ёсоор боловсруулж болно. Нэмж дурдахад, олон програм хангамжийн бүтээгдэхүүнүүд одоо хиймэл оюун ухааны функцуудыг (жишээ нь, зөвлөмжийн хөдөлгүүртэй програм эсвэл чатбот) багтаасан байна. ML-ийн тодорхой мэдлэгтэй програм хангамж хөгжүүлэгч эдгээр функцүүдэд хувь нэмэр оруулах эсвэл ядаж өгөгдөл судлаачидтай ухаалаг хамтран ажиллах боломжтой. Суралцах талаар анхаарах гол салбаруудад: мэдээллийн шинжлэх ухааны үндэс , өгөгдлийг хэрхэн урьдчилан боловсруулах, сургалт, дүгнэлт, AI-ийн ёс зүй орно. AI хүрээ (TensorFlow, PyTorch) болон үүлэн AI үйлчилгээтэй танилцах; Хэдийгээр та эхнээс нь загвар бүтээхгүй байсан ч AI API-г програмд ​​хэрхэн нэгтгэх талаар мэдэх нь үнэ цэнэтэй ур чадвар юм. Товчхондоо, "AI-ийн мэдлэгтэй" болох нь вэб эсвэл мэдээллийн сангийн технологид бичиг үсэг мэддэг байхтай адил чухал болж байна. Уламжлалт програм хангамжийн инженерчлэл болон хиймэл оюун ухааны ертөнцийг даван туулж чадах хөгжүүлэгчид ирээдүйн төслүүдийг удирдан чиглүүлэх шилдэг байр суурь эзэлнэ.

4. Хүчтэй зөөлөн ур чадвар, домэйны мэдлэгийг хөгжүүл: AI механик ажлуудыг хариуцах тусам хүний ​​өвөрмөц ур чадвар улам чухал болж байна. Харилцаа холбоо, багаар ажиллах, домэйны туршлага зэрэг нь хоёр дахин буурах талбар юм. Програм хангамжийн хөгжүүлэлт нь ихэвчлэн санхүүгийн, эрүүл мэнд, боловсрол эсвэл бусад салбараас үл хамааран асуудлын талбарыг ойлгож, түүнийг шийдэл болгон хувиргах явдал юм. AI-д ийм нөхцөл байдал, сонирхогч талуудтай харилцах чадвар байхгүй, гэхдээ та тэгдэг. Ажиллаж буй салбартаа илүү мэдлэгтэй болсноор программ хангамж нь бодит ертөнцийн хэрэгцээг хангахад чиглэгдсэн хүн болно. Үүний нэгэн адил хамтран ажиллах чадварууддаа анхаарлаа хандуулаарай: зөвлөгч, манлайлал, зохицуулалт. Багуудад ахлах хөгжүүлэгчид кодыг (үүнд хиймэл оюун ухаанаар бичсэн кодыг оруулаад), шилдэг туршлагыг сургах, нарийн төвөгтэй төслүүдийг зохицуулахад шаардлагатай хэвээр байх болно. AI нь төслүүдэд хүний ​​​​харьцах хэрэгцээг арилгадаггүй. Үнэн хэрэгтээ, хиймэл оюун ухаан үүсгэгч кодтой бол ахлах хөгжүүлэгчийн зааварчилгаа нь өсвөр насныханд for-loop хэрхэн бичихээс илүүтэйгээр хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажиллах, түүний үр дүнг баталгаажуулахыг Энэхүү шинэ парадигмд бусдыг чиглүүлэх нь үнэ цэнэтэй чадвар юм. Түүнчлэн, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээг , AI-ийн гаралтыг асууж, туршиж үзээд бусдыг ч мөн адил зүйлд уриал. Эрүүл эргэлзэх, баталгаажуулах сэтгэлгээг төлөвшүүлэх нь хиймэл оюун ухаанд сохроор найдахаас сэргийлж, алдааг багасгах болно. Үндсэндээ хиймэл оюун ухаанд дутагдаж буй ур чадваруудыг сайжруулаарай: хүмүүс ба нөхцөл байдлыг ойлгох, шүүмжлэлтэй дүн шинжилгээ хийх, салбар хоорондын сэтгэлгээ.

5. Насан туршийн суралцах, дасан зохицох чадвар: AI-ийн өөрчлөлтийн хурд маш хурдан байна. Өнөөдөр хамгийн сүүлийн үеийн мэт санагддаг зүйл хэдхэн жилийн дараа хуучирч магадгүй юм. Хөгжүүлэгчид насан туршийн боловсролыг урьд урьдынхаас илүү хүлээж авах ёстой. Энэ нь хиймэл оюун ухааны кодчиллын шинэ туслахуудыг тогтмол туршиж үзэх, AI/ML-ийн онлайн сургалт эсвэл сертификат авах, юу болох талаар мэдээлэл авахын тулд судалгааны блог унших, эсвэл хиймэл оюун ухаанд чиглэсэн хөгжүүлэгчдийн нийгэмлэгт оролцох гэсэн үг юм. Дасан зохицох чадвар нь гол зүйл - шинэ хэрэгсэл, ажлын урсгал гарч ирэх үед тэдгээрт шилжихэд бэлэн байгаарай. Жишээлбэл, UI дизайныг ноорогоос автоматжуулах шинэ хиймэл оюун ухааны хэрэгсэл гарч ирвэл урд талын хөгжүүлэгчид үүнийг сурч, нэгтгэхэд бэлэн байх ёстой бөгөөд ингэснээр үүсгэсэн UI-г боловсронгуй болгох эсвэл автоматжуулалтын орхигдсон хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахад анхаарлаа хандуулж магадгүй юм. Сурах ажлыг карьерынхаа байнгын хэсэг гэж үздэг хүмүүс (олон хөгжүүлэгчид үүнийг хийдэг) хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэлтийг нэгтгэхэд илүү хялбар байх болно. Нэг стратеги бол долоо хоногийнхоо багахан хэсгийг суралцах, туршилт хийхэд зориулах явдал бөгөөд үүнийг өөрийн ирээдүйдээ хөрөнгө оруулалт хийж байгаа гэж ойлгоорой. Компаниуд хөгжүүлэгчиддээ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг үр дүнтэй ашиглах талаар сургалт явуулж эхэлж байна; ийм боломжуудыг ашиглах нь таныг урагшлуулах болно. Хөгжиж буй хөгжүүлэгчид нь хиймэл оюун ухааныг хувьсан өөрчлөгдөж буй хамтрагч гэж үзэж, тэр түнштэй ажиллах арга барилаа тасралтгүй сайжруулдаг хүмүүс байх болно.

6. Шинээр гарч ирж буй үүрэг, карьерын замуудыг судлаарай: AI хөгжилд шингээх тусам карьерийн шинэ боломжууд гарч ирж байна. Жишээлбэл, шуурхай инженер эсвэл хиймэл оюун ухааныг нэгтгэх мэргэжилтэн нь хиймэл оюун ухааныг бүтээгдэхүүнд ашиглах зөв заавар, ажлын урсгал, дэд бүтцийг бий болгоход чиглэгдсэн үүрэг юм. Өөр нэг жишээ бол AI-ийн ёс зүйн инженер эсвэл AI аудитор . Энэ нь хиймэл оюун ухааны үр дүнг хэвийх, дагаж мөрдөх, зөв ​​эсэхийг шалгахад чиглэдэг үүрэг юм. Хэрэв та эдгээр чиглэлээр сонирхож байгаа бол зөв мэдлэгтэй байх нь эдгээр шинэ замыг нээж чадна. Сонгодог дүрүүдийн дотроос ч гэсэн та "AI-ийн тусламжтай урд талын хөгжүүлэгч" ба "AI-ийн тусламжтай арын программ хөгжүүлэгч" зэрэг тусгай хэрэгслийг ашигладаг. Байгууллагууд AI-ийн эргэн тойронд багуудыг хэрхэн зохион байгуулж байгааг ажиглаарай. Зарим компаниудад хиймэл оюун ухааныг төсөлд нэвтрүүлэхэд чиглүүлэх "AI холбоо" эсвэл мэргэжлийн төвүүд байдаг - ийм бүлгүүдэд идэвхтэй байх нь таныг тэргүүн эгнээнд тавьж чадна. Түүнчлэн, хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг хөгжүүлэхэд хувь нэмрээ оруулах талаар бодож үзээрэй: жишээлбэл, хөгжүүлэгчийн хэрэгслийг сайжруулах нээлттэй эхийн төслүүд дээр ажиллах (магадгүй хиймэл оюун ухааны кодыг тайлбарлах чадварыг сайжруулах гэх мэт). Энэ нь технологийн талаарх таны ойлголтыг гүнзгийрүүлэхээс гадна өөрчлөлтийг тэргүүлж буй нийгэмд таныг оруулах болно. ажил мэргэжлийн хувьд идэвхтэй байх явдал юм . Хэрэв таны одоогийн ажлын зарим хэсэг автоматжсан бол тэдгээр автоматжуулсан эд ангиудыг загварчлах, хянах, нэмэгдүүлэх үүрэгт шилжихэд бэлэн байгаарай.

7. Хүний чанарыг хадгалах, харуулах: Хиймэл оюун ухаан нь дундаж асуудлын дундаж кодыг бий болгож чаддаг энэ ертөнцөд хүний ​​хөгжүүлэгчид онцгой , эмпатик шийдлүүдийг гаргахыг хичээх ёстой. Энэ нь хэрэглэгчийн туршлага дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх, ер бусын хувилбаруудад зориулсан гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, эсвэл зүгээр л цэвэр, сайн баримтжуулсан код бичих (AI нь утга учиртай баримт бичиг эсвэл ойлгомжтой кодын тайлбар бичихэд тийм ч сайн биш - та тэнд үнэ цэнийг нэмж болно!) гэсэн үг юм. Хүний ойлголтыг ажилдаа нэгтгэхийг чухалчил. Жишээлбэл, хэрэв хиймэл оюун ухаан нь код үүсгэдэг бол та үндэслэлийг нь өөр хүн ойлгохоор тайлбарласан тайлбаруудыг нэмж оруулах эсвэл илүү унших боломжтой болгохын тулд үүнийг тохируулна уу. Ингэснээр та зөвхөн машинаар бүтээгдсэн ажилд дутагдаж буй мэргэжлийн ур чадвар, чанарын давхаргыг нэмж байна. Цаг хугацаа өнгөрөх тусам бодит ертөнцөд "зүгээр л ажилладаг" өндөр чанартай програм хангамжийн нэр хүндийг бий болгох нь таныг бусдаас ялгарах болно. хиймэл оюун ухааны үр ашгийг хүний ​​гар урлалтай хослуулж чаддаг хөгжүүлэгчдийг үнэлэх болно .

Боловсролын замууд хэрхэн дасан зохицож болохыг бас авч үзье. Энэ салбарт шинээр орж ирж буй хөгжүүлэгчид суралцах явцдаа AI хэрэглүүрээс зайлсхийх ёсгүй. Эсрэгээр, хиймэл оюун ухаантай суралцах нь ( жишээлбэл, гэрийн даалгавар эсвэл төсөлд туслахын тулд AI ашиглах, дараа нь үр дүнд дүн шинжилгээ хийх) нь тэдний ойлголтыг хурдасгаж чадна. гүнзгий судлах нь чухал бөгөөд ингэснээр та бат бөх суурьтай бөгөөд хиймэл оюун ухаан хэзээ төөрөлдөж байгааг хэлж чадна. Хиймэл оюун ухаан нь энгийн кодлох дасгалуудыг гүйцэтгэдэг тул сургалтын хөтөлбөрүүд дизайн, нэгтгэх шаардлагатай төслүүдэд илүү их ач холбогдол өгч магадгүй юм. Хэрэв та шинээр ирсэн бол нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэх, хиймэл оюун ухааныг олон хэрэгслийн нэг болгон ашиглах чадварыг харуулсан багц бүрдүүлэхэд анхаарлаа хандуулаарай.

Дасан зохицох стратегийг нэгтгэхийн тулд: зорчигч биш нисгэгч бай. AI хэрэгслүүдийг ашигла, гэхдээ тэдгээрт хэт найдах эсвэл сэтгэл хангалуун байх хэрэггүй. Хөгжлийн хүн төрөлхтний өвөрмөц талуудыг үргэлжлүүлэн хөгжүүл. Програм хангамжийн инженерийн нэр хүндтэй анхдагч Греди Буч "Хиймэл оюун ухаан нь программист байх гэсэн утгыг үндсээр нь өөрчлөх болно. Энэ нь програмистуудыг устгахгүй, харин тэднээс шинэ ур чадвар хөгжүүлэх, шинэ арга барилаар ажиллахыг шаардах болно." ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ). Хөгжүүлэгчид эдгээр шинэ ур чадвар, ажлын арга барилыг идэвхтэй хөгжүүлснээр карьерынхаа жолоочийн суудалд үлдэх боломжтой.

Энэ хэсгийг нэгтгэн дүгнэхийн тулд хиймэл оюун ухааны эрин үед өөрсдийн карьераа баталгаажуулахыг хүсч буй хөгжүүлэгчдэд зориулсан товч лавлагааны жагсаалтыг энд оруулав.

Эдгээр стратегийг дагаснаар хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны хувьсгалыг өөрсөддөө ашигтайгаар эргүүлж чадна. Дасан зохицож буй хүмүүс хиймэл оюун ухаан нь сайжруулж , хуучирсан болгохын оронд урьд өмнөхөөсөө илүү сайн програм хангамж үйлдвэрлэх боломжийг олгодог гэдгийг олж мэдэх болно.

Ирээдүйн төлөв: хиймэл оюун ухаан ба хөгжүүлэгчдийн хамтын ажиллагаа

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан ертөнцөд програмчлалын ирээдүйд юу хүлээж байна вэ? хиймэл оюун ухаан болон хүний ​​хөгжүүлэгчид илүү нягт хамтран ажиллах ирээдүйг хүлээж чадна . Хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​удирдлаган дор “хүнд ачааг” дааж чадах тул програмистын үүрэг цаашид ч хяналтын болон бүтээлч байр суурь руу шилжих болно. Төгсгөлийн энэ хэсэгт бид ирээдүйн зарим хувилбаруудыг төсөөлж, дасан зохицож ажиллах юм бол хөгжүүлэгчдийн хэтийн төлөв эерэг хэвээр байх болно гэдгийг баталж байна.

Ойрын ирээдүйд (ойрын 5-10 жил) хиймэл оюун ухаан нь компьютерийн нэгэн адил хөгжлийн явцад хаа сайгүй байх магадлал өндөр байна. Өнөөдөр ямар ч хөгжүүлэгч засварлагчгүйгээр эсвэл Google/StackOverflow-гүйгээр код бичдэггүйтэй адил удахгүй ямар ч хөгжүүлэгч ямар нэгэн хиймэл оюун ухааны тусламжгүйгээр код бичихгүй. Хөгжлийн нэгдсэн орчин (IDEs) нь үндсэндээ хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг функцуудыг (жишээ нь, танд кодыг тайлбарлах эсвэл төсөл даяар кодын өөрчлөлтийг бүхэлд нь санал болгох код засварлагч) оруулахаар аль хэдийн хөгжиж байна. Хөгжүүлэгчийн үндсэн ажил бол хиймэл оюун ухаан ойлгохуйц байдлаар асуудал, хязгаарлалтыг томъёолж, улмаар хиймэл оюун ухаанаас гаргаж буй шийдлүүдийг боловсруулж, боловсронгуй болгоход . Энэ нь заримдаа "шуурхай програмчлал" эсвэл "AI orchestration" гэж нэрлэгддэг дээд түвшний програмчлалын хэлбэрийг санагдуулдаг.

Гэсэн хэдий ч хийх ёстой зүйлийн мөн чанар буюу хүмүүсийн асуудлыг шийдвэрлэх нь өөрчлөгдөөгүй хэвээр байна. Ирээдүйн хиймэл оюун ухаан нь тайлбараас бүхэл бүтэн апп үүсгэж болох юм ("Надад эмчийн уулзалт захиалах мобайл программ бүтээгээрэй") гэхдээ энэ тайлбарыг тодруулах, зөв ​​эсэхийг баталгаажуулах, үр дүнг нь хэрэглэгчдэд таалагдахын тулд нарийн тааруулах ажилд хөгжүүлэгчид (дизайнерууд, бүтээгдэхүүний менежерүүд гэх мэт) оролцоно. Үнэн хэрэгтээ, хэрэв үндсэн програм бүтээхэд хялбар болвол бүтээгдэхүүнийг ялгахад илүү чухал байх болно Хиймэл оюун ухаанаар олон ердийн хэрэглээний программууд бий болж, харин хүн хөгжүүлэгчид хил хязгаарыг давах хамгийн сүүлийн үеийн, нарийн төвөгтэй эсвэл бүтээлч төслүүдэд анхаарлаа төвлөрүүлдэг програм хангамжийн хөгжил цэцэглэлтийг бид харж магадгүй юм.

Програмчлалын ажилд ороход саад тотгорыг бууруулах боломжтой - уламжлалт програм хангамжийн инженер биш (бизнесийн шинжээч, эрдэмтэн эсвэл маркетер гэх мэт) илүү олон хүмүүс хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглан программ хангамж бүтээх боломжтой гэсэн үг юм (AI-аар цэнэглэгдсэн "кодгүй/бага код" хөдөлгөөний үргэлжлэл). Энэ нь мэргэжлийн хөгжүүлэгчдийн хэрэгцээг арилгадаггүй; харин үүнийг өөрчилдөг. Хөгжүүлэгчид ийм тохиолдолд илүү их зөвлөх, чиглүүлэх үүргийг гүйцэтгэж, иргэдийн боловсруулсан эдгээр аппликейшнийг аюулгүй, үр ашигтай, засвар үйлчилгээ хийх боломжтой эсэхийг баталгаажуулах боломжтой. Мэргэжлийн програмистууд хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар "програмист бус" ашигладаг платформ болон API-г бүтээхэд анхаарлаа хандуулж магадгүй юм.

Ажлын байрны үүднээс авч үзвэл зарим програмчлалын үүрэг багасаж, бусад нь өсч магадгүй юм. Жишээлбэл, компаниуд энгийн ажлуудад хиймэл оюун ухаанд тулгуурладаг бол анхан шатны түвшний кодлох албан тушаалын Ирээдүйд жижиг стартапад магадгүй тал хувь нь бага хөгжүүлэгч хэрэгтэй болно гэж төсөөлж болно, учир нь тэдний хиймэл оюун ухаанаар тоноглогдсон ахлах хөгжүүлэгчид нь үндсэн ажлыг хийж чаддаг. Гэхдээ үүнтэй зэрэгцэн цоо шинэ ажлын байрууд (бид дасан зохицох хэсэгт ярилцсан) гарч ирнэ. Түүгээр ч зогсохгүй, програм хангамж нь эдийн засагт бүр ч илүү нэвтэрч байгаа тул (хиймэл хэрэгцээнд зориулж хиймэл оюун ухаан үүсгэдэг) програм хангамжтай холбоотой ажлын байрны нийт эрэлт нэмэгдсээр байх болно. Түүхээс харахад урт хугацаанд илүү олон бий болгодог , гэхдээ тэдгээр нь өөр өөр ажил байдаг - жишээлбэл, үйлдвэрлэлийн тодорхой ажлуудыг автоматжуулах нь автоматжуулсан системийг зохион бүтээх, засварлах, сайжруулах ажлын байрыг нэмэгдүүлэхэд хүргэсэн. Хиймэл оюун ухаан, програмчлалын хүрээнд бага насны хөгжүүлэгчид хийдэг байсан зарим ажлууд автоматжсан байдаг бол бидний бүтээхийг хүсч буй програм хангамжийн ерөнхий цар хүрээ өргөжиж (учир нь үүнийг бүтээх нь илүү хямд/хурдан болсон) энэ нь илүү олон төсөл хэрэгжүүлэх, улмаар хүний ​​хяналт, төслийн удирдлага, архитектур гэх мэт хэрэгцээг бий болгож болзошгүй юм. Дэлхийн эдийн засгийн форумаас гаргасан тайланд эдгээр программ хангамжийн хөгжилд ирээдүйн ажлын байр, эрэлт хэрэгцээ нэмэгдэхгүй тоон хувиргалтаас болж буурч байна.

2040 оны таамаглалыг бид бас авч үзэх хэрэгтэй : Oak Ridge National Lab-ийн судлаачид 2040 он гэхэд "машинууд ... өөрсдийн кодын ихэнхийг бичих болно" ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ). Хэрэв энэ нь үнэн зөв бол хүний ​​програмистуудад юу үлдэх вэ? Гол анхаарал нь маш өндөр түвшний зааварчилгаа (машинуудад юу байгаагаа өргөн хүрээний цохилтоор хэлэх) болон системийн цогц интеграцчлал, хүний ​​​​сэтгэлзүйн ойлголт эсвэл шинэ асуудлын талбарт анхаарлаа хандуулах болно. Ийм нөхцөлд ч хүмүүс бүтээгдэхүүн зохион бүтээгч, шаардлага хангасан инженер, хиймэл оюун ухааны сургагч/баталгаажуулагчтай . ямар код, яагаад бичих ёстойг шийдэж , эцсийн үр дүн зөв, зорилгод нийцэж байгаа эсэхийг шалгах ёстой. Энэ нь өөрөө жолоодлоготой машинууд хэзээ нэгэн цагт өөрөө жолооддогтой адил юм, гэхдээ та машинд хаашаа явахаа хэлж, төвөгтэй нөхцөл байдалд хөндлөнгөөс оролцдог хэвээр байгаа бөгөөд үүнээс гадна хүмүүс зам, замын хөдөлгөөний дүрэм, түүний эргэн тойрон дахь бүх дэд бүтцийг зохион бүтээдэг.

орлуулах бус хамтын ажиллагааны ирээдүйг төсөөлдөг . Нэгэн технологийн зөвлөхийн хэлснээр "хөгжлийн ирээдүй бол хүн эсвэл хиймэл оюун ухаан хоёрын хоорондох сонголт биш, харин хоёулангийнх нь хамгийн сайныг ашиглах хамтын ажиллагаа юм." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү сэмхэн харах ) Хиймэл оюун ухаан нь програм хангамжийн хөгжлийг өөрчлөх нь дамжиггүй, гэхдээ энэ нь устаж үгүй ​​болохоос илүү хөгжүүлэгчийн үүргийн хувьсал юм. “Өөрчлөлтийг хүлээн зөвшөөрч, ур чадвараа дасан зохицож, ажлынхаа өвөрмөц хүн төрөлхтний тал дээр анхаарлаа төвлөрүүлдэг” хөгжүүлэгчид үнэ цэнийг нь бууруулахын оронд тэдний чадавхийг сайжруулдаг болохыг олж мэдэх болно

Бид өөр салбартай зэрэгцэж болно: инженерчлэл, архитектурт компьютерийн тусламжтайгаар дизайн (CAD) өсөлтийг авч үзье. Эдгээр хэрэгслүүд инженер, архитекторуудыг сольсон уу? Үгүй ээ, тэд илүү бүтээмжтэй болгож, илүү нарийн төвөгтэй дизайн хийх боломжийг олгосон. Гэвч хүний ​​бүтээлч байдал, шийдвэр гаргах чадвар нь гол байр сууринд байсан. Үүний нэгэн адил хиймэл оюун ухааныг компьютерийн тусламжтай кодчилол гэж үзэж болох бөгөөд энэ нь нарийн төвөгтэй, хүнд хэцүү ажлыг даван туулахад туслах болно, гэхдээ хөгжүүлэгч нь дизайнер, шийдвэр гаргагч хэвээр байна.

Урт хугацаанд, хэрэв бид үнэхээр дэвшилтэт хиймэл оюун ухааныг ( чадах ) төсөөлвөл нийгэм, эдийн засгийн өөрчлөлтүүд зөвхөн программчлалаас хамаагүй өргөн хүрээтэй байх болно. Бид хараахан тэнд хийгээгүй байгаа бөгөөд хиймэл оюун ухааныг ажилдаа хэрхэн оруулах талаар ихээхэн хяналт тавьдаг. Хүний чадавхийг нэмэгдүүлэх арга замаар хиймэл оюун ухааныг үргэлжлүүлэн нэгтгэх нь ухаалаг зам юм . Энэ нь хүмүүсийг цаг алдалгүй байлгах хэрэгсэл, практикт (болон бодлогод) хөрөнгө оруулалт хийх гэсэн үг юм. Хиймэл оюун ухааны засаглалыг бий болгож буй компаниудыг бид аль хэдийн харж байна – ёс зүй, үр дүнтэй үр дүнд хүрэхийн тулд хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэлтэд хэрхэн ашиглах талаар удирдамж ( Судалгаанаас харахад хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулж байна - GitHub блог ). Энэхүү хандлага улам бүр өсөж, хүний ​​хяналт нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийн шугамын нэг хэсэг болохыг баталгаажуулах болно.

Эцэст нь хэлэхэд, "AI программистуудыг орлох уу?" гэж хариулж болно: Үгүй - гэхдээ энэ нь програмистуудын хийдэг зүйлийг ихээхэн өөрчлөх болно. Програмчлалын энгийн хэсгүүдийг ихэвчлэн автоматжуулахаар төлөвлөж байна. Бүтээлч, сорилттой, хүн төвтэй хэсгүүд энд үлдэх бөгөөд үнэхээр илүү тодрох болно. Ирээдүйд програмистууд багийн гишүүн шиг илүү ухаалаг AI туслахуудтай мөр зэрэгцэн ажиллах болно. 24/7 кодыг тайлж чаддаг хиймэл оюун ухаантай хамтрагчтай байна гэж төсөөлөөд үз дээ – энэ нь бүтээмжийг нэмэгдүүлэх гайхалтай зүйл боловч түүнд ямар даалгавар дээр ажиллахыг хэлж, ажлыг нь шалгах хүн хэрэгтэй хэвээр байна.

AI-г хамтран ажиллагч гэж үздэг хүмүүс хамгийн сайн үр дүнд Нэгэн гүйцэтгэх захирлын хэлснээр "AI нь програмистуудыг орлохгүй, харин хиймэл оюун ухаан ашигладаг програмистууд ашигладаггүй хүмүүсийг орлох болно." Практикийн хувьд энэ нь технологийн дагуу хөгжих үүрэг нь хөгжүүлэгчдэд оногддог гэсэн үг юм. Програмчлалын мэргэжил мөхөхгүй, дасан зохицож . Ойрын ирээдүйд бүтээх олон программ хангамж, шийдвэрлэх асуудлууд, магадгүй өнөөдрөөс ч илүү байх болно. Хөгжүүлэгчид боловсролтой хэвээр үлдэж, уян хатан хэвээр байж, хүмүүсийн хамгийн сайн хийдэг зүйлд анхаарлаа төвлөрүүлснээр хиймэл оюун ухаантай хамтран .

Эцэст нь хэлэхэд, хөгжүүлэгчид өөрсдийн мэдэлд байдаг супер эрх мэдэлтэй эрин үе рүү орж байгааг тэмдэглэх нь зүйтэй. Дараагийн үеийн програмистууд хиймэл оюун ухааныг ашигласнаар өмнө нь хэдэн өдөр зарцуулдаг байсан зүйлийг хэдхэн цагийн дотор хийж, өмнө нь хүрч чадахгүй байсан асуудлуудыг шийдвэрлэх болно. Урагшлах мэдрэмж нь айдас гэхээсээ илүү өөдрөг үзэл, сониуч зан . Бид хиймэл оюун ухаанд нүдээ нээн ойртож, түүний хязгаарлалтыг ухамсарлаж, хариуцлагаа ухамсарлаж чадвал хиймэл оюун ухаан болон програмистууд хамтдаа дангаараа хийж чадахаас ч илүү гайхалтай програм хангамжийн системийг бий болгох ирээдүйг бий болгож чадна. Хүний бүтээлч чадвар нь машины үр ашигтай хосолсон хүчтэй хослол юм. Эцсийн эцэст энэ нь солих , харин хамтын ажиллагааны тухай юм. Хиймэл оюун ухаан ба программистуудын түүхийг бичсээр байгаа бөгөөд үүнийг хоёулаа хамтдаа бичих болно.

Эх сурвалжууд:

1. Brainhub, "Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024]" ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ).

2. Brainhub, шинжээч Сатья Наделла, Жефф Дин нарын хиймэл оюун ухааныг орлуулах хэрэгсэл биш харин хэрэгсэл болгон иш татсан ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ) ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ).

3. Medium (PyCoach), "AI программистуудыг орлох уу? The Behind the Truth" гэх мэт нарийн ширийн бодит байдал ба шуугиан дэгдээхийг онцлон тэмдэглэв ( AI программистуудыг орлох уу? The Truth Behind the Hype | by The PyCoach | Artificial Corner | 2025 оны 3-р сарын

4. DesignGurus, “Хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу… (2025)” гэж онцолж, хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчдийг шаардлагагүй болгохын оронд өсгөж AI нь 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлуулах гэж байна уу: Ирээдүйд сэмхэн харах ) болон хиймэл оюун ухааны хоцрогдол, контекст, ёс суртахууны талаар жагсаав.

5. Stack Overflow Developer Survey 2023, хөгжүүлэгчдийн 70% нь AI хэрэгслийг ашигладаг, нарийвчлалд бага итгэдэг (3% нь маш их итгэдэг) ( Хөгжүүлэгчдийн 70% нь AI кодлох хэрэгслийг ашигладаг, 3% нь нарийвчлалдаа маш их итгэдэг - ShiftMag ).

6. GitHub 2023 оны судалгаагаар хөгжүүлэгчдийн 92% нь хиймэл оюун ухааны кодчилолын хэрэгслийг туршиж үзсэн бөгөөд 70% нь ашиг тусыг нь олж харлаа ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулж байна - The GitHub Blog ).

7. GitHub Copilot судалгаа, хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар даалгаврыг 55%-иар илүү хурдан гүйцэтгэхийг оллоо ( Судалгаа: GitHub Copilot-ийн хөгжүүлэгчийн бүтээмж, аз жаргалд үзүүлэх нөлөөллийг хэмжих - The GitHub Blog ).

8. GeekWire нь DeepMind-ийн AlphaCode дээр хүний ​​кодлогчийн дундаж түвшинд (хамгийн шилдэг 54%) ажилладаг боловч шилдэг үзүүлэлтүүдээс хол байна ( DeepMind-ийн AlphaCode нь програмистын дундаж ур чадвартай таарч байна ).

9. IndiaToday (2025 оны 2-р сар), AI-ийн "хамтран ажиллагсад" бага инженерүүдийн ажлыг гүйцэтгэдэг боловч "хүнийг бүрэн орлохгүй" гэсэн ( Сэм Алтман хэлэхдээ хиймэл оюун ухааны агентууд программ хангамжийн инженерүүдийн хийдэг ажлуудыг удахгүй гүйцэтгэнэ: Бүрэн түүх 5 цэгт - India Today ).

10. McKinsey & Company-ийн тооцоолсноор програмчлалын ажлын ~80% нь автоматжуулалтыг үл харгалзан хүн төвтэй хэвээр байх болно ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? AI-ийн нөлөө [2024] ).

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Шилдэг хиймэл оюун ухааны хос програмчлалын хэрэгслүүд
Таны хөгжлийн ажлын урсгалыг нэмэгдүүлэхийн тулд тантай кодлох түнш мэт хамтран ажиллаж чадах тэргүүлэгч хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг судлаарай.

🔗 Кодлоход хамгийн тохиромжтой хиймэл оюун ухаан юу вэ – Шилдэг AI кодлох туслахууд
Код үүсгэх, дибаг хийх, програм хангамжийн төслүүдийг хурдасгах хамгийн үр дүнтэй AI хэрэгслүүдийн гарын авлага.

🔗 Хиймэл оюун ухааны програм хангамж хөгжүүлэлт – Техникийн ирээдүйг өөрчлөх нь
хиймэл оюун ухаан нь программ хангамжийг бүтээх, турших, ашиглах аргад хэрхэн хувьсгал хийж байгааг ойлгоорой.