Энэ бол код бичээчид, үүсгэн байгуулагчид болон нууцлаг алдааг олж харсан хүмүүсийн дунд шөнийн цагаар Slack чат болон кофены уур амьсгалтай мэтгэлцээнүүдэд гарч ирдэг, бага зэрэг түгшүүртэй асуултуудын нэг юм. Нэг талаас, хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд код хэрхэн гаргадаг нь улам хурдан, хурц, бараг л хачирхалтай болж байна. Нөгөө талаас, програм хангамжийн инженерчлэл нь зөвхөн синтаксийг гаргах тухай байгаагүй. Үүнийг дахин авч үзье - ердийн дистопийн "машинууд эзлэх болно" гэсэн шинжлэх ухааны уран зөгнөлт скрипт рүү шилжихгүйгээр.
Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 Програм хангамжийн туршилтын шилдэг хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд
Чанарын баталгааг илүү ухаалаг, хурдан болгох хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг туршилтын хэрэгслүүдийг нээж илрүүлээрэй.
🔗 Хэрхэн хиймэл оюун ухааны инженер болох вэ
Хиймэл оюун ухааны салбарт амжилттай карьер бүтээх алхам алхмаар гарын авлага.
🔗 Кодгүй шилдэг хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд
Шилдэг платформуудыг ашиглан код бичихгүйгээр хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг хялбархан бүтээгээрэй.
Програм хангамжийн инженерүүд чухал 🧠✨
Бүх гар болон стекийн мөрүүдийн цаана инженерчлэл үргэлж асуудал шийдвэрлэх, бүтээлч байдал, системийн түвшний дүгнэлт . Мэдээжийн хэрэг, хиймэл оюун ухаан хэдхэн секундын дотор хэсгүүдийг гаргаж эсвэл аппликейшнийг бүрдүүлж чадна, гэхдээ жинхэнэ инженерүүд машинууд хүрэхгүй зүйлсийг бий болгодог:
-
нөхцөл байдлыг ойлгох чадвар .
-
Буулт хийх (хурд ба өртөг ба аюулгүй байдал... үргэлж л холимог үйлдэл).
-
Зөвхөн код бичих биш, хүмүүстэй ажиллах
-
Цэвэрхэн хээтэй таарахгүй хачин ирмэгтэй гэрүүдийг барьж байна.
Хиймэл оюун ухааныг инээдтэй хурдан, цуцашгүй дадлагажигч гэж төсөөлөөд үз дээ. Тустай юу? Тийм ээ. Архитектурыг удирдаж байна уу? Үгүй.
Үүнийг төсөөлөөд үз дээ: өсөлтийн баг үнийн дүрэм, хуучин төлбөр тооцооны логик, үнийн хязгаартай холбоотой функцийг хүсч байна. Хиймэл оюун ухаан нь түүний хэсгүүдийг боловсруулж болох ч логикийг хаана байрлуулах , юуг хасах , шилжүүлгийн дунд нэхэмжлэхийг хэрхэн эвдэхгүй байх талаар нь хүний шийдвэр юм. Энэ бол ялгаа нь юм.
Өгөгдөл үнэндээ юу харуулж байна вэ 📊
Тоонууд гайхалтай байна. Бүтцийн судалгаагаар GitHub Copilot ашигладаг хөгжүүлэгчид даалгавруудыг дангаар нь код бичдэг хөгжүүлэгчдээс ~55% илүү хурдан gene-AI нь ажлын урсгалд шилжсэнээр 2 дахин хурдан байдаг хөгжүүлэгчдийн 84% нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг эсвэл ашиглахаар төлөвлөж байгаа бөгөөд мэргэжлийн хүмүүсийн талаас илүү хувь нь тэдгээрийг өдөр бүр ашигладаг [3].
Гэхдээ нэг асуудал бий. Хяналтын судалгаагаар хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар код бичдэг хүмүүс магадлал өндөр хэт итгэлтэйгээр явдаг болохыг [5]. Чухам ийм учраас фрэймворкууд хамгаалалтын хашлагад анхаарлаа хандуулдаг: хяналт шалгалт, шалгалт, хүний хяналт, ялангуяа эмзэг салбарт [4].
Шуурхай зэрэгцүүлэн үзэх: Хиймэл оюун ухаан ба Инженерүүд
| Фактор | Хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд 🛠️ | Програм хангамжийн инженерүүд 👩💻👨💻 | Яагаад чухал вэ |
|---|---|---|---|
| Хурд | Аянга цахилгааны эргэлдэлтийн хэсгүүд [1][2] | Илүү удаан, илүү болгоомжтой | Түүхий хурд бол шагнал биш |
| Бүтээлч байдал | Сургалтын өгөгдлөөрөө хязгаарлагддаг | Үнэхээр зохион бүтээж чадна | Инноваци бол загвар хуулбар биш |
| Алдааг засах | Гадаргуугийн засварыг санал болгож байна | Яагаад эвдэрснийг ойлгож байна | Үндсэн шалтгаан чухал |
| Хамтын ажиллагаа | Ганцаарчилсан оператор | Заадаг, хэлэлцээр хийдэг, харилцдаг | Програм хангамж = багийн ажиллагаа |
| Үнэ 💵 | Даалгавар бүрт хямд | Үнэтэй (цалин + тэтгэмж) | Бага зардал ≠ илүү сайн үр дүн |
| Найдвартай байдал | Галлюцинация, эрсдэлтэй аюулгүй байдал [5] | Итгэлцэл туршлагаар нэмэгддэг | Аюулгүй байдал ба итгэлцлийн тоо |
| Дагаж мөрдөх | Аудит болон хяналт шаардлагатай [4] | Дүрэм журам ба аудитын загварууд | Олон салбарт хэлэлцээр хийх боломжгүй |
Хиймэл оюун ухааны код бичих туслахуудын огцом өсөлт 🚀
Copilot болон LLM-д суурилсан IDE зэрэг хэрэгслүүд ажлын урсгалыг өөрчилж байна. Тэд:
-
Шаардлага хангасан загварыг шууд гаргана.
-
Рефакторинг хийх зөвлөмжийг санал болгох.
-
Хэзээ ч хүрч үзээгүй API-уудаа тайлбарлана уу.
-
Тэр ч байтугай нулимж гарсан туршилтууд (заримдаа сэвсгэр, заримдаа хатуу).
Эргэлт үү? Бага ангийн даалгаврууд одоо энгийн болсон. Энэ нь анхан шатны сурагчдын сурах арга барилыг өөрчилдөг. Төгсгөлгүй давталтуудыг давтах нь хамаарал багатай. Илүү ухаалаг арга: хиймэл оюун ухааныг ноороглоод дараа нь баталгаажуул : баталгаа бич, мөрүүдийг ажиллуул, идэвхтэй туршиж үз, нэгтгэхээсээ өмнө нууц аюулгүй байдлын алдааг хяна [5].
Яагаад хиймэл оюун ухаан бүрэн орлуулагч биш хэвээр байна вэ
Шулуухан хэлэхэд: Хиймэл оюун ухаан хүчирхэг боловч... гэнэн. Үүнд дараах зүйлс байдаггүй:
-
Зөн совин - утгагүй шаардлагыг ойлгох.
-
Ёс зүй - шударга ёс, нэг талыг баримтлах байдал, эрсдэлийг жинлэх.
-
Контекст - яагаад тухайн функц оршин байх ёстой эсвэл оршин байх ёсгүйг мэдэх.
Санхүү, эрүүл мэнд, сансар судлал зэрэг чухал програм хангамжийн хувьд та хар хайрцагны систем дээр мөрийцөх шаардлагагүй. Хүрээ нь үүнийг тодорхой болгож байна: хүмүүс туршилтаас эхлээд хяналт хүртэл хариуцлагатай хэвээр байна [4].
Ажлын байранд үзүүлэх "дунд зэргийн" нөлөө 📉📈
Хиймэл оюун ухаан ур чадварын шатлалын дунд хэсэгт хамгийн их цохилт өгдөг:
-
Анхан шатны хөгжүүлэгчид : Эмзэг - үндсэн кодчилол автоматждаг. Өсөлтийн зам уу? Тест хийх, багаж хэрэгсэл ашиглах, өгөгдөл шалгах, аюулгүй байдлын хяналт.
-
Ахлах инженер/архитекторууд : Илүү аюулгүй - дизайн, манлайлал, нарийн төвөгтэй байдал, хиймэл оюун ухааныг удирдан зохион байгуулах чадвартай.
-
Салбарын мэргэжилтнүүд : Илүү аюулгүй - аюулгүй байдал, суулгагдсан системүүд, машины менежментийн дэд бүтэц, домэйны онцлог чухал зүйлс.
Тооцоолуур гэж бодоод үз дээ: тэд математикийг арилгаагүй. Тэд зайлшгүй шаардлагатай ур чадваруудыг өөрчилсөн.
Хүний зан чанарууд Хиймэл оюун ухаан давж гардаг
Хиймэл оюун ухаанд дутагдаж буй хэд хэдэн инженерийн супер хүчнүүд:
-
Шпагетти өв уламжлалтай, аймшигтай кодоор барилдаж байна.
-
Хэрэглэгчийн бухимдлыг уншиж, бусдын өрөвдөх сэтгэлийг дизайнд оруулах.
-
Оффисын улс төр болон үйлчлүүлэгчтэй хийх хэлэлцээрийг удирдах.
-
Одоогоор зохион бүтээгдээгүй байгаа загваруудад дасан зохицох.
Хачирхалтай нь, хүний зүйлс хамгийн тод давуу тал болж байна.
Ажил мэргэжлээ ирээдүйд хэрхэн баталгаатай байлгах вэ 🔧
-
Зохион байгуул, өрсөлдөх хэрэггүй : Хиймэл оюун ухаанд хамт ажиллагч шигээ ханд.
-
Давхар тойм : Аюул заналын загварчлал, туршилтын техникийн үзүүлэлтүүд, ажиглагдах байдал.
-
Домэйн гүнийг судлаарай : Төлбөр, эрүүл мэнд, сансар судлал, цаг уур - нөхцөл байдал бол бүх зүйл.
-
Хувийн багаж хэрэгсэл бүтээх : Линтерүүд, фуззерууд, бичсэн API-ууд, хуулбарлах боломжтой хувилбарууд.
-
Шийдвэрийг баримтжуулах : ADR болон шалгах хуудас нь хиймэл оюун ухааны өөрчлөлтийг хянах боломжтой байлгадаг [4].
Боломжит ирээдүй: Орлуулах биш, хамтын ажиллагаа 👫🤖
Жинхэнэ дүр зураг бол "хиймэл оюун ухаан ба инженерүүдийн хоорондох ялгаа" биш юм. Энэ бол инженерүүдтэй хиймэл оюун ухаан юм. Тэдэнд найддаг хүмүүс илүү хурдан хөдөлж, илүү том сэтгэж, хүнд хэцүү ажлыг багасгадаг. Эсэргүүцдэг хүмүүс хоцрох эрсдэлтэй.
Бодит байдлын шалгалт:
-
Ердийн код → Хиймэл оюун ухаан.
-
Стратеги + чухал асуудлууд → Хүмүүс.
-
Хамгийн сайн үр дүн → Хиймэл оюун ухаанаар сайжруулсан инженерүүд [1][2][3].
Дүгнэж хэлэхэд 📝
Тэгэхээр инженерүүд солигдох уу? Үгүй. Тэдний ажлын байр мутацид орно. удирдаж сурсан хүмүүс байх болно .
Энэ бол шинэ супер хүч болохоос гэнэтийн зүйл биш.
Лавлагаа
[1] GitHub. “Судалгаа: GitHub Copilot-ийн хөгжүүлэгчдийн бүтээмж болон аз жаргалд үзүүлэх нөлөөллийг тоон үзүүлэлтээр тодорхойлох нь.” (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. “Хөгжүүлэгчийн бүтээмжийг генератив хиймэл оюун ухаанаар дамжуулан гаргах нь.” (2023 оны 6-р сарын 27). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. “2025 оны Хөгжүүлэгчийн Судалгаа — Хиймэл Оюун Ухаан.” (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. “Хиймэл оюун ухааны эрсдэлийн удирдлагын хүрээ (Хиймэл оюун ухааны RMF).” (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Перри, Н., Шривастава, М., Кумар, Д., & Бонех, Д. “Хэрэглэгчид хиймэл оюун ухааны туслахуудтай илүү их аюулгүй бус код бичдэг үү?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157