Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу? Хамгийн сүүлд код засварлагчийг унтраа.

" Хамгийн сүүлд нь код засварлагчийг унтраа. " Энэхүү хэл амтай хэллэг нь хөгжүүлэгчдийн форум дээр эргэлдэж байгаа нь хиймэл оюун ухааны код бичих туслахуудын өсөлтийн талаарх түгшүүртэй хошин шогийг тусгаж байна. Хиймэл оюун ухааны загварууд код бичих чадвараа улам бүр нэмэгдүүлж байгаа тул олон программистууд хүний ​​хөгжүүлэгчид цахилгаан шатны операторууд эсвэл самбарын операторуудтай адилхан хувь тавилантай тулгарах уу гэж асууж байна - автоматжуулалтын улмаас ажлын байр хоцрогдсон. 2024 онд хиймэл оюун ухаан удахгүй бидний бүх кодыг бичиж чадна гэж зарлаж, хүний ​​хөгжүүлэгчдийг хийх зүйлгүй болгож байна гэж тод гарчигласан. Гэхдээ шуугиан, сенсаацийн цаана бодит байдал илүү нарийн ширийн зүйлтэй байна.

Тийм ээ, хиймэл оюун ухаан одоо ямар ч хүнээс хурдан код үүсгэж чаддаг болсон, гэхдээ энэ код хэр сайн бэ, мөн хиймэл оюун ухаан програм хангамжийн хөгжлийн бүх мөчлөгийг дангаараа зохицуулж чадах уу? Ихэнх мэргэжилтнүүд "тийм ч хурдан биш" гэж хэлдэг. Microsoft-ын гүйцэтгэх захирал Сатья Наделла зэрэг програм хангамжийн инженерчлэлийн удирдагчид "Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлохгүй, гэхдээ энэ нь тэдний зэвсэглэлд чухал хэрэгсэл болно. Энэ нь хүмүүсийг бага биш, харин илүү ихийг хийхэд чадавхжуулах тухай юм" гэж онцолдог. ( Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу? Энэ шуугианы цаад үнэн | The PyCoach | Хиймэл булан | 2025 оны 3-р сар | Medium ) Үүнтэй адил Google-ийн хиймэл оюун ухааны захирал Жефф Дин хиймэл оюун ухаан ердийн код бичих ажлуудыг зохицуулж чаддаг ч "бүтээлч байдал, асуудлыг шийдвэрлэх чадвар дутмаг хэвээр байна" гэж тэмдэглэсэн - энэ нь хүний ​​хөгжүүлэгчдийн авчирдаг чанарууд юм. OpenAI-ийн гүйцэтгэх захирал Сэм Алтман хүртэл өнөөгийн хиймэл оюун ухаан "даалгавруудыг маш сайн гүйцэтгэдэг" боловч "бүрэн ажил хийхэд аймшигтай" . Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан нь ажлын хэсгүүдэд туслахдаа маш сайн боловч программистын ажлыг эхнээс нь дуустал бүрэн хариуцах чадваргүй.

"Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу?" гэсэн асуултыг шударга, тэнцвэртэй авч үзсэн болно. Бид хиймэл оюун ухаан өнөөдөр програм хангамж хөгжүүлэлтийн үүрэгт хэрхэн нөлөөлж байгаа болон цаашид ямар өөрчлөлт гарахыг судалж байна. Бодит ертөнцийн жишээнүүд болон сүүлийн үеийн хэрэгслүүдээр (GitHub Copilot-оос ChatGPT хүртэл) дамжуулан бид хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаан хөгжихийн хэрээр хэрхэн тохируулж, дасан зохицож, хамааралтай хэвээр байж болохыг судалдаг. Хялбаршуулсан тийм эсвэл үгүй ​​хариултын оронд бид ирээдүй бол хиймэл оюун ухаан болон хүний ​​хөгжүүлэгчдийн хамтын ажиллагаа гэдгийг харах болно. Зорилго нь практик ойлголтуудыг - шинэ хэрэгслийг нэвтрүүлэхээс эхлээд шинэ ур чадвар эзэмших, код бичих карьер ирэх жилүүдэд хэрхэн өөрчлөгдөж болохыг төсөөлөх.

Өнөөдөр програм хангамж хөгжүүлэлт дэх хиймэл оюун ухаан

Хиймэл оюун ухаан нь орчин үеийн програм хангамж хөгжүүлэх ажлын урсгалд хурдацтай нэвтэрч байна. Шинжлэх ухааны уран зөгнөлөөс хол, хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд аль хэдийн код бичиж , хянаж, уйтгартай ажлуудыг автоматжуулж, хөгжүүлэгчдийн бүтээмжийг нэмэгдүүлж байна. Өнөөдөр хөгжүүлэгчид кодын хэсгүүдийг үүсгэх, функцуудыг автоматаар гүйцээх, алдаа илрүүлэх, тэр ч байтугай туршилтын тохиолдлуудыг бий болгоход хиймэл оюун ухааныг ашигладаг ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ) ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ). Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан нь хүнд ажил, хэв маягийг эзэлж, программистуудад програм хангамж бүтээх илүү төвөгтэй талуудад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгож байна. Одоо програмчлалыг өөрчилж буй зарим алдартай хиймэл оюун ухааны чадвар, хэрэгслүүдийг авч үзье.

• Код үүсгэх ба автоматаар гүйцээх: Орчин үеийн хиймэл оюун ухааны код бичих туслахууд нь байгалийн хэлний заавар эсвэл кодын хэсэгчилсэн контекст дээр үндэслэн код үүсгэж чаддаг. Жишээлбэл, GitHub Copilot (OpenAI-ийн Codex загвар дээр суурилсан) нь редакторуудтай нэгтгэгдэж, таныг бичих үед дараагийн мөр эсвэл кодын блокийг санал болгодог. Энэ нь контекстэд мэдрэмтгий саналуудыг санал болгохын тулд нээлттэй эхийн кодын өргөн хүрээтэй сургалтын багцыг ашигладаг бөгөөд ихэвчлэн зөвхөн тайлбар эсвэл функцийн нэрнээс бүхэл бүтэн функцийг гүйцэтгэх боломжтой байдаг. Үүнтэй адилаар, ChatGPT (GPT-4) нь танд хэрэгтэй зүйлийг энгийн англи хэлээр тайлбарлах үед өгөгдсөн даалгаврын кодыг үүсгэж чаддаг. Эдгээр хэрэгслүүд нь энгийн туслах функцээс эхлээд ердийн CRUD үйлдлүүд хүртэл хэдхэн секундын дотор загвар кодыг боловсруулж чаддаг.

• Алдаа илрүүлэх ба турших: Хиймэл оюун ухаан нь алдааг илрүүлэх, кодын чанарыг сайжруулахад тусалж байна. Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг статик шинжилгээний хэрэгслүүд болон шугамууд нь өнгөрсөн алдааны хэв маягаас суралцаж болзошгүй алдаа эсвэл аюулгүй байдлын эмзэг байдлыг тэмдэглэж чаддаг. Зарим хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь кодын замыг шинжлэн нэгжийн тестийг автоматаар үүсгэдэг эсвэл туршилтын тохиолдлуудыг санал болгодог. Энэ нь хөгжүүлэгч алдаж болзошгүй захын тохиолдлуудын талаар шуурхай санал хүсэлт авах боломжтой гэсэн үг юм. Алдаануудыг эрт олж, засварлахыг санал болгосноор хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчтэй хамт ажилладаг цуцашгүй чанарын баталгааны туслах шиг ажилладаг.

• Код оновчлол ба дахин боловсруулах: Хиймэл оюун ухааны өөр нэг хэрэглээ бол одоо байгаа кодыг сайжруулахыг санал болгох явдал юм. Хэсэгчилсэн хэсэгт өгөгдсөнөөр хиймэл оюун ухаан нь кодын хэв маягийг таних замаар илүү үр ашигтай алгоритм эсвэл илүү цэвэр хэрэгжүүлэлтийг санал болгож чадна. Жишээлбэл, энэ нь номын сангийн илүү хэлц үгтэй хэрэглээг санал болгох эсвэл дахин боловсруулж болох илүүдэл кодыг тэмдэглэж болно. Энэ нь техникийн өрийг бууруулж, гүйцэтгэлийг сайжруулахад тусалдаг. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан дахин боловсруулах хэрэгслүүд нь кодыг хамгийн сайн туршлагыг дагаж мөрдөх эсвэл кодыг шинэ API хувилбарууд руу шинэчлэх боломжтой бөгөөд ингэснээр хөгжүүлэгчдийн гараар цэвэрлэх цагийг хэмнэдэг.

• DevOps ба Автоматжуулалт: Код бичихээс гадна хиймэл оюун ухаан нь бүтээх болон байршуулах процесст хувь нэмэр оруулдаг. Ухаалаг CI/CD хэрэгслүүд нь машин сургалтыг ашиглан ямар туршилтууд бүтэлгүйтэх магадлалтайг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхой бүтээх ажлуудыг эрэмбэлэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь тасралтгүй интеграцийн дамжуулах хоолойг илүү хурдан, үр ашигтай болгодог. Хиймэл оюун ухаан нь үйлдвэрлэлийн бүртгэл болон гүйцэтгэлийн үзүүлэлтүүдийг шинжилж, асуудлыг тодорхойлох эсвэл дэд бүтцийн оновчлолыг санал болгох боломжтой. Үнэндээ хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн код бичихэд төдийгүй програм хангамжийн хөгжлийн амьдралын мөчлөгийн туршид - төлөвлөлтөөс эхлээд засвар үйлчилгээ хүртэл тусалж байна.

• Байгалийн хэлний интерфэйсүүд ба баримтжуулалт: Бид мөн хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэлтийн хэрэгслүүдтэй илүү байгалийн харилцан үйлчлэлийг бий болгодог болохыг харж байна. Хөгжүүлэгчид хүсч , үр дүнд хүрэх боломжтой. Хиймэл оюун ухааны чатботууд (ChatGPT эсвэл мэргэшсэн хөгжүүлэгчийн туслахууд гэх мэт) програмчлалын асуултанд хариулж, баримтжуулалтад тусалж, тэр ч байтугай төслийн баримт бичиг бичиж эсвэл кодын өөрчлөлтөд үндэслэн мессеж илгээж чадна. Энэ нь хүний ​​зорилго болон кодын хоорондох зайг гүүр болгож, хүссэн зүйлээ тайлбарлаж чаддаг хүмүүст хөгжүүлэлтийг илүү хүртээмжтэй болгодог.

• 

Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглаж байна: 2023 оны судалгаагаар хөгжүүлэгчдийн дийлэнх 92% нь ажил дээрээ, хувийн төслүүддээ эсвэл хоёуланд нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслийг ямар нэгэн байдлаар ашиглаж байсан болохыг харуулж байна. Зөвхөн цөөн 8% нь код бичихдээ хиймэл оюун ухааны тусламж ашигладаггүй гэж мэдээлсэн. Энэхүү графикаас харахад хөгжүүлэгчдийн гуравны хоёр нь дотор болон гадна бол дөрөвний нэг нь зөвхөн ажил дээрээ, цөөн хэдэн хүн зөвхөн ажлын гадна ашигладаг болохыг харуулж байна. Үүний гол санаа нь тодорхой байна: хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар код бичих нь хөгжүүлэгчдийн дунд хурдан тархсан ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэгчдийн туршлагад үзүүлэх нөлөөллийг харуулж байна - The GitHub Blog ).

үр ашгийг нэмэгдүүлж, код бичихэд шаардагдах хүнд хүчир ажлыг багасгахад хүргэсэн . Хиймэл оюун ухаан нь загвар код үүсгэх, давтагдах ажлуудыг зохицуулахад тусалдаг тул бүтээгдэхүүнүүд илүү хурдан бүтээгдэж байна ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ) ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах "хүний ​​хөгжүүлэгчдэд шууд илэрхий биш" байж болох бүхэл бүтэн алгоритм эсвэл шийдлүүдийг санал болгож чадна . Бодит ертөнцийн жишээнүүд олон байдаг: инженер ChatGPT-ээс эрэмбэлэх функцийг хэрэгжүүлэхийг хүсч эсвэл кодондоо алдаа олохыг хүсч болох бөгөөд хиймэл оюун ухаан хэдхэн секундын дотор ноорог шийдлийг гаргаж өгөх болно. Amazon , Microsoft хөгжүүлэгчдийн багуудад хиймэл оюун ухааны хос программистуудыг (Amazon-ы CodeWhisperer болон Microsoft-ын Copilot) байршуулж, ажлуудыг илүү хурдан гүйцэтгэж, загварт зарцуулах энгийн цагийг багасгасан гэж мэдээлсэн. Үнэндээ 2023 оны Stack Overflow судалгаанд хамрагдсан хөгжүүлэгчдийн 70% нь хөгжүүлэгчдийн 70% нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслийг ашигладаг бол 3% нь тэдгээрийн нарийвчлалд маш их итгэдэг - ShiftMag ). Хамгийн алдартай туслахууд нь ChatGPT (хариулагчдын ~83% нь ашигладаг) болон GitHub Copilot (~56%) бөгөөд энэ нь ерөнхий ярианы хиймэл оюун ухаан болон IDE-тэй нэгтгэсэн туслахууд хоёулаа гол үүрэг гүйцэтгэдэг болохыг харуулж байна. Хөгжүүлэгчид эдгээр хэрэгслийг голчлон бүтээмжийг нэмэгдүүлэх (хариулагчдын ~33% нь иш татсан) болон суралцах хурдыг нэмэгдүүлэхийн тулд ашигладаг бол 25% орчим нь давтагдах ажлыг автоматжуулснаар илүү үр ашигтай болохын тулд ашигладаг.

Програмчлалд хиймэл оюун ухааны үүрэг огт шинэ зүйл биш гэдгийг тэмдэглэх нь чухал юм - түүний элементүүд олон жилийн турш оршин тогтнож ирсэн (IDE эсвэл автоматжуулсан туршилтын хүрээнд кодыг автоматаар гүйцээхийг авч үзье). Гэхдээ сүүлийн хоёр жил эргэлтийн цэг болсон. Хүчирхэг том хэлний загварууд (OpenAI-ийн GPT цуврал болон DeepMind-ийн AlphaCode гэх мэт) гарч ирснээр боломжтой зүйлсийг эрс өргөжүүлсэн. Жишээлбэл, DeepMind-ийн AlphaCode өрсөлдөөнт програмчлалын тэмцээний түвшинд тоглож , шилдэг 54% нь үндсэндээ дундаж хүний ​​өрсөлдөгчийн ур чадвартай тэнцэж байна ( DeepMind-ийн AlphaCode нь дундаж программистын ур чадвартай тэнцдэг өрсөлдөөнтэй тоглосон анхны тохиолдол байв . Гэсэн хэдий ч AlphaCode хүртэл бүх ур чадвараараа шилдэг хүний ​​кодлогчдыг ялахаас хол байсан нь харагдаж байна. Эдгээр тэмцээнүүдэд AlphaCode нь зөвшөөрөгдсөн оролдлогуудын хүрээнд асуудлын 30 орчим хувийг шийдэж чаддаг байсан бол шилдэг хүний ​​программистууд асуудлын 90 гаруй хувийг нэг оролдлогоор шийддэг. Энэхүү зөрүү нь хиймэл оюун ухаан тодорхой алгоритмын ажлуудыг тодорхой цэг хүртэл гүйцэтгэж чаддаг ч гүн гүнзгий үндэслэл, овсгоо самбаа шаарддаг хамгийн хэцүү асуудлууд хүний ​​​​хамгийн чухал тулгуур хэвээр байгааг .

Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчдийн өдөр тутмын хэрэгслийн багцад бат бөх байр сууриа эзэлсэн. Код бичихэд туслахаас эхлээд байршуулалтыг оновчтой болгох хүртэл энэ нь хөгжүүлэлтийн үйл явцын бүх хэсэгт нөлөөлж байна. Өнөөдрийн харилцаа нь ихэвчлэн симбиотик шинж чанартай: хиймэл оюун ухаан нь хамтран жолоодлогын (үүнийг зөв нэрлэдэг). Дараагийн хэсэгт бид хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг нэгтгэснээр хөгжүүлэгчдийн үүрэг болон тэдний ажлын мөн чанар хэрхэн сайн эсвэл муугаар өөрчлөгдөж байгааг судлах болно.

Хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчийн үүрэг болон бүтээмжийг хэрхэн өөрчилж байна вэ

Хиймэл оюун ухаан ердийн ажлыг илүү ихээр хариуцаж байгаа тул програм хангамж хөгжүүлэгчийн үүрэг үнэхээр хөгжиж эхэлж байна. Хөгжүүлэгчид загвар код бичих эсвэл энгийн алдааг засахад олон цаг зарцуулахын оронд эдгээр ажлуудыг хиймэл оюун ухааны туслахууддаа даатгаж болно. Энэ нь хөгжүүлэгчийн анхаарлыг илүү өндөр түвшний асуудал шийдвэрлэх, архитектур, програм хангамжийн инженерчлэлийн бүтээлч талууд руу шилжүүлж байна. Үндсэндээ хиймэл оюун ухаан нь нэмэгдүүлж , тэднийг илүү бүтээмжтэй, илүү инновацилаг болгох боломжийг олгож байна. Гэхдээ энэ нь програмчлалын ажлын тоог цөөрүүлэх үү, эсвэл зүгээр л өөр төрлийн ажил уу? Бүтээмж болон үүрэгт үзүүлэх нөлөөллийг судалцгаая:

Бүтээмжийг нэмэгдүүлэх: Ихэнх тооцоо болон эрт үеийн судалгаагаар хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслүүд нь хөгжүүлэгчдийн бүтээмжийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлж байна. GitHub-ын судалгаагаар Copilot ашигладаг хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны тусламжгүйгээр даалгавруудыг хамаагүй хурдан гүйцэтгэж чаддаг болохыг тогтоожээ. Нэгэн туршилтаар хөгжүүлэгчид Copilot-ын тусламжтайгаар код бичих даалгаврыг дунджаар 55% илүү хурдан шийдвэрлэсэн нь үүнгүйгээр 2 цаг 41 минутын оронд 1 цаг 11 минут зарцуулсан байна ( Судалгаа: GitHub Copilot-ын хөгжүүлэгчдийн бүтээмж, аз жаргалд үзүүлэх нөлөөллийг тоон үзүүлэлтээр тодорхойлох - The GitHub Blog ). Энэ бол хурдны гайхалтай өсөлт юм. Энэ нь зөвхөн хурд биш; хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны тусламж нь бухимдал болон "урсгалын тасалдлыг" бууруулахад тусалдаг гэж мэдээлсэн. Судалгаанд хөгжүүлэгчдийн 88% нь энэ нь тэднийг илүү бүтээмжтэй болгож, илүү сэтгэл ханамжтай ажилдаа анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгосон гэжээ ( Хөгжүүлэгчдийн хэдэн хувь нь github copilot хийдэг гэж хэлсэн бэ ... ). Эдгээр хэрэгслүүд нь программистуудад уйтгартай хэсгүүдийг зохицуулах замаар "бүсээ" байлгахад тусалдаг бөгөөд энэ нь эргээд илүү хүнд асуудлуудад зориулж оюун санааны эрч хүчийг хэмнэдэг. Үүний үр дүнд олон хөгжүүлэгчид код бичих нь илүү тааламжтай болсон гэж үзэж байна - уйтгартай ажил багасч, бүтээлч байдал илүү их болсон.

Өдөр тутмын ажлыг өөрчлөх: Программистын өдөр тутмын ажлын урсгал нь бүтээмжийн өсөлттэй зэрэгцэн өөрчлөгдөж байна. "Завгүй ажил"-ын ихэнхийг - загвар бичих, нийтлэг хэв маягийг давтах, синтакс хайх - хиймэл оюун ухаанд шилжүүлж болно. Жишээлбэл, getter болон setter ашиглан өгөгдлийн классыг гараар бичихийн оронд хөгжүүлэгч нь хиймэл оюун ухаанд үүнийг үүсгэхийг санал болгож болно. Зөв API дуудлагыг олохын тулд баримт бичгийг нягтлахын оронд хөгжүүлэгч нь хиймэл оюун ухаанаас байгалийн хэлээр асууж болно. Энэ нь хөгжүүлэгчид цээжлэх код бичихэд харьцангуй бага цаг зарцуулж, хүний ​​​​дүгнэлт шаарддаг ажлуудад илүү их цаг зарцуулдаг . Хиймэл оюун ухаан кодын хялбар 80%-ийг бичих ажлыг гартаа авах үед хөгжүүлэгчийн ажил нь хиймэл оюун ухааны гаралтыг хянах (кодын саналуудыг хянах, турших) болон хиймэл оюун ухааны шийдэж чадахгүй байгаа төвөгтэй 20%-ийн асуудлыг шийдвэрлэхэд шилждэг. Практикт хөгжүүлэгч өдрөө хиймэл оюун ухааны үүсгэсэн татах хүсэлтийг ангилах эсвэл хиймэл оюун ухааны санал болгосон засваруудын багцыг хянах замаар эхлүүлж болох бөгөөд эдгээр бүх өөрчлөлтийг эхнээс нь бичихээс илүүтэй.

Хамтын ажиллагаа ба багийн динамик: Сонирхолтой нь, хиймэл оюун ухаан багийн динамикт нөлөөлж байна. Ердийн ажлуудыг автоматжуулсан тул багууд цөөн тооны залуу хөгжүүлэгчдийг хүнд хэцүү ажилд томилсноор илүү ихийг хийж чадна. Зарим компаниуд ахлах инженерүүд нь илүү бие даасан байж чадна гэж мэдээлж байна - тэд анхны ноорог хийх шаардлагагүйгээр хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар функцуудыг хурдан туршиж үзэх боломжтой. Гэсэн хэдий ч энэ нь шинэ сорилт үүсгэж байна: зөвлөгөө өгөх, мэдлэг хуваалцах. Залуучууд энгийн ажлуудыг хийж сурахын оронд хиймэл оюун ухааны гарцыг хэрхэн үр дүнтэй удирдах . Багийн хамтын ажиллагаа нь хиймэл оюун ухааны зааврыг хамтдаа боловсронгуй болгох эсвэл хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн кодын алдаа дутагдлыг шалгах зэрэг үйл ажиллагаанд шилжиж магадгүй юм. Эерэг тал нь багийн бүх гишүүд хиймэл оюун ухааны туслахтай байх нь тоглоомын талбарыг тэгшитгэж, дизайны хэлэлцүүлэг, бүтээлч санал бодол, одоогоор ямар ч хиймэл оюун ухаан ойлгодоггүй нарийн төвөгтэй хэрэглэгчийн шаардлагыг шийдвэрлэхэд илүү их цаг хугацаа өгөх болно. Үнэндээ GitHub-ын 2023 оны судалгааны үр дүнгээс харахад таван хөгжүүлэгч тутмын дөрөв нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслүүд нь багийн хамтын ажиллагааг сайжруулна эсвэл ядаж л дизайн болон асуудлыг шийдвэрлэх чиглэлээр илүү их хамтран ажиллах боломжийг олгоно гэж үзэж байна ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэгчийн туршлагад үзүүлэх нөлөөллийг харуулсан - The GitHub Blog ).

Ажлын үүргийн нөлөөлөл: Гол асуулт бол хиймэл оюун ухаан программистуудын эрэлтийг бууруулах уу (учир нь программист бүр одоо илүү бүтээмжтэй болсон), эсвэл зүгээр л шаардагдах ур чадварыг өөрчлөх үү гэдэг юм. Бусад автоматжуулалтын түүхэн жишээ (devops хэрэгслүүдийн өсөлт эсвэл өндөр түвшний програмчлалын хэл гэх мэт) нь хөгжүүлэгчдийн ажлын байрыг хассан биш харин дээшлүүлж . Үнэндээ салбарын шинжээчид програм хангамжийн инженерчлэлийн үүрэг цаашид өсөх болно ч эдгээр үүргийн мөн чанар өөрчлөгдөх болно. Саяхны Gartner-ийн тайланд 2027 он гэхэд програм хангамжийн инженерчлэлийн байгууллагуудын 50% нь бүтээмжийг нэмэгдүүлэхийн тулд хиймэл оюун ухаанаар сайжруулсан "програм хангамжийн инженерчлэлийн оюун ухаан" платформуудыг ашиглах бөгөөд энэ нь 2024 онд ердөө 5% байсан ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] эдгээр ухаалаг платформуудтай хамтран ажиллах болно гэсэн үг юм хиймэл оюун ухаан олон ажлыг автоматжуулж болох ч програмчлалын ажлын байрны ойролцоогоор 80% нь хүнийг тойрог замд байлгахыг шаардаж, "хүн төвтэй" хэвээр байх болно гэж таамаглаж байна . Өөрөөр хэлбэл, бидэнд ихэнх хөгжүүлэгчийн албан тушаалд хүмүүс хэрэгтэй хэвээр байх боловч ажлын байрны тодорхойлолт өөрчлөгдөж магадгүй юм.

"хиймэл оюун ухааны програм хангамжийн инженер" эсвэл "түргэн шуурхай инженер" гэх мэт үүргүүд гарч ирэх явдал юм - хиймэл оюун ухааны бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг бүтээх эсвэл зохион байгуулах чиглэлээр мэргэшсэн хөгжүүлэгчид. Бид хиймэл оюун ухаан/машины технологийн чиглэлээр мэргэшсэн хөгжүүлэгчдийн эрэлт хэрэгцээ огцом өсч байгааг харж байна. Indeed-ийн хийсэн дүн шинжилгээгээр хиймэл оюун ухаантай холбоотой хамгийн эрэлттэй гурван ажлын байр бол өгөгдлийн эрдэмтэн, програм хангамжийн инженер, машин сургалтын инженер бөгөөд эдгээр үүргийн эрэлт сүүлийн гурван жилд хоёр дахин нэмэгдсэн ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ). Уламжлалт програм хангамжийн инженерүүд машин сургалтын үндсийг ойлгох эсвэл хиймэл оюун ухааны үйлчилгээг програмуудад нэгтгэх нь улам бүр нэмэгдэж байна. Хөгжүүлэгчдийг илүүд үзэхээс хол, "хиймэл оюун ухаан мэргэжлийг дээшлүүлж, хөгжүүлэгчдэд өндөр түвшний даалгавар, инновацид анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгож чадна." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах ) Олон ердийн код бичих ажлыг хиймэл оюун ухаан гүйцэтгэж болох ч хөгжүүлэгчид системийн дизайн, модулиудыг нэгтгэх, чанарыг хангах, шинэ асуудлуудыг шийдвэрлэхэд илүү их анхаарал хандуулах болно. Хиймэл оюун ухааныг урагшлуулдаг нэгэн компанийн ахлах инженер үүнийг сайн дүгнэж хэлсэн: Хиймэл оюун ухаан бидний хөгжүүлэгчдийг орлохгүй; энэ нь сайжруулдаг . Хүчирхэг хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдээр зэвсэглэсэн ганц хөгжүүлэгч хэд хэдэн хүний ​​ажлыг хийж чадна, гэхдээ тэр хөгжүүлэгч одоо илүү төвөгтэй, үр нөлөөтэй ажлыг хийж байна.

Бодит жишээ: Бүх хөгжүүлэгчдэдээ зориулж GitHub Copilot-ийг нэгтгэсэн програм хангамжийн компанийн хувилбарыг авч үзье. Үүний шууд нөлөө нь нэгжийн тест болон загвар код бичихэд зарцуулсан цаг хугацаа мэдэгдэхүйц буурсан явдал юм. Нэгэн залуу хөгжүүлэгч Copilot ашиглан шинэ функцийн кодын 80%-ийг хурдан үүсгэж, үлдсэн 20%-ийг тохируулах, интеграцийн тест бичихэд цаг зарцуулж чаддаг болохыг тогтоожээ. Түүний кодын гаралтын бүтээмж бараг хоёр дахин нэмэгдсэн боловч хамгийн сонирхолтой нь түүний оруулсан хувь нэмрийн мөн чанар өөрчлөгдсөн - тэрээр кодын тоймч, хиймэл оюун ухаанаар бичсэн кодын туршилтын дизайнер . Мөн баг кодын тойм нь хиймэл оюун ухааны алдааг ажлын урсгалд бүр ч чухал болж байгааг харуулж байна

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчдийн ажиллах арга барилыг эргэлзээгүй өөрчилж байна: тэднийг илүү хурдан болгож, илүү амбицтай асуудлуудыг шийдвэрлэх боломжийг олгохоос гадна ур чадвараа дээшлүүлэхийг (хиймэл оюун ухааныг ашиглах болон өндөр түвшний сэтгэлгээний аль алинд нь). Энэ нь "хиймэл оюун ухаан ажлын байрыг булааж авсан" гэхээсээ илүү "хиймэл оюун ухаан ажлын байрыг өөрчилж байна" гэсэн түүх юм. Эдгээр хэрэгслийг үр дүнтэй ашиглаж сурсан хөгжүүлэгчид өөрсдийн нөлөөллийг нэмэгдүүлж чадна - бидний байнга сонсдог улиг болсон үг бол "хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлохгүй, харин хиймэл оюун ухаан ашигладаг хөгжүүлэгчид ашигладаггүй хүмүүсийг орлож магадгүй" юм. чадахгүй байгааг ), мөн хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаантай хамт хөгжихийн тулд ур чадвараа хэрхэн дасан зохицуулж болохыг судлах болно

Хиймэл оюун ухааны хязгаарлалтууд (Хүн төрөлхтөн яагаад амин чухал хэвээр байгаа вэ)

Өнөөгийн хиймэл оюун ухаан нь гайхалтай чадваруудтай хэдий ч хүний ​​программистуудыг хуучирсан болгоход саад болж буй тодорхой хязгаарлалтуудтай . Эдгээр хязгаарлалтыг ойлгох нь программистууд яагаад хөгжүүлэлтийн үйл явцад маш их хэрэгцээтэй хэвээр байгааг ойлгоход чухал ач холбогдолтой юм. Хиймэл оюун ухаан бол хүчирхэг хэрэгсэл боловч хүний ​​хөгжүүлэгчийн бүтээлч байдал, шүүмжлэлт сэтгэлгээ, нөхцөл байдлын ойлголтыг орлож чадах шидэт сум биш юм. Хиймэл оюун ухааны програмчлалын зарим үндсэн дутагдал болон хүний ​​хөгжүүлэгчдийн давуу талуудыг энд дурдъя:

• Жинхэнэ ойлголт ба бүтээлч байдлын дутагдал: Одоогийн хиймэл оюун ухааны загварууд нь хүмүүсийн ойлгодог шиг код эсвэл асуудлыг үнэхээр ойлгодоггүй ; тэд хэв маягийг таньж, сургалтын өгөгдөлд үндэслэн болзошгүй гаралтыг дахин гаргадаг. Энэ нь хиймэл оюун ухаан нь анхны, бүтээлч шийдэл эсвэл шинэ асуудлын хүрээг гүнзгий ойлгохыг шаарддаг даалгавруудтай тэмцэж чадна гэсэн үг юм. Хиймэл оюун ухаан нь өмнө нь харж байсан техникийн тодорхойлолтод нийцүүлэн код үүсгэж чаддаг ч урьд өмнө байгаагүй асуудлын шинэ алгоритм зохион бүтээх эсвэл тодорхойгүй шаардлагыг тайлбарлахыг хүсэх бөгөөд энэ нь бүтэлгүйтэх магадлалтай. Нэгэн ажиглагчийн хэлснээр өнөөдөр хиймэл оюун ухаан "хүний ​​хөгжүүлэгчдийн авчирдаг бүтээлч, шүүмжлэлт сэтгэлгээний чадвар дутмаг байна." ( 2025 онд хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах ) Хүмүүс хайрцагнаас гадуур сэтгэхдээ маш сайн байдаг - салбарын мэдлэг, зөн совин, бүтээлч сэтгэлгээг хослуулан програм хангамжийн архитектур зохион бүтээх эсвэл нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх. Үүний эсрэгээр хиймэл оюун ухаан нь сурсан хэв маягаараа хязгаарлагддаг; хэрэв асуудал нь эдгээр хэв маягтай сайн тохирохгүй бол хиймэл оюун ухаан буруу эсвэл утгагүй код үүсгэж болзошгүй (ихэвчлэн итгэлтэйгээр!). инноваци - шинэ боломжууд, шинэ хэрэглэгчийн туршлага эсвэл шинэлэг техникийн аргуудыг бий болгох нь хүний ​​​​үйл ажиллагаа хэвээр байна.

• Контекст ба Том Зургийн Ойлголт: Програм хангамж бүтээх нь зөвхөн кодын мөр бичих биш юм. Энэ нь шалтгааныг ойлгохыг шаарддаг - бизнесийн шаардлага, хэрэглэгчийн хэрэгцээ, програм хангамжийн үйл ажиллагаа явуулж буй контекст. Хиймэл оюун ухаан нь маш нарийн контексттэй (ихэвчлэн тухайн үед өгөгдсөн оролтоор хязгаарлагддаг). Энэ нь системийн ерөнхий зорилго эсвэл нэг модуль нөгөө модультай хэрхэн харилцан үйлчилдэгийг кодонд тодорхой заасан зүйлээс гадна үнэхээр ойлгодоггүй. Үүний үр дүнд хиймэл оюун ухаан нь жижиг даалгаварт техникийн хувьд ажилладаг боловч системийн том архитектурт сайн тохирохгүй эсвэл зарим далд шаардлагыг зөрчсөн код үүсгэж болзошгүй. Програм хангамж нь бизнесийн зорилго, хэрэглэгчийн хүлээлттэй нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд хүн хөгжүүлэгчид хэрэгтэй. Нарийн төвөгтэй системийн дизайн - нэг хэсгийн өөрчлөлт бусад хэсэгт хэрхэн нөлөөлж болохыг ойлгох, гүйцэтгэл ба уншигдахуйц байдал гэх мэт тэнцвэрийг хэрхэн хангах, кодын баазын урт хугацааны хувьслыг хэрхэн төлөвлөх зэрэг нь өнөөдөр хиймэл оюун ухаан хийж чадахгүй зүйл юм. Мянга мянган бүрэлдэхүүн хэсэгтэй томоохон төслүүдэд хиймэл оюун ухаан "модыг хардаг ч ойг хардаггүй". Нэгэн дүн шинжилгээнд тэмдэглэснээр, "хиймэл оюун ухаан нь томоохон хэмжээний програм хангамжийн төслүүдийн бүрэн агуулга, нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгоход бэрхшээлтэй байдаг бөгөөд үүнд бизнесийн шаардлага болон хэрэглэгчийн туршлагын талаарх асуудлууд багтдаг ( хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах ). Хүн төрөлхтөн том хэмжээний алсын харааг хадгалсаар байдаг.

• Эрүүл ухаан ба тодорхой бус байдлыг шийдвэрлэх: Бодит төслүүдийн шаардлага нь ихэвчлэн тодорхойгүй эсвэл хувьсан өөрчлөгддөг. Хүний хөгжүүлэгч тодруулга авахыг эрмэлзэж, боломжийн таамаглал дэвшүүлж эсвэл бодит бус хүсэлтийг няцааж болно. Хиймэл оюун ухаан нь эрүүл ухаанаар тайлбарлах эсвэл тодруулах асуулт асуух чадваргүй (хэрэв асуултад тодорхой давталт хийгдээгүй бол, тэр ч байтугай зөв хийх баталгаа байхгүй). Ийм учраас хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн код нь заримдаа техникийн хувьд зөв боловч үйл ажиллагааны хувьд гажууд байж болно - хэрэв заавар нь тодорхойгүй байвал хэрэглэгчийн үнэхээр юу зорьж байгааг мэдэх чадваргүй байдаг . Үүний эсрэгээр, хүний ​​программист өндөр түвшний хүсэлтийг тайлбарлаж ("энэ UI-г илүү ойлгомжтой болгох" эсвэл "апп нь тогтмол бус оролтыг уян хатан зохицуулах ёстой"), кодонд юу хийх шаардлагатайг олж мэдэх боломжтой. Хиймэл оюун ухаан нь хөгжүүлэгчийг үнэхээр орлохын тулд маш нарийвчилсан, хоёрдмол утгагүй тодорхойлолт шаардлагатай бөгөөд ийм тодорхойлолтыг үр дүнтэй бичих нь кодыг өөрөө бичихтэй адил хэцүү байдаг. Forbes Tech Council-ийн нийтлэлд онцлон тэмдэглэснээр, хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг үнэхээр орлохын тулд тодорхойгүй зааврыг ойлгож, хүн шиг дасан зохицох шаардлагатай болно - одоогийн хиймэл оюун ухаанд байдаггүй ийм түвшний тайлбар ( Сергий Кузины бичлэг - LinkedIn ).

• Найдвартай байдал ба “Хий үзэгдэл”: Өнөөгийн хиймэл оюун ухааны загварууд нь сайн мэддэг нэг дутагдалтай талтай: тэд буруу эсвэл бүрэн зохиомол гаралт үүсгэж чаддаг бөгөөд үүнийг ихэвчлэн хий үзэгдэл . Код бичихдээ энэ нь хиймэл оюун ухаан үнэмшилтэй харагдаж байгаа ч логикийн хувьд буруу эсвэл аюулгүй бус код бичдэг гэсэн үг байж болох юм. Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны саналд сохроор итгэж болохгүй. Практикт хиймэл оюун ухаанаар бичигдсэн код бүрийг хүний ​​​​нягт нямбай хянаж, турших шаардлагатай байдаг . Stack Overflow судалгааны өгөгдөл үүнийг тусгасан байдаг - хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг хүмүүсийн зөвхөн 3% нь хиймэл оюун ухааны гаралтын нарийвчлалд маш их итгэдэг бөгөөд үнэндээ багахан хувь нь үүнд идэвхтэй итгэдэггүй ( хөгжүүлэгчдийн 70% нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслийг ашигладаг, 3% нь тэдний нарийвчлалд маш их итгэдэг - ShiftMag ). Хөгжүүлэгчдийн дийлэнх нь хиймэл оюун ухааны саналуудыг сайн мэдээ биш, харин хэрэгтэй зөвлөгөө гэж үздэг. Энэхүү бага итгэл үнэмшил нь хиймэл оюун ухаан нь ямар ч чадварлаг хүний ​​​​хийхгүй хачин алдаануудыг (жишээлбэл, нэг нэгээр нь алдаа гаргах, хуучирсан функц ашиглах, эсвэл үр ашиггүй шийдэл гаргах) гаргаж чаддаг тул зөвтгөгддөг, учир нь энэ нь асуудлын талаар үнэхээр үндэслэл гаргадаггүй. Нэгэн форумын сэтгэгдэлд “Тэд (хиймэл оюун ухаан) маш их хий үзэгдэл харж, хүний ​​хэзээ ч хийхгүй хачин дизайны сонголтуудыг хийдэг” ( Хиймэл оюун ухааны улмаас программистууд хуучирч муудах уу? - Ажил мэргэжлийн зөвлөгөө ). Эдгээр алдааг илрүүлэхэд хүний ​​хяналт маш чухал юм. Хиймэл оюун ухаан танд функцийн 90%-ийг хурдан авчирч болох ч үлдсэн 10%-д нь нарийн алдаа гарсан тохиолдолд үүнийг оношлох, засах нь хүний ​​хөгжүүлэгчийн үүрэг хэвээр байна. Үйлдвэрлэлд ямар нэгэн зүйл буруу болоход хүний ​​инженерүүд алдаагаа засах ёстой - хиймэл оюун ухаан алдааныхаа хариуцлагыг хүлээх боломжгүй хэвээр байна.

• Кодын санг хадгалах, хөгжүүлэх: Програм хангамжийн төслүүд олон жилийн турш оршин тогтнож, өсөн дэвжиж байдаг. Эдгээр нь тогтвортой хэв маяг, ирээдүйн засварлагчдад тодорхой байдал, шаардлага өөрчлөгдөхийн хэрээр шинэчлэлт шаарддаг. Өнөө үед хиймэл оюун ухаан (хиймэл оюун ухаан) өнгөрсөн шийдвэрүүдийн санах ойгүй (хязгаарлагдмал заавраас гадуур) тул удирдамжгүйгээр том төслийн туршид кодыг тогтвортой байлгаж чадахгүй байж магадгүй юм. Хүний хөгжүүлэгчид кодын засвар үйлчилгээг баталгаажуулдаг - тодорхой баримт бичиг бичих, ухаалаг боловч ойлгомжгүй шийдлүүдийн оронд уншигдахуйц шийдлүүдийг сонгох, архитектур хөгжих үед шаардлагатай бол кодыг дахин боловсруулах. Хиймэл оюун ухаан эдгээр ажлуудад тусалж чадна (жишээлбэл, дахин боловсруулахыг санал болгох), гэхдээ юуг дахин боловсруулах эсвэл аль хэсгийг дахин дизайн хийх шаардлагатайг шийдэх нь хүний ​​​​шүүмжлэл юм. Цаашилбал, бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэх үед шинэ функцийн одоо байгаа модулиудад үзүүлэх нөлөөллийг ойлгох (урвуу нийцтэй байдлыг хангах гэх мэт) нь хүмүүсийн зохицуулдаг зүйл юм. Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн 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 сайтар бодож боловсруулсан архитектурыг тогтмол хэрэгжүүлдэггүй тул хадгалах эсвэл өргөтгөхөд маш хэцүү болдог - энэ нь хүний ​​архитектор зайлсхийх орон нутгийн шийдвэрүүдийг гаргах явдал юм.

• Ёс зүй ба аюулгүй байдлын асуудлууд: Хиймэл оюун ухаан илүү их код бичих тусам энэ нь нэг талыг баримтлах, аюулгүй байдал, ёс зүйн талаар асуултуудыг хөндөж байна. Хиймэл оюун ухаан нь туршлагатай хүний ​​хөгжүүлэгч илрүүлж болох аюулгүй байдлын эмзэг байдлыг санамсаргүйгээр бий болгож болзошгүй (жишээлбэл, оролтыг зохих ёсоор ариутгаагүй, эсвэл аюулгүй бус криптографийн практикийг ашигласан). Түүнчлэн, хиймэл оюун ухаан нь ёс зүй, шударга ёсны талаар санаа зовох төрөлхийн мэдрэмжгүй байдаг - жишээлбэл, нэг талыг баримталсан өгөгдөл дээр суралцаж, санамсаргүйгээр ялгаварлан гадуурхах алгоритмуудыг санал болгож болно (зээлийн баталгаажуулалтын код эсвэл ажилд авах алгоритм гэх мэт хиймэл оюун ухаанаар удирддаг функцэд). Эдгээр асуудлаар хиймэл оюун ухааны гаралтыг аудит хийх, дүрэм журмыг дагаж мөрдөхийг хангах, програм хангамжид ёс зүйн асуудлуудыг шингээхийн тулд хүн хөгжүүлэгчид шаардлагатай байдаг. нийгмийн тал - хэрэглэгчийн итгэлцэл, нууцлалын асуудлыг ойлгох, хүний ​​үнэт зүйлстэй нийцсэн дизайны сонголт хийх - "үл тоомсорлож болохгүй. Хөгжлийн эдгээр хүн төвтэй талууд нь хиймэл оюун ухааны хүрээнээс гадуур, ядаж ойрын ирээдүйд." ( Хиймэл оюун ухаан 2025 онд хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах ) Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны хувь нэмрийн ухамсар, чанарын хаалга болж үйлчлэх ёстой.

Эдгээр хязгаарлалтуудыг харгалзан үзвэл, хиймэл оюун ухаан бол орлуулагч биш, харин хэрэгсэл . Сатья Наделлагийн хэлснээр энэ нь хөгжүүлэгчдийг орлох биш, харин чадавхжуулах Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу? Хов живийн цаад үнэн | The PyCoach | Хиймэл булан | 2025 оны 3-р сар | Medium ). Хиймэл оюун ухааныг бага туслах гэж үзэж болно: энэ нь хурдан, цуцашгүй бөгөөд олон ажлыг түрүүлж хийж чаддаг ч өнгөлсөн эцсийн бүтээгдэхүүн гаргахын тулд ахлах хөгжүүлэгчийн удирдамж, туршлага шаардлагатай. Хамгийн дэвшилтэт хиймэл оюун ухааны код бичих системүүдийг ч туслах (Copilot, CodeWhisperer гэх мэт) бөгөөд бие даасан кодлогч биш гэдэг нь анхаарал татаж байна. Компаниуд програмчлалын багуудаа халж, хиймэл оюун ухааныг ажиллуулахгүй байна; харин тэд хөгжүүлэгчдэд туслахын тулд хиймэл оюун ухааныг ажлын урсгалд оруулж байна.

OpenAI-ийн Сэм Алтманы нэгэн жишээ ишлэл нь хиймэл оюун ухааны агентууд сайжирсан ч програм хангамж хөгжүүлэлтэд "эдгээр хиймэл оюун ухааны агентууд хүмүүсийг бүрэн орлохгүй" Сэм Алтман хиймэл оюун ухааны агентууд удахгүй програм хангамжийн инженерүүдийн хийдэг ажлуудыг гүйцэтгэх болно гэж хэлсэн: Бүрэн түүхийг 5 оноогоор - India Today "виртуал хамтран ажиллагсад" болж ажиллах болно. Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан эцэстээ зарим чиглэлээр залуу хөгжүүлэгчийн ажлыг хийж болох ч тэр залуу хөгжүүлэгч ажилгүй болдоггүй - тэд хиймэл оюун ухааныг хянах, хиймэл оюун ухааны хийж чадахгүй өндөр түвшний ажлуудыг шийдвэрлэх үүрэг болж хувирдаг. Зарим судлаачид 2040 он гэхэд хиймэл оюун ухаан өөрийн кодын ихэнх хэсгийг бичиж чадна гэж таамаглаж байсан ирээдүйг харахад ч ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] машинуудад дутагдаж буй бүтээлч оч, шүүмжлэлт сэтгэлгээг хянах, чиглүүлэх, хангахын тулд хүний ​​программистууд хэрэгтэй хэвээр байх болно гэдэгтэй ерөнхийдөө санал нийлдэг .

програм хангамж хөгжүүлэлт нь зөвхөн код бичихээс илүү зүйл гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй . Үүнд оролцогч талуудтай харилцах, хэрэглэгчийн түүхийг ойлгох, багуудад хамтран ажиллах, давталтын дизайн зэрэг нь хүний ​​​​ур чадвар зайлшгүй шаардлагатай чиглэлүүд орно. Хиймэл оюун ухаан нь үйлчлүүлэгчтэй уулзалтад суугаад тэдний үнэхээр хүсч буй зүйлийг тайлбарлаж чадахгүй, мөн тэргүүлэх чиглэлүүдийн талаар хэлэлцээр хийж, багийг бүтээгдэхүүний алсын хараатай болгоход урамшуулж чадахгүй. Хүний хүчин зүйл гол хэвээр байна.

Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан нь чухал сул талуудтай: жинхэнэ бүтээлч сэтгэлгээ дутмаг, нөхцөл байдлыг хязгаарлагдмал ойлгох, алдаа гаргах хандлагатай байх, хариуцлага хүлээх чадваргүй байх, програм хангамжийн шийдвэрийн өргөн хүрээтэй үр дагаврыг ойлгохгүй байх. Эдгээр цоорхой нь хүний ​​хөгжүүлэгчдийн гялалзсан гол цөм юм. Хиймэл оюун ухааныг аюул занал гэж үзэхийн оронд үүнийг хүний ​​хөгжүүлэгчдэд зориулсан хүчирхэг өсгөгч хиймэл оюун ухааныг сайжруулсан хөгжлийн ертөнцөд хамааралтай, үнэ цэнэтэй хэвээр байхын тулд ур чадвар, үүргээ хэрхэн өөрчлөх замаар энэхүү өсгөлтийг хэрхэн ашиглаж болохыг авч үзэх болно

Хиймэл оюун ухааны эрин үед дасан зохицох, цэцэглэн хөгжих нь

Программистууд болон хөгжүүлэгчдийн хувьд код бичих салбарт хиймэл оюун ухааны өсөлт нь аймшигтай аюул заналхийлэл байх албагүй - энэ нь боломж байж болно. Гол нь технологитой хамт дасан зохицож, хөгжих явдал илүү бүтээмжтэй, эрэлт хэрэгцээтэй гэж үзэх магадлалтай бол үүнийг үл тоомсорлодог хүмүүс хоцорч магадгүй юм. Энэ хэсэгт бид хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд өдөр тутмын хөгжлийн нэг хэсэг болж байгаа тул хөгжүүлэгчдэд хамааралтай хэвээр үлдэж, хөгжих практик алхам, стратегид анхаарлаа хандуулах болно. Өрсөлдөөнөөс илүү хиймэл оюун ухаантай тасралтгүй суралцах, хамтран ажиллах сэтгэлгээг баримтлах хэрэгтэй. Хөгжүүлэгчид хэрхэн дасан зохицож, ямар шинэ ур чадвар, үүргийг авч үзэх ёстойг энд харуулав.

1. Хиймэл оюун ухааныг хэрэгсэл болгон хүлээн авах (Хиймэл оюун ухааны код бичих туслахуудыг үр дүнтэй ашиглаж сурах): Юуны өмнө хөгжүүлэгчид боломжтой хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдтэй дасан зохицох хэрэгтэй. Copilot, ChatGPT эсвэл бусад код бичих хиймэл оюун ухааныг шинэ хос програмчлалын хамтрагч болгон авч үзээрэй. Энэ нь сайн заавар эсвэл сэтгэгдэл бичих , хиймэл оюун ухааны үүсгэсэн кодыг хэрхэн хурдан баталгаажуулах эсвэл алдааг олж мэдэхийг сурах гэсэн үг юм. Хөгжүүлэгч IDE эсвэл хувилбарын хяналтаа сурах ёстой байсан шиг хиймэл оюун ухааны туслахын өвөрмөц онцлогийг сурах нь ур чадварын багцын нэг хэсэг болж байна. Жишээлбэл, хөгжүүлэгч бичсэн кодынхоо хэсгийг аваад хиймэл оюун ухаанаас сайжруулахыг хүсээд, дараа нь өөрчлөлтийг нь шинжлэх замаар дадлага хийж болно. Эсвэл даалгавраа эхлүүлэхдээ тайлбар хэсэгт тоймлон, хиймэл оюун ухаан юу өгч байгааг харж, тэндээс нь сайжруул. Цаг хугацаа өнгөрөхөд та хиймэл оюун ухаан юунд сайн, түүнтэй хэрхэн хамтран бүтээх талаар зөн совингоо хөгжүүлэх болно. Үүнийг "хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хөгжүүлэлт" - энэ нь таны хэрэгслийн хайрцагт нэмэх шинэ ур чадвар юм. Үнэндээ хөгжүүлэгчид одоо "шууд инженерчлэл"-ийг хиймэл оюун ухаанаас зөв асуулт асуухыг мэдэх ур чадвар гэж ярьдаг. Үүнийг эзэмшсэн хүмүүс ижил хэрэгслүүдээс хамаагүй илүү сайн үр дүнд хүрч чадна. "Хиймэл оюун ухаан ашигладаг хөгжүүлэгчид ашигладаггүй хөгжүүлэгчдийг орлож магадгүй" - тиймээс энэ технологийг эзэмшиж, өөрийн холбоотон болгоорой.

2. Дээд түвшний ур чадварт анхаарлаа төвлөрүүл (Асуудал шийдвэрлэх, Системийн дизайн, Архитектур): Хиймэл оюун ухаан илүү доод түвшний кодчилолыг зохицуулж чаддаг тул хөгжүүлэгчид хийсвэрлэлийн шатаар дээшлэх . Энэ нь системийн дизайн болон архитектурыг ойлгоход илүү их анхаарал хандуулах гэсэн үг юм. Хүний ойлголт чухал ач холбогдолтой нарийн төвөгтэй асуудлуудыг задлах, өргөтгөх боломжтой системийг зохион бүтээх, архитектурын шийдвэр гаргах ур чадварыг хөгжүүл. Зөвхөн юунд биш, харин яагаад, хэрхэн шийдлийн талаар анхаарлаа төвлөрүүл. Жишээлбэл, эрэмбэлэх функцийг төгс болгоход бүх цагаа зарцуулахын оронд (хиймэл оюун ухаан танд зориулж бичиж өгөх боломжтой үед) таны програмын нөхцөл байдалд аль эрэмбэлэх арга оновчтой, энэ нь таны системийн өгөгдлийн урсгалд хэрхэн нийцэж байгааг ойлгоход цаг зарцуул. дизайны сэтгэлгээг өндөр үнэлнэ. Хиймэл оюун ухаан код үүсгэж чаддаг ч програм хангамжийн ерөнхий бүтцийг шийдэж, бүх хэсгүүд зохицолтой ажиллахыг баталгаажуулдаг хүн бол хөгжүүлэгч юм. Том хэмжээний сэтгэлгээгээ хурцалснаар та өөрийгөө зөв зүйлийг бүтээхэд хиймэл оюун ухаан (болон багийн бусад гишүүд)-ийг удирдан чиглүүлдэг хүний ​​​​хувьд зайлшгүй шаардлагатай хүн болгодог. Ирээдүй рүү чиглэсэн нэгэн тайланд дурдсанаар, хөгжүүлэгчид "асуудал шийдвэрлэх, дизайны сэтгэлгээ, хэрэглэгчийн хэрэгцээг ойлгох гэх мэт хүний ​​​​ойлголт орлуулшгүй чиглэлүүдэд анхаарлаа хандуулах хэрэгтэй." ( 2025 онд хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах )

3. Хиймэл оюун ухаан болон машины хэлний мэдлэгээ дээшлүүл: хиймэл оюун ухааныг ойлгоход тусалдаг . Хөгжүүлэгчид бүгд машин сургалтын судлаач болох шаардлагагүй ч эдгээр загварууд хэрхэн ажилладаг талаар сайн ойлголттой байх нь ашигтай байх болно. Машин сургалт болон гүнзгий сургалтын үндсийг сурч мэдээрэй - энэ нь зөвхөн шинэ карьерын замыг нээж өгөхөөс гадна (хиймэл оюун ухаантай холбоотой ажлын байрууд цэцэглэн хөгжиж байгаа тул ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] )), мөн хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг илүү үр дүнтэй ашиглахад тусална. Жишээлбэл, хэрэв та том хэлний загварын хязгаарлалт, түүнийг хэрхэн сургасныг мэдэж байвал хэзээ бүтэлгүйтэж болохыг урьдчилан таамаглаж, зааварчилгаа эсвэл тестээ үүний дагуу боловсруулж болно. Нэмж дурдахад олон програм хангамжийн бүтээгдэхүүнүүд одоо хиймэл оюун ухааны онцлогуудыг нэгтгэж байна (жишээлбэл, зөвлөмжийн хөдөлгүүртэй апп эсвэл чатбот). Машины хэлний мэдлэгтэй програм хангамж хөгжүүлэгч эдгээр онцлогуудад хувь нэмэр оруулах эсвэл ядаж өгөгдлийн эрдэмтэдтэй ухаалаг хамтран ажиллах боломжтой. Суралцах гол чиглэлүүдэд: өгөгдлийн шинжлэх ухааны үндэс , өгөгдлийг хэрхэн урьдчилан боловсруулах, сургалт ба дүгнэлт, хиймэл оюун ухааны ёс зүй орно. Хиймэл оюун ухааны хүрээ (TensorFlow, PyTorch) болон үүлэн хиймэл оюун ухааны үйлчилгээтэй танилцаарай; хэдийгээр та загваруудыг эхнээс нь бүтээгээгүй байсан ч гэсэн аппликейшнд хиймэл оюун ухааны API-г хэрхэн нэгтгэхийг мэдэх нь үнэ цэнэтэй ур чадвар юм. Товчхондоо, "хиймэл оюун ухааны мэдлэгтэй" болох нь вэб эсвэл мэдээллийн сангийн технологийн талаар мэдлэгтэй байхтай адил чухал болж байна. Уламжлалт програм хангамжийн инженерчлэл болон хиймэл оюун ухааны ертөнцийг эзэмшиж чадах хөгжүүлэгчид ирээдүйн төслүүдийг удирдахад хамгийн тохиромжтой байр суурь эзлэх болно.

4. Илүү хүчтэй зөөлөн ур чадвар болон салбарын мэдлэгийг хөгжүүлэх: Хиймэл оюун ухаан механик ажлуудыг хариуцах тусам хүний ​​өвөрмөц ур чадвар бүр ч чухал болж байна. Харилцаа холбоо, багийн ажиллагаа, салбарын туршлага нь хоёр дахин нэмэгдэх ёстой салбарууд юм. Програм хангамж хөгжүүлэх нь ихэвчлэн санхүү, эрүүл мэнд, боловсрол эсвэл бусад салбарын асуудлын хүрээг ойлгож, түүнийгээ шийдэл болгон хувиргахтай холбоотой байдаг. Хиймэл оюун ухаанд ийм нөхцөл байдал эсвэл оролцогч талуудтай харилцах чадвар байхгүй ч танд байдаг. Ажиллаж буй салбартаа илүү мэдлэгтэй болох нь таныг програм хангамж бодит ертөнцийн хэрэгцээг хангаж байгаа эсэхийг баталгаажуулах гол хүн болгодог. Үүнтэй адилаар хамтын ажиллагааны ур чадвартаа анхаарлаа хандуулаарай: зөвлөгөө өгөх, манлайлах, зохицуулалт хийх. Багууд кодыг (хиймэл оюун ухаанаар бичсэн кодыг оруулаад) хянаж, залуу хүмүүст шилдэг туршлагыг зааж, нарийн төвөгтэй төслүүдийг зохицуулахын тулд ахлах хөгжүүлэгчид хэрэгтэй хэвээр байх болно. Хиймэл оюун ухаан нь төслүүдэд хүний ​​​​харилцан үйлчлэлийн хэрэгцээг арилгадаггүй. Үнэндээ хиймэл оюун ухаан код үүсгэдэг тул ахлах хөгжүүлэгчийн зөвлөгөө нь залуу хүмүүст хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажиллах, түүний гаралтыг баталгаажуулахыг . Энэхүү шинэ загварт бусдыг удирдан чиглүүлэх чадвартай байх нь үнэ цэнэтэй ур чадвар юм. Мөн шүүмжлэлт сэтгэлгээг - хиймэл оюун ухааны гарцыг асууж, туршиж, бусдыг ч мөн адил хийхийг уриал. Эрүүл эргэлзээ, баталгаажуулах сэтгэлгээг төлөвшүүлэх нь хиймэл оюун ухаанд сохроор найдахыг зогсоож, алдааг бууруулна. Үндсэндээ хиймэл оюун ухаанд дутагдаж буй ур чадваруудыг сайжруул: хүмүүс болон нөхцөл байдлыг ойлгох, шүүмжлэлт дүн шинжилгээ хийх, салбар дундын сэтгэлгээ.

5. Насан туршийн сургалт ба дасан зохицох чадвар: Хиймэл оюун ухааны өөрчлөлтийн хурд маш хурдацтай байна. Өнөөдөр хамгийн сүүлийн үеийн мэт санагдаж байгаа зүйл хэдэн жилийн дараа хуучирч магадгүй юм. Хөгжүүлэгчид насан туршийн сургалтыг урьд өмнөхөөсөө илүү ихээр хүлээн авах ёстой. Энэ нь хиймэл оюун ухааны код бичих шинэ туслахуудыг тогтмол туршиж үзэх, хиймэл оюун ухаан/машины чиглэлээр онлайн сургалт эсвэл гэрчилгээ авах, юу болох талаар мэдээлэл авахын тулд судалгааны блог унших, эсвэл хиймэл оюун ухаанд чиглэсэн хөгжүүлэгчдийн нийгэмлэгт оролцох гэсэн үг байж болно. Дасан зохицох чадвар бол гол түлхүүр юм - шинэ хэрэгслүүд болон ажлын урсгалууд гарч ирэх үед тэдгээрийг ашиглахад бэлэн байх. Жишээлбэл, хэрэв ноорог хэлбэрээр UI дизайныг автоматжуулж чадах шинэ хиймэл оюун ухааны хэрэгсэл гарч ирвэл, фронтенд хөгжүүлэгч үүнийг сурч, нэгтгэхэд бэлэн байх ёстой бөгөөд анхаарлаа үүсгэсэн UI-г сайжруулах эсвэл автоматжуулалтад орхигдсон хэрэглэгчийн туршлагын дэлгэрэнгүй мэдээллийг сайжруулахад чиглүүлэх хэрэгтэй. Суралцахыг карьерынхаа тасралтгүй хэсэг гэж үздэг хүмүүс (олон хөгжүүлэгчид аль хэдийн хийдэг) хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэлтийг нэгтгэхэд илүү хялбар байх болно. Нэг стратеги бол долоо хоногийнхоо багахан хэсгийг суралцах, туршилт хийхэд зориулах явдал юм - үүнийг өөрийн ирээдүйд хөрөнгө оруулах гэж үзээрэй. Компаниуд мөн хөгжүүлэгчдэдээ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг үр дүнтэй ашиглах талаар сургалт явуулж эхэлж байна; ийм боломжийг ашиглах нь таныг урагшлуулах болно. Амжилттай хөгжиж буй хөгжүүлэгчид нь хиймэл оюун ухааныг хөгжиж буй түнш гэж харж, тэр түнштэйгээ ажиллах арга барилаа тасралтгүй сайжруулдаг хүмүүс байх болно.

6. Шинээр гарч ирж буй үүрэг болон карьерын замуудыг судлах: Хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэлтэд нэгдсэнээр шинэ карьерын боломжууд гарч ирж байна. Жишээлбэл, Шуурхай инженер эсвэл Хиймэл оюун ухааны интеграцийн мэргэжилтэн нь бүтээгдэхүүнд Хиймэл оюун ухааныг ашиглах зөв өдөөлт, ажлын урсгал, дэд бүтцийг бий болгоход чиглэсэн үүрэг юм. Өөр нэг жишээ бол Хиймэл оюун ухааны ёс зүйн инженер эсвэл Хиймэл оюун ухааны аудитор бөгөөд Хиймэл оюун ухааны гаралтыг хэвийлт, нийцэл, зөв ​​​​байдлаар нь хянахад чиглэгддэг үүрэг юм. Хэрэв та эдгээр чиглэлээр сонирхолтой бол өөрийгөө зөв мэдлэгээр байрлуулах нь эдгээр шинэ замыг нээж өгч магадгүй юм. Сонгодог үүрэг дотор ч гэсэн та "Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар урд талын хөгжүүлэгч" болон "Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар арын талын хөгжүүлэгч" гэх мэт тусгай хэрэгслүүдийг ашигладаг чиглэлүүдийг олж болно. Байгууллагууд Хиймэл оюун ухааны эргэн тойронд багийг хэрхэн бүрдүүлж байгааг анхаарч үзээрэй. Зарим компаниуд төслүүдэд Хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэхэд чиглүүлэх "Хиймэл оюун ухааны холбоо" буюу шилдэг төвүүдтэй байдаг - ийм бүлэгт идэвхтэй байх нь таныг тэргүүлэх эгнээнд гаргаж чадна. Түүнчлэн, Хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг хөгжүүлэхэд хувь нэмэр оруулах талаар бодож үзээрэй: жишээлбэл, хөгжүүлэгчийн хэрэгслийг сайжруулдаг нээлттэй эхийн төслүүд дээр ажиллах (магадгүй Хиймэл оюун ухааны кодыг тайлбарлах чадварыг сайжруулах гэх мэт). Энэ нь таны технологийн талаарх ойлголтыг гүнзгийрүүлээд зогсохгүй таныг өөрчлөлтийг тэргүүлж буй нийгэмд оруулна. Хамгийн гол нь ажил мэргэжлийн уян хатан байдлын . Хэрэв таны одоогийн ажлын зарим хэсэг автоматжсан бол эдгээр автоматжуулсан хэсгүүдийг зохион бүтээх, хянах эсвэл сайжруулах үүрэгт шилжихэд бэлэн байгаарай.

7. Хүний чанарыг хадгалж, харуулах: Хиймэл оюун ухаан дундаж асуудлын дундаж кодыг үүсгэж чаддаг ертөнцөд хүний ​​хөгжүүлэгчид онцгой , энэрэнгүй шийдлүүдийг бий болгохыг хичээх хэрэгтэй. Энэ нь хэрэглэгчийн туршлагын нарийн мэдрэмж, ер бусын нөхцөл байдалд зориулсан гүйцэтгэлийн оновчлол, эсвэл зүгээр л цэвэрхэн, сайн баримтжуулсан код бичих гэсэн үг байж болох юм (хиймэл оюун ухаан утга учиртай баримт бичиг эсвэл ойлгомжтой кодын тайлбар бичихдээ тийм ч сайн биш - та тэнд үнэ цэнийг нэмж болно!). Хүний ойлголтыг ажилд нэгтгэхийг зорь: жишээлбэл, хэрэв хиймэл оюун ухаан кодын хэсгийг үүсгэвэл та үндэслэлийг өөр хүн дараа нь ойлгох байдлаар тайлбарласан тайлбар нэмэх эсвэл илүү уншигдахуйц болгохоор тохируулна. Ингэснээр та зөвхөн машинаар үүсгэгдсэн ажилд дутагдаж буй мэргэжлийн ур чадвар, чанарын давхаргыг нэмж байна. Цаг хугацаа өнгөрөхөд бодит ертөнцөд "зүгээр л ажилладаг" өндөр чанартай програм хангамжийн нэр хүндийг бий болгох нь таныг бусдаас ялгаруулах болно. Үйлчлүүлэгчид болон ажил олгогчид хиймэл оюун ухааны үр ашгийг хүний ​​ур чадвартай хослуулж .

Мөн боловсролын замууд хэрхэн дасан зохицож болохыг авч үзье. Энэ салбарт шинээр орж ирж буй хөгжүүлэгчид сургалтын үйл явцад хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдээс зайлсхийх ёсгүй. Харин ч эсрэгээрээ, хиймэл оюун ухаанаар суралцах нь ( жишээлбэл, гэрийн даалгавар эсвэл төслүүдэд туслахын тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглах, дараа нь үр дүнг шинжлэх) тэдний ойлголтыг хурдасгаж чадна. Гэсэн хэдий ч үндсэн ойлголтууд болох алгоритм, өгөгдлийн бүтэц, програмчлалын гол ойлголтуудыг гүнзгий судлах бөгөөд ингэснээр та бат бөх суурьтай болж, хиймэл оюун ухаан хэзээ алдаж байгааг мэдэж чадна. Хиймэл оюун ухаан энгийн код бичих дасгалуудыг зохицуулдаг тул сургалтын хөтөлбөрүүд нь дизайн, интеграцчилал шаарддаг төслүүдэд илүү их ач холбогдол өгч магадгүй юм. Хэрэв та шинээр орж ирж байгаа бол нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, хиймэл оюун ухааныг олон хэрэгслийн нэг болгон ашиглах чадвараа харуулсан портфолио бүрдүүлэхэд анхаарлаа хандуулаарай.

Дасан зохицох стратегийг товчхондоо: зорчигч биш, харин нисгэгч нь бай. Хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг ашигла, гэхдээ тэдгээрээс хэт хамааралтай эсвэл сэтгэл хангалуун байж болохгүй. Хөгжлийн өвөрмөц хүний ​​​​талыг үргэлжлүүлэн сайжруул. Програм хангамжийн инженерийн нэр хүндтэй анхдагч Грэди Буч үүнийг маш сайн хэлсэн: "Хиймэл оюун ухаан нь программист байхын утга учрыг үндсээр нь өөрчлөх болно. Энэ нь программистуудыг устгахгүй ч тэднээс шинэ ур чадвар эзэмшиж, шинэ аргаар ажиллахыг шаардах болно." ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ). Эдгээр шинэ ур чадвар, ажиллах арга барилыг идэвхтэй хөгжүүлснээр хөгжүүлэгчид карьерынхаа жолооны хүрдэнд үлдэхийг баталгаажуулж чадна.

Энэ хэсгийг нэгтгэн дүгнэхэд, хиймэл оюун ухааны эрин үед ирээдүйд карьераа хөгжүүлэхийг эрмэлздэг хөгжүүлэгчдэд зориулсан товч лавлах жагсаалтыг энд оруулав

Эдгээр стратегийг дагаж мөрдвөл хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны хувьсгалыг өөрсдөдөө ашигтайгаар эргүүлж чадна. Дасан зохицож чадсан хүмүүс хиймэл оюун ухаан нь сайжруулж , програм хангамжийг хуучируулахын оронд өмнөхөөсөө илүү сайн болгох боломжийг олгодог болохыг олж мэдэх болно.

Ирээдүйн төлөв: Хиймэл оюун ухаан болон хөгжүүлэгчдийн хамтын ажиллагаа

Хиймэл оюун ухаанаар удирдуулсан ертөнцөд програмчлалын ирээдүй юу вэ? Одоогийн чиг хандлагад үндэслэн бид хиймэл оюун ухаан болон хүний ​​хөгжүүлэгчид илүү нягт хамтран ажиллах . Программистын үүрэг нь хяналтын болон бүтээлч байр суурь руу шилжиж, хиймэл оюун ухаан хүний ​​удирдлага дор "хүнд ажлыг" илүү ихээр хийх болно. Энэхүү төгсгөлийн хэсэгт бид ирээдүйн зарим нөхцөл байдлыг төсөөлж, хэрэв бид дасан зохицохоо үргэлжлүүлбэл хөгжүүлэгчдийн хэтийн төлөв эерэг хэвээр байж чадна гэдгийг баталгаажуулж байна.

Ойрын ирээдүйд (дараагийн 5-10 жилд) хиймэл оюун ухаан нь компьютер шиг хөгжүүлэлтийн процесст хаа сайгүй хэрэглэгдэх магадлал өндөр байна. Өнөөдөр ямар ч хөгжүүлэгч редакторгүйгээр эсвэл Google/StackOverflow-гүйгээр код бичдэггүйтэй адил удахгүй ямар ч хөгжүүлэгч ард нь ямар нэгэн хиймэл оюун ухааны тусламжгүйгээр код бичихгүй. Нэгдсэн Хөгжүүлэлтийн Орчнууд (IDE) нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг функцуудыг гол цөмдөө багтаахаар аль хэдийн хөгжиж байна (жишээлбэл, танд кодыг тайлбарлаж өгөх эсвэл төсөл даяар кодын бүх өөрчлөлтийг санал болгох код засварлагчид). Хөгжүүлэгчийн үндсэн ажил нь хиймэл оюун ухаан ойлгож чадах байдлаар асуудал, хязгаарлалтыг томъёолж, дараа нь хиймэл оюун ухааны санал болгож буй шийдлүүдийг боловсруулж, боловсронгуй болгох . Энэ нь заримдаа "шууд програмчлал" эсвэл "хиймэл оюун ухааны найруулга" гэж нэрлэгддэг илүү өндөр түвшний програмчлалын хэлбэртэй төстэй юм.

Гэсэн хэдий ч хийх ёстой зүйлийн мөн чанар - хүмүүсийн асуудлыг шийдвэрлэх нь өөрчлөгдөөгүй хэвээр байна. Ирээдүйн хиймэл оюун ухаан нь тайлбараас бүхэл бүтэн апп үүсгэх боломжтой байж магадгүй ("эмчийн үзлэг захиалахын тулд надад гар утасны апп бүтээгээрэй"), гэхдээ уг тайлбарыг тодруулах, зөв ​​эсэхийг баталгаажуулах, үр дүнг хэрэглэгчдийг баярлуулахын тулд нарийн тохируулах ажил нь хөгжүүлэгчид (дизайнерууд, бүтээгдэхүүний менежерүүд гэх мэт) оролцох болно. Үнэндээ, хэрэв энгийн апп үүсгэх нь хялбар болвол хүний ​​бүтээлч байдал, програм хангамжийн инноваци бүр ч чухал болно . Бид олон ердийн програмуудыг хиймэл оюун ухаанаар үүсгэдэг бол хүн хөгжүүлэгчид хил хязгаарыг туулдаг хамгийн сүүлийн үеийн, нарийн төвөгтэй эсвэл бүтээлч төслүүдэд анхаарлаа төвлөрүүлдэг програм хангамжийн цэцэглэлтийг харж магадгүй юм.

програмчлалын нэвтрэх саад бэрхшээлийг бууруулах боломжтой - энэ нь уламжлалт програм хангамжийн инженер биш (жишээлбэл, бизнесийн шинжээч, эрдэмтэн эсвэл маркетер) олон хүмүүс хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг ашиглан програм хангамж бүтээх боломжтой гэсэн үг юм (хиймэл оюун ухаанаар өдөөгдсөн "кодгүй/бага код" хөдөлгөөний үргэлжлэл). Энэ нь мэргэжлийн хөгжүүлэгчдийн хэрэгцээг арилгадаггүй; харин үүнийг өөрчилдөг. Хөгжүүлэгчид ийм тохиолдолд зөвлөх эсвэл чиглүүлэх үүрэг гүйцэтгэж, эдгээр иргэдийн боловсруулсан аппликейшнууд аюулгүй, үр ашигтай, засвар үйлчилгээ хийх боломжтой эсэхийг баталгаажуулж болно. Мэргэжлийн программистууд хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар "программист бус" хүмүүсийн ашигладаг платформ болон API-уудыг бүтээхэд анхаарлаа төвлөрүүлж болно.

Ажлын байрны үүднээс авч үзвэл зарим програмчлалын үүрэг буурч, зарим нь өсөж магадгүй юм. Жишээлбэл, компаниуд энгийн ажлуудад хиймэл оюун ухаанд найдвал зарим анхан шатны код бичих албан тушаалын тоо цөөрч магадгүй юм. Ирээдүйд жижиг стартап компанид хиймэл оюун ухаанаар тоноглогдсон ахлах хөгжүүлэгчид нь үндсэн ажлын ихэнх хэсгийг хийж чаддаг тул залуу хөгжүүлэгчдийн тал хувийг шаардах болно гэж төсөөлж болно. Гэхдээ үүний зэрэгцээ (бидний дасан зохицох хэсэгт хэлэлцсэнчлэн) бүрэн шинэ ажлын байрууд гарч ирнэ. Түүнээс гадна, програм хангамж нь эдийн засгийн илүү их хэсгийг хамардаг тул (хиймэл оюун ухаан нь нарийн хэрэгцээнд зориулсан програм хангамж үүсгэдэг) програм хангамжтай холбоотой ажлын нийт эрэлт хэрэгцээ цаашид ч өсөх боломжтой. Түүхээс харахад урт хугацаанд илүү олон бий болгодог боловч эдгээр нь өөр өөр ажил юм - жишээлбэл, тодорхой үйлдвэрлэлийн ажлуудыг автоматжуулах нь автоматжуулсан системийг зохион бүтээх, засвар үйлчилгээ хийх, сайжруулах ажлын байрны өсөлтөд хүргэсэн. Хиймэл оюун ухаан болон програмчлалын хүрээнд бага ангийн хөгжүүлэгчдийн хийдэг байсан зарим ажлууд автоматжуулсан байдаг бол бидний хийхийг хүсч буй програм хангамжийн цар хүрээ өргөжиж (учир нь одоо үүнийг бүтээхэд хямд/хурдан болсон), энэ нь илүү олон дижитал шилжилтийн улмаас програм хангамж хөгжүүлэлт болон хиймэл оюун ухааны салбарын үүрэг нэмэгдэж байгаа

2040 оны таамаглалыг авч үзэх хэрэгтэй : Оак Ридж Үндэсний Лабораторийн судлаачид 2040 он гэхэд "машинууд ... өөрсдийн кодын ихэнх хэсгийг өөрсдөө бичих болно" ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ). Хэрэв энэ нь үнэн болвол хүний ​​программистуудад юу үлдэх вэ? Магадгүй маш өндөр түвшний удирдамж (машинуудад бид тэднээс юу хийхийг хүсч байгаагаа өргөн хүрээнд хэлэх) болон системийн нарийн төвөгтэй интеграцчилал, хүний ​​сэтгэл судлалыг ойлгох эсвэл шинэ асуудлын талбаруудтай холбоотой чиглэлүүдэд анхаарлаа хандуулах болно. Ийм нөхцөлд ч гэсэн хүмүүс бүтээгдэхүүний дизайнерууд, шаардлагын инженерүүд, хиймэл оюун ухааны сургагч багш/баталгаажуулагчтай ямар код бичих ёстой, яагаад гэдгийг шийдэж , дараа нь эцсийн үр дүн нь зөв бөгөөд зорилготой нийцэж байгаа эсэхийг шалгах ёстой. Энэ нь өөрөө жолооддог машинууд нэг л өдөр өөрсдөө жолооддогтой адил боловч та машинд хаашаа явах, нарийн төвөгтэй нөхцөл байдалд оролцохыг хэлсээр байх болно - мөн хүмүүс зам, замын хөдөлгөөний дүрэм, түүний эргэн тойрон дахь бүх дэд бүтцийг зохион бүтээдэг.

орлуулах бус хамтын ажиллагааны ирээдүйг төсөөлдөг . Нэгэн технологийн зөвлөх компанийн хэлснээр "хөгжлийн ирээдүй бол хүн эсвэл хиймэл оюун ухааны хоорондох сонголт биш, харин хоёулангийнх нь хамгийн сайныг ашигладаг хамтын ажиллагаа юм." ( 2025 онд хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах ) Хиймэл оюун ухаан нь програм хангамжийн хөгжлийг эргэлзээгүй өөрчлөх боловч энэ нь устаж үгүй ​​болохоос илүү хөгжүүлэгчийн үүргийн хувьсал юм. "Өөрчлөлтийг хүлээн авч, ур чадвараа дасан зохицож, ажлынхаа өвөрмөц хүний ​​​​талыг анхаарч үздэг" тэдний үнэ цэнийг бууруулахын оронд чадавхийг нь сайжруулдаг болохыг олж мэдэх болно

Бид өөр нэг салбартай зэрэгцүүлэн авч үзэж болно: инженерчлэл болон архитектурт компьютерийн тусламжтай дизайн (CAD)-ийн өсөлтийг авч үзье. Эдгээр хэрэгслүүд инженер, архитекторуудыг орлосон уу? Үгүй - тэд тэднийг илүү бүтээмжтэй болгож, илүү нарийн төвөгтэй дизайн бүтээх боломжийг олгосон. Гэхдээ хүний ​​бүтээлч байдал, шийдвэр гаргалт нь гол үүрэг гүйцэтгэсэн хэвээр байна. Үүнтэй адилаар, хиймэл оюун ухааныг компьютерийн тусламжтай кодчилол гэж үзэж болно - энэ нь нарийн төвөгтэй байдал, хүнд ажлыг зохицуулахад туслах боловч хөгжүүлэгч нь дизайнер, шийдвэр гаргагч хэвээр байна.

Урт хугацаанд, хэрэв бид үнэхээр дэвшилтэт хиймэл оюун ухаан (жишээлбэл, чадах ) гэж төсөөлвөл нийгэм, эдийн засгийн өөрчлөлтүүд нь зөвхөн програмчлалаас хамаагүй өргөн хүрээтэй байх болно. Бид хараахан тэнд хүрээгүй бөгөөд бид хиймэл оюун ухааныг ажилдаа хэрхэн нэгтгэх тал дээр ихээхэн хяналт тавьдаг. Хүний чадавхийг нэмэгдүүлэх . Энэ нь хүмүүсийг цаг алдалгүй байлгах хэрэгсэл, практикт (болон бодлогод) хөрөнгө оруулалт хийх гэсэн үг юм. Бид аль хэдийн компаниуд хиймэл оюун ухааны засаглалыг - ёс зүйтэй, үр дүнтэй үр дүнг хангахын тулд хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэлтэд хэрхэн ашиглах ёстой талаархи удирдамж ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэгчдийн туршлагад үзүүлэх нөлөөллийг харуулж байна - The GitHub Blog ). Энэ чиг хандлага улам бүр нэмэгдэх магадлалтай бөгөөд хүний ​​​​хяналт нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийн шугам хоолойн албан ёсны нэг хэсэг болохыг баталгаажуулдаг.

Эцэст нь хэлэхэд, "Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу?" гэсэн асуултанд хариулж болно: Үгүй - гэхдээ энэ нь программистуудын хийдэг зүйлийг эрс өөрчлөх болно. Программчлалын энгийн хэсгүүд нь ихэвчлэн автоматжуулах зам дээр байна. Бүтээлч, сорилттой, хүн төвтэй хэсгүүд нь хэвээр үлдэж, үнэхээр илүү тод харагдах болно. Ирээдүйд программистууд багийн гишүүн шиг улам ухаалаг болсон хиймэл оюун ухааны туслахуудтай зэрэгцэн ажиллах болно гэж төсөөлөөд үз дээ. 24/7 код бичиж чаддаг хиймэл оюун ухааны хамт ажиллагчтай гэж төсөөлөөд үз дээ - энэ нь бүтээмжийг нэмэгдүүлэх маш сайн арга боловч ямар даалгавар дээр ажиллахаа хэлж, ажлыг нь шалгах хүн хэрэгтэй хэвээр байна.

Хамгийн сайн үр дүнд хиймэл оюун ухааныг хамтрагч гэж үздэг хүмүүс хүрэх болно. Нэгэн гүйцэтгэх захирлын хэлснээр "Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлохгүй, харин хиймэл оюун ухаан ашигладаг программистууд ашигладаггүй хүмүүсийг орлох болно." Практик утгаараа энэ нь технологитой хамт хөгжих үүрэг нь хөгжүүлэгчдэд ногдож байна гэсэн үг юм. Программчлалын мэргэжил мөхөж байгаа юм биш - энэ нь дасан зохицож байна . Ойрын ирээдүйд, магадгүй өнөөдрөөс ч илүү олон програм хангамж бүтээх, шийдвэрлэх асуудлууд гарах болно. Боловсролтой хэвээр үлдэж, уян хатан байж, хүмүүсийн хамгийн сайн хийдэг зүйлд анхаарлаа төвлөрүүлснээр хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаантай хамтран .

Эцэст нь хэлэхэд, бид хөгжүүлэгчид өөрсдийн мэдэлд супер хүчнүүдтэй болсон эрин үед орж байгааг тэмдэглэх нь зүйтэй. Дараагийн үеийн программистууд өмнө нь хэдэн өдөр зарцуулдаг байсан зүйлийг хэдхэн цагийн дотор хийж, хиймэл оюун ухааныг ашигласнаар өмнө нь хүрч чадахгүй байсан асуудлуудыг шийдвэрлэх болно. Айдсын оронд ирээдүйд гарч буй сэтгэл хөдлөл нь өөдрөг үзэл, сониуч зангийн . Бид хиймэл оюун ухаанд нүдээ нээж, түүний хязгаарлалтыг ухамсарлаж, хариуцлагаа ухамсарлаж хандвал хиймэл оюун ухаан болон программистууд хамтдаа гайхалтай програм хангамжийн системүүдийг бүтээх ирээдүйг бүрдүүлж чадна, энэ нь хоёулаа дангаараа хийж чадахаас хамаагүй илүү юм. Хүний бүтээлч байдал болон машины үр ашгийг хослуулсан нь хүчтэй хослол юм. Эцсийн эцэст энэ нь орлуулах хүн болон машин хоёулаа бичих болно

Эх сурвалжууд:

1. Brainhub, “Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024]” ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ).

2. Brainhub, Сатья Наделла, Жефф Дин нарын хиймэл оюун ухааныг орлох хэрэгсэл биш харин хэрэгсэл болгон ашиглах талаарх шинжээчдийн ишлэлүүд ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ) ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ).

3. Medium (PyCoach), “Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу? Хөөрлийн цаад үнэн” нийтлэлд бодит байдал болон хөөцөлдөөний нарийн ялгааг тэмдэглэсэн ( Хиймэл оюун ухаан программистуудыг орлох уу? Хөөрлийн цаад үнэн | The PyCoach | Хиймэл булан | 2025 оны 3-р сар | Medium ) болон хиймэл оюун ухаан даалгавраа сайн гүйцэтгэдэг ч бүрэн ажил хийдэггүй гэсэн Сэм Алтманы ишлэл.

4. DesignGurus, “Хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу?… (2025)” номондоо хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг илүүдэл болгохын оронд тэднийг хөгжүүлж 2025 онд хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг орлох уу: Ирээдүй рүү товчхон харах уу ) мөн хиймэл оюун ухааны хоцрогдолтой хэсгүүдийг (бүтээлч байдал, нөхцөл байдал, ёс зүй) жагсаасан.

5. Stack Overflow Хөгжүүлэгчийн 2023 оны судалгаагаар хөгжүүлэгчдийн 70% нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг, нарийвчлалд итгэдэггүй (3% нь маш их итгэдэг) ( Хөгжүүлэгчдийн 70% нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслийг ашигладаг, 3% нь тэдний нарийвчлалд маш их итгэдэг - ShiftMag ).

6. GitHub 2023 оны судалгаагаар хөгжүүлэгчдийн 92% нь хиймэл оюун ухааны код бичих хэрэгслийг туршиж үзсэн бөгөөд 70% нь ашиг тусыг нь харсан байна ( Судалгаагаар хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулж байна - GitHub блог ).

7. GitHub Copilot судалгаагаар хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар даалгаврыг 55% илүү хурдан гүйцэтгэж байгааг тогтоожээ ( Судалгаа: GitHub Copilot-ийн хөгжүүлэгчдийн бүтээмж болон аз жаргалд үзүүлэх нөлөөллийг тоон үзүүлэлтээр тодорхойлох - The GitHub Blog ).

8. GeekWire, DeepMind-ийн AlphaCode дээр дундаж хүний ​​кодлогч түвшинд (хамгийн шилдэг 54%) ажилладаг боловч шилдэг гүйцэтгэлээс хол байна ( DeepMind-ийн AlphaCode нь дундаж програмистын ур чадвартай дүйцдэг ).

9. IndiaToday (2025 оны 2-р сар), Сэм Алтманы хиймэл оюун ухааны "хамтран ажиллагсад" нь залуу инженерүүдийн ажлыг хийдэг ч "хүмүүсийг бүрэн орлохгүй" ( Сэм Алтман хиймэл оюун ухааны агентууд удахгүй програм хангамжийн инженерүүдийн хийдэг ажлуудыг гүйцэтгэх болно гэж хэлсэн: Бүрэн түүх 5 оноо - India Today ).

10. McKinsey & Company компани автоматжуулалтаас үл хамааран програмчлалын ажлын байрны ~80% нь хүн төвтэй хэвээр байх болно гэж тооцоолжээ ( Програм хангамжийн инженерүүдэд ирээдүй бий юу? Хиймэл оюун ухааны нөлөө [2024] ).

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Шилдэг хиймэл оюун ухааны хос програмчлалын хэрэгслүүд
Хөгжүүлэлтийн ажлын урсгалыг нэмэгдүүлэхийн тулд код бичих түнш шиг тантай хамтран ажиллах боломжтой тэргүүлэгч хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг судлаарай.

🔗 Код бичихэд хамгийн сайн хиймэл оюун ухаан юу вэ – Шилдэг хиймэл оюун ухааны код бичих туслахууд
Код үүсгэх, дибаг хийх, програм хангамжийн төслүүдийг хурдасгахад зориулсан хамгийн үр дүнтэй хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийн гарын авлага.

🔗 Хиймэл оюун ухааны програм хангамжийн хөгжүүлэлт – Технологийн ирээдүйг өөрчлөх нь
Хиймэл оюун ухаан програм хангамжийг бүтээх, турших, байршуулах арга барилыг хэрхэн хувьсгал хийж байгааг ойлгох.