Энэ бол код зохиогчид, үүсгэн байгуулагчид болон нууцлаг алдааг ширтэж байсан хэн бүхний дунд шөнө оройн Slack чат, кофегоор дүүрэн мэтгэлцээн өрнүүлдэг эгдүүтэй, бага зэрэг сэтгэл түгшээсэн асуултуудын нэг юм. Нэг талаас, хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд улам хурдан, илүү хурц болж, кодыг хэрхэн нулимдаг нь бараг ер бусын болж байна. Нөгөөтэйгүүр, програм хангамжийн инженерчлэл хэзээ ч зөвхөн синтаксийг задлах тухай байгаагүй. Ердийн дистопийн "машинууд эзэлнэ" гэсэн шинжлэх ухааны уран зөгнөлт скрипт рүү гулсахгүйгээр үүнийг буцааж авцгаая.
Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 Програм хангамжийн туршилт хийх шилдэг AI хэрэгслүүд
QA-г илүү ухаалаг, хурдан болгодог хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг туршилтын хэрэглүүртэй танилцаарай.
🔗 Хэрхэн хиймэл оюун ухааны инженер болох вэ
AI-д амжилттай карьераа бий болгох алхам алхмаар зааварчилгаа.
🔗 Шилдэг AI-ийн кодгүй хэрэгслүүд
Шилдэг платформ ашиглан AI шийдлүүдийг кодчилолгүйгээр хялбархан бүтээгээрэй.
Програм хангамжийн инженерүүд чухал 🧠✨
Бүх гар болон стекийн ул мөрийн дор инженерчлэл үргэлж асуудал шийдвэрлэх, бүтээлч байдал, системийн түвшний дүгнэлт . Мэдээжийн хэрэг, хиймэл оюун ухаан нь хэдхэн секундын дотор хэсэгчилсэн хэсгүүдийг гаргаж авах эсвэл бүр програмыг эвлүүлж чаддаг ч жинхэнэ инженерүүд машинд бараг хүрдэггүй зүйлсийг авчирдаг:
-
нөхцөл байдлыг ойлгох чадвар .
-
Худалдан авалт хийх (хурд, зардал, аюулгүй байдал... үргэлж жонглёрын үйлдэл).
-
Зөвхөн код биш хүмүүстэй ажиллах
-
Цэвэрхэн загварт тохирохгүй хачирхалтай захын гэрүүдийг барьж байна.
Хиймэл оюун ухааныг инээдтэй хурдан, уйгагүй дадлагажигч гэж бод. Тустай юу? Тиймээ. Архитектурыг удирдаж байна уу? Үгүй
Үүнийг төсөөлөөд үз дээ: өсөлтийн баг нь үнийн дүрэм, хуучин тооцооны логик, тарифын хязгаарлалттай холбоотой функцийг хүсч байна. Хиймэл оюун ухаан нь түүний зарим хэсгийг боловсруулж чадна, гэхдээ логикийг хаана байрлуулах , юуг тэтгэвэрт гарах , нэхэмжлэхийг хэрхэн сүйтгэхгүй байх зэргийг нь хүний хувьд хамаарна. Энэ бол ялгаа юм.
Өгөгдөл үнэхээр юу харуулж байна 📊
Тоонууд нь гайхалтай. Бүтцийн судалгаагаар GitHub Copilot-ийг ашигладаг хөгжүүлэгчид бие даасан кодчилолтой харьцуулахад ~55%-иар хурдан Илүү өргөн хүрээний тайлангууд уу? Заримдаа ген-AI-ийг ажлын урсгалд оруулснаар 2 дахин хурдан байдаг Үрчлэлтийн ажил ч асар их байна: Хөгжүүлэгчдийн 84% нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг эсвэл ашиглахаар төлөвлөж байгаа бөгөөд мэргэжлийн хүмүүсийн талаас илүү хувь нь өдөр бүр ашигладаг [3].
Гэхдээ үрчлээ бий. Шинжээчдийн дүгнэлтээр хиймэл оюун ухааны тусламжтай кодлогч нар аюулгүй бус код бичих магадлал өндөр үүндээ хэт итгэлтэйгээр Чухам ийм учраас фреймворкууд хамгаалалтын хашлагад анхаарлаа хандуулдаг: хяналт, шалгалт, хүний шүүмж, ялангуяа эмзэг домэйнүүдэд [4].
Хурдан зэрэгцэн: AI болон инженерүүд
| Хүчин зүйл | AI хэрэгсэл 🛠️ | Програм хангамжийн инженерүүд 👩💻👨💻 | Яагаад чухал вэ? |
|---|---|---|---|
| Хурд | Аянга цохих үед гүйлтийн хэсгүүд [1][2] | Илүү удаан, илүү болгоомжтой | Түүхий хурд бол шагнал биш |
| Бүтээлч байдал | Сургалтын өгөгдлөөр нь холбоотой | Үнэхээр зохион бүтээж чадна | Инноваци бол хуулбарлах зүйл биш юм |
| Дибаг хийх | Гадаргууг засахыг санал болгож байна | Яагаад эвдэрсэнийг ойлгож байна | Үндсэн шалтгаан нь чухал юм |
| Хамтын ажиллагаа | Ганцаарчилсан оператор | Заах, хэлэлцээр хийх, харилцах | Програм хангамж = багаар ажиллах |
| Зардал 💵 | Даалгавар бүр хямд | Үнэтэй (цалин + тэтгэмж) | Бага зардал ≠ илүү сайн үр дүн |
| Найдвартай байдал | Галлюцинат, эрсдэлтэй аюулгүй байдал [5] | Итгэл дадлага туршлагаар нэмэгддэг | Аюулгүй байдал, итгэл үнэмшил |
| Дагаж мөрдөх | Аудит, хяналт шаардлагатай [4] | Дүрэм ба аудитын загварууд | Олон салбарт тохиролцох боломжгүй |
Хиймэл оюун ухааны кодчилолын хажуугийн хүмүүсийн өсөлт 🚀
Copilot болон LLM-ээр ажилладаг IDE зэрэг хэрэгслүүд нь ажлын урсгалыг өөрчилж байна. Тэд:
-
Бойлер хавтанг нэн даруй татна.
-
Дахин засварлах зөвлөмжийг санал болго.
-
Хэзээ ч хүрч байгаагүй API-г тайлбарлана уу.
-
Бүр нулимах сорил (заримдаа сэвсгэр, заримдаа хатуу).
Эргэлт үү? Бага ангийн даалгавар одоо багасч байна. Энэ нь эхлэгчдэд суралцах арга хэлбэрийг өөрчилдөг. Төгсгөлгүй гогцоонуудыг нунтаглах нь тийм ч чухал биш юм. Ухаалаг зам: AI-д ноорог тавьж, дараа нь баталгаажуулах : батламж бичих, линтер ажиллуулах, түрэмгий турших, нэгтгэхээсээ өмнө нууцлагдмал аюулгүй байдлын алдааг шалгана уу [5].
Яагаад хиймэл оюун ухаан бүрэн орлуулахгүй хэвээр байна вэ?
Шулуухан хэлье: AI бол хүчирхэг, гэхдээ бас ... гэнэн. Үүнд байхгүй:
-
Зөн совин - утгагүй шаардлагыг барих.
-
Ёс зүй - шударга байдал, буруу хандлага, эрсдэлийг үнэлэх.
-
Контекст - онцлог яагаад
Санхүү, эрүүл мэнд, сансар огторгуй зэрэг чухал програм хангамжийн хувьд та хар хайрцагны систем дээр мөрийтэй тоглодоггүй. Хүрээнүүд үүнийг тодорхой болгож байна: хүмүүс туршилт хийхээс эхлээд хяналт тавих хүртэл хариуцлага хүлээдэг [4].
Ажлын байранд "Дундаж"-ын нөлөө 📉📈
AI ур чадварын шат дунд хамгийн хүчтэй цохилт өгдөг:
-
Нэвтрэх түвшний хөгжүүлэгчид : Эмзэг - үндсэн кодчилол автоматжуулна. Өсөлтийн зам? Туршилт, багаж хэрэгсэл, өгөгдөл шалгах, аюулгүй байдлын хяналт.
-
Ахлах инженер/архитекторууд : Аюулгүй - дизайн, манлайлал, нарийн төвөгтэй байдал, хиймэл оюун ухааныг зохион байгуулах чадвартай.
-
Мэргэжилтнүүд : Аюулгүй байдал, суулгагдсан систем, ML infra, домэйны хачирхалтай зүйлс чухал.
Тооцоологчдыг бодоорой: тэд математикийг устгаагүй. Тэд ямар ур чадвар зайлшгүй шаардлагатай болохыг өөрчилсөн.
Хиймэл оюун ухаан хүний шинж чанарууд
Хэд хэдэн инженерийн хүчирхэг хүч AI-д дутагдаж байна:
-
Ширүүн, спагетти-өвшөөл кодтой барилдаж байна.
-
Хэрэглэгчийн бухимдлыг уншиж, дизайнд өрөвдөх сэтгэлийг оруулах.
-
Оффисын улс төр, үйлчлүүлэгчийн хэлэлцээрийг удирдах.
-
Одоохондоо зохиогдоогүй парадигмд дасан зохицох.
Хамгийн хачирхалтай нь хүн төрөлхтөн хамгийн том давуу тал болж байна.
Хэрхэн карьераа ирээдүйд батлах вэ 🔧
-
Оркестр, бүү өрсөлд : AI-тай хамт ажилладаг хүн шиг харьц.
-
Шалгахдаа хоёр дахин бага : Аюулын загварчлал, туршилтын үзүүлэлт, ажиглалт.
-
Домэйн гүнд суралцах : Төлбөр, эрүүл мэнд, сансар, цаг уурын нөхцөл бол бүх зүйл юм.
-
Хувийн хэрэгсэл бүтээх : Линтер, fuzzers, бичсэн API, хуулбарлах боломжтой.
-
Баримт бичгийн шийдвэр : ADR болон хяналтын хуудас нь хиймэл оюун ухааны өөрчлөлтийг хянах боломжтой болгодог [4].
Боломжит ирээдүй: Орлуулах биш хамтын ажиллагаа 👫🤖
Бодит дүр зураг бол “Инженерүүдийн эсрэг хиймэл оюун ухаан” биш. Энэ бол инженерүүдтэй хиймэл оюун ухаан юм . Налж байгаа хүмүүс илүү хурдан хөдөлж, илүү том сэтгэж, ачааллаа тайлах болно. Эсэргүүцсэн хүмүүс хоцрох эрсдэлтэй.
Бодит байдлыг шалгах:
-
Ердийн код → AI.
-
Стратеги + чухал дуудлага → Хүмүүс.
-
Шилдэг үр дүн → хиймэл оюун ухааныг сайжруулсан инженерүүд [1][2][3].
Үүнийг боож байна 📝
Тэгэхээр инженерүүд солигдох уу? Үгүй. Тэдний ажил мутаци болно. Энэ нь "кодчлолын төгсгөл" бага, илүү "кодлолт хөгжиж байна". хиймэл оюун ухаантай тулалдах биш удирдаж сурсан хүмүүс байх болно
Ягаан өнгийн гулсуур биш, шинэ супер хүч.
Лавлагаа
[1] GitHub. "Судалгаа: GitHub Copilot-ийн хөгжүүлэгчийн бүтээмж, аз жаргалд үзүүлэх нөлөөллийг тооцоолох." (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. "Хөгжүүлэгчийн бүтээмжийг хиймэл оюун ухаанаар нээх." (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 Хөгжүүлэгчдийн судалгаа - AI." (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. "AI эрсдэлийн удирдлагын тогтолцоо (AI RMF)." (2023-). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Перри, Н., Шривастава, М., Кумар, Д., Бонех, Д. "Хэрэглэгчид хиймэл оюун ухааны туслахуудаар илүү аюулгүй код бичдэг үү?" ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157