Что может, что не может AI. Обсуждаем возможности, делимся опытом, спорим, но в рамках приличия.

интересно, а получится сделать робота-инженера, для настройки на случай незапрограммированных и непредвиденных ситуаций?

Роботы и программы не будут работать, если не будет людей, которые их будут делать, обслуживать и развивать. Они могут заменить монотонную работу, тяжелый труд, облегчить работу, ускорить, стандартизировать. При этом есть сотни областей, где они еще очень долго никого не заменят.

Изменяться профессии, да. Например, секретари:
- Писали руками и использовали стенографию до появления печатающих машинок и диктофонов.
- Стали использовать Word, Excel, когда они появились, программы для записи речи.
- Теперь переходят на ChatGPT для написания корреспонденции и ИИ транскрипт для записей встреч.

Итог: секретари как были сто пятьсот лет назад, так и останутся. У них просто будут новые инструменты для работы. Эффективней, быстрей. 

А все остальное, по поводу ИИ будет делать все за нас, а мы станем тупыми и беспомощными. Это еще очень и очень долгая история. Мы не доживем.

Именно поэтому спрос на кодерков упал до минимума ?

Люди то конечно останутся, но потребности в них становится значительно меньше ,  уровень конкуренции обрушит и зарплаты и необходимые навыки. Зачем обучать каких то джуниоров , когда на этом уровне уже нейросеть пишет код?  Все офисные "интеллектуальные" профессии , которые работают с информацией остаются за бортом. 

Вот тяжёлый труд то как раз они и не заменили и ещё долго не заменят так как научить обрабатывать информацию значительно дешевле, чем сделать робота и научить работать у станка. Депутаты , спортсмены и проститутки тоже останутся. 

Он не упал до минимума. Он вернулся к своему нормальному уровню. У вас на скрине это видно. Во время пандемии был бум: всем нужны были IT-решения, удалёнка, автоматизация. Компании массово нанимали разработчиков, часто «про запас». Теперь же многие сдулись — экономия, оптимизация, сокращения.

Уже сказали что много профессий исчезнет, всвязи с появлением жпт, но много появится новых. 

1 транзистор нет, а 40 миллиардов миллиардов транзисторов могут.
А твое сознание - это перебирание в сохраненной памяти разных вариаций.

Да, айтишка и все связанное с ней проседает и непонятно до какого уровня все это будет продолжаться. Раньше моя компания нанимала просто "про запас", сейчас такого нет. Плюс очень сильно давит азиатский рынок+ датинская америка. Там готовы работать за миску риса и разработка сильно уходит туда. 

Очень сильно повысился порог входа в айти. Теперь джун должен быть на уровне сеньора. И в этом большая опасность для рынка - через 10 лет некому будет работать. Никто не обучает джунов, стать программистом на курсах - невозможно. Нужен опыт работы. Я давно уже незамено стал не просто питонистом. Постоянно приходится решать любые задачи, от бизнесовых до архитектурных. Если раньше приелтала задача с ее полным описанием, то сейчас это 1 строчка в названии. Изменить конфигурации индексирования... и дальге начинаешь ходить и побираться крохами знаний) 
Как бы это делал человек, только пришедший на проект - ума не приложу.  

"Друзья, всем привет, в последнее время в нашей среде завелась такая пикантная паника: "ИИ скоро заменит всех программистов, и мы станем не нужны!". Причём кричат так, будто бы уже завтра мы все проснёмся безработными. Но давайте вспомним, мы видели разные "замены" в IT: когда-то пугали, что калькуляторы заменят математиков, компьютеры — бухгалтеров, в 90-е уверяли, что языки высокого уровня отымут профессию разработчика, а сейчас нас пугают нейросетями. Одни предрекали, что low-code убьёт программистов, другие — что автоматизация заменит всех, но все эти прогнозы оказались преувеличением. Поэтому я встречаю такие пресказания скорее с интересом, а не с паникой.

Страх упустить эволюцию технологий — естественен. Новые генеративные нейросети действительно впечатляют: автокомплит в IDE, GitHub Copilot - без этого уже никуда, а ChatGPT/Cursor и похожие системы создают целые фрагменты программ, пайплайны, тесты по запросу. Когда я впервые увидел, как Copilot дописал за меня целую функцию — пошли мурашки по коже! Сложные алгоритмы, административные скрипты, сервисы — всё это как будто становится доступным по щелчку. Невольно задумываешься: не отберут ли эти системы у меня хлеб? Такой страх понятен: инструмент, который учится на миллионах/миллиардах строк кода.

Однако при ближайшем рассмотрении ситуация не выглядит столь драматичной. Эти инструменты пока вспомогательные: они не "просыпаются и пишут код за нас" автоматически, а работают лишь по чётким запросам. В реальности программисты используют ИИ как напарника, а не конкурента, дополняя им свою работу. Если я плохо сформулирую задачу, они выдадут лишь шаблонный или ошибочный ответ. Попробуйте-ка, например, попросить ИИ написать микросервис для обработки банковских транзакций с учётом антифрод-проверок, комплаенса и интеграцией с устаревшими платёжными шлюзами — я гарантирую, что результат будет... скажем так, творческим. Программирование — это не просто набор команд для бездушного исполнителя. Меняются лишь интерфейсы, а суть профессии — в мышлении и ответственности — остаётся за человеком. Хватит одного-двух примеров, чтобы убедиться: без живого участия человека любой сгенерированный код рискует быть поверхностным и непродуманным.

Когда я пишу код, я всегда держу в уме бизнес-контекст: зачем нужна эта программа, кто её будет использовать, какие у неё ограничения. Например, в одном финтех-проекте я работал над системой обработки транзакций. За фасадом кода скрывались сложные правила безопасности, банковские регламенты, миграция устаревшей логики. Помню, как я неделю потел над интеграцией с допотопной банковской системой, где даты хранились в каком-то безумном формате, а поля имели названия из трёх букв без единого намёка на их смысл! Создать такую систему — значит войти в живой разговор со специалистами: найти компромиссы с руководителями, учесть регуляторные риски и потребности бизнеса. Сгенерировать код на "автопилоте" по сухому ТЗ нельзя — без обсуждения и правок команда рискует получить нерабочую или даже опасную систему. Без живого диалога не возникает тех вопросов, которые обсуждают люди "на самом деле".

Кроме того, важен архитектурный взгляд. Я несу ответственность за целостность решения и последствия каждого сделанного выбора. Если нейросеть выдаст какую-то заготовку и она взлетит на тестах, это полдела: в реальности нужно учесть масштабирование, отказоустойчивость, базы данных и интеграцию с внешними системами. Ну-ка, спросите ИИ, как лучше спроектировать систему, которая должна обрабатывать 10 000 транзакций в секунду, но при этом работать на устаревшем железе и интегрироваться с тремя разными базами под высокой нагрузкой. Вот тут-то и начинается настоящее веселье. Это уже не просто строчка кода, а стратегия проекта. ИИ выдаст шаблонные варианты без возможности применить их. Даже если скормить ей ваш код. Архитектуру системы человек должен задать сам: нейросети не дано заглянуть вперёд на месяцы вперёд и предусмотреть рост нагрузки или новые требования бизнеса.

Например, когда мы интегрировали в проект сложный микросервис в инфраструктуру компании, спецификация разрослась на десятки экранов. Это была лишь часть логики: затем шла валидация, агрегация данных, десятки расчётов. И это только небольшая часть системы. Представьте, что придётся изменить что-то, затрагивающее все этапы обработки — нейросеть переберёт весь код и, скорее всего, сломает всё, что сможет. В таких ситуациях выручает именно человеческий опыт и внимание к нюансам: одно неверное предположение может обернуться критической ошибкой. Я искренне сомневаюсь, что ИИ сможет справиться с такими масштабными задачами - ни сейчас, ни в обозримом будущем.

В работе мне часто приходится разговаривать — не с "железом", а с людьми. Обсуждать задачи с менеджерами, заказчиками, коллегами — важная часть профессии программиста. Хотели бы вы довериться ИИ-системе, которая не умеет задать уточняющий вопрос типа: "А что произойдет, если пользователь нажмёт эту кнопку дважды? А что, если он загрузит файл размером в 2 гигабайта?" Именно в живом диалоге рождаются идеи, уточняются детали, вырабатываются компромиссы. Сколько раз я по тону голоса или контексту понял больше, чем читая сухое ТЗ: что действительно важно бизнесу, а где можно сэкономить или смягчить требования. По выражение лица заказчика при демонстрации прототипа, можно понять, что ему важно, а что нет. Я решаю, стоит ли жертвовать качеством ради дедлайна — и компания знает: отвечать за конечный результат всё равно придётся мне. Машина выполняет лишь то, что ей сказано, а контролировать последствия и брать ответственность — обязан человек. Именно мы задаём цели и оцениваем риски. ИИ не умеет спрашивать "а что вы хотите на самом деле?" и обсуждать этические и правовые нюансы.

Интуиция тоже никуда не делась. После нескольких лет в профессии я часто чувствую интуитивно: какой подход сработает лучше, где подстерегает сложность, какие части системы могут оказаться ненадёжными. Вы точно знаете это ощущение, когда смотришь на фрагмент кода и думаешь: "что-то тут не так" — и оказываешься прав? Компьютеру такое предвидение не дано: он выдаёт статистически вероятные решения, но не знает, что главное в моём конкретном проекте, а что второстепенно. Я же интуитивно расставляю приоритеты. Например, заранее оцениваю, какие подсистемы потребуют больших ресурсов на поддержку или масштабирование, а какие части функционала можно доработать позже. Генеративный ИИ без очень подробных указаний такого не учтёт.

Еще раз, я не противник ИИ - я супер активно использую ИИ в работе, чтобы писать быстрее и учиться новому. Когда впервые попробовал ChatGPT пару лет назад, результат меня поразил: он оказался отличным помощником при рутинных задачах — генерации тестов, проверке синтаксиса, написании шаблонного кода. Это освободило время для действительно сложных задач, где нужно пораскинуть мозгами. Как пример: недавно я попросил нейросеть составить документацию к старому модулю. Черновик вышел полезный, но местами неверный — исправляя его, я увидел собственные недочёты и пробелы. Вдвоем мы довели документ до ума. Так и идет наша работа: я остаюсь автором идеи и ключевых решений, а нейросеть служит мне удобным ассистентом. Каждый ответ ИИ вызывает у меня вопросы: действительно ли я сформулировал задачу верно? Исправляя неточности, я сам прокачиваю навыки — выясняю, в каком месте нужно было уточнить или доработать. Так я расту и учусь, а ИИ лишь подталкивает меня, показывая мои слепые зоны. Вместе мы дополняем друг друга.

Профессия меняется. Сегодня у каждого разработчика под рукой мощные IDE, ИИ-плагины и онлайн-ассистенты. С одной стороны, кажется, что стать программистом стало проще — освоить базовые навыки можно быстрее, за вечер можно собрать прототип на готовых фреймворках. С другой стороны - быть настоящим программистом стало сложнее. Когда рутина отдана автоматике, на первый план выходят коммуникации, архитектурное мышление и критика результата. А знаете, поработав с десяток лет - понимаешь, что нарастить софт-скиллы - это ничуть не легче, чем харды. А моментами - сильно сложнее. Легко получить "код по запросу" — но технологии постоянно эволюционируют, и написанный сегодня код придётся адаптировать к завтрашним требованиям. Вчера все писали монолиты, сегодня — микросервисы, а завтра? Может, квантовые вычисления или что-то ещё более экзотическое? Поэтому навыки продуманного проектирования и глубокого понимания системы особенно ценятся сегодня. Компании ищут не просто генератора кода, а человека, который задаёт вопросы и видит общую картину. Я уже не просто "пишу код": в моей работе появился целый букет ролей — архитектор, аналитик, переговорщик, а иногда и психолог, когда нужно объяснить бизнесу, почему их "маленькая фича" займёт три месяца разработки. Да, я пишу с точки зрения senior/senior+/lead ролей. Да, джунов действительно нужно меньше. Но я не про них, а про нас - более опытных ребят.

Мне кажется, что профессия не исчезает, она эволюционирует. Когда-то нас пугали, что IDE или первые графические языки сделают программистов ненужными — но мы просто освоили эти инструменты. Так и сейчас: любой страх в IT — это очередной вызов, на который мы отвечаем развитием. Например, любой тренд проверяет, готовы ли мы учиться и адаптироваться. И те, кто не готовы - остаются на обочине. Но мы же не из них? Технологии сами по себе не "сминают" наши профессии: они делают нас сильнее — но только если мы сами готовы двигаться вперёд. Опаснее всего не "железо", а остановка в развитии: тот, кто перестаёт думать и учиться, действительно рискует оказаться не у дел. Я знаю разработчиков, которые годами работали только с одной технологией и отказывались пробовать что-то новое — угадайте, кто сейчас без работы? Я ещё раз повторяю: для меня ИИ — не враг, а инструмент и друг. Чем больше мы учимся использовать его правильно, тем сильнее будем.

Заключение

Поэтому я точно не боюсь. В моём "рюкзаке" программиста накоплены знания и навыки, которые актуальны в любую эпоху: умение учиться новому, задавать правильные вопросы и решать нестандартные задачи. А нейросеть — просто ещё один инструмент в моём арсенале. Вместе мы сильнее: я придаю смысл и контекст её ответам, а она даёт скорость и идеи. Лично я вижу в ИИ лишь очередной шаг в длинной цепи эволюции нашей профессии. Пока мы сохраняем любознательность и готовность учиться, никакая волна технологий не сломит нашу профессию — она сделает нас только сильнее. И я уверен: пока мы сами учимся и растём, так будет всегда." (с) habr.com

В итоге нейросети придут к реализации нечётко сформулированных задач. Сама постановка и последующие уточнения станут проще. Т.е. искусственный интеллект всё больше будет похож на естественный.

На этом этапе интересно будет посмотреть на различия в реализации биологического и электронного вариантов.

Это как? Мысли научатся читать?