group-telegram.com/reactify_IT/1337
Last Update:
Ко мне часто приходят на консультации по фронтенд-разработке, и один из самых популярных вопросов звучит так:
"А стоит ли вообще начинать учиться, если ИИ скоро заменит программистов? Я боюсь, что выучу всё, а работы не будет, потому что всё будут делать машины."
Я решил поделиться своими мыслями на эту тему. Вот несколько причин, почему я уверен, что ИИ не заменит программистов:
Понимание контекста
Программисты учитывают бизнес-требования, цели продукта и реальные потребности пользователей. ИИ может следовать шаблонам, но не способен анализировать проект в полной мере и принимать осознанные решения в контексте конкретной задачи.
Креативность и нестандартное мышление
Программирование — это не просто написание кода. Это поиск новых решений, генерация идей и эксперименты. ИИ отлично справляется с рутиной, но творческий процесс, интуиция и способность мыслить "вне коробки" остаются человеческой прерогативой.
Командная работа
Разработка — это всегда коллективный процесс. Обсуждения, обмен мнениями, компромиссы и гибкость — ключевые элементы успешного проекта. Навыки общения и эмоциональный интеллект пока что неподвластны машинам.
Работа с неопределенностью
В программировании часто встречаются задачи, у которых нет очевидного решения. Здесь важно умение экспериментировать, анализировать результат и менять подход. ИИ действует строго в рамках заданных алгоритмов, а неопределённость для него — сложный барьер.
Этические и моральные вопросы
Иногда разработчикам приходится принимать решения, которые затрагивают моральные или социальные аспекты. Например, как обезопасить данные пользователей или избежать дискриминации в алгоритмах. Такие задачи требуют человеческой ответственности.
Обучение и адаптация
Технологии развиваются, и программисты постоянно учатся новому. Они экспериментируют с подходами, пробуют новые инструменты и следят за трендами. ИИ может обновляться только через человеческое вмешательство и не способен самостоятельно осваивать новые области.
Недавно слышал мнение, что ИИ достиг своего "потолка эффективности". Увеличение мощностей больше не дает таких же резких улучшений, как раньше. Это отражает принцип Парето: 20% усилий дают 80% результата.
Теперь улучшения требуют значительно больше ресурсов, а отдача от них становится всё менее заметной. Стоимость разработки и поддержки ИИ продолжает расти, а эффект от этого — уменьшается. Это делает дальнейший рост ИИ менее эффективным с точки зрения затрат.
#ai