ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს? ბოლოს და ბოლოს, გამორთეთ კოდის რედაქტორი.

„ ბოლო გამოსვლისას გამორთეთ კოდის რედაქტორი “. ეს ირონიული ფრაზა დეველოპერების ფორუმებზე ვრცელდება და ასახავს შეშფოთებულ იუმორს ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტების აღზევების შესახებ. რადგან ხელოვნური ინტელექტის მოდელები სულ უფრო მეტად იძენენ კოდის წერის უნარს, ბევრი პროგრამისტი კითხულობს, ემუქრებათ თუ არა ადამიანი დეველოპერების ბედი ლიფტის ოპერატორების ან კომუტატორის ოპერატორების - ავტომატიზაციის შედეგად მოძველებული სამუშაოების. 2024 წელს, თამამი სათაურები აცხადებდნენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი მალე შეძლებდა ჩვენი მთელი კოდის დაწერას, რაც ადამიანს დეველოპერებს არაფრის გაკეთებას არ უტოვებდა. თუმცა, აჟიოტაჟისა და სენსაციური აჟიოტაჟის მიღმა, რეალობა გაცილებით უფრო ნიუანსირებულია.

დიახ, ხელოვნურ ინტელექტს ახლა შეუძლია კოდის გენერირება ნებისმიერ ადამიანზე სწრაფად, მაგრამ რამდენად კარგია ეს კოდი და შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს დამოუკიდებლად გაუმკლავდეს პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების მთელ სასიცოცხლო ციკლს? ექსპერტების უმეტესობა ამბობს, რომ „არც ისე სწრაფად“. პროგრამული ინჟინერიის ლიდერები, როგორიცაა Microsoft-ის აღმასრულებელი დირექტორი სატია ნადელა, ხაზს უსვამენ, რომ „ხელოვნური ინტელექტი არ ჩაანაცვლებს პროგრამისტებს, მაგრამ ის გახდება მათი არსენალის აუცილებელი ინსტრუმენტი. საქმე ეხება ადამიანების უფლებამოსილებას, გააკეთონ მეტი და არა ნაკლები“. ( ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს? სიმართლე ამ აჟიოტაჟის მიღმა | ავტორი: The PyCoach | Artificial Corner | მარტი, 2025 | Medium ) ანალოგიურად, Google-ის ხელოვნური ინტელექტის ხელმძღვანელი ჯეფ დინი აღნიშნავს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია რუტინული კოდირების ამოცანების შესრულება, „მას მაინც აკლია კრეატიულობა და პრობლემების გადაჭრის უნარები“ - სწორედ ის თვისებები, რომლებსაც ადამიანი დეველოპერები გვთავაზობენ. OpenAI-ის აღმასრულებელი დირექტორი სემ ალტმანიც კი აღიარებს, რომ დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტი „ძალიან კარგია ამოცანების შესრულებაში“ , მაგრამ „საშინლად ახერხებს სრული სამუშაოს შესრულებას“ ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე. მოკლედ, ხელოვნური ინტელექტი შესანიშნავია სამუშაოს ნაწილების დახმარებაში, მაგრამ არ შეუძლია პროგრამისტის სამუშაოს სრულად აღება დასაწყისიდან ბოლომდე.

ეს დოკუმენტი გულწრფელად და დაბალანსებულად განიხილავს კითხვას „ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს?“. ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ მოქმედებს ხელოვნური ინტელექტი პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების როლებზე დღეს და რა ცვლილებები გველოდება მომავალში. რეალური მაგალითებისა და უახლესი ინსტრუმენტების (GitHub Copilot-დან ChatGPT-მდე) მეშვეობით, ჩვენ შევისწავლით, თუ როგორ შეუძლიათ დეველოპერებს ადაპტირება, ადაპტირება და აქტუალობის შენარჩუნება ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასთან ერთად. მარტივი „დიახ“ ან „არა“ პასუხის ნაცვლად, ჩვენ დავინახავთ, რომ მომავალი ხელოვნურ ინტელექტსა და ადამიანს შორის თანამშრომლობაზეა დამოკიდებული. მიზანია გამოვყოთ პრაქტიკული ხედვები იმის შესახებ, თუ რა შეუძლიათ დეველოპერებს გააკეთონ ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში წარმატების მისაღწევად - ახალი ინსტრუმენტების მიღებიდან დაწყებული ახალი უნარების შესწავლით დამთავრებული და იმის პროგნოზირებით, თუ როგორ შეიძლება განვითარდეს კოდირების კარიერა მომდევნო წლებში.

ხელოვნური ინტელექტი პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში დღეს

ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად ჩაეფლო თანამედროვე პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების სამუშაო პროცესში. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ინსტრუმენტები სამეცნიერო ფანტასტიკისგან შორს არის და უკვე წერს და ამოწმებს კოდს , ავტომატიზირებს მოსაწყენ დავალებებს და ზრდის დეველოპერების პროდუქტიულობას. დღეს დეველოპერები ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ კოდის ფრაგმენტების გენერირებისთვის, ფუნქციების ავტომატური შევსებისთვის, შეცდომების აღმოსაჩენად და სატესტო შემთხვევების შესაქმნელადაც კი ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ) ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ხელოვნური ინტელექტი იღებს თავის თავზე მძიმე სამუშაოს და სტანდარტულ სტილს, რაც პროგრამისტებს საშუალებას აძლევს, ფოკუსირება მოახდინონ პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის უფრო რთულ ასპექტებზე. მოდით განვიხილოთ ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე მნიშვნელოვანი შესაძლებლობა და ინსტრუმენტი, რომლებიც ამჟამად ცვლის პროგრამირებას:

• კოდის გენერირება და ავტომატური შევსება: თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტებს შეუძლიათ შექმნან კოდი ბუნებრივი ენის მოთხოვნების ან ნაწილობრივი კოდის კონტექსტის საფუძველზე. მაგალითად, GitHub Copilot (აგებულია OpenAI-ის Codex მოდელზე) ინტეგრირდება რედაქტორებთან, რათა შემოგთავაზოთ კოდის შემდეგი ხაზი ან ბლოკი აკრეფისას. ის იყენებს ღია კოდის უზარმაზარ სასწავლო ნაკრებს კონტექსტზე ორიენტირებული შემოთავაზებების შესათავაზებლად, ხშირად შეუძლია მთლიანი ფუნქციების შესრულება მხოლოდ კომენტარიდან ან ფუნქციის სახელიდან. ანალოგიურად, ChatGPT-ს (GPT-4) შეუძლია გენერირება გაუკეთოს კოდის მოცემული დავალებისთვის, როდესაც თქვენ აღწერთ რა გჭირდებათ მარტივ ინგლისურ ენაზე. ამ ინსტრუმენტებს შეუძლიათ წამებში შექმნან სტანდარტული კოდი, მარტივი დამხმარე ფუნქციებიდან დაწყებული რუტინული CRUD ოპერაციებით დამთავრებული.

• შეცდომების აღმოჩენა და ტესტირება: ხელოვნური ინტელექტი ასევე ხელს უწყობს შეცდომების აღმოჩენას და კოდის ხარისხის გაუმჯობესებას. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სტატიკური ანალიზის ხელსაწყოებსა და ლინტერებს შეუძლიათ პოტენციური შეცდომების ან უსაფრთხოების დაუცველობების აღმოჩენა წარსული შეცდომების ნიმუშებიდან სწავლის გზით. ზოგიერთი ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყო ავტომატურად წარმოქმნის ერთეულ ტესტებს ან გვთავაზობს ტესტის შემთხვევებს კოდის გზების ანალიზით. ეს ნიშნავს, რომ დეველოპერს შეუძლია მიიღოს მყისიერი უკუკავშირი იმ უმნიშვნელო შემთხვევებზე, რომლებიც შესაძლოა გამორჩათ. შეცდომების ადრეული აღმოჩენით და მათი გამოსწორების შეთავაზებით, ხელოვნური ინტელექტი მოქმედებს როგორც დაუღალავი ხარისხის უზრუნველყოფის ასისტენტი, რომელიც მუშაობს დეველოპერთან ერთად.

• კოდის ოპტიმიზაცია და რეფაქტორინგი: ხელოვნური ინტელექტის კიდევ ერთი გამოყენება არსებული კოდის გაუმჯობესების შეთავაზებაა. ფრაგმენტის მოცემული ვერსიის გათვალისწინებით, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია რეკომენდაცია გაუწიოს უფრო ეფექტურ ალგორითმებს ან უფრო სუფთა იმპლემენტაციებს კოდში არსებული შაბლონების ამოცნობით. მაგალითად, მას შეუძლია შემოგვთავაზოს ბიბლიოთეკის უფრო იდიომატური გამოყენება ან მონიშნოს ზედმეტი კოდი, რომლის რეფაქტორინგიც შესაძლებელია. ეს ხელს უწყობს ტექნიკური დავალიანების შემცირებას და მუშაობის გაუმჯობესებას. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ რეფაქტორინგის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ კოდი გარდაქმნან საუკეთესო პრაქტიკის შესაბამისად ან განაახლონ კოდი API-ის ახალ ვერსიებზე, რაც დეველოპერებს დროს უზოგავს ხელით გასუფთავების პროცესში.

• DevOps და ავტომატიზაცია: კოდის წერის გარდა, ხელოვნური ინტელექტი ხელს უწყობს შექმნისა და განლაგების პროცესებს. ინტელექტუალური CI/CD ინსტრუმენტები იყენებენ მანქანურ სწავლებას იმის პროგნოზირებისთვის, თუ რომელი ტესტები შეიძლება წარუმატებელი აღმოჩნდეს ან კონკრეტული შექმნის სამუშაოების პრიორიტეტულობის დასადგენად, რაც უწყვეტ ინტეგრაციის პროცესს უფრო სწრაფს და ეფექტურს ხდის. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია წარმოების ჟურნალების და შესრულების მეტრიკის ანალიზი პრობლემების დასადგენად ან ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაციის შეთავაზების მიზნით. ფაქტობრივად, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება არა მხოლოდ კოდირებაში, არამედ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში - დაგეგმვიდან მოვლა-პატრონობამდე.

• ბუნებრივი ენის ინტერფეისები და დოკუმენტაცია: ჩვენ ასევე ვხედავთ, რომ ხელოვნური ინტელექტი განვითარების ინსტრუმენტებთან უფრო ბუნებრივ ურთიერთქმედებას უზრუნველყოფს. დეველოპერებს შეუძლიათ სიტყვასიტყვით სთხოვონ ხელოვნურ ინტელექტს დავალებების შესრულება („ფუნქციის გენერირება, რომელიც X-ს ასრულებს“ ან „ამ კოდის ახსნა“) და შედეგების მიღება. ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტებს (როგორიცაა ChatGPT ან სპეციალიზებული დეველოპერის ასისტენტები) შეუძლიათ უპასუხონ პროგრამირების კითხვებს, დაეხმარონ დოკუმენტაციაში და კოდის ცვლილებების საფუძველზე პროექტის დოკუმენტაციის დაწერა ან შეტყობინებების გაგზავნაც კი. ეს ამცირებს უფსკრულს ადამიანის განზრახვასა და კოდს შორის, რაც განვითარებას უფრო ხელმისაწვდომს ხდის მათთვის, ვისაც შეუძლია აღწეროს ის, რაც სურს.

• 

დეველოპერები ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს იყენებენ: 2023 წლის კვლევა აჩვენებს, რომ დეველოპერების აბსოლუტურმა 92%-მა გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტები გარკვეული შესაძლებლობებით - სამსახურში, პირად პროექტებში ან ორივეში. მხოლოდ მცირე 8%-მა განაცხადა, რომ არ იყენებს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებულ რაიმე დახმარებას კოდირებისას. ეს დიაგრამა აჩვენებს, რომ დეველოპერების ორი მესამედი იყენებს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს როგორც სამსახურში, ასევე მის გარეთ , ხოლო მეოთხედი მათ ექსკლუზიურად სამსახურში იყენებს და მცირე უმცირესობა მხოლოდ სამსახურის გარეთ. დასკვნა ნათელია: ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით კოდირება სწრაფად გახდა პოპულარული დეველოპერებში ( კვლევა ავლენს ხელოვნური ინტელექტის გავლენას დეველოპერის გამოცდილებაზე - The GitHub ბლოგი ).

ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოების ამგვარმა გავრცელებამ შემუშავების პროცესში გაზარდა ეფექტურობა და შეამცირა კოდირების შრომატევადი პროცესი. პროდუქტები უფრო სწრაფად იქმნება, რადგან ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება სტანდარტული კოდის გენერირებას და განმეორებითი ამოცანების შესრულებას ( არსებობს მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ) ( შეიცვლება თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერებისთვის 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ). Copilot-ის მსგავს ინსტრუმენტებს შეუძლიათ შემოგვთავაზონ მთელი ალგორითმები ან გადაწყვეტილებები, რომლებიც „შესაძლოა, მაშინვე აშკარა არ იყოს ადამიანი დეველოპერებისთვის“, კოდის უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრებებიდან სწავლის წყალობით. რეალური მაგალითები უხვადაა: ინჟინერს შეუძლია სთხოვოს ChatGPT-ს დახარისხების ფუნქციის განხორციელება ან შეცდომა იპოვოს მათ კოდში და ხელოვნური ინტელექტი წამებში შექმნის გადაწყვეტის პროექტს. ისეთმა კომპანიებმა, როგორიცაა Amazon-ი და Microsoft-ი, თავიანთ დეველოპერულ გუნდებში განათავსეს ხელოვნური ინტელექტის წყვილ-პროგრამისტები (Amazon-ის CodeWhisperer და Microsoft-ის Copilot), რომლებიც აცხადებენ ამოცანების უფრო სწრაფად შესრულებასა და სტანდარტული ამოცანების შესრულებაზე დახარჯულ ნაკლებ ჩვეულებრივ საათებზე. სინამდვილეში, 2023 წლის Stack Overflow-ის კვლევაში გამოკითხული დეველოპერების 70%-მა დეველოპერების 70% იყენებს ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტებს, 3% კი მაღალ ნდობას უცხადებს მათ სიზუსტეს - ShiftMag ). ყველაზე პოპულარული ასისტენტებია ChatGPT (გამოკითხულთა ~83%-ის მიერ გამოყენებული) და GitHub Copilot (~56%), რაც მიუთითებს, რომ ზოგადი სასაუბრო ხელოვნური ინტელექტი და IDE-ინტეგრირებული დამხმარეები ორივე მთავარი მოთამაშეა. დეველოპერები ძირითადად ამ ინსტრუმენტებს მიმართავენ პროდუქტიულობის გასაზრდელად (გამოკითხულთა ~33%-ის მიერ მითითებული) და სწავლის დასაჩქარებლად (25%), ხოლო დაახლოებით 25% იყენებს მათ განმეორებითი სამუშაოს ავტომატიზაციით უფრო ეფექტური გახდომისთვის.

მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ხელოვნური ინტელექტის როლი პროგრამირებაში სრულიად ახალი არ არის - მისი ელემენტები წლების განმავლობაში არსებობდა (გაითვალისწინეთ კოდის ავტომატური შევსება IDE-ებში ან ავტომატიზირებული ტესტირების ჩარჩოებში). თუმცა, ბოლო ორი წელი გარდამტეხი მომენტი იყო. ძლიერი დიდი ენობრივი მოდელების (როგორიცაა OpenAI-ის GPT სერია და DeepMind-ის AlphaCode) გაჩენამ მნიშვნელოვნად გააფართოვა შესაძლებლობები. მაგალითად, DeepMind-ის AlphaCode კონკურენტულ პროგრამირების კონკურსში მონაწილეობით კოდირების გამოწვევებში 54%-იანი რეიტინგის მოპოვებით DeepMind-ის AlphaCode საშუალო პროგრამისტის უნარს უტოლდება ). ეს იყო პირველი შემთხვევა, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ კონკურენტულად პროგრამირების კონკურსებში. თუმცა, აღსანიშნავია, რომ AlphaCode-იც კი, მთელი თავისი ოსტატობით, მაინც შორს იყო საუკეთესო ადამიანი პროგრამისტების დამარცხებისგან. ამ კონკურსებში, AlphaCode-ს შეეძლო პრობლემების დაახლოებით 30%-ის გადაჭრა დაშვებული მცდელობების ფარგლებში, მაშინ როდესაც საუკეთესო ადამიანი პროგრამისტები პრობლემების >90%-ს ერთი მცდელობით წყვეტენ. ეს ხარვეზი ხაზს უსვამს იმას, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს გარკვეულ ეტაპამდე შეუძლია კარგად განსაზღვრული ალგორითმული ამოცანების შესრულება, ყველაზე რთული პრობლემები, რომლებიც ღრმა მსჯელობასა და გამომგონებლობას მოითხოვს, ადამიანის დასაყრდენად რჩება .

შეჯამებისთვის, ხელოვნური ინტელექტი მტკიცედ არის დამკვიდრებული დეველოპერების ყოველდღიურ ინსტრუმენტარიუმის ნაკრებში. კოდის წერაში დახმარებით დაწყებული, განლაგების ოპტიმიზაციამდე, ის განვითარების პროცესის ყველა ნაწილს ეხება. დღეს ურთიერთობა ძირითადად სიმბიოზურია: ხელოვნური ინტელექტი მოქმედებს როგორც თანაპილოტი (შესაფერისად დასახელებული), რომელიც ეხმარება დეველოპერებს კოდის უფრო სწრაფად და ნაკლები იმედგაცრუებით დაწერაში და არა როგორც დამოუკიდებელი ავტოპილოტი, რომელსაც შეუძლია მარტო ფრენა. შემდეგ ნაწილში ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების ეს ინტეგრაცია დეველოპერების როლს და მათი სამუშაოს ბუნებას, უკეთესობისკენ თუ უარესობისკენ.

როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების როლებსა და პროდუქტიულობას

რადგან ხელოვნური ინტელექტი რუტინული სამუშაოს უმეტეს ნაწილს ახორციელებს, პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელის როლი მართლაც იწყებს განვითარებას. სტანდარტული კოდის წერაზე საათობით დახარჯვის ან ჩვეულებრივი შეცდომების გამართვაზე დეველოპერებს შეუძლიათ ეს ამოცანები ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებს გადააბარონ. ეს დეველოპერის ყურადღებას უფრო მაღალი დონის პრობლემების გადაჭრაზე, არქიტექტურასა და პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის შემოქმედებით ასპექტებზე გადაიტანს. არსებითად, ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს დეველოპერებს, რაც მათ საშუალებას აძლევს იყვნენ უფრო პროდუქტიულები და პოტენციურად უფრო ინოვაციურები. მაგრამ ეს პროგრამირების სამუშაო ადგილების შემცირებაზე აისახება თუ უბრალოდ სხვა სახის სამუშაოზე? მოდით, განვიხილოთ მისი გავლენა პროდუქტიულობასა და როლებზე:

პროდუქტიულობის გაზრდა: უმეტესი ანგარიშისა და ადრეული კვლევების თანახმად, ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტები მნიშვნელოვნად ზრდის დეველოპერების პროდუქტიულობას. GitHub-ის კვლევამ აჩვენა, რომ Copilot-ის გამოყენებით დეველოპერებს შეეძლოთ დავალებების შესრულება გაცილებით სწრაფად, ვიდრე ხელოვნური ინტელექტის დახმარების გარეშე. ერთ ექსპერიმენტში, დეველოპერებმა კოდირების დავალება საშუალოდ 55%-ით უფრო სწრაფად გადაჭრეს Copilot-ის დახმარებით - დაახლოებით 1 საათი და 11 წუთი დასჭირდათ მის გარეშე 2 საათი და 41 წუთის ნაცვლად ( კვლევა: GitHub Copilot-ის გავლენის რაოდენობრივი განსაზღვრა დეველოპერების პროდუქტიულობასა და ბედნიერებაზე - GitHub ბლოგი ). ეს სიჩქარის გასაოცარი ზრდაა. საქმე მხოლოდ სიჩქარეში არ არის; დეველოპერები იუწყებიან, რომ ხელოვნური ინტელექტის დახმარება ხელს უწყობს იმედგაცრუების და „ნაკადის შეფერხებების“ შემცირებას. გამოკითხვებში, დეველოპერების 88%-მა თქვა, რომ ეს მათ უფრო პროდუქტიულს ხდიდა და საშუალებას აძლევდა ფოკუსირებულიყვნენ უფრო დამაკმაყოფილებელ სამუშაოზე ( დეველოპერების რამდენმა პროცენტმა თქვა, რომ github copilot ქმნის... ). ეს ინსტრუმენტები ეხმარება პროგრამისტებს „ზონაში“ დარჩენაში მოსაწყენი ნაწილების დამუშავებით, რაც თავის მხრივ ზოგავს გონებრივ ენერგიას უფრო რთული პრობლემებისთვის. შედეგად, ბევრი დეველოპერი თვლის, რომ კოდირება უფრო სასიამოვნო გახდა - ნაკლები შრომა და მეტი კრეატიულობა.

ყოველდღიური სამუშაოს შეცვლა: პროგრამისტის ყოველდღიური სამუშაო პროცესი იცვლება პროდუქტიულობის ამ ზრდასთან ერთად. „დატვირთული სამუშაოს“ დიდი ნაწილი - სტანდარტული ფორმულის წერა, საერთო ნიმუშების გამეორება, სინტაქსის ძიება - შეიძლება გადაეცეს ხელოვნურ ინტელექტს. მაგალითად, მონაცემთა კლასის ხელით ჩაწერის ნაცვლად, გეტერებითა და სეტერებით, დეველოპერს შეუძლია უბრალოდ სთხოვოს ხელოვნურ ინტელექტს მისი გენერირება. დოკუმენტაციის სწორი API ზარის მოსაძებნად ძიების ნაცვლად, დეველოპერს შეუძლია სთხოვოს ხელოვნურ ინტელექტს ბუნებრივი ენით. ეს ნიშნავს, რომ დეველოპერები შედარებით ნაკლებ დროს ხარჯავენ მეტოქე კოდზე და მეტ დროს ადამიანურ განსჯას საჭირო ამოცანებზე . რადგან ხელოვნური ინტელექტი იღებს კოდის მარტივი 80%-ის დაწერას, დეველოპერის სამუშაო გადადის ხელოვნური ინტელექტის გამომავალი შედეგების ზედამხედველობაზე (კოდის შემოთავაზებების განხილვა, მათი ტესტირება) და იმ რთული პრობლემების 20%-ის მოგვარებაზე, რომელთა გარკვევაც ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია. პრაქტიკაში, დეველოპერმა შეიძლება დღე დაიწყოს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული pull requests-ის ტრიაჟით ან ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემოთავაზებული გამოსწორებების პაკეტის განხილვით, ყველა ამ ცვლილების ნულიდან დაწერის ნაცვლად.

თანამშრომლობა და გუნდური დინამიკა: საინტერესოა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ასევე გავლენას ახდენს გუნდის დინამიკაზე. რუტინული ამოცანების ავტომატიზაციით, გუნდებს პოტენციურად შეუძლიათ მეტის მიღწევა ნაკლები უმცროსი დეველოპერის დავალებით, რომლებსაც სამუშაოს შესრულებაში დაევალათ. ზოგიერთი კომპანია აცხადებს, რომ მათი უფროსი ინჟინრები შეიძლება უფრო თვითკმარი იყვნენ - მათ შეუძლიათ სწრაფად შექმნან ფუნქციების პროტოტიპები ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით, უმცროსი ინჟინრის საწყისი პროექტების დამუშავების საჭიროების გარეშე. თუმცა, ეს ახალ გამოწვევას წარმოშობს: მენტორობა და ცოდნის გაზიარება. უმცროსი ინჟინრების მიერ მარტივი დავალებების შესრულებით სწავლის ნაცვლად, მათ შეიძლება დასჭირდეთ ხელოვნური ინტელექტის შედეგების ეფექტურად მართვის . გუნდური თანამშრომლობა შეიძლება გადავიდეს ისეთ აქტივობებზე, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტის მოთხოვნების კოლექტიური დახვეწა ან ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის ნაკლოვანებების გადახედვა. დადებითი მხარე ის არის, რომ როდესაც გუნდის ყველას ეყოლება ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი, ეს შეიძლება გაათანაბროს სათამაშო მოედანი და მეტი დრო დაუთმოს დიზაინის განხილვებს, კრეატიულ იდეების გენერირებას და მომხმარებლის რთული მოთხოვნების გადაჭრას, რომლებსაც ამჟამად არცერთი ხელოვნური ინტელექტი არ ესმის. სინამდვილეში, GitHub-ის 2023 წლის გამოკითხვის შედეგების თანახმად, ხუთიდან ოთხ დეველოპერს მიაჩნია, რომ ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტები გააუმჯობესებს გუნდურ თანამშრომლობას ან სულ მცირე, მისცემს მათ საშუალებას, უფრო მეტად ითანამშრომლონ დიზაინსა და პრობლემების გადაჭრაზე ( გამოკითხვა ავლენს ხელოვნური ინტელექტის გავლენას დეველოპერის გამოცდილებაზე - GitHub ბლოგი ).

სამუშაო პოზიციებზე გავლენა: მთავარი კითხვაა, შეამცირებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებზე მოთხოვნას (რადგან თითოეული პროგრამისტი ახლა უფრო პროდუქტიულია), თუ უბრალოდ შეცვლის მოთხოვნილ უნარებს. სხვა ავტომატიზაციის ისტორიული პრეცედენტი (მაგალითად, devops ინსტრუმენტების ან უფრო მაღალი დონის პროგრამირების ენების ზრდა) მიუთითებს, რომ დეველოპერის სამუშაოები არა იმდენად გაუქმდება, რამდენადაც ამაღლდება . მართლაც, ინდუსტრიის ანალიტიკოსები პროგნოზირებენ, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის პოზიციები გააგრძელებს ზრდას , მაგრამ ამ როლების ბუნება შეიცვლება. Gartner-ის ბოლოდროინდელი ანგარიში პროგნოზირებს, რომ 2027 წლისთვის პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის ორგანიზაციების 50% გამოიყენებს ხელოვნური ინტელექტით გაფართოებულ „პროგრამული ინჟინერიის ინტელექტის“ პლატფორმებს პროდუქტიულობის გასაზრდელად , 2024 წელს ეს მაჩვენებელი მხოლოდ 5%-ს შეადგენდა ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ). ეს მიუთითებს, რომ კომპანიები ფართოდ ინტეგრირებენ ხელოვნურ ინტელექტს, მაგრამ ეს გულისხმობს, რომ დეველოპერები იმუშავებენ პლატფორმებთან . ანალოგიურად, საკონსულტაციო ფირმა McKinsey პროგნოზირებს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ავტომატიზირება გაუკეთოს ბევრ ამოცანას, პროგრამირების სამუშაოების დაახლოებით 80% მაინც მოითხოვს ადამიანს მარყუჟში და დარჩება „ადამიანზე ორიენტირებული“ . სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, დეველოპერის პოზიციების უმეტესობისთვის კვლავ დაგვჭირდება ადამიანები, თუმცა შესაძლოა, სამუშაოს აღწერილობები შეიცვალოს.

ერთ-ერთი შესაძლო ცვლილებაა ისეთი როლების გაჩენა, როგორიცაა „ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერი“ ან „სწრაფი ინჟინერი“ - დეველოპერები, რომლებიც სპეციალიზირებულნი არიან ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტების შექმნაში ან მართვაში. ჩვენ უკვე ვხედავთ ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების ექსპერტიზის მქონე დეველოპერებზე მოთხოვნის მკვეთრად ზრდას. Indeed-ის ანალიზის თანახმად, ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული სამი ყველაზე მოთხოვნადი სამუშაოა მონაცემთა მეცნიერი, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერი და მანქანური სწავლების ინჟინერი , და ამ როლებზე მოთხოვნა ბოლო სამი წლის განმავლობაში გაორმაგდა ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ). ტრადიციული პროგრამული ინჟინრებისგან სულ უფრო მეტად მოსალოდნელია მანქანური სწავლების საფუძვლების გაგება ან ხელოვნური ინტელექტის სერვისების აპლიკაციებში ინტეგრირება. დეველოპერების სამსახურიდან გათავისუფლების ნაცვლად, „ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია პროფესიის ამაღლება, რაც დეველოპერებს საშუალებას მისცემს, ფოკუსირება მოახდინონ უფრო მაღალი დონის ამოცანებსა და ინოვაციებზე“. ( წარმოიდგენს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერებს 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ) შესაძლოა, ხელოვნური ინტელექტი ბევრ რუტინულ კოდირების ამოცანას ასრულებდეს, მაგრამ დეველოპერები უფრო მეტად დაკავებულნი იქნებიან სისტემის დიზაინით, მოდულების ინტეგრირებით, ხარისხის უზრუნველყოფით და ახალი პრობლემების გადაჭრით. ხელოვნური ინტელექტისკენ მიდრეკილი ერთი კომპანიის უფროსმა ინჟინერმა კარგად შეაჯამა ეს: ხელოვნური ინტელექტი არ ცვლის ჩვენს დეველოპერებს; ის აძლიერებს მათ. ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებით შეიარაღებულ ერთ დეველოპერს შეუძლია რამდენიმეს სამუშაოს შესრულება, თუმცა ეს დეველოპერი ახლა უფრო რთულ და გავლენიან სამუშაოს იღებს თავის თავზე.

რეალური მაგალითი: განვიხილოთ სცენარი პროგრამული უზრუნველყოფის ფირმიდან, რომელმაც ყველა დეველოპერისთვის ინტეგრირება მოახდინა GitHub Copilot-ის გამოყენებით. დაუყოვნებლივი ეფექტი იყო ერთეული ტესტებისა და სტანდარტული კოდის წერაზე დახარჯული დროის მნიშვნელოვანი შემცირება. ერთმა ახალგაზრდა დეველოპერმა აღმოაჩინა, რომ Copilot-ის გამოყენებით მას შეეძლო ახალი ფუნქციის კოდის 80%-ის სწრაფად გენერირება, შემდეგ კი დარჩენილი 20%-ის პერსონალიზაციასა და ინტეგრაციის ტესტების წერაზე დახარჯვა. მისი პროდუქტიულობა კოდის გამომუშავების თვალსაზრისით თითქმის გაორმაგდა, მაგრამ უფრო საინტერესოა, რომ მისი წვლილის ხასიათი შეიცვალა - ის უფრო მეტად გახდა კოდის მიმომხილველი და ტესტის დიზაინერი ხელოვნური ინტელექტით დაწერილი კოდისთვის. გუნდმა ასევე შენიშნა, რომ კოდის მიმოხილვებმა დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის შეცდომების და არა ადამიანური შეცდომების. მაგალითად, Copilot ზოგჯერ გვთავაზობდა დაუცველი დაშიფვრის იმპლემენტაციას; ადამიან დეველოპერებს უწევდათ მათი აღმოჩენა და გამოსწორება. ამ ტიპის მაგალითი აჩვენებს, რომ გამომავალი მონაცემების ზრდასთან ერთად, ადამიანური ზედამხედველობა და ექსპერტიზა კიდევ უფრო კრიტიკული გახდა სამუშაო პროცესში.

შეჯამებისთვის, ხელოვნური ინტელექტი უდავოდ ცვლის დეველოპერების მუშაობის წესს: ხდის მათ უფრო სწრაფს და საშუალებას აძლევს გაუმკლავდნენ უფრო ამბიციურ პრობლემებს, მაგრამ ასევე მოითხოვს მათგან უნარების გაუმჯობესებას (როგორც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების, ასევე უფრო მაღალი დონის აზროვნების კუთხით). ეს ნაკლებად არის „ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების აღების“ ისტორია და უფრო მეტად არის „ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების შეცვლის“ ისტორია. დეველოპერებს, რომლებიც სწავლობენ ამ ინსტრუმენტების ეფექტურად გამოყენებას, შეუძლიათ გაამრავლონ მათი გავლენა - კლიშე, რომელსაც ხშირად ვისმენთ, არის: „ხელოვნური ინტელექტი არ შეცვლის დეველოპერებს, მაგრამ დეველოპერებმა, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს, შეიძლება ჩაანაცვლონ ისინი, ვინც არ იყენებენ“. შემდეგი სექციები განიხილავს, თუ რატომ არიან ადამიანი დეველოპერები კვლავ აუცილებელი (რას ვერ აკეთებს ხელოვნური ინტელექტი კარგად) და როგორ შეუძლიათ დეველოპერებს თავიანთი უნარების ადაპტირება ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად წარმატების მისაღწევად.

ხელოვნური ინტელექტის შეზღუდვები (რატომ რჩებიან ადამიანები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანნი)

შთამბეჭდავი შესაძლებლობების მიუხედავად, დღევანდელ ხელოვნურ ინტელექტს აქვს აშკარა შეზღუდვები , რომლებიც ხელს უშლის მას ადამიანი პროგრამისტების მოძველებაში. ამ შეზღუდვების გააზრება მნიშვნელოვანია იმის გასაგებად, თუ რატომ არიან პროგრამისტები ჯერ კიდევ ასე საჭირო განვითარების პროცესში. ხელოვნური ინტელექტი ძლიერი ინსტრუმენტია, მაგრამ ის არ არის ჯადოსნური ტყვია, რომელსაც შეუძლია ჩაანაცვლოს ადამიანი დეველოპერის კრეატიულობა, კრიტიკული აზროვნება და კონტექსტუალური გაგება. აქ მოცემულია ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე ფუნდამენტური ნაკლოვანება პროგრამირებაში და ადამიანი დეველოპერების შესაბამისი ძლიერი მხარეები:

• ნამდვილი გაგებისა და კრეატიულობის ნაკლებობა: ხელოვნური ინტელექტის ამჟამინდელი მოდელები ნამდვილად არ ესმით კოდს ან პრობლემებს ისე, როგორც ადამიანები; ისინი ამოიცნობენ ნიმუშებს და სავარჯიშო მონაცემებზე დაყრდნობით იმეორებენ სავარაუდო შედეგებს. ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეიძლება გაუჭირდეს ისეთი ამოცანების შესრულება, რომლებიც მოითხოვს ორიგინალურ, კრეატიულ გადაწყვეტილებებს ან ახალი პრობლემების სფეროების ღრმა გაგებას. ხელოვნურ ინტელექტს შეიძლება შეეძლოს კოდის გენერირება ადრე ნანახი სპეციფიკაციის დასაკმაყოფილებლად, მაგრამ სთხოვოს მას შექმნას ახალი ალგორითმი უპრეცედენტო პრობლემისთვის ან ინტერპრეტაცია გაუკეთოს ორაზროვან მოთხოვნას და ის, სავარაუდოდ, შეფერხდება. როგორც ერთმა დამკვირვებელმა აღნიშნა, დღეს ხელოვნურ ინტელექტს „აკლია შემოქმედებითი და კრიტიკული აზროვნების შესაძლებლობები, რომლებსაც ადამიანი დეველოპერები გვთავაზობენ“. ( აპირებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების ჩანაცვლებას 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ) ადამიანები გამოირჩევიან ჩარჩოებს გარეთ აზროვნებით - აერთიანებენ სფეროს ცოდნას, ინტუიციას და კრეატიულობას პროგრამული უზრუნველყოფის არქიტექტურის შესაქმნელად ან რთული საკითხების გადასაჭრელად. ხელოვნური ინტელექტი, პირიქით, შეზღუდულია მის მიერ შესწავლილი ნიმუშებით; თუ პრობლემა კარგად არ ემთხვევა ამ ნიმუშებს, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება შექმნას არასწორი ან აბსურდული კოდი (ხშირად თავდაჯერებულად!). ინოვაცია - ახალი ფუნქციების, მომხმარებლის ახალი გამოცდილების ან ინოვაციური ტექნიკური მიდგომების შემუშავება - კვლავ ადამიანის მიერ მართულ საქმიანობად რჩება.

• კონტექსტი და ზოგადი სურათის გაგება: პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნა არ არის მხოლოდ კოდის ხაზების წერა. ის გულისხმობს მიზეზის - ბიზნეს მოთხოვნები, მომხმარებლის საჭიროებები და კონტექსტი, რომელშიც პროგრამული უზრუნველყოფა მუშაობს. ხელოვნურ ინტელექტს აქვს კონტექსტის ძალიან ვიწრო ფანჯარა (ჩვეულებრივ, შემოიფარგლება იმ შეყვანით, რომელსაც ის ერთდროულად იძლევა). ის ნამდვილად არ ესმის სისტემის ზოგად მიზანს ან იმას, თუ როგორ ურთიერთქმედებს ერთი მოდული მეორესთან კოდში აშკარად მითითებულის მიღმა. შედეგად, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება შექმნას კოდი, რომელიც ტექნიკურად მუშაობს მცირე დავალებისთვის, მაგრამ კარგად არ ჯდება უფრო დიდი სისტემის არქიტექტურაში ან არღვევს რაიმე იმპლიციტურ მოთხოვნას. ადამიანი დეველოპერები საჭიროა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ პროგრამული უზრუნველყოფა შეესაბამებოდეს ბიზნეს მიზნებსა და მომხმარებლის მოლოდინებს. რთული სისტემების დიზაინი - იმის გაგება, თუ როგორ შეიძლება ერთ ნაწილში ცვლილებამ გავლენა მოახდინოს სხვებზე, როგორ დააბალანსოს კომპრომისები (მაგალითად, შესრულება vs. წაკითხვადობა) და როგორ დაგეგმოს კოდის ბაზის გრძელვადიანი ევოლუცია - არის ის, რისი გაკეთებაც ხელოვნურ ინტელექტს დღეს არ შეუძლია. ათასობით კომპონენტიან მასშტაბურ პროექტებში, ხელოვნური ინტელექტი „ხედავს ხეებს, მაგრამ არა ტყეს“. როგორც ერთ-ერთ ანალიზშია აღნიშნული, „ხელოვნურ ინტელექტს უჭირს მასშტაბური პროგრამული პროექტების სრული კონტექსტისა და სირთულეების გაგება“, მათ შორის ბიზნეს მოთხოვნებისა და მომხმარებლის გამოცდილების საკითხების გააზრება ( აპირებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერებს ჩაანაცვლოს 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ). ადამიანები ინარჩუნებენ ფართომასშტაბიან ხედვას.

• საღი აზრი და ორაზროვნების გადაწყვეტა: რეალურ პროექტებში მოთხოვნები ხშირად ბუნდოვანი ან ცვალებადია. ადამიან დეველოპერს შეუძლია მოითხოვოს განმარტებები, გააკეთოს გონივრული ვარაუდები ან უპასუხოს არარეალურ მოთხოვნებს. ხელოვნურ ინტელექტს არ გააჩნია საღი აზრი ან დამაზუსტებელი კითხვების დასმის უნარი (თუ ეს აშკარად არ არის ჩაწერილი მოთხოვნაში და მაშინაც კი არ აქვს გარანტია, რომ სწორად გააკეთებს). სწორედ ამიტომ, ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდი ზოგჯერ შეიძლება იყოს ტექნიკურად სწორი, მაგრამ ფუნქციურად არასწორი - მას არ აქვს განსჯა, რათა გაიგოს, რა ჰქონდა სინამდვილეში მომხმარებელს განზრახული, თუ ინსტრუქციები ბუნდოვანია. ამის საპირისპიროდ, ადამიან პროგრამისტს შეუძლია ინტერპრეტაცია გაუწიოს მაღალი დონის მოთხოვნას („გახადოს ეს ინტერფეისი უფრო ინტუიციური“ ან „აპლიკაციამ უნდა დაამუშაოს არარეგულარული შეყვანები მოხდენილად“) და გაარკვიოს, რა უნდა გაკეთდეს კოდში. ხელოვნურ ინტელექტს დასჭირდება უკიდურესად დეტალური, ცალსახა სპეციფიკაციები დეველოპერის ნამდვილად შესაცვლელად და ასეთი სპეციფიკაციის ეფექტურად დაწერაც კი ისეთივე რთულია, როგორც თავად კოდის დაწერა. როგორც Forbes Tech Council-ის სტატიაში აღინიშნა, იმისათვის, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა რეალურად ჩაანაცვლოს დეველოპერები, მას დასჭირდება ბუნდოვანი ინსტრუქციების გაგება და ადამიანის მსგავსად ადაპტირება - აზროვნების დონე, რომელიც თანამედროვე ხელოვნურ ინტელექტს არ გააჩნია ( სერგეი კუზინის პოსტი - LinkedIn ).

• სანდოობა და „ჰალუცინაციები“: დღევანდელ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტუალურ მოდელებს აქვთ ცნობილი ნაკლი: მათ შეუძლიათ წარმოქმნან არასწორი ან სრულად შეთხზული შედეგები, ფენომენი, რომელსაც ხშირად ჰალუცინაციას . კოდირებისას ეს შეიძლება ნიშნავდეს, რომ ხელოვნური ინტელექტი წერს კოდს, რომელიც დამაჯერებლად გამოიყურება, მაგრამ ლოგიკურად არასწორი ან დაუცველია. დეველოპერებს არ შეუძლიათ ბრმად ენდონ ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაწერილი ყველა კოდის ნაწილს ადამიანის მიერ ფრთხილად განხილვა და ტესტირება სჭირდება . Stack Overflow-ის კვლევის მონაცემები ამას ასახავს - ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოების გამოყენებით, მხოლოდ 3% ენდობა ხელოვნური ინტელექტის გამომავალი მონაცემების სიზუსტეს და სინამდვილეში მცირე პროცენტი აქტიურად არ ენდობა მას ( დეველოპერების 70% იყენებს ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ხელსაწყოებს, 3% კი - მათ სიზუსტეს - ShiftMag ). დეველოპერების დიდი უმრავლესობა ხელოვნური ინტელექტის შემოთავაზებებს სასარგებლო მინიშნებებად და არა სახარებად მიიჩნევს. ეს დაბალი ნდობა გამართლებულია, რადგან ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია უცნაური შეცდომების დაშვება, რომლებსაც არცერთი კომპეტენტური ადამიანი არ დაუშვებდა (მაგალითად, შემთხვევითი შეცდომები, მოძველებული ფუნქციების გამოყენება ან არაეფექტური გადაწყვეტილებების შექმნა), რადგან ის ნამდვილად არ მსჯელობს პრობლემაზე. როგორც ერთ-ერთ ფორუმის კომენტარში ირონიულად აღინიშნა, „ისინი (ხელოვნური ინტელექტი) ბევრს ჰალუცინაციებს ახდენენ და უცნაურ დიზაინის არჩევანს აკეთებენ, რასაც ადამიანი არასდროს გააკეთებდა“ ( ხელოვნური ინტელექტის გამო პროგრამისტები მოძველდებიან? - კარიერული რჩევები ). ადამიანის ზედამხედველობა გადამწყვეტია ამ შეცდომების აღმოსაჩენად. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება სწრაფად მოგაწოდოთ ფუნქციის 90%, მაგრამ თუ დარჩენილ 10%-ს აქვს უმნიშვნელო შეცდომა, მისი დიაგნოსტიკა და გამოსწორება მაინც ადამიან დეველოპერზეა დამოკიდებული. და როდესაც წარმოებაში რაღაც არასწორად მიდის, სწორედ ადამიან ინჟინრებს უწევთ შეცდომების გამოსწორება - ხელოვნურ ინტელექტს ჯერ არ შეუძლია თავის შეცდომებზე პასუხისმგებლობის აღება.

• კოდების ბაზების შენარჩუნება და განვითარება: პროგრამული უზრუნველყოფის პროექტები წლების განმავლობაში ცოცხლობს და იზრდება. მათ სჭირდებათ თანმიმდევრული სტილი, სიცხადე მომავალი შემნახველებისთვის და განახლებები მოთხოვნების ცვლილების შესაბამისად. დღეს ხელოვნურ ინტელექტს არ აქვს წარსული გადაწყვეტილებების მეხსიერება (შეზღუდული მოთხოვნების გარდა), ამიტომ შესაძლოა ვერ შეინარჩუნოს კოდის თანმიმდევრულობა დიდ პროექტში, თუ მას არ უხელმძღვანელებენ. ადამიანი დეველოპერები უზრუნველყოფენ კოდის შენარჩუნებას - წერენ მკაფიო დოკუმენტაციას, ირჩევენ წასაკითხ გადაწყვეტილებებს ჭკვიანურ, მაგრამ ბუნდოვან გადაწყვეტილებებთან შედარებით და საჭიროებისამებრ ახდენენ კოდის რეფაქტორიზაციას არქიტექტურის განვითარებისას. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დახმარება ამ ამოცანებში (მაგალითად, რეფაქტორიზაციის შეთავაზება), მაგრამ იმის გადაწყვეტა, თუ რა უნდა მოხდეს რეფაქტორიზაციის ან რომელი ნაწილების რედიზაინი სჭირდება, ადამიანის განსჯის საკითხია. გარდა ამისა, კომპონენტების ინტეგრირებისას, ახალი ფუნქციის არსებულ მოდულებზე გავლენის გაგება (უკუთავსებადობის უზრუნველყოფა და ა.შ.) არის ის, რასაც ადამიანები ასრულებენ. ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდი უნდა იყოს ინტეგრირებული და ჰარმონიზებული ადამიანების მიერ. ექსპერიმენტის სახით, ზოგიერთმა დეველოპერმა სცადა ChatGPT-სთვის მთელი მცირე აპლიკაციების შექმნის მიცემა; შედეგი ხშირად თავდაპირველად მუშაობს, მაგრამ მისი შენარჩუნება ან გაფართოება ძალიან რთული ხდება, რადგან ხელოვნური ინტელექტი მუდმივად არ იყენებს გააზრებულ არქიტექტურას - ის იღებს ადგილობრივ გადაწყვეტილებებს, რომლებსაც ადამიანი არქიტექტორი თავს არიდებდა.

• ეთიკური და უსაფრთხოების საკითხები: როდესაც ხელოვნური ინტელექტი წერს მეტ კოდს, ის ასევე ბადებს კითხვებს მიკერძოების, უსაფრთხოებისა და ეთიკის შესახებ. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება უნებლიედ შემოიტანოს უსაფრთხოების დაუცველობები (მაგალითად, შეყვანის მონაცემების სათანადოდ არ დეზინფექცია ან დაუცველი კრიპტოგრაფიული პრაქტიკის გამოყენება), რასაც გამოცდილი ადამიანი დეველოპერი აღმოაჩენდა. ასევე, ხელოვნურ ინტელექტს არ აქვს თანდაყოლილი ეთიკის გრძნობა ან სამართლიანობისადმი ზრუნვა - მაგალითად, მას შეუძლია ივარჯიშოს მიკერძოებულ მონაცემებზე და შესთავაზოს ალგორითმები, რომლებიც უნებლიედ დისკრიმინაციას ახდენენ (ხელოვნური ინტელექტის მიერ მართულ ფუნქციაში, როგორიცაა სესხის დამტკიცების კოდი ან დაქირავების ალგორითმი). ადამიანი დეველოპერები საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის შედეგების ამ საკითხების აუდიტისთვის, რეგულაციებთან შესაბამისობის უზრუნველსაყოფად და პროგრამული უზრუნველყოფის ეთიკური მოსაზრებებით გაჯერებისთვის. სოციალური ასპექტი - მომხმარებლის ნდობის გაგება, კონფიდენციალურობის საკითხები და დიზაინის არჩევანის გაკეთება, რომელიც შეესაბამება ადამიანურ ღირებულებებს - „არ შეიძლება უგულებელყოფილი იყოს. განვითარების ეს ადამიანზე ორიენტირებული ასპექტები ხელოვნური ინტელექტის მიუწვდომელია, სულ მცირე, უახლოეს მომავალში“. ( აპირებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების ჩანაცვლებას 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ) დეველოპერები უნდა იყვნენ სინდისისა და ხარისხის კარიბჭის როლში ხელოვნური ინტელექტის წვლილისთვის.

ამ შეზღუდვების გათვალისწინებით, ამჟამინდელი კონსენსუსი იმაში მდგომარეობს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ინსტრუმენტია და არა შემცვლელი . როგორც სატია ნადელა ამბობს, საქმე გაძლიერებას და არა მათ ჩანაცვლებას ( ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს? სიმართლე ამ აჟიოტაჟის მიღმა | ავტორი: The PyCoach | Artificial Corner | მარტი, 2025 | Medium ). ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება განვიხილოთ, როგორც უმცროსი ასისტენტი: ის სწრაფია, დაუღალავი და შეუძლია ბევრი დავალების შესრულება, მაგრამ მას სჭირდება უფროსი დეველოპერის ხელმძღვანელობა და ექსპერტიზა დახვეწილი საბოლოო პროდუქტის შესაქმნელად. აღსანიშნავია, რომ ყველაზე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის კოდირების სისტემებიც კი გამოიყენება როგორც ასისტენტები რეალურ სამყაროში გამოყენებისას (Copilot, CodeWhisperer და ა.შ.) და არა როგორც ავტონომიური კოდერები. კომპანიები არ ათავისუფლებენ თავიანთ პროგრამირების გუნდებს და არ აძლევენ ხელოვნურ ინტელექტს საშუალებას იმუშაოს; ამის ნაცვლად, ისინი ხელოვნურ ინტელექტს დეველოპერების სამუშაო პროცესებში რთავენ, რათა დაეხმარონ მათ.

ერთი საილუსტრაციო ციტატა OpenAI-ის წარმომადგენელს, სემ ალტმანს მოჰყავს, რომელმაც აღნიშნა, რომ ხელოვნური ინტელექტის აგენტების გაუმჯობესების მიუხედავად, „ეს ხელოვნური ინტელექტის აგენტები სრულად ვერ ჩაანაცვლებენ ადამიანებს“ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში ( სემ ალტმანი ამბობს, რომ ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მალე შეასრულებენ დავალებებს, რომლებსაც პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები ასრულებენ: სრული სტატია 5 პუნქტში - India Today ). ისინი იფუნქციონირებენ როგორც „ვირტუალური თანამშრომლები“ , რომლებიც გაუმკლავდებიან ადამიანი ინჟინრებისთვის კარგად განსაზღვრულ დავალებებს, განსაკუთრებით იმ ამოცანებს, რომლებიც დამახასიათებელია რამდენიმე წლიანი გამოცდილების მქონე დაბალი დონის პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრისთვის. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა საბოლოოდ შეასრულოს უმცროსი დეველოპერის სამუშაო ზოგიერთ სფეროში, მაგრამ ეს უმცროსი დეველოპერი არ გახდება უმუშევარი - ისინი განვითარდებიან ხელოვნური ინტელექტის ზედამხედველობის როლში და შეასრულებენ უფრო მაღალი დონის ამოცანებს, რომელთა შესრულებაც ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია. მომავლისკენაც კი, სადაც ზოგიერთი მკვლევარი პროგნოზირებს, რომ 2040 წლისთვის ხელოვნურ ინტელექტს შეეძლება საკუთარი კოდის უმეტესი ნაწილის დაწერა ( არსებობს მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ), ზოგადად თანხმდებიან, რომ ადამიანი პროგრამისტები კვლავ საჭირო იქნებიან ზედამხედველობისთვის, ხელმძღვანელობისთვის და იმ შემოქმედებითი ნაპერწკლისა და კრიტიკული აზროვნების უზრუნველსაყოფად, რაც მანქანებს აკლიათ .

ასევე აღსანიშნავია, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება უბრალოდ კოდირებაზე მეტია . ის მოიცავს დაინტერესებულ მხარეებთან კომუნიკაციას, მომხმარებლის ისტორიების გაგებას, გუნდებში თანამშრომლობას და განმეორებით დიზაინს - ყველა იმ სფეროს, სადაც ადამიანური უნარები აუცილებელია. ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია კლიენტთან შეხვედრაზე დაჯდომა და იმის გარკვევა, თუ რა სურს მას სინამდვილეში, არც პრიორიტეტებზე მოლაპარაკება ან პროდუქტის ხედვის მქონე გუნდის შთაგონება. ადამიანური ელემენტი კვლავ ცენტრალურ ადგილს იკავებს.

შეჯამებისთვის, ხელოვნურ ინტელექტს აქვს მნიშვნელოვანი სისუსტეები: არ არსებობს ნამდვილი კრეატიულობა, კონტექსტის შეზღუდული გაგება, შეცდომების დაშვების მიდრეკილება, პასუხისმგებლობის არქონა და პროგრამული უზრუნველყოფის გადაწყვეტილებების უფრო ფართო შედეგების არ გააზრება. სწორედ ამ ხარვეზებში გამოირჩევიან ადამიანი დეველოპერები. ხელოვნური ინტელექტის საფრთხედ აღქმის ნაცვლად, შესაძლოა უფრო სწორი იყოს მისი, როგორც ადამიანი დეველოპერებისთვის ძლიერ გამაძლიერებლად - რომელიც ყოველდღიურ საქმეებს ისე უმკლავდება, რომ ადამიანებმა სიღრმისეულზე გაამახვილონ ყურადღება. შემდეგ ნაწილში განხილული იქნება, თუ როგორ შეუძლიათ დეველოპერებს ამ გამაძლიერებლის გამოყენება თავიანთი უნარებისა და როლების ადაპტირებით , რათა ისინი ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებულ განვითარების სამყაროში რელევანტურები და ღირებულები დარჩნენ.

ადაპტაცია და აყვავება ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში

პროგრამისტებისა და დეველოპერებისთვის, კოდირებაში ხელოვნური ინტელექტის აღზევება არ უნდა იყოს სერიოზული საფრთხე - ეს შეიძლება იყოს შესაძლებლობა. მთავარია ტექნოლოგიასთან ერთად ადაპტირება და განვითარება უფრო პროდუქტიულები და მოთხოვნადი აღმოჩნდებიან, ხოლო ისინი, ვინც მას უგულებელყოფენ, შეიძლება აღმოაჩინონ, რომ ჩამორჩნენ. ამ ნაწილში ჩვენ ყურადღებას ვამახვილებთ პრაქტიკულ ნაბიჯებსა და სტრატეგიებზე, რათა დეველოპერებმა შეინარჩუნონ აქტუალობა და წარმატება, რადგან ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები ყოველდღიური განვითარების ნაწილი ხდება. აზროვნება, რომელიც უნდა იქნას მიღებული, არის უწყვეტი სწავლა და ხელოვნურ ინტელექტთან თანამშრომლობა, კონკურენციის ნაცვლად. აი, როგორ შეუძლიათ დეველოპერებს ადაპტირება და რა ახალი უნარები და როლები უნდა განიხილონ:

1. ხელოვნური ინტელექტის, როგორც ინსტრუმენტის გამოყენება (ისწავლეთ ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტების ეფექტურად გამოყენება): პირველ რიგში, დეველოპერებმა უნდა შეეგუონ არსებულ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს. Copilot-ი, ChatGPT-ი ან სხვა კოდირების ხელოვნური ინტელექტი თქვენს ახალ წყვილ პროგრამირების პარტნიორად უნდა განიხილოთ. ეს ნიშნავს კარგი მოთხოვნების ან კომენტარების დაწერის სწავლას სასარგებლო კოდის შემოთავაზებების მისაღებად და იმის ცოდნას, თუ როგორ სწრაფად დაადასტუროთ ან გამართოთ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდი. ისევე, როგორც დეველოპერმა უნდა ისწავლოს თავისი IDE ან ვერსიის კონტროლი, ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტის უცნაურობების შესწავლა უნარების ნაკრების ნაწილი ხდება. მაგალითად, დეველოპერს შეუძლია ივარჯიშოს მათ მიერ დაწერილი კოდის ნაწილის აღებით და ხელოვნურ ინტელექტს სთხოვით მისი გაუმჯობესება, შემდეგ კი ცვლილებების ანალიზით. ან, დავალების დაწყებისას, კომენტარებში გამოკვეთოთ ის და ნახოთ, რას გთავაზობთ ხელოვნური ინტელექტი, შემდეგ კი იქიდან დახვეწოთ. დროთა განმავლობაში, თქვენ განავითარებთ ინტუიციას იმის შესახებ, თუ რაში არის კარგი ხელოვნური ინტელექტი და როგორ შექმნათ მასთან ერთად. წარმოიდგინეთ ეს, როგორც „ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით განვითარება“ - ახალი უნარი, რომელიც შეგიძლიათ დაამატოთ თქვენს ხელსაწყოების ყუთში. მართლაც, დეველოპერები ახლა „სწრაფ ინჟინერიაზე“ საუბრობენ, როგორც უნარზე - იმის ცოდნაზე, თუ როგორ დაუსვათ ხელოვნურ ინტელექტს სწორი კითხვები. მათ, ვინც მას დაეუფლება, შეუძლიათ მნიშვნელოვნად უკეთესი შედეგების მიღწევა იმავე ხელსაწყოებით. გახსოვდეთ, „დეველოპერები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, შეიძლება ჩაანაცვლონ ისინი, ვინც არ იყენებს“ - ამიტომ მიიღეთ ტექნოლოგია და გახადეთ ის თქვენი მოკავშირე.

2. ფოკუსირება მაღალი დონის უნარებზე (პრობლემების გადაჭრა, სისტემის დიზაინი, არქიტექტურა): რადგან ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაბალი დონის კოდირების დამუშავება, დეველოპერებმა აბსტრაქციის კიბეზე უნდა აიწიონ . ეს ნიშნავს, რომ მეტი აქცენტი უნდა გაკეთდეს სისტემის დიზაინისა და არქიტექტურის გაგებაზე. განივითარეთ უნარები რთული პრობლემების დაშლის, მასშტაბირებადი სისტემების დიზაინისა და არქიტექტურული გადაწყვეტილებების მიღების საკითხებში - სფეროები, სადაც ადამიანური ხედვა გადამწყვეტია. ფოკუსირება მოახდინეთ გადაწყვეტის „რატომ“-სა და „როგორ“-ზე და არა მხოლოდ „რაზე“. მაგალითად, იმის ნაცვლად, რომ მთელი დრო დახარჯოთ დახარისხების ფუნქციის დახვეწაზე (როდესაც ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია თქვენთვის დაწეროს), დრო დაუთმეთ იმის გაგებას, თუ რომელი დახარისხების მიდგომაა ოპტიმალური თქვენი აპლიკაციის კონტექსტისთვის და როგორ ჯდება ის თქვენი სისტემის მონაცემთა ნაკადში. დიზაინზე აზროვნება - მომხმარებლის საჭიროებების, მონაცემთა ნაკადების და კომპონენტების ურთიერთქმედების გათვალისწინება - ძალიან დაფასებული იქნება. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია კოდის გენერირება, მაგრამ სწორედ დეველოპერი წყვეტს პროგრამული უზრუნველყოფის საერთო სტრუქტურას და უზრუნველყოფს, რომ ყველა ნაწილი ჰარმონიულად იმუშაოს. თქვენი ზოგადი სურათის აზროვნების გამკვეთრებით, თქვენ შეუცვლელ ადამიანად ხდებით, რომელიც ხელმძღვანელობს ხელოვნურ ინტელექტს (და გუნდის დანარჩენ წევრებს) სწორი რამის შექმნაში. როგორც ერთ-ერთ მომავალზე ორიენტირებულ ანგარიშში აღინიშნა, დეველოპერებმა „ყურადღება უნდა გაამახვილონ იმ სფეროებზე, სადაც ადამიანური ხედვა შეუცვლელია, როგორიცაა პრობლემების გადაჭრა, დიზაინზე ორიენტირებული აზროვნება და მომხმარებლის საჭიროებების გაგება“. ( აპირებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების ჩანაცვლებას 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში )

3. გააუმჯობესეთ თქვენი ცოდნა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების სფეროში: ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად მუშაობისთვის სასარგებლოა ხელოვნური ინტელექტის გაგება . დეველოპერებს არ სჭირდებათ მანქანური სწავლების მკვლევარები გახდნენ, თუმცა სასარგებლო იქნება ამ მოდელების მუშაობის მყარი გაგება. შეისწავლეთ მანქანური სწავლებისა და ღრმა სწავლების საფუძვლები - ეს არა მხოლოდ ახალ კარიერულ გზებს გაგიხსნით (რადგან ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული სამუშაოები სწრაფად ვითარდება ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] )), არამედ დაგეხმარებათ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების უფრო ეფექტურად გამოყენებაში. თუ იცით, მაგალითად, დიდი ენობრივი მოდელის შეზღუდვები და როგორ იყო ის მომზადებული, შეგიძლიათ იწინასწარმეტყველოთ, როდის შეიძლება ის ჩავარდეს და შესაბამისად შექმნათ თქვენი მოთხოვნები ან ტესტები. გარდა ამისა, ბევრი პროგრამული პროდუქტი ახლა მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციებს (მაგალითად, აპლიკაცია რეკომენდაციების ძრავით ან ჩატბოტი). პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელს, რომელსაც აქვს გარკვეული მანქანური სწავლების ცოდნა, შეუძლია წვლილი შეიტანოს ამ ფუნქციებში ან სულ მცირე ინტელექტუალურად ითანამშრომლოს მონაცემთა მეცნიერებთან. სწავლის გასათვალისწინებელი ძირითადი სფეროებია: მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლები , მონაცემების წინასწარი დამუშავების წესი, ტრენინგი და ინფერენცია და ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა. გაეცანით ხელოვნური ინტელექტის ჩარჩოებს (TensorFlow, PyTorch) და ღრუბლოვან ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებულ სერვისებს; მაშინაც კი, თუ მოდელებს ნულიდან არ ქმნით, AI API-ს აპლიკაციაში ინტეგრირების ცოდნა ღირებული უნარია. მოკლედ, „ხელოვნური ინტელექტის შესახებ წიგნიერების“ ქონა სწრაფად ისეთივე მნიშვნელოვანი ხდება, როგორც ვებ ან მონაცემთა ბაზის ტექნოლოგიების ცოდნა. დეველოპერები, რომლებსაც შეუძლიათ ტრადიციული პროგრამული ინჟინერიისა და ხელოვნური ინტელექტის სამყაროსთან შეგუება, მომავალ პროექტებს უხელმძღვანელებენ.

4. განავითარეთ უფრო ძლიერი რბილი უნარები და დარგობრივი ცოდნა: როდესაც ხელოვნური ინტელექტი მექანიკურ ამოცანებს იღებს, უნიკალურად ადამიანური უნარები კიდევ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება. კომუნიკაცია, გუნდური მუშაობა და დარგობრივი ექსპერტიზა ის სფეროებია, რომლებზეც უნდა გააორმაგოთ ყურადღება. პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება ხშირად პრობლემური სფეროს გაგებას გულისხმობს - იქნება ეს ფინანსები, ჯანდაცვა, განათლება თუ სხვა სფერო - და მის გადაწყვეტილებებად გარდაქმნას. ხელოვნურ ინტელექტს არ ექნება ეს კონტექსტი ან დაინტერესებულ მხარეებთან ურთიერთობის უნარი, მაგრამ თქვენ გაქვთ. იმ სფეროში ცოდნის გაზრდა, რომელშიც მუშაობთ, გაქცევთ იმ პირად, ვის მიმართავთ იმის უზრუნველსაყოფად, რომ პროგრამული უზრუნველყოფა რეალურად აკმაყოფილებს რეალური სამყაროს საჭიროებებს. ანალოგიურად, ყურადღება გაამახვილეთ თქვენს თანამშრომლობის უნარებზე: მენტორობაზე, ლიდერობაზე და კოორდინაციაზე. გუნდებს კვლავ დასჭირდებათ უფროსი დეველოპერები კოდის (მათ შორის ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაწერილი კოდის) განსახილველად, უმცროსი სტუდენტებისთვის საუკეთესო პრაქტიკის შესახებ მენტორობისთვის და რთული პროექტების კოორდინაციისთვის. ხელოვნური ინტელექტი არ გამორიცხავს პროექტებში ადამიანური ურთიერთქმედების საჭიროებას. სინამდვილეში, კოდის გენერირების ხელოვნური ინტელექტით, უფროსი დეველოპერის მენტორობა შეიძლება გადაინაცვლოს უმცროსი სტუდენტებისთვის ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობისა და მისი გამომავალი შედეგების დადასტურების , ვიდრე for-loop-ის დაწერისკენ. ამ ახალ პარადიგმაში სხვების ხელმძღვანელობის უნარი ღირებული უნარია. ასევე, ივარჯიშეთ კრიტიკულ აზროვნებაში - დასვით კითხვები და შეამოწმეთ ხელოვნური ინტელექტის შედეგები და წაახალისეთ სხვებიც იგივე გააკეთონ. ჯანსაღი სკეპტიციზმისა და ვერიფიკაციის აზროვნების გამომუშავება ხელს შეუშლის ხელოვნურ ინტელექტზე ბრმა დამოკიდებულებას და შეამცირებს შეცდომებს. არსებითად, გააუმჯობესეთ ის უნარები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს აკლია: ადამიანებისა და კონტექსტის გაგება, კრიტიკული ანალიზი და ინტერდისციპლინარული აზროვნება.

5. მთელი ცხოვრების მანძილზე სწავლა და ადაპტირება: ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ცვლილებების ტემპი უკიდურესად სწრაფია. ის, რაც დღეს უახლესად ითვლება, შესაძლოა რამდენიმე წელიწადში მოძველებული გახდეს. დეველოპერებმა მთელი ცხოვრების მანძილზე სწავლა უფრო მეტად უნდა აითვისონ, ვიდრე ოდესმე. ეს შეიძლება ნიშნავდეს ხელოვნური ინტელექტის ახალი კოდირების ასისტენტების რეგულარულ გამოცდას, ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების ონლაინ კურსების ან სერტიფიკატების გავლას, კვლევითი ბლოგების კითხვას, რათა იყოთ ინფორმირებული მომავალი სიახლეების შესახებ, ან ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებულ დეველოპერულ საზოგადოებებში მონაწილეობას. ადაპტირება მთავარია - მზად იყავით ახალ ინსტრუმენტებსა და სამუშაო პროცესებზე გადასასვლელად, როგორც კი ისინი გამოჩნდება. მაგალითად, თუ გამოვა ახალი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია UI დიზაინის ავტომატიზაცია ესკიზებიდან, წინა პლანზე დეველოპერი მზად უნდა იყოს ისწავლოს და გამოიყენოს ეს, ყურადღება გადაიტანოს შესაძლოა გენერირებული UI-ის დახვეწაზე ან მომხმარებლის გამოცდილების დეტალების გაუმჯობესებაზე, რომლებიც ავტომატიზაციამ გამოტოვა. მათთვის, ვინც სწავლას კარიერის მიმდინარე ნაწილად მიიჩნევს (რაც ბევრი დეველოპერი უკვე აკეთებს), უფრო ადვილი იქნება ხელოვნური ინტელექტის შემუშავების ინტეგრირება. ერთ-ერთი სტრატეგიაა თქვენი კვირის მცირე ნაწილის სწავლასა და ექსპერიმენტებს დაუთმოთ - ეს თქვენს მომავალში ინვესტირებად მიიჩნიოთ. კომპანიები ასევე იწყებენ თავიანთი დეველოპერებისთვის ტრენინგების ჩატარებას ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების ეფექტურად გამოყენების შესახებ; ასეთი შესაძლებლობების გამოყენება წინ წაგადგებათ. წარმატებული დეველოპერები იქნებიან ისინი, ვინც ხელოვნურ ინტელექტს განვითარებად პარტნიორად მიიჩნევენ და მუდმივად აუმჯობესებენ ამ პარტნიორთან მუშაობისადმი თავიანთ მიდგომას.

6. შეისწავლეთ ახალი როლები და კარიერული გზები: როდესაც ხელოვნური ინტელექტი განვითარების პროცესში ერთვება, ახალი კარიერული შესაძლებლობები ჩნდება. მაგალითად, „ინჟინერი“ ან „ინტელექტის ინტეგრაციის სპეციალისტი“ არის როლები, რომლებიც ორიენტირებულია პროდუქტებში ხელოვნური ინტელექტის გამოსაყენებლად სწორი მოთხოვნების, სამუშაო პროცესებისა და ინფრასტრუქტურის შექმნაზე. კიდევ ერთი მაგალითია ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის ინჟინერი ან ხელოვნური ინტელექტის აუდიტორი - როლები, რომლებიც ფოკუსირებულია ხელოვნური ინტელექტის შედეგების გადახედვაზე მიკერძოების, შესაბამისობისა და სისწორის თვალსაზრისით. თუ თქვენ დაინტერესებული ხართ ამ სფეროებით, სწორი ცოდნით პოზიციონირებამ შეიძლება გახსნას ეს ახალი გზები. კლასიკურ როლებშიც კი შეიძლება იპოვოთ ნიშები, როგორიცაა „ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ფრონტ-ენდ დეველოპერი“ „ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ბექ-ენდ დეველოპერი“-ს წინააღმდეგ, სადაც თითოეული იყენებს სპეციალიზებულ ინსტრუმენტებს. დააკვირდით, თუ როგორ აყალიბებენ ორგანიზაციები გუნდებს ხელოვნური ინტელექტის გარშემო. ზოგიერთ კომპანიას აქვს „ხელოვნური ინტელექტის გილდიები“ ან სრულყოფილების ცენტრები, რათა უხელმძღვანელონ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვას პროექტებში - ასეთ ჯგუფებში აქტიურობამ შეიძლება წინა პლანზე წამოგიყვანოთ. გარდა ამისა, განიხილეთ თავად ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების შემუშავებაში წვლილის შეტანა: მაგალითად, ღია კოდის პროექტებზე მუშაობა, რომლებიც აუმჯობესებენ დეველოპერების ინსტრუმენტებს (შესაძლოა, გააძლიერონ ხელოვნური ინტელექტის კოდის ახსნის უნარი და ა.შ.). ეს არა მხოლოდ აღრმავებს თქვენს გაგებას ტექნოლოგიების შესახებ, არამედ გათავსებთ საზოგადოებაში, რომელიც ცვლილებებს ლიდერობს. საბოლოო ჯამში, პროაქტიული უნდა იყოთ კარიერული მოქნილობის . თუ თქვენი ამჟამინდელი სამსახურის ნაწილები ავტომატიზირდება, მზად იყავით გადაერთოთ ისეთ როლებზე, რომლებიც ამ ავტომატიზირებულ ნაწილებს ქმნიან, ზედამხედველობენ ან აძლიერებენ.

7. ადამიანური ხარისხის შენარჩუნება და დემონსტრირება: სამყაროში, სადაც ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საშუალო დონის პრობლემისთვის საშუალო კოდის გენერირება, ადამიანმა დეველოპერებმა უნდა ეცადონ შექმნან განსაკუთრებული და თანამგრძნობი გადაწყვეტილებები, რომელთა შექმნაც ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია. ეს შეიძლება ნიშნავდეს მომხმარებლის გამოცდილების დახვეწილობაზე ფოკუსირებას, უჩვეულო სცენარებისთვის შესრულების ოპტიმიზაციას ან უბრალოდ სუფთა და კარგად დოკუმენტირებული კოდის დაწერას (ხელოვნური ინტელექტი არ არის კარგი მნიშვნელოვანი დოკუმენტაციის ან კოდის შესახებ გასაგები კომენტარების წერაში - თქვენ შეგიძლიათ დაამატოთ ღირებულება!). შეეცადეთ ინტეგრირება მოახდინოთ ადამიანური ხედვის სამუშაოში: მაგალითად, თუ ხელოვნური ინტელექტი ქმნის კოდის ნაწილს, თქვენ დაამატებთ კომენტარებს, რომლებიც განმარტავენ ლოგიკას ისე, რომ სხვა ადამიანს მოგვიანებით ესმის, ან ასწორებთ მას უფრო წასაკითხად. ამით თქვენ ამატებთ პროფესიონალიზმისა და ხარისხის ფენას, რომელიც აკლია მხოლოდ მანქანების მიერ გენერირებულ სამუშაოს. დროთა განმავლობაში, რეალურ სამყაროში „უბრალოდ მომუშავე“ მაღალი ხარისხის პროგრამული უზრუნველყოფის რეპუტაციის შექმნა გამოგარჩევთ. კლიენტები და დამსაქმებლები დააფასებენ დეველოპერებს, რომლებსაც შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობისა და ადამიანური ოსტატობის შერწყმა .

ასევე განვიხილოთ, თუ როგორ შეიძლება საგანმანათლებლო გზების ადაპტირება. სფეროში შემოსულმა ახალმა დეველოპერებმა არ უნდა მოერიდონ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს სწავლის პროცესში. პირიქით, ხელოვნური ინტელექტით სწავლა ( მაგ., ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება საშინაო დავალების ან პროექტების შესასრულებლად, შემდეგ კი შედეგების ანალიზი) შეიძლება დააჩქაროს მათი გაგება. თუმცა, სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია ფუნდამენტური პრინციპების - ალგორითმების, მონაცემთა სტრუქტურების და პროგრამირების ძირითადი კონცეფციების - ღრმად შესწავლა , რათა გქონდეთ მყარი საფუძველი და შეძლოთ იმის გარკვევა, როდის ცდება ხელოვნური ინტელექტი. რადგან ხელოვნური ინტელექტი მარტივ კოდირების სავარჯიშოებს ამუშავებს, სასწავლო გეგმებმა შეიძლება მეტი წონა მიანიჭოს პროექტებს, რომლებიც დიზაინსა და ინტეგრაციას მოითხოვს. თუ ახალბედა ხართ, ყურადღება გაამახვილეთ პორტფოლიოს შექმნაზე, რომელიც აჩვენებს თქვენს უნარს, გადაჭრათ რთული პრობლემები და გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი, როგორც მრავალი ინსტრუმენტიდან ერთ-ერთი.

ადაპტაციის სტრატეგიის შესაჯამებლად: იყავით პილოტი და არა მგზავრი. გამოიყენეთ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები, მაგრამ ნუ გახდებით მათზე ზედმეტად დამოკიდებული ან თვითკმაყოფილი. განაგრძეთ განვითარების უნიკალურად ადამიანური ასპექტების დახვეწა. გრეიდი ბუჩმა, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის პატივცემულმა პიონერმა, კარგად თქვა ეს: „ხელოვნური ინტელექტი ფუნდამენტურად შეცვლის პროგრამისტის მნიშვნელობას. ის არ გააუქმებს პროგრამისტებს, მაგრამ მოითხოვს მათგან ახალი უნარების განვითარებას და ახალი გზებით მუშაობას.“ ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ). ამ ახალი უნარებისა და მუშაობის მეთოდების პროაქტიული განვითარებით, დეველოპერებს შეუძლიათ უზრუნველყონ, რომ ისინი დარჩებიან თავიანთი კარიერის წამყვანი პოზიციებზე.

ამ ნაწილის შეჯამებისთვის, აქ მოცემულია სწრაფი საკონტროლო სია დეველოპერებისთვის, რომლებიც ცდილობენ თავიანთი კარიერის მომავლისთვის მომზადებას ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში:

ამ სტრატეგიების დაცვით, დეველოპერებს შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის რევოლუცია საკუთარ სასარგებლოდ გამოიყენონ. ადაპტირებული პირები აღმოაჩენენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს მათ შესაძლებლობებს და საშუალებას აძლევს შექმნან უკეთესი პროგრამული უზრუნველყოფა, ვიდრე ოდესმე, იმის ნაცვლად, რომ ის მოძველებული გახადონ.

მომავლის პერსპექტივა: ხელოვნური ინტელექტისა და დეველოპერების თანამშრომლობა

რას ელის პროგრამირების მომავალი ხელოვნური ინტელექტით მართულ სამყაროში? მიმდინარე ტენდენციების გათვალისწინებით, შეგვიძლია ველოდოთ მომავალს, სადაც ხელოვნური ინტელექტი და ადამიანი დეველოპერები კიდევ უფრო მჭიდროდ იმუშავებენ ერთმანეთთან . პროგრამისტის როლი, სავარაუდოდ, კვლავ გადაინაცვლებს ზედამხედველობისა და შემოქმედებითი პოზიციისკენ, სადაც ხელოვნური ინტელექტი „მძიმე სამუშაოს“ უფრო მეტად ადამიანის ხელმძღვანელობით შეასრულებს. ამ დასკვნით ნაწილში ჩვენ ვგეგმავთ რამდენიმე სამომავლო სცენარს და ვადასტურებთ, რომ დეველოპერების პერსპექტივა შეიძლება დადებითი დარჩეს - იმ პირობით, რომ ჩვენ გავაგრძელებთ ადაპტაციას.

უახლოეს მომავალში (მომდევნო 5-10 წლის განმავლობაში), დიდი ალბათობით, ხელოვნური ინტელექტი განვითარების პროცესში ისეთივე ყველგან იქნება წარმოდგენილი, როგორც თავად კომპიუტერები. ისევე, როგორც დღეს არცერთი დეველოპერი არ წერს კოდს რედაქტორის ან Google/StackOverflow-ის გარეშე, მალე არცერთი დეველოპერი არ დაწერს კოდს ხელოვნური ინტელექტის რაიმე სახის დახმარების გარეშე, რომელიც ფონურ რეჟიმში მუშაობს. ინტეგრირებული განვითარების გარემო (IDE) უკვე ვითარდება და მათ ბირთვში ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ფუნქციებს მოიცავს (მაგალითად, კოდის რედაქტორები, რომლებსაც შეუძლიათ კოდის ახსნა ან პროექტის განმავლობაში მთლიანი კოდის ცვლილებების შეთავაზება). შესაძლოა მივაღწიოთ იმ წერტილს, სადაც დეველოპერის მთავარი ამოცანა იქნება პრობლემებისა და შეზღუდვების ისე ჩამოყალიბება, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა გაიგოს, შემდეგ კი ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემოთავაზებული გადაწყვეტილებების კურაცია და დახვეწა . ეს პროგრამირების უფრო მაღალი დონის ფორმას ჰგავს, რომელსაც ზოგჯერ „სწრაფ პროგრამირებას“ ან „ხელოვნური ინტელექტის ორკესტრირებას“ უწოდებენ.

თუმცა, არსი იმისა, რაც უნდა გაკეთდეს - ადამიანებისთვის პრობლემების გადაჭრა - უცვლელი რჩება. მომავლის ხელოვნურ ინტელექტს შესაძლოა შეეძლოს მთელი აპლიკაციის გენერირება აღწერილობიდან („შემიქმენი მობილური აპლიკაცია ექიმთან ვიზიტების დასაჯავშნად“), მაგრამ ამ აღწერილობის დაზუსტების, მისი სისწორის უზრუნველყოფისა და შედეგის მომხმარებლების კმაყოფილებისთვის დახვეწის სამუშაოში ჩაერთვებიან დეველოპერები (დიზაინერებთან, პროდუქტის მენეჯერებთან და ა.შ. ერთად). სინამდვილეში, თუ აპლიკაციების ძირითადი გენერირება მარტივი გახდება, ადამიანის კრეატიულობა და ინოვაცია პროგრამულ უზრუნველყოფაში კიდევ უფრო მნიშვნელოვანი გახდება პროდუქტების დიფერენცირებისთვის. შესაძლოა, ვიხილოთ პროგრამული უზრუნველყოფის აყვავება, სადაც მრავალი რუტინული აპლიკაცია გენერირდება ხელოვნური ინტელექტის მიერ, ხოლო ადამიანი დეველოპერები კონცენტრირდებიან უახლეს, რთულ ან შემოქმედებით პროექტებზე, რომლებიც საზღვრებს აფართოებენ.

ასევე არსებობს შესაძლებლობა, რომ პროგრამირების სფეროში შესვლის ბარიერი შემცირდეს - რაც იმას ნიშნავს, რომ მეტ ადამიანს, ვინც არ არის ტრადიციული პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები (ვთქვათ, ბიზნეს ანალიტიკოსი, მეცნიერი ან მარკეტერი), შეუძლია შექმნას პროგრამული უზრუნველყოფა ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით (ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული „კოდის გარეშე/დაბალი კოდის“ მოძრაობის გაგრძელება). ეს არ გამორიცხავს პროფესიონალი დეველოპერების საჭიროებას; პირიქით, ის ცვლის მას. ასეთ შემთხვევებში, დეველოპერებმა შეიძლება აიღონ უფრო მეტი კონსულტაციის ან ხელმძღვანელობის როლი, რაც უზრუნველყოფს, რომ მოქალაქეების მიერ შემუშავებული აპლიკაციები იყოს უსაფრთხო, ეფექტური და მოვლა-პატრონობადი. პროფესიონალი პროგრამისტები შეიძლება ფოკუსირდნენ იმ პლატფორმებისა და API-ების შექმნაზე, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით „არაპროგრამისტები“ იყენებენ.

სამუშაო ადგილების თვალსაზრისით, პროგრამირების გარკვეული პოზიციები შეიძლება შემცირდეს, ზოგი კი გაიზარდოს. მაგალითად, ზოგიერთი საწყისი დონის კოდირების პოზიციის რაოდენობა შეიძლება შემცირდეს, თუ კომპანიები მარტივი ამოცანებისთვის ხელოვნურ ინტელექტს დაეყრდნობიან. შეიძლება წარმოვიდგინოთ, რომ მომავალში პატარა სტარტაპს შესაძლოა უმცროსი დეველოპერების ნახევარი რაოდენობა დასჭირდეს, რადგან მათი უფროსი დეველოპერები, რომლებიც აღჭურვილნი არიან ხელოვნური ინტელექტით, ძირითადი სამუშაოს დიდ ნაწილს შეასრულებენ. თუმცა, ამავდროულად, სრულიად ახალი სამუშაო ადგილები გაჩნდება (როგორც ადაპტაციის განყოფილებაში განვიხილეთ). უფრო მეტიც, რადგან პროგრამული უზრუნველყოფა ეკონომიკის კიდევ უფრო მეტ ნაწილს მოიცავს (ხელოვნური ინტელექტი ნიშური საჭიროებებისთვის პროგრამული უზრუნველყოფის გენერირებით), პროგრამულ უზრუნველყოფასთან დაკავშირებული სამუშაო ადგილების საერთო მოთხოვნა შეიძლება კვლავ გაიზარდოს. ისტორია აჩვენებს, რომ ავტომატიზაცია ხშირად იწვევს მეტ სამუშაო ადგილს გრძელვადიან პერსპექტივაში , თუმცა ეს სხვადასხვა სამუშაო ადგილებია - მაგალითად, გარკვეული წარმოების ამოცანების ავტომატიზაციამ გამოიწვია ავტომატიზირებული სისტემების დიზაინის, შენარჩუნებისა და გაუმჯობესების სამუშაო ადგილების ზრდა. ხელოვნური ინტელექტისა და პროგრამირების კონტექსტში, მიუხედავად იმისა, რომ ახალგაზრდა დეველოპერის მიერ შესრულებული ზოგიერთი დავალება ავტომატიზირებულია, ჩვენს მიერ შექმნილი პროგრამული უზრუნველყოფის საერთო მასშტაბი ფართოვდება (რადგან ახლა მისი შექმნა უფრო იაფი/სწრაფია), რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მეტი პროექტის შექმნა და შესაბამისად, მეტი ადამიანური ზედამხედველობის, პროექტების მართვის, არქიტექტურის და ა.შ. საჭიროება. მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის მოხსენებაში, რომელიც მომავალ სამუშაო ადგილებს ეხება, ნათქვამია, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებასა და ხელოვნურ ინტელექტში არსებული პოზიციები ციფრული ტრანსფორმაციის გამო მოთხოვნადია და არა მცირდება .

ასევე უნდა გავითვალისწინოთ 2040 წლის პროგნოზი : ოუკ რიჯის ეროვნული ლაბორატორიის მკვლევარებმა ივარაუდეს, რომ 2040 წლისთვის „მანქანები... საკუთარი კოდის უმეტეს ნაწილს თავად დაწერენ“ ( არსებობს მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ). თუ ეს სიმართლე აღმოჩნდება, რა რჩებათ ადამიანს პროგრამისტებს? სავარაუდოდ, ყურადღება გამახვილდება ძალიან მაღალი დონის ხელმძღვანელობაზე (მანქანებისთვის იმის თქმა, თუ რა გვინდა , რომ მათ მიაღწიონ, ზოგადი შტრიხებით) და ისეთ სფეროებზე, რომლებიც მოიცავს სისტემების რთულ ინტეგრაციას, ადამიანის ფსიქოლოგიის გაგებას ან ახალი პრობლემების სფეროებს. ასეთ სცენარშიც კი, ადამიანები აიღებენ პროდუქტის დიზაინერების, მოთხოვნების ინჟინრების და ხელოვნური ინტელექტის ტრენერების/ვერიფიკატორების . კოდი შეიძლება დიდწილად თავად დაიწეროს, მაგრამ ვიღაცამ უნდა გადაწყვიტოს, რომელი კოდი უნდა დაიწეროს და რატომ , შემდეგ კი გადაამოწმოს, რომ საბოლოო შედეგი სწორია და შეესაბამება მიზნებს. ეს ანალოგიურია იმისა, თუ როგორ შეიძლება ერთ დღეს თვითმართვადი მანქანები თავად იმოძრაონ, მაგრამ თქვენ მაინც ეუბნებით მანქანას, სად წავიდეს და ჩაერიოს რთულ სიტუაციებში - გარდა ამისა, ადამიანები ქმნიან გზებს, საგზაო მოძრაობის წესებს და მის გარშემო არსებულ მთელ ინფრასტრუქტურას.

ამგვარად, ექსპერტების უმეტესობა მომავალს თანამშრომლობისა და არა ჩანაცვლების საფუძველზე . როგორც ერთმა ტექნოლოგიურმა საკონსულტაციო კომპანიამ განაცხადა, „განვითარების მომავალი არ არის არჩევანი ადამიანებსა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის, არამედ თანამშრომლობა, რომელიც ორივეს საუკეთესოს იყენებს“. ( „ხელოვნური ინტელექტი 2025 წელს დეველოპერებს ჩაანაცვლებს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში “) ხელოვნური ინტელექტი, უდავოდ, გარდაქმნის პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას, მაგრამ ეს უფრო დეველოპერის როლის ევოლუციაა, ვიდრე გადაშენება. დეველოპერები, რომლებიც „ცვლილებებს იღებენ, თავიანთ უნარებს ადაპტირებენ და თავიანთი სამუშაოს უნიკალურად ადამიანურ ასპექტებზე აკეთებენ აქცენტს“, აღმოაჩენენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს მათ შესაძლებლობებს და არა ამცირებს მათ ღირებულებას.

შეგვიძლია პარალელი სხვა სფეროსთან გავავლოთ: განვიხილოთ კომპიუტერული დიზაინის (CAD) აღზევება ინჟინერიასა და არქიტექტურაში. ჩაანაცვლა თუ არა ამ ინსტრუმენტებმა ინჟინრები და არქიტექტორები? არა - მათ ისინი უფრო პროდუქტიულები გახადეს და უფრო რთული დიზაინის შექმნის საშუალება მისცეს. თუმცა, ადამიანის შემოქმედებითობა და გადაწყვეტილების მიღება ცენტრალურ ადგილს იკავებს. ანალოგიურად, ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება განვიხილოთ, როგორც კომპიუტერული კოდირება - ის ხელს შეუწყობს სირთულისა და შრომატევადი სამუშაოს შესრულებას, მაგრამ დეველოპერი რჩება დიზაინერად და გადაწყვეტილების მიმღებად.

გრძელვადიან პერსპექტივაში, თუ წარმოვიდგენთ ჭეშმარიტად განვითარებულ ხელოვნურ ინტელექტს (ვთქვათ, ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის რაიმე ფორმას, რომელსაც თეორიულად შეუძლია გაიზარდოს ადამიანური პოტენციალი . ეს ნიშნავს ინვესტირებას ისეთ ინსტრუმენტებსა და პრაქტიკაში (და პოლიტიკაში), რომლებიც ადამიანებს ინფორმირებულს ხდიან. უკვე ვხედავთ, რომ კომპანიები ქმნიან ხელოვნური ინტელექტის მმართველობას - სახელმძღვანელო პრინციპებს, თუ როგორ უნდა იქნას გამოყენებული ხელოვნური ინტელექტი შემუშავებაში, რათა უზრუნველყოფილი იყოს ეთიკური და ეფექტური შედეგები ( კვლევა ავლენს ხელოვნური ინტელექტის გავლენას დეველოპერის გამოცდილებაზე - The GitHub ბლოგი ). ეს ტენდენცია, სავარაუდოდ, გაიზრდება, რაც უზრუნველყოფს, რომ ადამიანური ზედამხედველობა ოფიციალურად ხელოვნური ინტელექტის შემუშავების პროცესის ნაწილი იქნება.

დასკვნის სახით, კითხვაზე „ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს?“ პასუხის გაცემა შეიძლება: არა - მაგრამ ეს მნიშვნელოვნად შეცვლის პროგრამისტების საქმიანობას. პროგრამირების ჩვეულებრივი ნაწილები ძირითადად ავტომატიზირების გზაზეა. შემოქმედებითი, გამომწვევი და ადამიანზე ორიენტირებული ნაწილები აქ დარჩება და უფრო თვალსაჩინო გახდება. მომავალში, სავარაუდოდ, პროგრამისტები იმუშავებენ გვერდიგვერდ სულ უფრო ჭკვიანი ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებთან, ისევე როგორც გუნდის წევრი. წარმოიდგინეთ, რომ გყავთ ხელოვნური ინტელექტის კოლეგა, რომელსაც შეუძლია კოდის შექმნა 24/7 - ეს დიდი პროდუქტიულობის ზრდაა, მაგრამ მას მაინც სჭირდება ვინმე, ვინც მას ეტყვის, რა ამოცანებზე იმუშაოს და შეამოწმებს მის მუშაობას.

საუკეთესო შედეგებს მიაღწევენ ისინი, ვინც ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც თანამშრომელს, ისე აღიქვამს. როგორც ერთმა აღმასრულებელმა დირექტორმა აღნიშნა, „ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს არ ჩაანაცვლებს, მაგრამ პროგრამისტები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, ჩაანაცვლებენ მათ, ვინც არ იყენებს“. პრაქტიკულად, ეს ნიშნავს, რომ ტექნოლოგიასთან ერთად განვითარების პასუხისმგებლობა დეველოპერებს ეკისრებათ. პროგრამირების პროფესია არ კვდება - ის ადაპტირდება ხელოვნურ ინტელექტთან პარტნიორობით წარმატებული და სრულფასოვანი კარიერის უზრუნველყოფა .

და ბოლოს, აღსანიშნავია ის ფაქტი, რომ ჩვენ შევდივართ ეპოქაში, სადაც დეველოპერებს განკარგულებაში აქვთ სუპერძალები. პროგრამისტების მომავალი თაობა საათებში მიაღწევს იმას, რასაც ადრე დღეები სჭირდებოდა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით გაუმკლავდება აქამდე მიუწვდომელ პრობლემებს. შიშის ნაცვლად, წინსვლის განწყობა შეიძლება იყოს ოპტიმიზმი და ცნობისმოყვარეობა . სანამ ხელოვნურ ინტელექტს ღიად მივუდგებით - მისი შეზღუდვების გაცნობიერებით და ჩვენი პასუხისმგებლობის გათვალისწინებით - ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ მომავალი, სადაც ხელოვნური ინტელექტი და პროგრამისტები ერთად ქმნიან საოცარ პროგრამულ სისტემებს, გაცილებით მეტს, ვიდრე ორივეს შეეძლო დამოუკიდებლად. ადამიანის კრეატიულობა მანქანების ეფექტურობასთან ერთად ძლიერი კომბინაციაა. საბოლოო ჯამში, საქმე ჩანაცვლებაში ადამიანიც და მანქანაც ერთად დაწერენ

წყაროები:

1. Brainhub, „არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024]“ ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ).

2. Brainhub, სატია ნადელას და ჯეფ დინის ექსპერტების ციტატები ხელოვნურ ინტელექტზე, როგორც ინსტრუმენტზე და არა მის შემცვლელად ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ) ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ).

3. Medium (PyCoach), „ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს? სიმართლე ამ აჟიოტაჟს მიღმა“ , სადაც აღნიშნულია ნიუანსირებული რეალობა და აჟიოტაჟი ( ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი პროგრამისტებს? სიმართლე ამ აჟიოტაჟს მიღმა | ავტორი: The PyCoach | Artificial Corner | მარტი, 2025 | Medium ) და სემ ალტმანის ციტატა იმის შესახებ, რომ ხელოვნური ინტელექტი კარგად ასრულებს დავალებებს, მაგრამ არა სრულფასოვან სამუშაოებს.

4. DesignGurus-ის სტატიაში „იქნება თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების შემცვლელი... (2025)“ , ხაზგასმულია, რომ ხელოვნური ინტელექტი გააძლიერებს და აამაღლებს მათ, ნაცვლად იმისა, რომ ზედმეტი გახადოს ( იქნება თუ არა ხელოვნური ინტელექტი დეველოპერების შემცვლელი 2025 წელს: მოკლე მიმოხილვა მომავალში ) და ჩამოთვლილია ის სფეროები, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ჩამორჩება (კრეატიულობა, კონტექსტი, ეთიკა).

5. Stack Overflow Developer Survey 2023, დეველოპერების 70%-ის მიერ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენება, სიზუსტის დაბალი ნდობა (3% მაღალი ნდობით სარგებლობს) ( დეველოპერების 70% იყენებს ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტებს, 3% მაღალი ნდობით სარგებლობს მათი სიზუსტით - ShiftMag ).

6. GitHub-ის 2023 წლის კვლევა აჩვენებს, რომ დეველოპერების 92%-მა გამოსცადა ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ინსტრუმენტები და 70%-მა დაინახა სარგებელი ( კვლევა ავლენს ხელოვნური ინტელექტის გავლენას დეველოპერის გამოცდილებაზე - GitHub ბლოგი ).

7. GitHub Copilot-ის კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით დავალებების შესრულება 55%-ით უფრო სწრაფად ხდება ( კვლევა: GitHub Copilot-ის გავლენის რაოდენობრივი განსაზღვრა დეველოპერის პროდუქტიულობასა და ბედნიერებაზე - GitHub ბლოგი ).

8. GeekWire-ის მიხედვით, DeepMind-ის AlphaCode-ის შედეგები საშუალო დონის ადამიანი პროგრამისტის დონეზეა (ტოპ 54%), თუმცა საუკეთესო შედეგებისგან შორს არის ( DeepMind-ის AlphaCode საშუალო პროგრამისტის უნარებს ემთხვევა ).

9. IndiaToday (2025 წლის თებერვალი), სემ ალტმანის ხედვის შეჯამება ხელოვნური ინტელექტის „თანამშრომლების“ შესახებ, რომლებიც უმცროსი ინჟინრების დავალებებს ასრულებენ, მაგრამ „მთლიანად ვერ ჩაანაცვლებენ ადამიანებს“ ( სემ ალტმანი ამბობს, რომ ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მალე შეასრულებენ პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრების მიერ შესრულებულ დავალებებს: სრული სტატია 5 პუნქტში - India Today ).

10. McKinsey & Company-ის შეფასებით, პროგრამირების სამუშაოების ~80% ადამიანზე ორიენტირებული დარჩება ავტომატიზაციის მიუხედავად ( არსებობს თუ არა მომავალი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებისთვის? ხელოვნური ინტელექტის გავლენა [2024] ).

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 ხელოვნური ინტელექტის წყვილების პროგრამირების საუკეთესო ინსტრუმენტები
გაეცანით წამყვან ხელოვნურ ინტელექტს, რომლებსაც შეუძლიათ თქვენთან თანამშრომლობა, როგორც კოდირების პარტნიორს, თქვენი განვითარების სამუშაო პროცესის გასაუმჯობესებლად.

🔗 რომელი ხელოვნური ინტელექტია საუკეთესო კოდირებისთვის – საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტები.
სახელმძღვანელო კოდის გენერირების, გამართვისა და პროგრამული პროექტების დაჩქარების ყველაზე ეფექტური ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების შესახებ.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება - ტექნოლოგიების მომავლის ტრანსფორმაცია
გაიგეთ, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის, ტესტირებისა და დანერგვის წესს.