Искусственный интеллект стремительно меняет IT-индустрию, обещая удобство и скорость. Но за этим фасадом скрываются серьёзные риски: деградация навыков, создание поколения разработчиков неспособных мыслить критически. Пора задуматься: Не превращаемся ли мы в заложников технологии, которая обещала нам свободу?
1. Кризис фундаментальных знаний: “Поколение операторов”
ИИ превращает разработку в «сборку пазла». Молодые программисты перестают понимать, почему код работает. Чем больше человек доверяет ИИ, тем меньше развивает собственное суждение и когнитивные навыки.
Это приведёт к:
-
Снижению качества архитектурных решений, разработчики будут создавать системы, который работают, но неэффективно
-
Потеря способности решать сложные задачи. Если разработчики перестанут понимать основы программирования, они не смогут решать сложные задачи, требующие глубокого понимания алгоритмов, архитектуры и оптимизации.
-
Потери способности к инновациям, если вы не понимаете как работают базовые вещи, то вы не сможете придумать что-то новое
Исследования:
-
Microsoft и Университета Карнеги — Меллона показало, что, чем больше люди полагаются на инструменты генеративного ИИ для выполнения своих задач, тем меньше у них наблюдается навыков критического мышления.
-
В статье The Widening Gap: The Benefits and Harms of Generative AI for Novice Programmers отмечается, что новички, полагающиеся на ИИ, могут испытывать трудности в развитии метакогнитивных навыков и сталкиваться с иллюзией компетентности.
ИИ — это как костыль. Если вы используете его постоянно, ваши мышцы атрофируются. То же самое происходит с мозгом: если вы не тренируете его, он становится слабее.
2. Junior-разработчики под угрозой: Как ИИ будет создавать дефицит senior-специалистов
Искусственный интеллект уже сегодня способен генерировать простой код , выполняя задачи, которые раньше поручали junior-разработчикам. Зачем компании нанимать новичков, если ИИ может сделать ту же работу быстрее и дешевле? На первый взгляд, это кажется прогрессом: компании экономят ресурсы, а проекты выполняются быстрее. Однако за этим удобством скрывается серьёзная угроза для всей индустрии. Представьте: сегодня ИИ заменяет junior-разработчиков, а через 5–10 лет индустрия столкнётся с катастрофическим дефицитом опытных кадров. Senior-разработчики, станут ещё более редкими и дорогими. Компании будут вынуждены конкурировать за ограниченное количество специалистов, что приведёт к росту зарплат и увеличению затрат на разработку.
3. Уязвимости в коде от ИИ
ИИ генерируют код, не задумываясь о безопасности. В 3 раза увеличилось количество репозиториев, содержащих персональные и платёжные данные, в 10 раз увеличилось количество API, в которых отсутствует авторизация и проверка вводимых данных, а также растёт число открытых конфиденциальных конечных точек API. По мере масштабирования кода, созданного ИИ, растут и риски для безопасности приложений, что подчёркивает необходимость более эффективного выявления рисков и управления ими.
Компания Apiiro при поддержке Gartner Research в среду опубликовала тревожный отчет о безопасности кода, созданного с помощью ИИ-инструментов. Эксперты изучили миллионы строк кода в десятках компаний из финансовой, промышленной и технологической сфер. Анализ показал, что при использовании искусственного интеллекта для написания программ защита неизбежно уступает место скорости разработки.
Специалисты Apiiro предлагают всесторонний подход к решению проблемы. Прежде всего, важно внедрять передовые системы автоматического анализа кода, которые смогут обнаруживать уязвимости еще на этапе разработки. Также необходимо разработать новые стандарты безопасности, адаптированные к особенностям ИИ-разработки. Кроме того, следует усилить защиту репозиториев с конфиденциальными данными, применяя многоуровневые системы контроля доступа.
Доверять ИИ без проверки — это как доверять слепому водителю вести вас по горному серпантину
4. Галлюцинации ИИ: Врёт и не краснеет
ИИ не понимает, что такое истина. Он просто предсказывает следующий токен на основе данных, на которых он обучался. И может ввести в заблуждение даже опытных разработчиков.
Code Hallucination (2024): Авторы исследуют различные типы галлюцинаций в коде, генерируемом большими языковыми моделями, и представляют технику HallTrigger для эффективного создания таких галлюцинаций.
Заключение: Что делать?
Рекомендации для разработчиков:
-
Не бойтесь будущего. Такая обстановка для вас должна стать мотивацией для большего совершенства, а не прокрастинацией.
-
Учите базу. Алгоритмы, структуры данных, паттерны, фундамент без которого вы не сможете решать сложные задачи. Чтобы бегали за вами, а не вы
-
При обучении не давайте всё на откуп ИИ. Пишите код вручную, даже если это дольше.
-
Тренируйте критическое мышление. Задавайтесь вопросом: «А почему ИИ предложил именно это?».
-
Не забывайте о безопасности. Если вы не проверяете его предложения, вы рискуете создать небезопасный продукт.
Автор: temaweb10
