AI как новый опиум для разработчиков: Зависимость, которая убивает индустрию

Искусственный интеллект ^[1] 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 ^[2], что, чем больше люди полагаются на инструменты генеративного ИИ для выполнения своих задач, тем меньше у них наблюдается навыков критического мышления ^[3].

• В статье The Widening Gap: The Benefits and Harms of Generative AI for Novice Programmers ^[4] 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 ^[5]: 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 ^[6] 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) ^[7]: 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:

1. Не бойтесь будущего. Такая обстановка для вас должна стать мотивацией ^[8] для большего совершенства, а не прокрастинацией.

2. Учите базу. Алгоритмы, структуры данных, паттерны, фундамент без которого вы не сможете решать сложные задачи. Чтобы бегали за вами, а не вы

3. При обучении ^[9] не давайте всё на откуп ИИ. Пишите код вручную, даже если это дольше.

4. Тренируйте критическое мышление. Задавайтесь вопросом: «А почему ИИ предложил именно это?».

5. Не забывайте о безопасности. Если вы не проверяете его предложения, вы рискуете создать небезопасный продукт.