Автор: Naval Ravikant
Составил: Феликс, PANews
На фоне безумной итерации крупных моделей ИИ по всему миру царит глубокое пессимистическое и тревожное настроение. Ранее генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предсказал, что «ИИ возьмет на себя 95% работы программистов»; позже генеральный директор Anthropic предсказал, что «ИИ полностью заменит инженеров-программистов в течение 6–12 месяцев». Утверждение о том, что «профессия программиста умерла», кажется, стало глобальным консенсусом, и она сталкивается с самым серьезным «кризисом выживания» со времен появления интернета.
Однако этот страх перед исчезновением профессий основан на непонимании базовой логики технологий. Сооснователь AngelList Навал Равикант (ранний инвестор в Uber, Twitter) считает, что недавние утверждения о повышении производительности благодаря ИИ, возможно, чрезмерно преувеличены: независимо от того, насколько сильно ИИ будет развиваться, он всегда будет допускать ошибки, и программист остается одной из незаменимых профессий.
Независимо от того, в какой области вы находитесь, даже в самой мелкой нише, если вы станете мастером и специалистом высочайшего уровня, вам не стоит беспокоиться о том, что вас заменит ИИ.
Ниже — последние мнения Навала Равиканта.
Означает ли ИИ исчезновение традиционной программной инженерии? Конечно нет. Программисты — даже те, кто не занимается настройкой или обучением моделей ИИ — сегодня являются одними из самых востребованных специалистов в мире. Конечно, особо ценятся те инженеры, которые занимаются обучением и настройкой моделей, поскольку они создают набор инструментов, используемых программистами.
Но у программистов-инженеров всё ещё есть два ключевых преимущества. Во-первых, они мыслят кодом, поэтому действительно понимают, как всё работает на низком уровне. И все абстракции уязвимы. Поэтому, когда компьютер пишет программу за вас (например, с помощью Claude Code или других подобных программ), он всегда будет допускать ошибки.
Это приведет к багам, несовершенной архитектуре — в общем, не будет абсолютно правильным. А те, кто понимает основную логику, смогут своевременно устранить уязвимости.
Таким образом, если вы хотите создать приложение с продуманной архитектурой, если вы хотите обладать способностью определять хорошую архитектуру, если вы хотите, чтобы программа работала с высокой производительностью, демонстрировала наилучшие результаты и позволяла выявлять ошибки на ранних этапах, вам всё ещё необходимы знания в области программной инженерии.
Традиционные инженеры-программисты могут лучше использовать эти инструменты ИИ. Кроме того, в настоящее время в программной инженерии существует множество проблем, которые не могут быть решены программами ИИ. Простейший способ понять это: эти проблемы выходят за пределы их распределения данных.
Например, если требуется выполнить бинарную сортировку или перевернуть связанный список, ИИ уже видел бесчисленное количество примеров, поэтому он отлично с этим справляется. Но когда вы выходите за пределы его знакомой области — например, пишете код с крайне высокой производительностью, запускаете его на совершенно новой архитектуре или создаете что-то новое и решаете новые задачи — вам все еще нужно самостоятельно писать код вручную.
Это будет продолжаться до тех пор, пока не будет достаточно примеров для обучения новых моделей или пока эти модели не смогут достаточно хорошо рассуждать на более высоких уровнях абстракции и самостоятельно решать сложные задачи.
Помните: рынок не требует «посредственности». Если в какой-либо нише уже существует более качественное приложение, никто не захочет использовать посредственное. Лучшее приложение практически захватит 100% рынка. Возможно, небольшая доля перейдет ко второму по популярности приложению только потому, что оно лучше справляется с какой-то узкой функцией или дешевле, и тому подобное.
Но в целом люди хотят только лучшего. Поэтому плохая новость в том, что борьба за второе или третье место бессмысленна — как знаменитая реплика Элека Болдуина из фильма «Бизнес-класс»: «Первый приз — кадиллак, второй — набор столовых ножей, третий — убирайтесь вон».
В нынешнем рынке, где побеждает только победитель, это абсолютно верно. Плохая новость: если вы хотите выиграть, вам нужно стать лучшим в какой-либо области.
Однако ваши возможности безграничны. Вы всегда сможете найти нишу, подходящую именно вам, и стать одним из лучших в ней. Это напоминает мне одну из моих прошлых твитов: «Усердно работайте, чтобы стать лучшим в своей области. Постоянно переопределяйте то, что вы делаете, пока мечта не станет реальностью».
Я считаю, что этот принцип по-прежнему применим в эпоху ИИ.
См. также:Меморандум из 2028 года: Что мы потеряем, если победит ИИ?