Расскажу свою точку зрения, на текущий момент. Да, черт возьми, меняется все так быстро, что нельзя загадывать даже на год вперед!

Итак, мы определенно идем в этом направлении: AI развивается и он уже имеет прикладное применение. Это невозможно отрицать и сопротивляться этому, это нужно просто принять. Иначе ты окажешься "за бортом", вопрос лишь в том насколько быстро

И насколько быстро? Да хер знает. Может быть generai AI (в моем понимании это AI, который может мыслить как человек) выкатят вот завтра, а может лет так через 20. Мне кажется сейчас две ключевые проблемы, которые осталось преодолеть:
- понимание как в принципе сделать general AI. Мы либо очень близки, либо уже умеем, но это не афишируется (рен-тв в чяте)
- вычислительные мощности

И мне кажется мы упремся во второй пункт, как ни странно. Где-то слышал, что тот жe OpenAI работает в минус, и доступные возможности заканчиваются (тут я очевидно дилетант, возможно несу чепуху). И что уже все доступные текста человечества стравили в сеть, то есть учить ее больше нечему. То есть, возможно, мы уже "уперлись". Мы определенно упираемся в текущий прогресс по чипам, используем максимум того что сейчас есть.

Здесь выплывает сразу два фактора:
- верхняя планка возможностей железа (точнее кремния, хех)
- экономическая целесообразность

Уверен чипы будут прогрессировать. Ну, прогрессируют пока что. А вот экономическая целесообразность - это прям то что будет определять заменить ли робот человека

Давайте представим, что УЖЕ изобрели general AI. Это точно он и все понимают что это работает. Но что если он будет занимать целую комнату и жрать гигатонну электричества ежесекундно, как первые компьютеры? То есть штука рабочая, но жутко затратная, и все таки офисный клерк, кушающий еду, спящий ночью и уходящий в отпуск на месяц в год тупо оказывается дешевле

Да, человечество поставит галку "искусственный интеллект", но экономически людей заменять будет не эффективно. Самый замес произойдет тогда, когда это станет выгоднее хотя бы на доллар, чем мясной скафандр для органической нейросети

А пока этого не произошло, можно не бояться что нас заменит яндекс или OpenAI

Моя "экспертная оценка пальцем в небо" - у нас есть 20-30 лет. Мы пройдем через стадии: изобретение general AI, наращивание мощностей и запихивание комнаты в наладонник, замещение человека на рабочих местах, матрица революция гххмм тут я думаю будет что-то вроде ассимиляции, то есть мы просто соединим свои мозги с электронными и продолжим развиваться дальше

Ладно, тут не рент-тв, а про программинг. Перейдем к конкретным кейсам

У меня, где-то год с лишним назад, когда ChatGPT вот вот вылупился, были пару экспериментов.

Первый - написать скрипт по граббингу банковскийх данных из csv в гугл-таблицу в определенном формате и с небольшой логикой: группировать покупки по дням не более 7 штук в день, с переносом на следующий если не влазит. Тогда ChatGPT фактически не справился и я буквально диктовал ему что нужно делать. Но, конечно, он снимал все проблемы по работе с google sheets api

Второй - рефакторинг движка с сырых указателей на умные, и там GPT тоже обосрался, выдавай хороший результат вперемешку с несусветной херью, из-за чего время на ручную фильтрацию было равносильно тому, чтобы сделать все самому вручную. О нем даже писал ранее

С тех пор многое шагнуло вперед, и сами сетки подросли и поумнели, и появились классные инструменты, например cursor. Если кто не знает, это форк от VS Code, в редактор текста которого плотно интегрирована работа с GPT. Он просто делает всю ту ручную херню, когда тебе нужно копипастить из ChatGPT в IDE

Уже давно я плотно подсел на copilot. Я никогда не ждал от него качественных решений, для меня это был умный автокомплит, просто ускоряющий набор текста для меня. Плюс справочник прямо на месте - либо комментом можно было спросить, либо он по контексту сам понимал что мне нужно и предлагал. Это очень полезно при работе с неизвестным API или языком, этап гуглежки сводится практически к нулю

microsoft утверждает что copilot может бустануть скорость программирования до 30%. Ну как мы понимаем до 30% может быть что угодно, хоть 29%, хоть 10%, хоть 0%. У меня по ощущениям это где-то 20%. И, вообще-то, это не мало!

Но подчеркну, это не замена моих инженерных навыков, думал и придумывал я сам, а copilot помогал мне набирать код значительно быстрее

Теперь кейсы из нынешних дней. И для начала не про кодинг, а про гугл-доки. Угу, туда тоже воткнули GPT, а точнее gemini. Блиин, я так ждал! Так хотелось длинные доки на работе скипать и читать выжимку, писать конкретные вопросы и тд. В общем тупо экономить время и силы

Эхх, разочарование. Я честно пробовал и хотел чтобы это работало, но мои последние результаты были из разряда "даептвоюжемать", то есть буквально бесполезны. Например, у нас в команде уже месяц с лишним есть док с краткими статусами по задачам 2 раза в неделю. Я подумал "а было бы прикольно спросить кто чем занимался, сколько времени в процентах от всей команды ушло на то и се". Этот "заменитель человеков" мало того что сожрал половину важной информации (просто скипнул задачи, которые точно были), так еще и начал придумывать что-то свое и ... барабанная дробь... слазил в чужие документы в пространстве (к артовикам) и приплел какую-то херню из него

Не, я понимаю, нужно точно задавать запросы, промт-инжиниринг и так далее.. Но камон, с таким запросом справится же буквально дебил, без объяснения деталей. Я очень надеюсь что он прокачается и моя рабочая рутина станет сильно легче

Сейм шит был и с таск-трекером asana. Там тоже есть кнопочка со звездочками, задача которой правдоподобно выдавать чепуху

Забавно, а ведь я думал что с задачей агрегации GPT справляется хорошо. Это ведь буквально то, как он устроен. Но из раза в раз замечаю закономерности, что GPT сглаживает какие-то важные детали, что-то упускает и забывает, и выдает максимально пресную, толератную информацию.

Особенно настораживает что он просто опускает какие-то детали, а это может быть очень важно в исследованиях

окей окей, скоро будет про код, обещаю.

Попробую обрисовать мои ощущения от вайб-программинга, использования современных сеток и самого топчика - ide cursor.
Вкратце - это все еще очень умное автодополнение, без какого-то нормального инженерного мышления. И это не инструмент замены инженера, но инструмент устранения рутины и соответственного буста производительности. Но нужно уметь "правильно его готовить"

Они все еще не решают мои инженерные задачи - там где нужно придумать, решить и построить цепочку выводов. Да, есть "мыслящие сетки", которые буквально строят цепочку размышлений, проверяют свои идеи. Но то что они выдают все еще похоже на шаблон, скелет или просто как отправную точку, с которой начинается инженерное дело.

Здесь снова эффект "экономической целесообразности". Иногда генерятся просто лишние вещи, очевидно ненужные. Можно попросить в чате "удоли это и то", а можно руками выделить текст и нажать backspace. Что быстрее? Вот вот, GPT будет раздупляться почти минуту, плюс руками набирать запрос, а ты сам почикаешь это за пять секунд мышкой и курсором

Следующий эффект отлично описан в этой картинке

Черт, если он пишет не финальный текст программы, а тебе его нужно доделывать... тебе нужно понимать что он написал!!11

Дада, ты не пишешь код, но ты его ЧИТАЕШЬ. То есть нельзя сказать что вот тебе сгенеренный текст программы сэкономил ровно то время, которое ты бы сам его набирал. Нужно вычесть время, которое ты его читаешь

Вообще нужно много чего еще вычесть, и все время возвращаешься к формуле "экономической целесообразности". Да и код бывает откровенно говоря разным: иногда ты пишешь тонну простого кода в день, а иногда за три дня ты пишешь одну строчку. Где тут тебе GPT поможет, а где нет?

На мой взгляд, только там где ты пишешь много кода, без большой концентрации "инженерной мысли" - простая бизнес логика, UI и т.п. Не забываем про то, что на неизвестных утилитах и языках с GPT писать сильно проще, чем было без него, поэтому "пет проекты, сгенеренные с AI, в неизвестном тебе стеке технологий" могут давать несколько ложные представления о реальных возможностях AI. Обычно такие пет-проекты относительно простые, ведь хочется "просто погонять идею", и они отличаются от рабочих задачек. А раньше львиная доля времени уходила на изучение неизвестного стека

А вот на работе, в устоявшемся проекте и с понятным стеком, если у тебя ментально сложная работа, а не верстка 1000 страниц в день, то помощь от AI резко сокращается и может показаться что даже мешает

Мои промежуточные выводы: AI дает бОльший буст в относительно простых задачах, где много рутины. И такой работы в общей массе довольно много! Мой "палец в небе на чуйке" показывает буст наверное 30-40%. Нет, это даже не 100% и не 1000% как рисуют в интернете

В эти 40% включена рутина, которая уходит на последний план, и быстрое обучение тому, чего ты не знаешь. Я прямо даже забыл когда был последний раз на stackoverflow... Сюда НЕ входит проработка архитектуры и сложных алгоритмов, так как они в 95% случаев вытираются и переписываются либо с автодополнением, либо через директивные указания что конкретно рефакторить

Кейс! Добрались наконец до кода и конкретного примера

Захотел я тут написать себе относительно сложный UI виджет для движка - Edit Box Drop Down. Это такой выпадающий список, с возможностью писать в него текст, а он предлагает тебе варианты с фильтрацией по введенному тексту. У меня уже был EditBox и DropDown, казалось бы поженить их совсем не проблема. При этом писать виджеты - это довольно рутинная работа, но местами нужно подумать. Такой виджет сложнее среднего, поэтому стало интересно, какой профит я смогу получить. Я стал записывать все свои шаги

Сразу скажу, у меня плохо с промт-инжинирингом, поэтому мои запросы были довольно туповаты и короткие. Но черт, в этом ведь смысл, если запрос будет сложным и длинным, то это равносильно написанию кода

Первый запрос был таким. Я напихал ему контекста и попросил скрестить EditBox и DropDown

Он сгенерил мне два файла - .h и .cpp, в нем был нормальный код. На первый взгляд. Не компилируемый, конечно же. Вот примерно столько ошибок в нем было, все что отмечено красными линиями относительно всего текста.

Интересно что он умеет запускать линтер, то есть видит ошибки компиляции. Его даже можно попросить их пофиксить и он уйдет их фиксить пока они не закончатся... Но ошибки остаются, справедливости ради, не так много

Штош, такой файл мне самому наколякать копипастой весьма недолго на самом деле, но очевидно дольше чем через GPT. Друго дело что его и правда нужно вычитать чтобы понять, а там уже сходу лезут в глаза ошибки

например, сгенерил две проперти, тупо одинаковых по смыслу. И в довесок чуть похерил форматирование...

Много ошибся при генерации стиля

После небольших фиксов хотелось увидеть виджет, и конечно же с первого раза не завелось. Вот так он выглядел, EditBox где-то потерялся

Далее я старался уже "обточить болванку" до нужного состояния. Что-то, что попроще и побыстрее сделать самому - делал сам.

Например, удалял ненужное. Но один раз мне нужно было удалить пачку ненужных методов "чутка подумав": нужно было удалить работу со стейтами виджета при клике и наведении курсора. При этом работу со стейтом раскрытия нужно было оставить. Ох, еще подумал уточнить это в запросе, но не стал. Не нужно ведь делать то, о чем тебя не просили, правда же?