На конференции All Things AI специалисты из Netflix и Meta заявили, что искусственный интеллект (ИИ) способен сделать любого программиста в 10 раз более продуктивным, но за это придётся заплатить увеличенной рабочей нагрузкой. Участники обсуждения подметили, что для достижения лучших результатов необходимо больше времени на подготовку и проверку, что в итоге увеличивает объём задач.
Парадокс эффективности ИИ
Спикеры предложили проанализировать так называемый парадокс Джевонса: когда ресурс становится более эффективным, его потребление возрастает. Это касается и ИИ, который, вместо сокращения рабочих мест, скорее создаёт новые. По словам экспертов, на текущий момент пользователи ИИ тратят гораздо больше времени на подготовку контекста и проверку его результатов, что может привести к тому, что повышение продуктивности на самом деле требует пропорционального увеличения рутинной работы.Как ИИ меняет процесс разработки
Например, Бен Илегбоду, архитекторы интерфейсов Netflix, рассказал, что когда он разворачивает агента для автоматизации определённой задачи, ему требуется запустить ещё одного агента для оценки выполненной работы. Он применяет так называемый «соперничающий код-ревью», где даже небольшие задачи разбиваются на несколько специализированных агентов. Получается, что каждый шаг в разработке требует всё больше контроля, и иногда Илегбоду бывает сложно переключаться между различными языками программирования, такими как Python и Bash.Контекст и управление задачами
Джастин Джеффрес из Meta отметил, что ИИ ведёт себя как неопытный младший разработчик: с одной стороны, он недоучен и требует большого объёма информации, с другой — способен справляться с множеством задач одновременно. Однако стоит помнить, что в процессе работы с ИИ важно избегать нечётких инструкций, чтобы избежать так называемого «размытия контекста». Использование методов «программирования контекста» и «связи инструкций» позволяет значительно упростить взаимодействие с ИИ.Практические выводы для разработчиков
Для разработчиков в России эти выводы могут означать, что внедрение ИИ в процессы разработки требует нового подхода к управлению задачами. Если вы планируете использовать ИИ, заложите время на подготовку и обработку входящих данных, чтобы избежать увеличения нагрузки в ходе выполнения проектов. Несмотря на рост производительности, важно помнить о необходимости контроля на всех этапах работы.В будущем можно ожидать, что углублённое использование ИИ станет стандартом в разработке, и разработчики должны адаптироваться к новым условиям, чтобы повысить эффективность своей работы.