И молодёжь сейчас так поступает, но вот вопрос, насколько это действительно прогрессивно? Сегодня я задумался о том, что ещё каких-то 10-15 лет назад мне был нужен код простого «теста» на языке программирования PHP, и вот окажись я перед такой же задачей сегодня — скорее всего полез бы с запросом в ChatGPT или Deepseek, и уж точно не стал бы спрашивать об этом Google. И знаете что, как педагог, читающий материалы IT-направления, со всей уверенностью заявляю, что все студенты именно так и поступают, остались, вероятно ещё те, которые «дай списать» или «сделай за меня», но те у которых списывают и те, которые делают, всё равно идут к ИИ.
А такие, как я, потом студентов за это «ругают» (осуждают) дескать не вы это, молодые люди, сделали, а ИИ за вас это сделал. Моя позиция в этом вопросе, плохо не то, что они сами не делают, а то, что они не понимают, как и что они делали. Но вот не задача, спросите меня за тот код «теста», который я писал 10-15 лет назад, я конечно же, сегодня найду где и что лежит, но попроси меня написать его заново, будет написан абсолютно новый код, вряд ли как-то похожий на предыдущий, если только я не подсмотрю и не спишу его заново.
В чём мораль? А мораль такова, что какая разница, что я сам напишу код что за меня это сделает языковая модель, если я всё равно не запомню.
Но здесь есть и обратная сторона монеты. ИИ хорош в программировании скажем так, на коротких дистанциях, он способен с 99.99% гарантированно решить практически любую задачу, которая требует однозначного решения и если мы говорим про программирование, то «маленький код», как только размер кода перестаёт вмещать в рамки памяти ИИ — начинается коллапс, более того, чем больше задач и инструментов фигурирует в приложении тем больше ошибок и пробелов возникает во время решения поставленной задачи.
Ничто не мешает нейросети сначала дать вам избыточный функционал, включив в код то, что Вы не просили и то, что Вам даже будет мешать, а когда Вы попросите убрать лишнее — убрать ещё и важные для Вас функции. И это мы сейчас говорим про лидеров в сфере ИИ (на сегодня это ChatGPT, после Deepseek). Надо ли говорить, что другие языковые модели с этими задачами могут попросту не справиться?
А теперь внимание вопрос, если перед нами стоит задача. С которой ИИ не способен справиться, сколько раз мы будем ему задавать вопрос до тех пор, пока не получим ответ? Я надеюсь, Вы услышали эту насмешку. Дело в том, что несмотря на самокритичность языковой модели (Вы можете её поругать, она признает за собой ошибку Вам в ответе), но саму ошибку, если не поймёт — то сколько угодно её ругай — не исправит. А она не поймёт и более того, каждая языковая модель несмотря ни на что, запрограммирована на то, чтобы Вам быть полезной:
— Что?! У вас сломались кости пальцев, когда Вы бранили нас?! Мы очень сожалеем, давайте мы ещё раз попробуем Вам помочь, напишите, какие ещё у Вас вопросы?
Но я повторю вопрос — перед нами задача, с которой ИИ не в силах справиться (таких на самом деле великое множество), что мы будем делать? Самые сообразительные уже со 2-3 попытки достучаться до нейросети и поняв, что та не алё, сразу полезут в поисковые системы в поисках ответа, а не будут пытаться 10000 раз ударить молотком по телевизору в надежде на то, что ну на 10000-й раз уж точно заработает.
Это же кстати стало причиной так называемого «массового увольнения IT-шников», массово уволили тех, кто называл себя IT-шником, как Греф, спрашивая ИИ «как ему быть» и если Греф это может себе позволить, поскольку те задачи (как мне видится), которые он ставил перед ИИ носили кратковременный характер, то катастрофы которые приводят к увольнениям, явно не решишь за один-два промпта.
И вот уже здесь без необходимых знаний уже не обойтись. И знания эти надо искать не у нейросети.
