Автор: Naval Ravikant
Компиляция: Felix, PANews
На фоне безумной итерации больших моделей ИИ глобальный рынок переполнен глубоким пессимизмом и тревогой. Сначала генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предсказал, что «ИИ возьмет на себя 95% работы программистов»; затем генеральный директор Anthropic предсказал, что «ИИ полностью возьмет на себя должности инженеров-программистов в течение 6-12 месяцев». Утверждения о том, что «профессия программиста мертва», похоже, стали глобальным консенсусом, и она сталкивается с самым серьезным «кризисом выживания» со времен рождения Интернета.
Но этот страх исчезновения рабочих мест проистекает из непонимания базовой логики технологий. Сооснователь AngelList Навал Равикант (ранний инвестор Uber, Twitter) считает, что недавний рост производительности благодаря ИИ, возможно, был излишне мифологизирован. Независимо от того, как ИИ эволюционирует, он всегда будет ошибаться, а инженеры-программисты останутся одной из незаменимых профессий.
Независимо от того, в какой области вы находитесь, даже в самой маленькой нише, если вы делаете это хорошо и профессионально, становитесь лучшим специалистом, вам не нужно беспокоиться о замене ИИ.
Ниже приведены последние взгляды Навала Равиканта.
«Означает ли ИИ, что традиционная разработка программного обеспечения мертва?» Конечно, нет. Инженеры-программисты — даже те, кто не обязательно отвечает за настройку или обучение моделей ИИ — сегодня являются одними из самых ценных людей в мире. Конечно, инженеры, отвечающие за обучение и настройку моделей, еще более ценны, поскольку они создают инструментарий, используемый инженерами-программистами.
Но у инженеров-программистов все еще есть два преимущества. Во-первых, они мыслят кодом, поэтому они действительно понимают механизмы работы на низком уровне. И все абстракции имеют утечки. Поэтому, когда компьютер пишет программу за вас (например, с помощью Claude Code или другой подобной программы), он всегда будет ошибаться.
Он будет создавать ошибки, будет иметь неидеальную архитектуру, в общем, не будет полностью правильным. А человек, понимающий базовую логику, сможет вовремя закрыть эти утечки.
Таким образом, если вы хотите создать приложение с хорошо продуманной архитектурой, если вы хотите обладать способностью определять хорошую архитектуру, если вы хотите, чтобы программа работала с высокой производительностью, демонстрировала лучшие результаты, как можно раньше обнаруживала ошибки, то вам все равно понадобится опыт в разработке программного обеспечения.
Традиционные инженеры-программисты могут лучше использовать эти инструменты ИИ. Кроме того, в разработке программного обеспечения все еще есть много проблем, которые программы ИИ не могут решить. Самый простой способ понять это: эти проблемы выходят за пределы их распределения данных.
Например, если нужно выполнить бинарную сортировку или развернуть связный список, ИИ видел бесчисленное количество примеров, поэтому они очень хороши в этом. Но когда вы начинаете выходить за пределы их familiarной области, например, пишете чрезвычайно высокопроизводительный код, работаете на совершенно новой архитектуре, создаете совершенно новые вещи или решаете новые проблемы, вам все равно нужно садиться и писать код вручную.
Так будет продолжаться до тех пор, пока не появится достаточно примеров для обучения новых моделей, или пока эти модели не смогут достаточно рассуждать на более высоких уровнях абстракции и независимо решать сложные проблемы.
Помните: на рынке нет спроса на «посредственность». Если в какой-то нише уже существует лучшее приложение, никто не захочет посредственные приложения. Лучшее приложение基本上基本上 получит 100% долю рынка. Возможно, очень небольшая доля достанется приложению, занявшему второе место, просто потому, что оно лучше mainstreamного в какой-то нишевой функции, или дешевле, или что-то в этом роде.
Но в целом люди хотят только лучшего. Так что плохая новость заключается в том, что бороться за второе или третье место бессмысленно — как знаменитая реплика Алека Болдуина в фильме «Афера» (Glengarry Glen Ross): «Первый получает «Кадиллак», второй — набор стейковых ножей, третый — увольнение.»
В нынешних winner-take-all рынках это абсолютная правда. Плохая новость: если вы хотите победить, вы должны быть лучшими в чем-то.
Однако области, в которых вы можете быть лучшими, бесконечны. Вы всегда можете найти подходящую для себя нишу и стать в ней лучшим. Это напоминает мне мой старый твит: «Стремитесь стать лучшим специалистом в своей области. Постоянно переопределяйте то, что вы делаете, пока мечта не сбудется.»
Я считаю, что в эпоху ИИ этот принцип все еще применим.
Читайте по теме: Меморандум из 2028 года: что мы потеряем, если победит ИИ?
