Комментарии 18
Последние тридцать лет я занимался этим в Германии. ...
Тогдашние менеджеры тогдашних немецких ИТ-гигантов примерно с середины нулевых годов стали интенсивно пробовать перевести программирование в аутсорсинг. Сначала в Индию, потом в Китай, пока в конце-концов, после многих промахов и потерь они остановились на России и странах восточной Европы. Хотя попытки найти счастливое партнёрство в Индии мы видим до сих пор.
Вы что-то путаете.
Вообще-то, 30 лет назад - это не середина нулевых, а середина 90-х.
И в 90-х я работал в Германии и тогда немцы стали привлекать разработчиков из СССР. А вот из Индии разработчиков в то время привлекали в США. А в Китае не было тогда никаких разработчиков, кроме опять же из СССР.
Разработчики в Китае появились последние лет 25. Но они уже не только в Германии , но и в США и даже в России.
Да, я начал работать в середине 90-х. В то время в штате немецких фирма уже было немало специалистов из восточной Европы, включая страны бывшего СССР. Но аутсорсинг - т.е. передача всего процесса, стала модной несколько позже.
Я помню, что играл в китайские игрушки еще на платформе 80286. То есть разрабатывали там достаточно современный на тот момент софт еще тогда. Ну и игры для консолей тех времен китайцы уже ломали, что тоже требовало неслабой компетенции в доинтернетную эпоху.
теперь надо подождать пока ии создаст себе подобных ии
Пока openai топчется на месте с gpt-4, конкурент anthropic со своим Claude уже давно обскакал его. Sonnet 3.5 - именно то чего не хватало openai, хотя судя по лживым статьям в интернете, которые почему-то на первых строчках в поиске, может сложится обратное мнение. Его надо самому попробовать, это самый человечный ИИ, который я пробовал, не говоря о его способностях в программировании и вообще, если оценивать его когнитивные возможности... С вашим подходом к ИИ с позиции оценивания как коллеги, было бы интересно услышать от вас аналогичное резюме.
Клод сонет на сайте клода такой же [тупой] как и гпт4о. Даешь ему задачу с простым алгоритмом - выдает тривиальное решение которое делает не то что надо, дальше идет долгий тяни толкай что бы вытащить его из болота и заставит сделать что надо и как надо.
Просишь его сгенерировать несколько слов размером 5 букв и с обязательным наличием букв и и е в составе и так же получаешь какую то ерунду в ответ. Среди результатов есть слово телик(он говорит что это телевизор такой) и Ветер (даже спрашивать не стал).
Просишь посчитать что-нибудь - получаешь ответ с большой ошибкой. Когда они уже прикрутят калькулятор? Могут ведь, я к своему гпт боту прикрутил. Он даже иногда его использует Ж)
Я - прагматик. Если этот инструмент в виде плагина появится в расхожих IDE - то почему бы не попробовать?
А в области применения ИИ в программировании такого развития последние пару лет мы не видим.
Чат гпт 4 год назад вышел, вполне существенное улучшение качества.
Плюс надо сказать, что ии сегодня получает хорошие результат там где не требуется гарантированного качества результата. Т.е. картинки, абстрактный текст, музыка - если результат перевалил за "зловещую долину" и ок на 80%, то это уже круто.
В программировании, математике и т.п. же требуется 100% правильный результат, с эти сложнее.
И мне кажется что программирование вообще досталось фактически "бесплатно", т.е. при определённом размере сети появилось умение генерировать правдоподобно выглядящие програмки. До определённого размера и сложности можно даже получать работающие результаты (чаще с напильником).
До создания сложных мультиагентных решений, скорее всего прорывов не стоит ждать.
И если рассмотреть всё, что я делаю для проекта в течении недели, его помощь я оцениваю на уровне 10-12%
Впервые за последние годы вижу адекватную оценку пользы ИИ для программиста. Причём это предел, который можно выжать только при условии, что вы разберётесь во всех тонкостях и будете использовать его по максимуму.
Это очень сильно зависит от того что конкретно вы делаете.
И это однозначно не предел. Если у вас в работе куча monkey code, то польза будет выше. Опять же в моём понимании уже в обозримом будущем ИИ сможет писать более-менее адекватные юнит-тесты. Ну или как минимум меня очень удивит если этого не произойдёт.
В двух словах, чем меньше шаришь, тем больше польза ИИ. Когда только начинаешь изучать какой-то язык, то ИИ кажется каким-то невероятным волшебством. А на самом деле это всего лишь хороший помощник для обучения.
Что касается monkey code, если подразумевается бойлерплэйт, т.е. какие-то повторяющиеся довольно громоздкие конструкции, так для этого в любом фреймворке давным-давно придуманы генераторы кода, которые делают это лучше, чем ИИ, быстрее, бесплатно, без регистраций, и требуют совершенно мизерное количество вычислительных ресурсов.
Что касается monkey code, если подразумевается бойлерплэйт, т.е. какие-то повторяющиеся довольно громоздкие конструкции, так для этого в любом фреймворке давным-давно придуманы генераторы кода
Они совсем не обязательно повторяющиеся. Ну то есть банально есть тот же ODB++ формат. Никакой магии там нет. Написать под него парсер это просто куча тупой работы. Но генераторы кода вам его не напишут.
ИИ “отстаёт в развитии” во многих быстро развивающихся областях
Точно не во всех быстро развивающихся?
Если от ИИ в программировании обнаружится польза, то быстро развивающихся областей станет больше, а пользы от ИИ - меньше.
Надеюсь, читатели данного коммента самостоятельно обнаружат другие механизмы действия принципа Ле Шателье - Брауна.
Коллега, я как раз пилю проект для доступа по API к разным GPT (включая Sonnet 3.5, GPT-4o и пр.) - есть в профиле, и несколько статей по нему, и даже есть интеграция с Continue плагином для VS Code и IDEA.
И тоже, конечно, использую его для программирования - и в целом согласен с вашими выводами.
GPT довольно хорошо работают, когда надо сделать мелкую правку в месте с незнакомой или выветрившейся технологией. Я, например, в первую очередь бекендер, и мне надо было поправить кое-что во фронте на React. Так бы я убился, но GPT предложил осмысленную правку, которая пошла в прод.
Архитектуру, конечно, давать ему нельзя.
У меня на беке используется не очень популярный фреймворк - и есть интересный прием, чтобы работать с ним с помощью ИИ. Надо вначале составить достаточно большой базовый промт, учитывающий вашу архитектуру - у меня он сейчас где-то на 10К символов - с примерами реализаций типовых функций из кода (доступ к БД, проверка прав и пр.). А уже потом просить на основании этого промта сгенерировать новый код - тогда он становится гораздо более подходящий для ситуации. Например, так мне удалось сгенерировать статистический график (выгрузка из БД + хитрое форматирование на фронте, в которое не хотелось вникать) - и код очень хорошо подходил ситуации.
Аутсорсинг программирования в страну под названием ИИ