AngelList соучредитель Навал: ИИ-продуктивность чрезмерно мифологизирована, инженеры-программисты никогда не исчезнут

Автор: Naval Ravikant

Перевод: Felix, PANews

На фоне стремительных итераций крупных моделей ИИ по всему миру, рынок наполнен глубоким пессимизмом и тревогой. Ранее CEO OpenAI Сэм Альтман предсказал, что «ИИ займёт 95% рабочих мест программистов», а CEO Anthropic — что «в течение 6-12 месяцев ИИ полностью возьмёт на себя роль софтверных инженеров». Выступления о том, что «профессия программиста умерла», кажутся уже общим мнением, и она сталкивается с самой серьёзной «кризисной ситуацией» со времён появления интернета.

Однако страх исчезновения рабочих мест основан на неправильном понимании технической логики. Соучредитель AngelList Naval Ravikant (ранний инвестор Uber, Twitter) считает, что недавние заявления о повышении производительности благодаря ИИ, возможно, преувеличены. Независимо от степени развития ИИ, он всегда будет ошибаться, а инженеры-программисты остаются незаменимыми специалистами.

Неважно, в какой области вы работаете, даже в самой узкой нише — если вы станете экспертом, специалистом высшего уровня, — вам не стоит бояться замены ИИ.

Ниже — последние взгляды Naval Ravikant.

«Означает ли ИИ, что традиционная разработка программного обеспечения исчезла? Конечно, нет. Инженеры-программисты — даже те, кто не занимается оптимизацией или обучением моделей ИИ — сегодня одни из самых востребованных специалистов в мире. Конечно, те, кто занимается обучением и настройкой моделей, пользуются ещё большим спросом, потому что они создают инструменты, используемые инженерами.

Но у инженеров-программистов есть два преимущества. Во-первых, они думают через код, поэтому хорошо понимают внутренние механизмы работы. А все абстракции имеют свои уязвимости. Поэтому, когда компьютер пишет для вас программу (например, с помощью Claude Code или подобных систем), он всё равно ошибается.

Он может допускать баги, иметь несовершенную архитектуру, в общем — не быть полностью идеальным. А человек, понимающий внутреннюю логику, сможет вовремя устранить уязвимости.

Поэтому, если вы хотите создать хорошо спроектированное приложение, если хотите обладать способностью определить хорошую архитектуру, если хотите, чтобы программа работала высокоэффективно, показывала лучшие результаты и быстро выявляла баги — вам всё равно нужен опыт в области программирования.

Традиционные инженеры-программисты смогут лучше использовать эти ИИ-инструменты. И в настоящее время в разработке программного обеспечения всё ещё есть множество задач, которые ИИ не может решить. Самое простое объяснение — эти задачи выходят за рамки их обучающих данных.

Например, для сортировки бинарных данных или реверсирования связных списков ИИ уже видел множество примеров, и потому хорошо справляется. Но когда вы начинаете выходить за пределы их привычной области — писать очень высокопроизводительный код, работать на новых архитектурах, создавать что-то новое или решать новые задачи — тогда вам всё равно придётся писать код вручную.

Это будет продолжаться до тех пор, пока не появится достаточно много обучающих примеров для новых моделей или пока эти модели не смогут на более высоких уровнях абстракции полноценно рассуждать и самостоятельно решать сложные задачи.

Помните: рынок не нуждается в «средних» решениях. Если в какой-то нише уже есть более качественные приложения, никто не захочет использовать посредственные. Лучшие приложения практически всегда захватывают 100% рынка. Возможно, небольшая часть рынка перейдёт к второму по популярности продукту — например, потому что он лучше в какой-то узкой функции или дешевле.

Но в целом люди хотят только лучшее. Поэтому плохая новость — бороться за второе или третье место бессмысленно — как в знаменитой фразе из фильма «Glengarry Glen Ross»: «Первое место — награда Cadillac, второе — набор ножей для стейка, третье — собирай вещи и уходи».

В современном рынке, где победитель забирает всё, это — истина. Плохая новость: чтобы выиграть, нужно стать лучшим в своей области.

Однако, области, в которых можно стать лучшим, бесконечны. Вы всегда можете найти нишу, которая вам подходит, и стать в ней лидером. Это напоминает мне одну из моих прошлых твитов: «Стремитесь стать лучшим в своей области. Постоянно переопределяйте, чем вы занимаетесь, пока не достигнете своей мечты.»

Я считаю, что в эпоху ИИ этот принцип всё ещё актуален.

Дополнительное чтение: меморандум 2028 года: что мы потеряем, если ИИ победит?