Відзначаючи, що додаток “Ловець їжі”, розроблений за допомогою AI і інтегруючий інформацію про термінові товари в Тайвані, нещодавно привернув увагу в соціальних мережах.
Цей продукт орієнтований на миттєвий пошук термінових товарів поблизу та повідомлення про їх надходження, розробники навіть стверджують, що витратили лише два тижні на розробку за допомогою AI-інструментів.
Проте, незабаром після запуску він зазнав критики, що стосується не лише проблем з авторизацією API, а й виявлення серйозних вразливостей у безпеці, які можуть призвести до витоку точних GPS-координат користувачів з їхніх домівок.
Це також підкреслює ризики “vibe coding”: коли розробники самі не мають інженерної підготовки, вони часто не можуть оцінити, що є “хорошим кодом”, і ще важче виявити приховані проблеми безпеки.
Тому, коли AI генерує, здавалося б, придатні результати, їх легко приймають без роздумів, навіть виводячи безпосередньо на ринок.
Хоча розробники виправили деякі недоліки після зауважень ззовні, подальші тести показали, що лише часткові виправлення, основні ризики залишилися.
Інакше кажучи, проблема не лише в “помилках коду”, а в тому, що загальний дизайн системи з самого початку не мав базового розуміння безпеки.
Чи може AI замінити людських інженерів? Спочатку потрібно знати, що таке хороший код.
Ця подія також знову привернула увагу до популярної останнім часом моделі розробки: так званого “vibe coding”, тобто коли люди без технічного фону швидко створюють прототипи продуктів або навіть запускають їх в експлуатацію за допомогою AI-інструментів.
Переваги цього підходу полягають у надзвичайній швидкості, але ризики також очевидні: коли самі розробники не мають інженерного навчання, вони часто не можуть оцінити, що є “хорошим кодом”, і ще важче виявити приховані проблеми безпеки.
Тож, коли AI генерує, здавалося б, придатні результати, їх легко приймають без роздумів, навіть виводячи безпосередньо на ринок.
З цієї перспективи проблема “Ловця їжі” полягає не лише в тому, що AI помиляється, а в тому, що люди не мають можливості оцінити, чи правильно AI діє.
Коли в системі виникають вразливості, її лише поверхово виправляють, а не повертаються на архітектурному рівні для повторного перегляду, що призводить до постійної наявності ризиків.
Це чудово підкреслює ключові спостереження попередніх звітів: люди, які пройшли навчання та вже мають здатність до оцінки, у поєднанні з AI будуть як тигри з крильцями; але якщо їм не вистачає цієї здатності, AI може, навпаки, посилити помилки.
(AI може зробити 80 балів, а ті, хто не може досягти 100, приречені на вимирання! МакКінсі та випускники Гарварду рекомендують новачкам робити так.)
Ви будете використовувати AI для зменшення п’ятиразового людського ресурсу або для підвищення п’ятикратної продуктивності?
На практиці роль AI в написанні коду ближча до “прискорювача”, а не “замінника”.
Він може швидко виконувати повторювані, структуровані низькорівневі завдання, значно підвищуючи ефективність розробки, але не може замінити оцінку якості та загальне розуміння системи.
Справжніми цінними інженерами залишаються ті, хто знає, що таке “гарно написано”, у яких ситуаціях потрібно проводити реконструкцію, які ризики не можна ігнорувати.
Це також схоже на управлінські ролі в компаніях.
Цінність менеджера ніколи не полягала лише в виконанні, а в оцінці, який напрямок є правильним, які результати неприпустимі, які проблеми потрібно переглянути.
В певному сенсі компанія користується “зору” цих людей для ухвалення рішень.
AI може допомогти у створенні, але не може замінити цю здатність до оцінки.
Отже, навіть якщо на ринку постійно з’являються заяви про те, що “AI замінить інженерів”, з огляду на поточний розвиток, більш реальний вплив все ж полягає у збереженні людських ресурсів та підвищенні ефективності, а не в повному заміщенні.
У ключовій команді здатність оцінювати якість та ризики старшого інженера, навпаки, стане ще більш важливою.
Проблема знову постає перед кожним: коли AI може підвищити ефективність у п’ять разів, ви виберете його для зменшення п’ятиразового людського ресурсу або для створення п’ятиразового виходу?
Ця стаття “Коли будь-хто може написати App за допомогою vibe coding, AI замінить тих, хто не знає, що таке добре” вперше з’явилася в Лан новинах ABMedia.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
