Почему нейросети не заменят программистов

Нейросети с каждым днем становятся все умнее. Со всех сторон только и слышно: «Программисты больше не нужны на рынке труда, Chat GPT и OpenAl легко заменят их». Позвольте не согласиться с этим утверждением. Даже несмотря на развитие искусственного интеллекта, я по-прежнему уверена, что за программированием будущее. И есть, по крайней мере пять причин, которые подтверждают это. 

1. ИИ не умеет креативить

Думаете, программист — робот, который только и делает, что разбирается в длинных кодах и цифрах? На самом деле ему приходится решать задачи разными способами. И насколько креативно и творчески он подойдет к проблеме, зависит результат. 

Конечно, есть IT-специалисты, которые работают по шаблонам, но существуют и те, кто благодаря своему уму и креативу создают уникальные продукты.

К тому же есть отдельные отрасли IT, в которых без творчества и креатива никак не обойтись. И тут самый яркий пример — гейм дизайн и разработка. Гейм Дизайнеры придумывают интересные игровые сюжеты, разрабатывают персонажей, игровые ходы. 

Нейронки же учатся на примерах, а значит, их способность самостоятельно мыслить и генерировать новые идеи ограничена. И хотя уже сейчас они способны создавать какие-то примитивные компьютерные игры, уверена, что разработать современную игру с большим количеством возможностей им еще долго будет не под силу.

2. ИИ не справится при внештатной ситуации

Приведу простой пример: после обновления операционной системы программа стала работать некорректно. Быстро отреагировать и внести нужные изменения в исходный код может только программист. Нейросеть пока еще не способна адаптироваться к новым условиям без помощи человека. У программиста же есть не только знания, опыт, но и интеллект. Никто не ограждает нас от ошибок, и если что-то пойдет не по плану, специалист будет искать выход. А вот как поведет себя искусственный интеллект, мы не знаем.

Сейчас мы видим, что нейросеть способна решать только типичные проблемы. 

Но, например, при обрыве связи справиться с проблемой может только человек. Если нейросеть не сталкивалась с такой ситуацией раньше, у нее просто нет инструментов, чтобы исправить неполадку.

Еще одна деталь — нейросеть не умеет взаимодействовать с людьми. Иногда при внештатной ситуации важно, чтобы программист общался с коллегами. Иногда справиться с проблемой помогает именно командная работа.

3. ИИ не успевает учиться

IT-отрасль постоянно развивается. Программисты адаптируются к новым условиям, проходят разные курсы, следят за новостями этой сферы, общаются и делятся информацией с коллегами. Эта профессия, где абсолютно нельзя сидеть на месте. Думаете, окончили курсы или получили диплом университета и с учебой покончено? Нет.

Со всех сторон только и слышно о появлении новых фреймворков, решений и языков. И даже если сегодня специалист идет в ногу со временем, не факт, что если он остановится в своем обучении, так будет и дальше. Соглашусь с некоторыми зарубежными авторами в том, что многие программисты слишком увлекаются каким-то одним языком и пишут только на нем. Так нельзя!

Настоящим профессионалам уже стало понятно, что нельзя останавливаться. Осваивать новые коды, библиотеки нужно всегда. И не только на работе, но и после нее.

А вот возможности обучения искусственного интеллекта в этом плане ограничены. Нейросети учат за счет прокачки через них большого количества данных, но их может быть недостаточно или они не совсем достоверны. А с некоторыми задачами нейросети просто не могут справиться. Иногда программисту проще самому написать код, чем подробно составлять техническое задание для нейросети.

4. ИИ не несет ответственности

Сейчас многие предприятия используют в работе нейросети. Они помогают выполнять некоторую рутинную работу, оптимизировать производство, но при всем это несут и большие риски.

Представьте, что вы просите нейронку написать научную статью. Всего пару минут — и перед вами стилистически выверенный и логически выстроенный текст. Казалось бы, научная статья готова к публикации, но при внимательном прочтении выясняется, что половина информации в ней не соответствует действительности. Конечно, никакой ответственности за это нейросеть не несет.

А если проблема будет глобальнее? Например, утечка личных данных клиентов. И такие случаи уже были. Так, в апреле 2023 года из-за чат-бота с искусственным интеллектом Chat GPT утечка данных произошла в одной из крупных корпораций. По закону ответственность за это могут нести и сами компании. К тому же в таких случаях серьезно страдает их репутация. Кому же понравится, если его персональные данные станут доступны всем?

5. ИИ не понимает контекста

Нейросети учатся на больших объемах данных, но понять контекст и общую цель задачи способны не всегда. Конечно, они могут анализировать и обрабатывать информацию, но работают по заранее заданным правилам и алгоритмам. Искусственный интеллект ограничен установками и данными, которые предоставили ему во время обучения. К тому же нейросеть не может воспринимать контекст с учетом эмоций, субъективных факторов. 

Программисты же умеют анализировать информацию, опираясь на свой опыт, знания, эмоции, личное восприятие. 

Если мы скажем: ручка быстро перестала писать и ручка двери повернулась, человек сразу поймет, о чем речь, а искусственный интеллект — нет. Все потому, что чаще нейронные сети не понимают контекста. Хотя и стремятся к этому.

Думаю, вы убедились, что программисты еще долго будут держаться на плаву. Учиться программировать — перспективно. Но хочу обратить внимание на один важный момент. Уверена, что для специалиста в этой сфере недостаточно просто уметь писать код. Нужно быть одним из тех, кто может создавать смысл.

Что я хочу этим сказать? Вы должны быть экспертом в своем деле. Вам мало просто уметь, вам  нужно понимать, как все это работает изнутри, осваивать разные IT-направлениями, уметь находить выход даже из внештатных ситуаций. Только тогда искусственный интеллект никогда не станет для вас конкурентом.