AI მეტ საინჟინრო დისციპლინას მოითხოვს და არა ნაკლებს — ჩერიტი მეიჯორსი

დაკვირვებადობის კომპანია Honeycomb-ის თანადამფუძნებელი და ტექნოლოგიების ხელმძღვანელი ჩერიტი მეიჯორსი ამტკიცებს, რომ AI-ის მიერ კოდის გენერაცია საინჟინრო დისციპლინის საჭიროებას არ ამცირებს, არამედ მკვეთრად ზრდის. 15 ივნისს გამოქვეყნებული ესე პასუხია მისი წინა ტექსტის მკითხველებს.

რა შეიცვალა 2025 წელს

მეიჯორსი გარდატეხას გასულ ნოემბერს ათარიღებს: Opus 4.5-ის გამოსვლის შემდეგ AI-ს შეუძლია იმავე დონის კოდის გენერაცია, როგორსაც რიგითი პროგრამისტი წერს ტიპურ შაბლონებზე — უფრო სწრაფად და იაფად. მისი თქმით, აგენტური გარსები, ხელსაწყოების გამოყენება, ფუნქციების გამოძახება და MCP მთელი 2025 წლის განმავლობაში ვითარდებოდა და წლის ბოლოს საერთო დანიშნულების გამოყენებადობას მიაღწია — მოდელის გამოსვლა მიზეზი კი არა, გარდატეხის წერტილი იყო.

მთავარი არგუმენტი ეკონომიკურია: კოდის წარმოების ეკონომიკა თავდაყირა დადგა. კოდის წერა რთული, ნელი და ძვირი პროცესიდან პრაქტიკულად უფასო და მყისიერი გახდა, კოდის ხაზები კი მოვლა-პატრონობის ობიექტიდან განკარგვად და ხელახლა გენერირებად რესურსად იქცა.

კოდი როგორც ქეში

მეიჯორსი ამ ჩარჩოს ჩედ ფაულერგან იღებს — ის არის „უცვლადი ინფრასტრუქტურის“ ტერმინის ავტორი (2013) და ახლა Phoenix Architectures-ის იდეებზე წერს. წესი იმ სამყაროდან — მუშა სისტემას ნუ შეაკეთებ, შეცვალე — ახლა აპლიკაციის კოდზეც ვრცელდება: როცა გადაწერა იაფია, ადგილზე რედაქტირება ენტროპიას აგროვებს.

ფაულერის „წაშლის ტესტი“ გვთავაზობს, წარმოვიდგინოთ მთლიანი იმპლემენტაციის წაშლა. როცა ამბობენ, „კოდს ვერ გადავაგდებთ“, ჩვეულებრივ იგულისხმება, რომ ზუსტად არ ვიცით, რომელი ქცევაა აუცილებელი, რომელი წარუმატებლობა მიუღებელი, რომელი ინვარიანტები უნდა დარჩეს უცვლელი, როგორ გავიგოთ, სწორია თუ არა ახალი ვერსია და რომელი ხარვეზია დავიწყებული კიდეების განზრახ გასწორება. „ეს კოდის პრობლემები არაა. ეს შეფასების პრობლემებია“, — წერს ის. კოდი ძვირფასი მაშინ ხდება, როცა ცოდნის ერთადერთი საცავია; სხვა შემთხვევაში ის ქეშივით იქცევა — სანამ აქტუალურია, სასარგებლო, მოძველებისას კი გასაყრელი.

სად მიდის დისციპლინა

პრაქტიკული დასკვნა, მისი აზრით, ისაა, რომ ყურადღება კოდის ხაზებიდან სხვა არტეფაქტებზე უნდა გადავიდეს: არქიტექტურა, ქცევითი და დამახასიათებელი ტესტები, capture/replay, ტრაფიკის გაყოფა და დაკვირვებადობა. პროდაქშენი, მისი ფორმულირებით, არ არის ის, რაც განვითარების დასრულების შემდეგ ხდება — პროდაქშენი განვითარების ეტაპია.

მეიჯორსი პირდაპირ ამბობს, რომ ვალიდაციაში ადამიანი ყველაზე სუსტი რგოლია — გამეორება და წვრილმანებზე ჩხუბი ზუსტად ისაა, რაც ადამიანებს ცუდად გამოსდით, კრეატიულობასა და ლოგიკურ ნახტომებში კი მანქანა ჯერ კიდევ ვერ უწევს კონკურენციას. 2026 წლის პროგნოზი დისციპლინაში დაბრუნებაა: არადეტერმინისტული სისტემები პროდაქშენში მეტ საინჟინრო დისციპლინას მოითხოვს და არა ნაკლებს. ის ასევე აღნიშნავს, რომ მოკლე, სწრაფი უკუკავშირის ციკლებში გუნდების მხოლოდ დაახლოებით 5% მუშაობს — ათ პროცენტზე ნაკლები, რასაც დისციპლინის მთავარ ნიშნად მიიჩნევს.