AI-ის კოდი არაა მთავარი პრობლემა, არამედ ის, რომ სისტემაზე აღარავის არაფერი ახსოვს

მონაცემთა ინჟინერიის ავტორი Simon Späti 26 სექტემბერს თავის ბლოგზე ssp.sh ჩანაწერი გამოაქვეყნა, სადაც ამტკიცებს, რომ AI-ის მიერ დაწერილი კოდი მთავარი პრობლემა არ არის. მისი აზრით, საშიში ის არის, რომ გუნდებმა აღარ იციან, როგორ მუშაობს მათივე სისტემა და რატომ მიიღეს კონკრეტული ტექნიკური გადაწყვეტილებები. 28 სექტემბრისთვის ჩანაწერს Hacker News-ზე 214 ქულა ჰქონდა.

არგუმენტი: საშუალო კოდი და დაკარგული განზრახვა

Späti-ს შეფასებით, AI დაახლოებით საშუალო დონის კოდს წერს, ამიტომ საშუალოზე სუსტი კოდური ბაზა მისი დახმარებით საშუალო დონემდე ადვილად ამაღლდება. თავად ავტორი ამას მთავარ მოგებად არ მიიჩნევს: „პრობლემა AI-ის კოდი კი არა, ის არის, რომ არავინ არაფერი იცის და ყველა უბრალოდ Claude-ს ეკითხება“. მისივე თქმით, ასეთ გუნდში გეგმა საერთოდ აღარ რჩება.

ის აღნიშნავს, რომ AI-მდე მომუშავე ადამიანებს სფეროს სიღრმისეულად შესწავლა უწევდათ, ახალმა ხელსაწყოებმა კი ეს ცოდნა თითქოს ზედმეტი გახადა. ამიტომ ახალ სფეროში პრომპტებით დაწყებულ სპეციალისტს ეს საფუძველი არ უყალიბდება.

რას ყვებიან ინჟინრები დიდ კომპანიებში

Späti ციტირებს X-ზე მომხმარებელ Voxium-ის პოსტს. პოსტის ავტორი წერს, რომ დიდ კომპანიაში ახალ თანამდებობაზე ნახევარი თვის მუშაობის შემდეგ აღმოაჩინა: სპეციფიკაციებს, კოდს, ტესტებს, PRD-ებს, ტიკეტებს, მათ გადაწყვეტასა და ანგარიშებს Claude Code ქმნის. მისივე თქმით, გუნდში ეს არავის მოსწონს, თუმცა ხელმძღვანელობა მაქსიმალურად სწრაფ გამოშვებას მოითხოვს.

ავტორი ამ პოსტს თავისი თეზისის ილუსტრაციად მოიხსენიებს და არა გაზომილ მონაცემად.

მონაცემთა გუნდები, პროდუქტის მენეჯერები, საფუძვლები

Hoyt Emerson-ის, Späti-ს მიერ ციტირებული მოსაზრებით, მონაცემთა ინჟინერია განსხვავებულია: ამ სფეროში მომუშავეებს პროდუქტი და ბიზნესი პირველივე დღიდან უნდა ესმოდეთ, ამიტომ AI მათთვის მხოლოდ ხახუნს ამცირებს. ავტორი ნაწილობრივ ეთანხმება, მაგრამ ამატებს, რომ ეს უპირატესობა ადრინდელ გამოცდილებას ეყრდნობა.

ის ასევე ციტირებს Sean Behan-ის შენიშვნას: ადამიანები, რომლებსაც კოდი არ ესმით, მაგრამ ზუსტად იციან, რა სურთ, ყოველთვის ძვირფასები იყვნენ. Späti-ს დათქმით, ასეთ ადამიანს ახლა პროდუქტის აწყობა შეუძლია, თუმცა კოდირების უნარის გარეშე სუსტი საფუძველი დგება, განსაკუთრებით მაშინ, თუ დასაწყისში არასწორი ენა ან არასწორი მოდელი შეირჩა.

მთავარი ბოსი მაინც მოვლაა

ავტორის დასკვნით, ყველაზე რთული ამოცანა მოვლა რჩება: რაც უფრო მარტივდება პაიპლაინის, აპლიკაციის ან დაშბორდის გენერირება, მით მეტია შესანარჩუნებელი. თუ სისტემა არავის ესმის, მოვლა რეალურად რთულდება.

Späti აღნიშნავს, რომ AI თავისით ვერ აყალიბებს პრომპტებს, ამიტომ ადამიანის მიერ მართვა კვლავ საჭიროა, ხოლო განზრახვა, გემოვნება, დიზაინი და არქიტექტურა ამჟამად განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია. მისი თქმით, ნაწილობრივ პრობლემა თავად კომპანიებმა შექმნეს: ჯუნიორების დაქირავება რომ გაგრძელებულიყო, ცოდნის ეს ხარვეზი ასე სწრაფად არ გაიზრდებოდა. ამის გაკეთება, მისივე სიტყვებით, ადვილი არ არის.