Розробка з AI дедалі більше нагадує приготування стейка — блог інженера

Інженер-програміст твердить, що штучний інтелект спростив створення програм, але не зробив результат стабільно якісним. Ідеться про допис у блозі, опублікований у липні під заголовком «Almost No Skill Required to Cook a Steak (Though You Probably Can't Make a Decent One)». Автор, Юрій Сидорець, пише, що для приготування стейка майже не потрібні навички: покласти на розпечену пательню, трохи зачекати, перевернути — і вийде щось технічно їстівне. Але по-справжньому добрий стейк, medium-rare від краю до краю й стабільно смачний, — зовсім інша справа. Розробка програм із AI, за його словами, дедалі більше нагадує саме це.

Безперервне будівництво

У дописі описано, як розробники тепер «будують без упину»: з AI, без AI, у дорозі — створюють агентів, інструменти, промпти й цикли зворотного зв'язку, а потім жбурляють усе в модель з надією отримати задумане — «навіть не розуміючи, як усе це насправді працює». Бажаний результат — ідеальний стейк: програма, що працює, гарно виглядає, відчувається відшліфованою і приходить точно такою, як її уявляли, — щоразу однаково. Натомість, пише Сидорець, результат далекий від цього: іноді модель повертає напрочуд хорошу роботу, а іноді — «вугілля з гілочкою чебрецю» і впевнено називає це medium-rare.

Чому «похід у ресторан» не рятує

Звична реакція — заплатити, щоб проблема зникла: преміальний AI-продукт, агенція, ще один асистент для коду, новий фреймворк. Іноді хтось уже розв'язав задачу, зауважує автор, але часто — ні. Його аргумент: AI — не шеф-кухар. «У найкращому разі це машина для стейків». Вона вміє виконувати рецепт — стежити за температурою, перевертати в потрібний момент — і швидко повторювати це у величезних масштабах. Але вона не знає, чого ви хочете, доки це не перекладено у вимоги, обмеження, приклади, тести й зворотний зв'язок; і навіть тоді вона обмежена своїми можливостями, контекстним вікном і якістю системи навколо.

В аналогії автора навіть дорогий ресторан подає той самий пригорілий стейк, бо «кожен ресторан у місті найняв того самого AI-кухаря» заради оптимізації витрат. Більшість клієнтів цього не помітить — програмі часто достатньо бути прийнятною. Помітить той, хто справді хотів це створити.

Висновок: вчися готувати

Сидорець не пропонує відмовитися від AI — лише менше покладатися на удачу. AI прискорює роботу: автоматизує повторюване, дає стартову точку, пояснює код — але не замінює судження. Він не визначає якість за вас, не вирішує, які компроміси прийнятні, і не завжди впіймає момент, коли рішення технічно правильне, але неправильне в усьому, що має значення. «Щоб створювати хороше програмне забезпечення з AI, вам усе одно треба розуміти програмне забезпечення», — пише він: знати, про що ви просите, як оцінити те, що повертається, і коли машина «впевнено подає вам вугілля».