Исследования в области искусственных нейронных сетей — ровесники компьютера. Но знаковый прорыв в их практическом применении пришёлся на 2010-е, а затем в конце десятилетия на основе наработок по нейросетям были созданы современные модели искусственного интеллекта. Впервые в истории человек получил возможность напрямую взаимодействовать с прорывной технологией.
Но настолько ли отличается хайп вокруг ИИ от прошлых сдвигов в сфере разработки?
Все знаковые сдвиги в сфере разработки встречали с сомнениями и скепсисом. Высокоуровневые языки давали недостаточно чистый код. Персональный компьютер был игрушкой, неспособной на сложные вычисления. Гибкие методологии предлагали перевернуть разработку с ног на голову и заменить нормальное планирование встречами с мастером и работой с бэклогом. Хранить данные на чужом компьютере в каком-то «облаке» — что может быть менее безопасно? И так далее.
Но технологии двигались вперёд, и каждый раз появлялись новые профессии, специальности и рабочие места. Вчерашние ноу-хау становились стандартами в отрасли. А те, кто предпочитал работать по-старинке оставались на своём месте — занимались legacy-кодом. Страх того, что новая технология лишит разработчиков работы всегда оказывался напрасным. Да, современные модели могут ценой колоссального расхода ресурсов писать вразумительный код, но у технологии есть потолок — и он близок (вопреки обещаниям маркетологов).
Промпт-кодинг также укладывается в тренд на повышение уровня абстракции в программировании. Первые разработчики писали машинный код. В 1950-х появились первые высокоуровневые языки, которые сделали программирование более доступным. В 1990-х — специализированные языки для нишевых задач в вебе. В 2010-х выстрелили low-code и no-code подходы, при которых пользователь уже не писал код, а собирал программу в конструкторе. И в конце этого пути находится вайбкодинг — создание программы с использованием естественного языка.
Главное, что изменили ИИ-инструменты — они сделали программирование доступным для любого. И это очень здорово.