Реальный импакт LLM на программистов

Прошло уже почти 2 года с момента релиза ChatGPT.

Прошлые части:

Заменят ли программистов нейросети в ближайшем будущем? Update
Основные преграды на этом пути:
Заменяют ли программистов в топ компаниях на нейросети?
Часть 2

Спустя два года я начал ощущать реальное влияние LLM на работу программистом и на вакансии. Однако это влияние не столь очевидно.

Что по замене программистов?

По прежнему, LLM и тулы на их основе не могут заменить программистов. Кроме отсутствие агентности, они не могут заменить даже кодинг. У нас на работе уже давно есть встроенный ассистент в среду разработки и отдельный внутренний LLM подобный чат. Он все также генерит плохой, неверный код, который нужно не то что проверять, его можно просто выкидывать на помойку. Часто он пытается угадать, что тебе нужно, но обычно это полная херня.

Есть ли реальный импакт? Есть и он значительный.

1) Собеседования. Из-за того, что начиная с 2020 собеседования стали проводить удаленно + появился ChatGPT - стало много кандидатов, которые пользуются ChatGPT во время собеседований. Смотри, например, Еще один подозрительный случай с собеседования, Уверенные пользователи ChatGPT кучно пошли Идиотов выявить несложно. Но, вероятно, есть кандидаты, которые немного не дотягивают по уровню, а ChatGPT им позволяет пройти этот bar не привлекая внимания санитаров. Из-за этого может начать плавно снижаться уровень сотрудников.
2) Улучшение текста на английском. Этим инструментом я пользуюсь регулярно на работе. Я часто делаю ошибки при написании на английском (да и на русском тоже 😁). По роду деятельности приходится много писать на английском: это и дизайн доки, и различные RFC, роадмапы, планы, цели, достижения, апдейты и многое другое. Я стал часто просить LLM исправить грамматику и немного «причесать» текст на английском. Генерация текста с нуля пока не дает нужного результата — содержание страдает. Если не предоставить все необходимые факты для включения, то модель создает красивый, но малосодержательный и часто неверный текст.
3) Реальный импакт на вакансии. Есть реальный импакт на вакансии. Но не из-за того, что LLM заменяет программистов. А из-за того, что теперь все стали делать много функционала так или иначе связанного или использующего LLM. Из-за этого стали менять приоритеты и нанимать больше специалистов по ML. Из-за этого сократили число открытых вакансий на остальные позиции. А из-за общего состояния экономики и рынка труда программистов в постковидное время, компании все еще не открывают много вакансий. А из тех что открыли - много отъедают вакансии так или иначе связанные с задачами связанными с LLM, AI и прочим ML.
4) Спрашивать его что-то по работе бесполезно. В компаниях, обычно, очень мало что документируется, и большая часть информации хранится лишь в головах сотрудников (или в переписках, на которых не происходит обучение). Пытаться выяснить что-то у LLM тоже не имеет смысла — всё по-прежнему приходится узнавать в общении с другими людьми.