Прочитал на платном медиуме историю, как сеньор с пятнадцатилетним опытом уволился с хорошего места с хорошей зарплатой. Всё началось с того, как компания уволила восемь джуниоров и заменила их на LLM, а затем руководство попросило оставшихся сеньоров контролировать работу AI. Далее он с грустью наблюдал, как кодовая база превращается в катастрофичный Big Ball of Mud, которую никто как следует не понимал, а все проблемы стали сваливать на сеньоров: типа, вы несёте ответственность за код, который пишет нейронка.

Компании по всему миру объявляют, что AI успешно справляется с тем, чем раньше занимались джуниоры. Инвесторам это особенно нравится, и цены на акции растут. Все отмечают растущую эффективность работы. Да только вот никто не сообщает о том, что происходит в тех же компаниях шесть месяцев спустя.

Компании, сокращающие должности джуниоров, по сути, убивают отрасль, в которой они работают. Примерно через пять-семь лет возникнет нехватка сеньоров, которая постепенно станет поистине катастрофической.

Нейронка пишет код, который выглядит корректно и проходит все тесты. Она выполняет примерно то, о чем вы просили в промпте. Чего она не делает, так это не понимает бизнес-логику, которая годами формировалась в кодовой базе. Она не знает, почему в 2019-м было принято определённое архитектурное решение, которое кажется странным, но было правильным по некоторой причине. Она не понимает неявных контрактов между подсистемами, которые нигде не были записаны, потому что человек, создавший обе подсистемы, держал это в голове.

Нейронка генерирует правдоподобный код, который создаёт едва заметные проблемы. Проблемы, которые не проявляются месяцами. Проблемы, для диагностики которых требуется специалист с глубоким пониманием контекста.

Сеньоров не увольняют. Компании нуждаются в них, по крайней мере, на данный момент, чтобы контролировать работу AI и выявлять ошибки, которые AI допускает. Но теперь сеньоры выполняют три работы: их текущая, анализ результатов работы AI, и попытка объединить кодовые базы, которые постепенно становятся всё менее понятными человеку. Поэтому они уходят. Добровольно. Пока на другие позиции, а дальше, возможно, вообще из ИТ.

А джуниоры и миддлы, которые потратят три года на проверку кода за AI, никогда не станут сеньорами. Они станут просто очень опытными рецензентами кода AI. А это совершенно другой набор скиллов. Потому что они никогда не создавали ментальную модель того, как работают эти системы, которая может быть получена только в результате их реального создания вручную.

85% разработчиков сегодня используют AI-инструменты. Но у нас почти нет поколения новых разработчиков, изучающих базу, которая позволит им выявлять сегодняшние ошибки AI через пять лет.

Таким образом, компании в конечном итоге получат AI, который они не смогут правильно контролировать, и который будет поддерживаться людьми, которые научились работать с AI до того, как научились понимать системы, которые AI должен создавать, и которым достались кодовые базы, которые больше никто до конца не понимает, потому что все, кто их понимал (или хотя бы мог понимать), либо были сокращены, либо уволились.

Это не эффективность. Это замедленная катастрофа, но с хорошими квартальными показателями на сегодня.

Система, которая уничтожает свои собственные ресурсы для краткосрочных результатов, становится крайне хрупкой. Эта система выглядит здоровой прямо сейчас -- но будет выглядеть совсем по-другому через несколько лет.

Правдоподобный результат без понимания его внутренней структуры хорош до тех пор, пока это так. А когда он перестаёт быть хорошим, он перестаёт быть хорошим самым худшим из возможных способов. В производственных системах. В критически важной инфраструктуре. Там, где "AI сгенерировал что-то, что выглядело правильным", это неприемлемо.

Этот день всё ближе. Вопрос только в том, найдётся ли тогда хоть кто-нибудь, обладающий глубокими знаниями, чтобы это исправить.