Чем нам грозит GPT

Последние недели в интернетах только и разговоров, что о ChatGPT. Для тех кто не в курсе, это такая продвинутая языковая модель от OpenAI, которая показала впечатляющие результаты. Если брать конкретно нашу отрасль, то с помощью нее уже и требования составили и кодили и даже виртуальную машину сделали

И если встарину разработчики на вопрос о замене человека ИИ лишь снисходительно улыбались и говорили «мы будем последние кого заменят», то теперь некоторые наблюдают за этой шайтан-машиной крепко сжав булки. Только на прошлой неделе получил несколько сообщений в личку вроде «ТЫ ВИДЕЛ????777 НАС ЩАС ВСЕХ УВОЛЯТ!!111адинадин». Но давайте не будем паниковать и подумаем, какие последствия могут быть для нашей уютной айтишечки.

Если брать весь процесс целиком, то нужно вспомнить, что разработка не состоит только из одного программирования. Тут вам и разработка требований и проектирование и обеспечение инфраструктуры и CI и тестирование и эксплуатация и много чего еще. Не сильно ошибусь, если скажу, что программирование занимает не больше половины от всего процесса. И собрать в кучу данные этапы и получить непрерывный конвейер по производству изменений (результат нашей работы не софт как таковой, а его изменения) не всегда могут даже целые коллективы не самых глупых людей. Это очень сложная и слабо формализованная штука и на данном этапе я сильно сомневаюсь, что машина может с этим всем справиться.

Но можно попробовать с помощью нее решить узкоспециализированые и/или рутинные задачи. Например:
- Программирование. Да-да, оно может быть очень скучным и унылым. Если вы придерживаетесь стандартов, о которых я говорил вот в этом ролике, то многие части программы будут выглядеть очень похожими. Можете посмотреть например на юзкейсы в наше референсном проекте. Они достаточно разнообразные, чтобы генерить их шаблонами, но логика очень схожа. Мне кажется самое оно для таких умных штук вроде ChatGPT (а то и проще)
- Разработка небольших прототипов или утилит. Чуть более продвинутая вещь чем предыдущий пункт, но все же очень ограниченная. С тем условием, что на внутреннее качество плевать. Тут может получиться интересно, что слегка умрет рефакторинг, ибо робот не умеет исправлять, ему проще сгенерировать заново.
- Фаззинг при поиске уязвимостей. Подаем на вход валидный запрос, на выходе имеем список пейлоадов.
- Поиск граничных значений и разработка негативных сценариев при тестировании и т.д.

Лично я был бы рад, если б вообще за меня все сделали, но в любом случае последнее слово за более сложной нейросетью, то есть за нами. Поэтому работы у нас в обозримом будущем не убавится, как ее не убавилось после появления различных NoCode решений. Но технология однозначно крутая, будем наблюдать за ее развитием и надеяться что она будет использоваться в более полезных целях, нежели генерация тонн бесполезной маркетинговой копипасты (ну да, кого я обманываю).

З.Ы.: если у вас есть мысли какие действия можно поручить этой шкатулке с чудесами, то делитесь в комментариях, будет интересно почтитать.