Чи забере штучний інтелект у нас роботу і чи дійсно це так погано?

Важко не почати хвилюватися за своє робоче місце, коли кожен день приходять новини про масштабні скорочення в тій чи іншій ІТ-корпорації. Але спробуймо розібратися, наскільки масовим може бути це явище та які негативні й позитивні сторони має впровадження штучного інтелекту.

Почну з рідної для мене галузі розробки програмного забезпечення. Ще два роки тому найбільш популярною та обговорюваною темою було використання генеративного ШІ, як асистента. Випускалося багато книг і відео про те, як правильно писати запити до великої мовної моделі (large language model, LLM), щоб швидше отримати задовільний результат та підвищити власну продуктивність.

Зараз же в тренді AI-агенти, мультиагентні середовища і spec-driven development (SDD). Тобто ідея полягає в тому, що нам більше не потрібна велика команда розробників, тепер достатньо навіть однієї людини, яка детально опише специфікацію програмного забезпечення, а штучний інтелект самостійно згенерує достатньої якості код. На жаль, далеко не всі програмісти зможуть взяти на себе цю роль, тож прогнозується, що скорочення в компаніях досягнуть гігантських масштабів.

Невже дійсно все так погано? Ми не можемо знати, де у своєму розвитку зупиниться технологія генеративного ШІ і якою буде кінцева ціна, а отже й сама економічна модель її використання.

Особисто у мене є відчуття наближення до плато прогресу LLM. Це помітно по номерам версій Claude та GPT, вони стають схожими на те, як у свій час завершував свій життєвий цикл .Net Framework, коли випускався ряд версій від 4.5 до 4.8. Хоча, звісно, все може кардинально змінитися в будь-який момент. Мій контраргумент стосується дещо іншого.

Цей підхід в цілому не збільшує продуктивність праці так, як нам обіцяють його адепти, одночасно вимагаючи величезної кількості обчислювальних ресурсів (ціни на які будуть тільки зростати) для використання агентного ШІ. Тому процес проєктування архітектури застосунку, а також моделі предметної області може стати вузьким місцем у розробці.

Потрібно шукати баланс у гібридному підході, коли ми спочатку використовуємо агентів для генерації коду, а далі доводимо його до стану повної готовності, застосовуючи ШІ як асистента, або навіть правлячи код вручну. Особисто я не розумію, чому програміст більше не повинен писати код руками. Якщо це займає менше часу, ніж написання запиту до LLM, то використання моделі є невигідним для компанії, адже вона платить двічі: за ваш час та за обчислювальні ресурси, що потрібні для обробки запиту.

Звісно, галузь розробки програмного забезпечення чекає масштабна трансформація, внаслідок якої багато людей більше не зможуть або не захочуть тут працювати. Однак це не буде справою лише обраних. Думаю, що як і до цього, проєктуванням ПЗ займатимуться інженери-архітектори, а інші перетворяться на програмістів-тестувальників, які відповідатимуть за кінцевий результат, а також за подальшу підтримку продукту.

Обидві ролі може виконувати одна і та ж людина, але не завжди доцільно витрачати час висококваліфікованого спеціаліста на відносно прості задачі. Мабуть, такий розподіл буде більш характерним для сервісних компаній (якщо вони взагалі залишаться), ніж для продуктових. З тим, який вигляд може мати аутсорсинг ви маєте змогу ознайомитися у моєму дописі Штучний інтелект, як цифровий конвеєр для програмування.

Крім того, акцент ставитиметься не на суто технічних навичках, а на вмінні людини робити правильні судження та наявності у неї системного мислення та орієнтованості на бізнес. Для архітектора велику роль відіграватиме не стільки знання конкретних методик чи шаблонів проєктування, як розуміння принципів архітектури, основ кібербезпеки та функціонування цифрових платформ.

Крім того, надзвичайно важливим стане вміння формулювати правильні запитання, що стосуються потреб клієнта, тобто брати на себе обов’язки бізнес-аналітика.

На нижчому рівні детальне знання фреймворків також втратить актуальність, ба більше, нові фреймворки, скоріш за все, розроблятимуться з урахуванням проблем штучного інтелекту, а не людини. Ви все ще муситимете розуміти їхні базові концепції й принципи роботи, однак ціннішими будуть ваші відгуки про зручність користування чи стабільність роботи застосунку. Тут варто зазначити, що базові знання не означають поверхові. Я маю на увазі розуміння основного механізму на якому побудована та чи інша технологія, а не деталі її реалізації.

Звісно, деталі важливі, але про них попіклується машина, а от для людини бачення загальної картини усього стеку технологій, які використовуються в розробці виходить на перший план. Тренд на вузьку спеціалізацію і до цього втрачав свої позиції, тепер же цей процес тільки посилиться та пришвидшиться.

Ви можете заперечити, що при появі складних технічних проблем пов’язаних з неправильною конфігурацією, поганою продуктивністю чи з неочевидним дефектом коду технічні навички спеціаліста є незамінними.

Для розробника досить важко ідентифікувати неоптимальний код, багато зусиль витрачається на вивчення дампу пам’яті, щоб зрозуміти причину її витоку чи взаємоблокування потоків коду, або на пошук помилки, коли потрібно проаналізувати тисячі рядків лог-файлів. Зі свого досвіду скажу, що технічні моменти доволі легко вирішуються за допомогою ШІ, а от питання архітектури чи бізнес-логіки вимагають детального опису у запиті до моделі.

Навряд чи ШІ замінить всіх програмістів, просто їхня робота зазнає кардинальних перетворень, хоча, скоріш за все, без подальших скорочень також не обійдеться. Та не забуваймо, що ентерпрайз — це місце де не одна мрія розбилася об жорстоку реальність. LLM може написати будь-що будь-якою мовою програмування, адже для цього вона і створювалася, але для бізнесу важливе розв’язання реальних проблем і цей тест ШІ проходить далеко не завжди.

Втім, не мовними моделями єдиними. Багато компаній, від технологічних гігантів до маленьких стартапів, розпочали справжні перегони гуманоїдних роботів. І це лише один з прикладів активізації розвитку нових технологій у галузі робототехніки. Є відчуття, що ми стоїмо на порозі чергової промислової революції, де штучний інтелект є її ключовим елементом.

Це звісно ж порушує питання втрати роботи багатьма працівниками фабрик і заводів, особливо в Азійському регіоні. Однак для Америки чи Європи — це шанс на реіндустріалізацію. Не секрет, що глобалізація 90-х та 2000-х років стала справжнім ударом по промисловості Західних країн, але у цьому була невблаганна економічна логіка. Розвинуті країни не можуть і не зможуть конкурувати з країнами глобального півдня за кількістю людських ресурсів.

Тож було прийнято політичне рішення розвивати цифрову економіку послуг, а промисловість віддати на аутсорсинг Китаю та іншим країнам Азії. Тактично це спрацювало — європейські й американські підприємства володіли інтелектуальною власністю та патентами на технології, отримуючи левову частку від прибутків. Також зберігалося наукомістке виробництво особливо складних компонентів.

Проте, стратегічно, така ситуація була не стійкою і вчорашні підрядники досить швидко порушили цей баланс перетворившись для своїх замовників на прямих конкурентів. Це стало подвійним ударом по економіках розвинутих країн. Вони вимушені конкурувати з товарами порівняної якості, але нижчої ціни. Також такі країни як Китай отримали серйозний важіль економічного тиску на Захід, який вони, не довго чекаючи, використали для того, щоб порушити статус-кво та спробувати встановити власне домінування у світі.

Тому тільки тотальна автоматизація виробництва нівелює перевагу країн, які мають багато дешевої робочої сили. В цьому є певна іронія, адже штучний інтелект, якого так бояться на Заході, може виявитися головною надією на його відродження. І не тільки для нього, для України новітні технології є, можливо, чи не єдиним шансом на виживання. На жаль, ми не мали його в минулому, проте можемо отримати в майбутньому.

На відміну від європейців, українці ніколи не були сильними в довгій та кропіткій роботі по розбудові державних інститутів, що було досить важко зробити, враховуючи наше географічне положення та історію. Однак, як показала російсько-українська війна, ми добре вміємо воювати та швидко генеруємо інновації.

Тому Європейський союз з його ресурсами та бізнес-кліматом є нашим природним союзником. Думаю, що Україна, крім одного з головних гарантів безпеки на континенті, може стати такою собі технологічною Запорізькою Січчю, де будуть швидко випробовуватися та впроваджуватися нові технології, передусім військові.

Будь-яка імперія зупиняє політичні та соціальні процеси у своїх колоніях, тому й не дивно, що можна провести так багато паралелей з часами Богдана Хмельницького. Якщо ми зможемо відстояти свою незалежність, а я особисто вірю, що так воно і буде, то матимемо змогу побачити, якою могла стати козацька держава, якби не була поглинута російською імперією.

Інновації уже відіграли роль рятівного кола у цій боротьбі за виживання. Сучасна війна – це насамперед війна дронів і Україна є у ній беззаперечним лідером. Варто зазначити, що ця революція відбулася не від хорошого життя, її поштовхом став дефіцит артилерійських снарядів. Як і дефіцит людей на фронті, своєю чергою, став поштовхом до розвитку наземних роботизованих комплексів.

Однак, щоб масово виробляти всю цю сучасну зброю потрібен розвинутий військово-промисловий комплекс, потрібні фабрики та заводи, де мають працювати люди. Як би не закінчилась війна, уже тепер зрозуміло, що на нас чекає демографічна криза. Тому усі форми автоматизації та передусім ШІ є критично необхідними для нашої країни у майбутньому.

Штучний інтелект, як і будь-яка технологія, може стати або проблемою, або виходом з кризової ситуації й тільки від нас залежить те, як ми скористаємося цим шансом.