Ну возьмём в пример дтф. Сумеет ли ИИ сделать сайт хуже чем комитет? Нет. На это способны только люди. Если бы ИИ сайт разрабатывал, тут бы все фичи работали
ИИ вряд ли полностью заменит программистов, но уже сейчас частично берет на себя некоторые их функции. Рассмотрим, как и в каких направлениях это может развиваться:
1. Автоматизация рутины ИИ способен справляться с рутинными задачами, такими как:
Автоматическое тестирование Генерация шаблонного кода Поиск багов и оптимизация Автоматизация сборки и развертывания Благодаря этому программисты смогут сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода и глубокого понимания системы.
2. Помощь в написании кода Существуют инструменты, такие как GitHub Copilot и другие помощники, которые используют ИИ для создания и исправления кода на основе входных данных программиста. Эти системы могут сэкономить время, помогая с простыми фрагментами кода или выполняя автодополнение, но не могут самостоятельно создать сложную архитектуру проекта.
3. Автоматическое создание интерфейсов Для простых интерфейсов ИИ уже способен автоматически генерировать UI на основе текстовых описаний. Однако здесь также есть ограничение, когда дело доходит до сложных, уникальных и интерактивных интерфейсов, требующих точного подхода к UX-дизайну и понимания пользовательских требований.
4. Оптимизация и поддержка кода ИИ может проводить статический и динамический анализ кода для улучшения его качества, но окончательные решения все равно принимают программисты. Автоматическая оптимизация кода уже помогает в улучшении производительности, но до полной самостоятельности ИИ пока далеко.
5. Проектирование систем и архитектуры Этот уровень сложности и ответственности пока недостижим для ИИ. Проектирование систем требует знания специфики бизнеса, учет долгосрочных целей компании и нестандартного подхода к решению проблем. ИИ может помочь лишь с анализом данных и рекомендациями, но проектировать архитектуру, как правило, все же будут люди.
Когда это произойдет? Текущие достижения указывают на то, что ИИ будет становиться все более полезным инструментом для программистов, но, скорее всего, он не заменит их полностью. Прогресс будет заметен через 5–10 лет, когда ИИ сможет выполнять большинство рутинных задач. Однако для создания новых идей, сложных систем и нестандартных решений будут нужны именно люди.
Вывод ИИ пока заменяет программистов только в ограниченных задачах и скорее помогает им. Полностью ИИ, вероятно, никогда не заменит специалистов, так как разработка программного обеспечения — это не только про написание кода, но и про глубокое понимание бизнеса, работу в команде и нестандартные подходы.
Ну возьмём в пример дтф. Сумеет ли ИИ сделать сайт хуже чем комитет? Нет. На это способны только люди. Если бы ИИ сайт разрабатывал, тут бы все фичи работали
ИИ ещё бы фичи с других сайтов добавил. Тут же чел только сайт портит
или бы не работал. ой. простите за путаницу
а что не работает?
Жёсткий ты тип
ИИ вряд ли полностью заменит программистов, но уже сейчас частично берет на себя некоторые их функции. Рассмотрим, как и в каких направлениях это может развиваться:
1. Автоматизация рутины
ИИ способен справляться с рутинными задачами, такими как:
Автоматическое тестирование
Генерация шаблонного кода
Поиск багов и оптимизация
Автоматизация сборки и развертывания
Благодаря этому программисты смогут сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода и глубокого понимания системы.
2. Помощь в написании кода
Существуют инструменты, такие как GitHub Copilot и другие помощники, которые используют ИИ для создания и исправления кода на основе входных данных программиста. Эти системы могут сэкономить время, помогая с простыми фрагментами кода или выполняя автодополнение, но не могут самостоятельно создать сложную архитектуру проекта.
3. Автоматическое создание интерфейсов
Для простых интерфейсов ИИ уже способен автоматически генерировать UI на основе текстовых описаний. Однако здесь также есть ограничение, когда дело доходит до сложных, уникальных и интерактивных интерфейсов, требующих точного подхода к UX-дизайну и понимания пользовательских требований.
4. Оптимизация и поддержка кода
ИИ может проводить статический и динамический анализ кода для улучшения его качества, но окончательные решения все равно принимают программисты. Автоматическая оптимизация кода уже помогает в улучшении производительности, но до полной самостоятельности ИИ пока далеко.
5. Проектирование систем и архитектуры
Этот уровень сложности и ответственности пока недостижим для ИИ. Проектирование систем требует знания специфики бизнеса, учет долгосрочных целей компании и нестандартного подхода к решению проблем. ИИ может помочь лишь с анализом данных и рекомендациями, но проектировать архитектуру, как правило, все же будут люди.
Когда это произойдет?
Текущие достижения указывают на то, что ИИ будет становиться все более полезным инструментом для программистов, но, скорее всего, он не заменит их полностью. Прогресс будет заметен через 5–10 лет, когда ИИ сможет выполнять большинство рутинных задач. Однако для создания новых идей, сложных систем и нестандартных решений будут нужны именно люди.
Вывод
ИИ пока заменяет программистов только в ограниченных задачах и скорее помогает им. Полностью ИИ, вероятно, никогда не заменит специалистов, так как разработка программного обеспечения — это не только про написание кода, но и про глубокое понимание бизнеса, работу в команде и нестандартные подходы.
Это ведь написала нейросеть, да?)