В последние годы большие языковые модели (LLM) вызвали настоящий бум в техническом сообществе и среди разработчиков. С первых демонстраций возможностей автозаполнения кода и автоматизации рутинных задач многие специалисты увидели в этих инструментах революцию, которая способна кардинально изменить подход к разработке программного обеспечения. Однако за громкими заявлениями и маркетинговым энтузиазмом скрываются реальные сложности, с которыми сталкиваются профессионалы, пытаясь интегрировать LLM в свои проекты и инфраструктуру. Alberto Fortin, опытный разработчик с пятнадцатилетним стажем, поделился своим откровенным опытом и выводами, которые иллюстрируют, почему он решил сократить использование больших языковых моделей в своей работе и как стоит выстроить разумный подход к их применению. Первоначальный энтузиазм и надежды на революционные изменения Alberto начал активно использовать LLM с искренним желанием улучшить свои рабочие процессы.
В эпоху, когда автоматизация и искусственный интеллект кажутся универсальным решением множества задач, идея о том, что можно быстрее писать код, исправлять ошибки и повышать качество продукта, казалась особенно привлекательной. Новые модели способны генерировать блоки кода, подсказывать функции и даже решать часть логики, что действительно повышало скорость работы на первых этапах знакомства с технологиями. Однако быстрое погружение в сложные проекты, такие как реконструкция инфраструктуры с использованием Go и ClickHouse, где качество и стабильность кода критически важны для долгосрочной поддержки, продемонстрировало, что LLM пока далеки от идеала. На практике оказалось, что помимо банальных багов и несовершенств, код, созданный или исправленный с помощью языковой модели, часто не обладал должной аккуратностью и оптимальной структурой, что напрямую влияло на легкость поддержки и развитие. Технические вызовы и проблема качества Профессиональный разработчик не просто пишет работающий код.
Его задача — создавать устойчивые, масштабируемые и поддерживаемые решения. Alberto отметил, что сталкивался с парадоксальной ситуацией, когда исправление одной ошибки, предложенной LLM, приводило к появлению новых проблем в других частях кода. Иногда одна незначительная исправленная деталь требовала недели на полное восстановление работоспособности системы, что существенно снижало общей эффективность. Эффект домино многочисленных багов и нелогичных изменений свидетельствовал о том, что подставлять LLM как основного «разработчика» нельзя. Несмотря на определённый уровень автозаполнения и генерации кода, эти инструменты пока не способны самостоятельно создавать архитектурно зрелые и качественные решения, с которыми можно работать в долгосрочной перспективе без постоянного человеческого контроля.
Иллюзия производительности и реальное влияние на работу Одним из важных аспектов, упомянутых Alberto, является иллюзия роста производительности. Когда впервые появляются новые технологии, общество и специалисты часто переживают всплеск энтузиазма, когда кажется, что производительность падает к небывалым высотам. Но спустя время становится ясно, что под этим впечатлением скрываются определённые подводные камни. В случае с LLM пользователи начали ожидать кратного роста продуктивности при выполнении задач, однако реальный прирост оказался более умеренным. Если сравнить скорость написания кода с глубиной понимания и качеством архитектуры, то можно заметить, что изменения не всегда пропорциональны обещаниям.
Частое исправление новых ошибок и необходимость в дополнительной проверке и оптимизации нивелируют выигрыш в скорости. В итоге разработчикам приходится балансировать между преимуществами автоматизации и необходимостью собственных усилий для обеспечения качества. Сдвиг в мышлении: человек остаётся архитектором Ключевым моментом, который выделяет опыт Alberto, является изменение ментальной модели взаимодействия с LLM. Разработчик подчёркивает, что важен не столько автоматизированный генератор кода, сколько роль человека как архитектора и лидера процесса. LLM должен выступать в качестве помощника, инструментом, поддерживающим разработчика, но не заменяющим его.
Потеря доверия к языковым моделям заставила Alberto отказаться от использования LLM для разработки больших или важных функций. Он предпочитает использовать их для небольшого рефакторинга или вспомогательных задач, где риск возникновения существенных ошибок минимален. Такой подход снижает потенциальные убытки и позволяет контролировать качество без разочарований и дополнительных затрат времени. Опираясь на собственные знания и опыт, разработчик понимает, что только глубокое понимание кода и архитектуры проекта позволяет быстро и эффективно решать возникающие проблемы. Это возвращает ответственность за конечный продукт к человеку, а не делает LLM источником автономного кода.
Практические рекомендации для разработчиков Опыт Alberto Fortin может служить ориентирами для других специалистов, которые хотят интегрировать ИИ-инструменты, не теряя контроля и не рискуя качеством. Он советует сохранять здравый смысл и не позволять эмоциям захватывать процесс принятия решений. Если есть высокие навыки и уверенность, лучше доверять собственному опыту и использовать LLM как вспомогательное средство, а не как замену. Важно понимать, что мы находимся на промежуточном этапе развития технологий искусственного интеллекта. Рекомендации Alberto показывают, что хотя инструменты уже полезны и достойны внимания, их потенциал ещё далеко не реализован полностью.
Архитектурные решения, стратегическое планирование и качество кода остаются исключительно человеческими обязанностями. Выводы и взгляд в будущее История Alberto Fortin — это ценный призыв к взвешенному и реалистичному подходу к ИИ. Разработчикам важно понимать преимущества и ограничения LLM, чтобы использовать их максимально эффективно. Революция в технологиях действительно происходит, но она сопровождается сложностями и неудачами. Баланс между применением инноваций и сохранением высокого уровня качества — тот путь, который позволит сделать ИИ надежным инструментом для разработчиков и привести программную индустрию к новым высотам.
Время показало, что LLM пока не способны заменить опытного инженера, но при разумном использовании они становятся полезным ассистентом, расширяющим возможности профессионалов.
