В последние годы технологии искусственного интеллекта стремительно изменяют ландшафт программирования, а с недавним ростом влияния больших языковых моделей (LLM) такие изменения становятся особенно значимыми. На европейском и мировом рынке программного обеспечения уже вовсю обсуждается новая парадигма разработки, которую называют «газлайт-разработка» — практика создания API и программных интерфейсов, частично подстраиваемых именно под логику и предположения ИИ, а не исключительно под внутренние нужды разработчиков и пользователей. Термин «газлайт» в оригинале обозначает психологическую манипуляцию, при которой жертву убеждают в том, что то, что она воспринимает как реальность, на самом деле является иллюзией. В контексте разработки программного обеспечения «газлайт» символизирует ситуацию, когда ИИ начинает навязывать своё видение того, как должно работать API или другая программная логика, и даже заставлять разработчиков пересматривать собственные подходы под влиянием этих рекомендаций. Почти каждый пользователь уже сталкивался с ситуацией, когда компьютерные системы требуют выполнения рутинных и зачастую бессмысленных для него задач — подтверждение аккаунтов, игнорирование всплывающих уведомлений, ввод капчи или согласие с пользовательскими соглашениями.
Мы воспринимаем это как неотъемлемую часть цифрового опыта. Сейчас же мы наблюдаем новый этап, когда ИИ не просто выполняет поставленные задачи, а начинает диктовать, как они должны быть устроены. А с прогнозом, что к осени 2025 года 90% всего кода будет написано искусственным интеллектом, такой сдвиг приобретает особую актуальность. Известен случай, когда компания Soundslice в своем продукте реализовала функцию, о которой не было речи ранее, только потому, что ChatGPT постоянно отвечал пользователям, что такая функция существует. Это пример прямого влияния ИИ на направление разработки, влияния, с которым нельзя не считаться.
Аналогичная ситуация возникла у команды Instant: изначально для вставки и обновления данных использовался метод tx.update, однако после того, как LLM постоянно советовали использовать tx.create для создания, разработчики добавили и этот метод в API. С одной стороны, такое «газлайт»-влияние кажется странным, поскольку меняет привычную логику работы с инструментами. Но с другой — это может быть полезно.
Искусственный интеллект, обученный на миллионных выборках различных реализаций API, предлагает наиболее очевидные и знакомые разработчикам решения, своего рода консенсусный подход, который сегодня трудно оспорить и игнорировать. Кроме того, ИИ становится незаменимым инструментом для тестирования удобства и интуитивности интерфейсов программирования. Раньше ошибки, сделанные разработчиками при использовании API, редко доходили до создателей библиотеки. Пользователь объяснял себе сложность неправильной документацией, исправлял код и молча уходил. Теперь же с помощью ChatGPT или аналогичных моделей можно в любой момент взглянуть на API глазами новичка, оценить, насколько интерфейс действительно удобен, и какие неточности мешают его эффективной работе.
Однако этот подход имеет и свои ограничения. Если продукт или API предназначен для совершенно новых, уникальных задач, большой язык моделей едва ли поймет такую специфику — он опирается на статистические паттерны и повторяющиеся решения, которые уже существуют в открытой кодовой базе. Поэтому самые инновационные проекты вряд ли выиграют от подстройки под требования ИИ, ведь он просто не в состоянии адекватно оценить новизну или уникальность таких решений. Тем не менее для подавляющего большинства случаев стандартных бизнес-задач и типовых технических решений оптимизация API под модельный опыт ИИ становится всё более оправданной и даже необходимой. Если принять логику, что задача программирования заключается в создании самого понятного и предсказуемого инструмента, то внедрение рекомендаций LLM поможет сделать интерфейсы более простыми и логичными для большинства разработчиков.
Сдвиг в сторону газлайт-разработки обозначает новую эру, когда ИИ не только инструмент, выполняющий команды, но и активный участник процесса создания технологий, обладающий собственным мнением о том, как следует устроить программные средства. Вместо вежливых рекомендаций теперь — настойчивое давление и моделирование ситуации так, будто выбранный ИИ путь всегда был единственно правильным. Для разработчиков это одновременно вызов и возможность. Вызов, потому что приходится анализировать и учитывать задумки искусственного интеллекта и адаптироваться к ним, даже если изначально они кажутся непривычными. Возможность — потому что совместная работа с ИИ ускоряет процесс создания, выявляет скрытые ошибки и минимизирует недопонимания, которые порой возникают при взаимодействии между людьми.
Принять «газлайт»-разработку — значит признать, что взаимодействие с машинами выходит на новый уровень. Это не только исполнение машинных команд, а продолженный диалог, где машины и люди формируют будущее программного кода и принципов его построения вместе. Противостоять этому тренду сложно, ведь ИИ аккумулирует огромный опыт и постоянно совершенствуется. Для компаний и независимых разработчиков важно четко определить свои приоритеты и баланс между традиционными методами разработки и учётом предложений искусственного интеллекта. Возможно, лучше сосредоточиться на комплексных аспектах разработки, где творческий подход и уникальные идеи имеют ценность, в то время как рутинные и стандартизованные задачи стоит отдать ИИ.
Такой подход поможет эффективно использовать потенциал новых технологий и избежать излишнего подчинения машинным сценариям. Газлайт-разработка также поднимает вопросы об этике и ответственности в программировании. Насколько допустимо менять логику взаимодействия с пользователями и разработчиками под давлением искусственного интеллекта, который изначально лишь обучен на чужих данных и не всегда правильно понимает контекст? Как гарантировать прозрачность того, какие решения предложены машиной, а какие — созданы человеческой интуицией и опытом? Это вопросы будущего, которые сформируют этические рамки и стандарты программной индустрии в ближайшие годы. Несомненно, влияние больших языковых моделей на процесс разработки будет только расти. Газлайт-разработка раскрывает новые горизонты в сочетании человеческого опыта и интеллектуальных возможностей машин.
Принятие этого тренда позволит создавать более эффективные, интуитивные и мощные инструменты, которые идеально впишутся как в текущий цифровой мир, так и в ближайшее технологическое будущее. Таким образом, образично можно сказать: мы уже «служим машинам» в повседневных рутинных операциях, а теперь – постепенно адаптируемся к миру, где машины начинают диктовать, как именно мы должны творить и создавать. Остается лишь найти гармонию в этом новом дуализме, чтобы искусственный интеллект не только улучшал, но и вдохновлял разработчиков на новые свершения.
