Мир искусственного интеллекта стремительно развивается, и вокруг этой темы всегда много споров и противоречий. Многие, включая профессионалов из технологической сферы, относятся к искусственному интеллекту с недоверием и критикой. Несмотря на повсеместный интерес и хайп, связанные с AI, остаются вопросы – действительно ли эти технологии приносят реальную пользу в повседневной жизни и работе, или это всего лишь маркетинговый пузырь? Недавно один из скептиков, работающий в сфере программирования, решил на собственном опыте проверить, насколько искусственный интеллект может быть полезен. Его опыт применения AI в течение недели открывает новый взгляд на роль этой технологии, ее возможности и ограничения. В начале своего эксперимента автор не ожидал каких-то кардинальных изменений.
Сначала он воспользовался инструментом Google Gemini, чтобы выбрать беспроводной термометр для приготовления барбекю. Задача показалась простой, однако количество вариантов и специфичных требований делало выбор сложным. Важно было найти устройство с автономной базой, чтобы можно было быстро проверить температуру без использования смартфона. Gemini помог быстро отобрать три модели, отвечавших критериям: при этом искусственный интеллект не просто перечислил варианты, но и предоставил детальный анализ достоинств и недостатков каждого устройства, основываясь на отзывах пользователей, обзорах и технических характеристиках. Такой подход значительно сэкономил время и помог избежать просмотра десятков видеороликов и чтения множества статей.
Хотя AI предложил неидеальный, но достаточно структурированный и понятный анализ, это повысило интерес к таким сервисам для принятия решений в быту. Для повседневных простых поисков, действительно, традиционные инструменты зачастую быстрее и эффективнее, однако для комплексных задач с большим массивом информации AI проявляет свои сильные стороны. Настоящее открытие последовало в работе с кодом. Автор использовал Warp с интеллектуальным ассистентом Claude 4 Sonnet, чтобы протестировать искусственный интеллект в программировании. Отмечая опыт работы с Copilot, который казался ему скорее расширенной автозаписью, тут он столкнулся с куда более продвинутым помощником, умеющим анализировать весь кодовый базис проекта, понимать архитектуру приложения и вносить осмысленные изменения.
Такой уровень анализа существенно упрощает работу с большим, мало структурированным кодом. Первым заданием было изменить текст на всех кнопках «Добавить пользователей» на «Назначить пользователей». Технически просто, но с учетом многотысячного количества файлов и компонентов в проекте это заняло бы немало времени у человека, а AI справился быстро и правильно, не нуждаясь в подробных инструкциях по структуре приложения. Дальше последовала более сложная задача: заменить иконку на кнопке «Управление ролями» и обновить всплывающую подсказку. Искусственный интеллект не только выполнил задание, но и подобрал нужный компонент иконки, следуя установленным в проекте паттернам.
Он также написал тесты на новый функционал, отталкиваясь от бизнес-логики компонента. Это привело к тому, что AI подготовил полноценный набор тестов, покрывающих различные сценарии использования. Кроме того, он смог корректно оценить устаревшие тесты и предложил их удаление или обновление, что говорит о достаточно глубоком понимании кода. Взаимодействие с AI напоминало работу с младшим разработчиком, который быстро учится, умеет выполнять сложные задачи, но иногда требует корректировок и уточнений. Наиболее впечатляющим оказался опыт реорганизации многошагового мастера (wizard) для назначения ролей пользователей.
Здесь AI смог разобраться в сложной структуре компонентов React и объединить два экрана назначения ролей в один, сделав код более понятным и поддерживаемым. Он даже использовал в новой реализации уже существующий общий компонент SelectRolesStep, что говорит о способности оптимизировать и не дублировать функциональность. Система AI демонстрировала высокий уровень осмысления, показывая промежуточные результаты, предоставляя подробный отчет о сделанных изменениях и описывая преимущества данной рефакторинга. Такие возможности выводят использование искусственного интеллекта в программировании на новый уровень, где AI выступает не просто как генератор кода, а как полноценный участник процесса разработки. Разумеется, не все было безупречно.
AI порой допускал типичные ошибки, в том числе связанные с типами в TypeScript, а также повторял строки кода из-за небольшой неточности. Однако в процессе сессии аспекты такие ошибки часто сами исправлялись, либо программный инженер вносил финальные правки, оставляя контроль за качеством кода за собой. Есть и важный аспект – это понимание, что AI является инструментом, а не заменой специалиста. Скептик, несмотря на впечатляющие результаты, подчеркивает необходимость активного вовлечения и контроля. Полное доверие к AI пока не оправдано, особенно когда речь идет о поддерживаемом и чистом коде.
Отдельный момент, на который стоит обратить внимание, касается мнений о природе AI. Некоторые профессионалы считают, что интенсивная работа над алгоритмами и кодом иногда не требует AI, а достаточно традиционных инструментов вроде grep, git log, редакторских сниппетов и скриптов. Эти инструменты более точны, надежны, бесплатны и не создают лишних когнитивных затрат. Однако AI становится новым инструментом, дополняющим существующий набор средств разработчика. Важно научиться понимать, когда его использование действительно целесообразно и эффективно.
Этот опыт иллюстрирует, что искусственный интеллект не является панацеей и не решает все проблемы мгновенно. Вместо этого он работает как мощный ассистент, который может ускорить рутинные операции, предложить новые идеи и оптимизации, помочь в написании и тестировании кода, но при этом требует осмотрительности в применении. Эксперимент продемонстрировал, что AI может значительно экономить время на поиск нужных файлов и компонентов, помогать структурировать сложные изменения и генерировать тесты, что для человека с большим кодом нередко оборачивается мартышкиным трудом. При этом инструмент менее эффективен на финальных этапах, когда необходима тщательная полировка и отладка. Неделя, проведенная с искусственным интеллектом, изменила восприятие и дала понять, что AI – это не заслуга рынка или модная тенденция, а действительно ценный помощник в определенных сценариях.
Скептицизм и критика по-прежнему востребованы, чтобы не упасть в наивный энтузиазм, но открытость к новым возможностям дает реальные преимущества. Этот баланс между критикой и экспериментом позволяет инженерам сохранять контроль и ответственность за результат, одновременно используя современные технологии и инструменты для повышения продуктивности и качества. Можно ожидать, что с улучшением алгоритмов и ростом опыта применения AI его роль будет только усиливаться. В то же время остаются открытыми вопросы, связанные с этикой, затратами ресурсов, влиянием на рынок труда и обществом в целом. Для разработчиков важно не бороться с прогрессом, а осваивать и аккуратно применять искусственный интеллект, рассматривая его как перспективного напарника, который никогда не устает и готов помочь с аналитикой, автоматизацией и даже творческими задачами.
Этот подход обещает сделать разработку более приятной, снизить количество рутинных задач и освободить время для внедрения инноваций. Опыт недели работы с AI оставляет ощущение, что это действительно полезный инструмент в арсенале современного специалиста, но требующий осознанного применения и готовности к совместной работе. Он не заменит человека, но поможет ему делать свою работу лучше, быстрее и иногда – с неожиданными открытиями, которые могли бы остаться незамеченными. Именно такой взгляд превращает скептика в осознанного пользователя AI, который ценит как сильные стороны технологии, так и ее ограничения.
