В современном мире искусственный интеллект, и в частности большие языковые модели (LLM), прочно вошли в жизнь разработчиков и пользователей информационных технологий. Они обещают радикальное упрощение рутинных задач, генерацию кода, помощь в поиске информации, автоматизацию тестирования и многое другое. Тем не менее возникает справедливый вопрос: действительно ли все эти задачи невозможно решить средствами современной разработки и техническими инструментами без опоры на гениальные нейросети? Анализируя опыт высококвалифицированных специалистов и взгляды авторитетных разработчиков, становится очевидно, что большая часть востребованных функций LLM компенсирует серьезные недостатки и слабости существующего технологического стека и среды разработки. Если ваша технология действительно эффективна, гибка и способна к автоматизации — необходимость в привлечении больших языковых моделей исчезает. Отказ от привлечения LLM обусловлен тем, что многие современные языки программирования и инструменты позволяют создавать гораздо более эффективные механизмы автоматизации, чем случайный вызов искусственного интеллекта.
Возьмем, например, проблему генерации шаблонного кода и повторяющихся блоков, которая зачастую ускользает от разработчиков сред без макроязыков и полноценных средств метапрограммирования. Во многих традиционных языках, таких как Java, C++ или JavaScript, проблемы с необходимостью писать много однообразного кода породили спрос на ИИ, который помогает избежать такого писания, генерируя нужные отрывки. Однако справедливое замечание здесь состоит в том, что сама по себе необходимость генерировать шаблонный код — следствие ограниченности синтаксиса и отсутствия эффективных средств абстракции. В языках с расширяемым синтаксисом, таких как Clojure, Lisp или Rust, макросы позволяют описать шаблоны кода один раз, а затем распространять их повсеместно, не прибегая к генерации через ИИ. Таким образом, если выбрать технологию с качественной реализацией макросистемы, необходимость подобных «помощников» отпадает.
Следующий аспект — это возможность автоматизировать рутинные операции с данными без привлечения искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы спрашивать у LLM помочь составить список символов или обработать данные, разумнее использовать функциональность редакторов или оболочек с поддержкой пользовательских макросов и скриптов. Наличие инструментов вроде клавиатурных макросов, возможностей редактирования на основе регулярных выражений, sed или awk, позволяет эффективно и быстро трансформировать и обрабатывать текстовую или табличную информацию. Понимание того, как правильно использовать доступные автоматические инструменты, снижает необходимость обращаться к ИИ для той же задачи, и помогает удержать контроль над процессом и ресурсами. Одной из традиционно сложных задач, которую многие надеются разгрузить с помощью ИИ — это написание и поддержка тестов.
Автоматическое генерирование тестового кода не всегда гарантирует качество и поддерживаемость таких тестов, а часто приводит к техническому долгу и усложнению инфраструктуры. Настоящее решение — использование интерактивных сред разработки с поддержкой REPL, которые уже давно доказали свою эффективность в языках Lisp, Clojure или Scheme. REPL-среды позволяют выполнять код «на лету», переопределять функции и объекты в процессе работы программы, отлаживать их, интроспектировать состояние приложения, добавлять inline тесты и оперативно проверять корректность изменений. Такой рабочий процесс значительно сокращает потребность в дополнительных автоматических генераторах тестов и делает разработку проще и приятнее. Если говорить о сложных утилитах вроде ffmpeg или imagemagick, которыми зачастую приходится пользоваться эпизодически, в том числе спустя длительные промежутки времени, множество пользователей считают, что без ИИ разобраться с многочисленными параметрами и опциями невозможно.
Тем не менее, этот вызов связан прежде всего с нехваткой четкой, структурированной и удобной документации. Хорошо спроектированные интерфейсы и грамотное документирование делают инструменты понятными и доступными без постоянной «помощи» извне. Малое число людей хочет брать в руки инструкции и раскрывать полноценный мануал, зато многие готовы использовать готовые скрипты, шаблоны и образцы, основанные на продуманной архитектуре API и пользовательских руководствах. Таким образом, слабое проектирование интерфейса и плохое документирование создают условия для потребности обращаться к LLM. Наконец, вопрос поиска и добывания информации — ключевой и в какой-то мере базовый.
Раньше практическая необходимость включала простое удовольствие от поиска в интернете четких решений на форумах или в официальных документациях. Со временем рост рекламы, коммерциализация поисковых систем и поверхностность выдачи породили востребованность агрегаторов и сервисов на базе искусственного интеллекта, которые пытаются восполнить недостаток релевантности и доступности контента. Однако, если поисковая система организована качественно, учитывает пользовательский контекст, понимает приоритеты и предоставляет полные, проверенные и структурированные результаты, потребность прибегать к генеративным моделям уменьшается. Более того, использование LLM как средства поиска имеет и подводные камни — такие ответы зачастую выглядят авторитетно, но не подкреплены ссылками на источник, что снижает возможность проверки и оценки достоверности. В этом отношении развитие эффективных и грамотных инструментов поиска критически важно для того, чтобы сохранить способность пользователей самостоятельно оценивать и использовать информацию.
Таким образом, большая языковая модель стоит рассматривать скорее как технологию-заместитель. Она призвана компенсировать недостатки текущего инструментария, плохое качество разработки, слабое автоматическое расширение возможностей систем и отсутствие интерактивности в рабочих процессах. Если уделить внимание правильному выбору языка программирования, его расширяемой синтаксической модели, использовать интерактивные среды разработки, уделять внимание качеству документирования и улучшать эффективность поисковых систем, потребность в LLM будет снижаться как лишняя прослойка. Проблема также стоит экологическая и экономическая — большие языковые модели требуют огромных вычислительных ресурсов и энергии, что накладывает дополнительную нагрузку на природу и бюджет компаний. По этой причине целесообразно использовать LLM лишь там, где альтернативы действительно отсутствуют, а не заменять ими устоявшиеся, продуманные и оптимизированные инструментарии.
Это не значит, что ИИ нельзя использовать — напротив, он будет постоянно развиваться и находить все больше применений. Однако изначальный посыл должен быть таким: прежде чем включать ИИ в свою работу, спросите себя, действительно ли ваша технология так ненадежна и недостаточна, что невозможно обойтись без искусственного интеллекта? Если все разработчики, инженеры и технические лидеры будут уделять больше внимания созданию качественных систем с расширяемым и удобным синтаксисом, продуманной автоматизацией и хорошими инструментами поддержки, то большие языковые модели превратятся из «жизни по дефолту» в ценный и специализированный ресурс, используемый исключительно по необходимости. В конечном итоге, задача современной индустрии — «Заставить технологии не отставать и не сдаваться», сделать так, чтобы они были созданы как решения, а не мосты через озера проблем, которые должны сглаживать искусственные интеллект-модели. В эпоху бурного роста больших языковых моделей мы тоже не должны забывать, что качественная, продуманная и гибкая технология — лучший способ избежать зависимости от ИИ и сделать процесс разработки действительно эффективным и стабильным на долгие годы.
