Інженер пояснив, чому ШІ не може замінити інженерні команди
Браян Дженні пояснив, чому демонстрації на ШІ не замінюють інженерні команди під час запуску програмних продуктів.
Генеративний штучний інтелект створює хибне враження, ніби розроблення програмного забезпечення зводиться до написання коду, тоді як готовий продукт потребує значно ширшої інженерної роботи. Про це у гостьовій колонці для IEEE Spectrum написав власник освітньої платформи Parsity Браян Дженні.
Автор зазначає, що інженери стикаються з порівняннями своєї роботи зі швидкими відповідями ChatGPT або демонстраціями застосунків, створених за короткий час. За його словами, керівники можуть недооцінювати складність роботи після того, як бачать сайт або прототип, що працює за визначених умов.
Від демо до робочого продукту
Дженні наголошує, що демонстраційна версія приховує значну частину процесів, необхідних для запуску продукту. Зокрема, нове програмне забезпечення може потребувати інтеграції із системою, що містить мільйони рядків застарілого коду, дотримання юридичних вимог і стандартів доступності, а також проходження складного процесу розгортання.
На думку автора, помилково вважати написання коду єдиною перешкодою для випуску нового продукту. Він застерігає від очікування, що кілька запитів до ШІ здатні замінити цілу інженерну команду.
Що радять інженерам
Автор радить фахівцям краще розуміти принципи роботи моделей ШІ: імовірнісну природу великих мовних моделей, поняття токенів та значення навчальних даних. На його думку, базових знань достатньо, щоб пояснювати керівникам обмеження таких інструментів і різницю між прототипом та системою для реального використання.
Водночас Дженні закликає інженерів критично оцінювати власні процеси та визнавати, що окремі процедури можуть бути надто повільними. Це, за його оцінкою, допоможе відстоювати етапи роботи, які справді потрібні для створення безпечних і корисних продуктів для людей.
