Могут ли нейросети и ИИ заменить разработчиков в ближайшие 5 или 10 лет?

Между IT-специалистами из года в год идут слухи и споры по поводу их замены искусственным интеллектом. Неужели эти профессии скоро станут невостребованными и айтишники станут безработными? Есть ли будущее у разработчиков?

В статье расскажем о том, все ли умеют нейросети и заменит ли ИИ программистов.

Что умеет AI уже сейчас

Нейросеть (artificial intelligence, или сокращенно — AI) — это искусственный интеллект, который может имитировать человеческие действия. Поэтому он может заменять работу человека при решении определенных задач. Например, с его помощью можно написать текст, нарисовать изображение, изменить голос человека на записи и многое другое. Нейросети постоянно совершенствуются и становятся популярнее. Их любят за то, что они упрощают работу многим специалистам, в том числе и в сфере IT.

Список популярных нейросетей:

• ChatGPT, Smodin, InferKit, Я.Автопоэт — умеют писать тексты;
• DALL E 2, Midjourney, Dream, IMAGINE — генерируют изображения;
• RemoveBg, Retoucher — удаляют фон с изображения;
• Prisma Labs, Colorize — обрабатывают фотографии;
• Looka, Namelix, AutoDraw — создают названия брендов и логотипы;
• Bigjpg, AI.Image Enlarger — улучшают качество изображений.

А еще люди используют нейросети для создания и оживления фотографий, генерации музыки и распознавания речи. Они активно используются в разных сферах и помогают решать многочисленные задачи. Например, в бизнесе нейросеть может анализировать информацию о предпочтениях пользователей, создавать контент или продвигать рекламу.

Сфера разработки программного обеспечения (ПО) тоже внедряет работу с искусственным интеллектом. С помощью него программист может написать программный код и провести различные операции с ним.

Создание программного кода по описанию

Чаще всего нейросети поддерживают популярные языки программирования, такие как Javascript, Java, C, и Python. Для программирования используются нейросети: GitHub Copilot, Codeium, Tabnine, Amazon CodeWisperer, GigaChat, Gemini и другие. Это специализированные нейросети, которые адаптированы под написание кода. В отличие от обычных, они понимают общую логику работы программы. Такие нейросети лучше решают математические задачи. Вот что ещё они умеют:

1. Проверять уже написанный программистом код. Могут показать ошибки, допущенные в синтаксисе и протестировать программу.
2. Дописывать незавершенный код. Искусственный интеллект дополняет его, основываясь на той части, которая уже написана.
3. Генерировать код с нуля. Программист даёт команду, и нейросеть пишет код по его заданию.
4. Помогают написать документацию. Если попросить нейросеть написать комментарий, то она может объяснить смысл написанного.

Еще нейросети могут переводить код с одного языка программирования на другой, обучать новичков, создавать создавать веб-сервисы и прототипы программ.

Дополнение кода

Чтобы сократить время на написание кода, программист может начать писать его самостоятельно и попросить нейросеть дописать за него остальную часть. С этой задачей хорошо справляются сервисы Tabnine и Copilot. Они умеют подстраиваться под стиль и задачи конкретного человека и дополняют код, похожий на тот, который написал бы он сам. Tabnine может давать советы для дополнения кода. Она вставляет нужные переменные и показывает, какие операции нужно с ними провести.

При дополнении кода желательно использовать платные версии нейросетей. В отличие от бесплатных, они реже ошибаются и могут написать большую часть кода.

Оптимизация кода и рефакторинг

Оптимизация — это улучшение производительности, то есть работы программы, а рефакторинг — улучшение понятности кода.

Рефакторинг помогает разработчику:

• сделать код более простым для чтения для всех участников команды разработчиков, чтобы упростить и ускорить дальнейшую разработку;
• ускорить процесс своей работы;
• сократить время на поиск и устранение ошибок;
• сохранить изначальную структуру программы.

Рефакторинг нужен, когда невозможно определить время на выполнение задачи, нужно дублировать изменения в нескольких местах кода и ускорить процесс разработки.

В процессе рефакторинга программного кода программист может: разбивать классы на несколько мелких, избавляться от «мёртвого кода» — ненужных участков, исправлять некорректные имена переменных или сократить количество методов и функций.

Нейросети помогают ускорить процесс рефакторинга и оптимизации. Они могут предлагать возможные варианты. Это улучшает качество и читаемость кода. Примеры таких – Adrenaline и Transform Code. Первая используется при рефакторинге, а вторая – в процессе оптимизации. Их работа ускоряет создание программы.

Поиск и устранение ошибок

После того, как когда код для программы уже написан, он попадает к тестировщику программного обеспечения. Тестировщик — это специалист, который проверяет работу сайта, приложения или другой программы, созданной разработчиками. Если тестировщик нашёл ошибки, он описывает их и возвращает продукт на доработку.

Искусственный интеллект здесь тоже может помочь. Например, нейросети Adrenaline и Copilot могут находить ошибки и исправлять их. Но иногда делают это не совсем корректно. Ещё в тестировании ИИ помогает выполнять рутинную работу и отвечать на вопросы, которые возникают в процессе.

У искусственного интеллекта хорошо получается делать работу начинающих специалистов. Например, писать чек-листы или описывать тест-кейсы. Проблема в том, что искусственный интеллект может решать только простые задачи. А выполнить более сложные, например, разделить тестовые данные от кейсов – ему будет не по силам.

Перевод кода в другой язык программирования

Иногда требуется перевести программный код с одного языка программирования на другой. Например, если программист написал сценарий для анализа данных на языке Python, но хочет его преобразить на Java Script для объединения его с другими в одно веб-приложение.

Процесс переписывания кода с одного языка программирования на другой называется миграцией. Нейросети тоже могут помочь с этим, упростив трудоемкую работу программистам.

GPT-Migrate и AI Code Translator – примеры нейросетей, созданных специально для проведения миграций. Они тоже могут ошибаться, но помогают проводить миграцию кода намного быстрее.

Объяснение работы заданного фрагмента

В разработке программного обеспечения участвует целая команда IT-специалистов: разработчики, тестировщики, аналитики и т.д. Чтобы всем участникам был понятен код или его определённый фрагмент, программист должен его описать. Тогда остальным специалистам будет его проще понять, проверить и написать к нему комментарии.

Помочь объяснить работу кода или его части могут такие нейросети, как CodeT5, CodeT5+, Documatic и другие.

Что не умеет AI

Иногда нейросеть может частично заменять работу человека. Тем не менее она умеет не все. У нее есть ряд недостатков. Нейросеть не может:

1. Думать. Работа искусственного интеллекта строится на огромном количестве данных, которые закладывают в нее разработчики. Если каких-то данных недостаточно, то нейросеть может выдать результат с ошибками или вовсе неверный.
2. Самостоятельно учиться. Ни одна нейросеть не может вносить новые данные в свою базу или заменять их на старые.
3. Давать себе команды. Начинать работу и выдавать результат она может только по запросу человека.
4. Решать творческие задачи. Она может генерировать изображения или музыку по запросу, но у нее не получится придать эмоциональную окраску тексту и структурировать информацию.
5. Проверять информацию на достоверность. Нейросеть работает с теми данными, какие у нее есть. Если какие-то факты устарели, а в программе не заложено обновление, искусственный интеллект выдаст старые сведения.

Можно сделать вывод о том, что искусственный интеллект не может работать без участия человека. А человек не может надеяться на то, что нейросети смогут сделать за него всё.

Сможет ли AI заменить программистов?

Системы искусственного интеллекта продолжают развиваться и могут изменить сферу информационных технологий. Но профессия программист остается востребованной до сих пор.

Искусственный интеллект может автоматизировать некоторые рутинные задачи, облегчить работу программистов. Частично он может заменять обязанности джуна. Тем не менее до уровня мидла и сеньора её возможностей не хватает. Здесь без контроля и знаний специалиста не обойтись. Нужно следить за работой нейросети, что-то доработать или переделать после нее.

Будущее у разработчиков определенно есть. В ближайшие 5–10 лет искусственный интеллект и AI вряд ли их заменит. А вот упростить работу в разы вполне может.

Если вы давно думаете о смене профессии, присмотритесь к обучению от государства. в рамках федерального проекта «Активные меры содействия занятости».

Обучиться работе с нейросетями можно в рамках проекта на программе: «Нейросети: работа с системами искусственного интеллекта».

Вы получите практические навыки использования сервисов YandexGPT, Шедеврум, Kandinsky, Runway, GigaChat, Suno, Pika, FireFly, Stylar, D-id, Heygen, онлайн ИИ-конверторов.

Оставьте заявку на сайте: https://www.tgu-dpo.ru/program/promptengineer-online

Часто задаваемые вопросы

Почему ИИ не заменит программиста?

ИИ не умеет думать самостоятельно, понимать бизнес-контекст и нести ответственность за результат. Он работает только по запросу человека и часто ошибается в сложных, нестандартных задачах.

Будет ли актуальна профессия программиста в будущем?

Да. Спрос на разработчиков стабильно растёт. ИИ автоматизирует рутину, но архитектура систем, принятие решений и контроль качества кода по-прежнему требуют участие человека.

Каких айтишников заменит ИИ?

ИИ частично заменяет джунов на простых задачах: написание шаблонного кода, чек-листы, базовое тестирование. Специалисты уровня мидл и сеньор остаются незаменимы — их работа требует опыта и системного мышления.

Нужны ли будут программисты через 10 лет?

Да. В ближайшие 5–10 лет ИИ не заменит разработчиков. Напротив, программисты, умеющие работать с ИИ-инструментами, станут ещё более востребованными и высокооплачиваемыми специалистами.

Какую работу никогда не заменит ИИ?

Задачи, требующие творческого мышления, эмпатии, этических решений и понимания человеческого контекста. ИИ не может принимать ответственность, выстраивать доверие с командой и предвидеть последствия решений.

Что никогда не сможет сделать ИИ?

Самостоятельно ставить себе задачи, проверять достоверность информации, принимать этические решения и работать без сформулированного запроса от человека.

Какие профессии будут наиболее востребованы через 5–10 лет?

IT-специалисты, аналитики данных, инженеры по машинному обучению, специалисты по кибербезопасности и работе с нейросетями. Эти направления растут быстрее рынка труда в целом.

Можно ли освоить работу с нейросетями бесплатно?

Да. В рамках федерального проекта «Активные меры содействия занятости» действует программа «Нейросети: работа с системами искусственного интеллекта». Обучение бесплатное, до 4 месяцев, без отрыва от работы.