Поделиться
В ИТ появилась новая профессия - уборщик кода после нейросетей. Теперь программисты без работы не останутся
Повсеместное распространение вайб-кодинга (программирование при помощи нейросетей и простых запросов), с одной стороны, угрожает программистам, с другой, гарантирует и постоянную работу. ИИ часто пишет неидеальный код, содержащий ошибки или слишком перегруженный, и вычистить его могут только живые программисты с реальным опытом.
Нейросетевой мусор
Современные нейросети, как показала практика хоть и умеют писать код, но делают это далеко не идеально. Это наглядно демонстрируют истории из жизни программистов и простых пользователей, которые вынуждены вычищать сгенерированный искусственным интеллектом код от ошибок и несовершенств, пишет TechCrunch.
Ранее в 2025 г. компания Fastly, занимающаяся развитием своей платформы доставки контента, провела исследование, которое показало, что как минимум 95% разработчиков ПО тратят дополнительное время на исправление кода, сгенерированного ИИ. Причем основная нагрузка по такой проверке ложится на плечи старших разработчиков.
На основании этого можно сделать вывод, что на своем нынешнем этапе развития нейросети, даже несмотря на постоянное появление все более совершенных языковых моделей, не способны полностью вытеснить живых программистов. Не приближает их исчезновение и широкое распространение так называемого «вайб-кодинга» – программирования при помощи нейросетей путем отправки им запросов на естественном языке.
Разработчикам приходится править код за нейросетями. Собеседники TechCrunch сообщили, что это превращает их в «нянек для ИИ» (AI babysitters).
Эволюция программиста
Работа с кодом, созданным искусственным интеллектом, стала такой проблемой, что это привело к появлению новой корпоративной должности программиста, известной как «специалист по очистке vibe-кода», отмечает TechCrunch. Заблокированная в России социальная сеть LinkedIn наполнилась страницами специалистов, занимающихся вычищением ИИ-кода от мусора.
В теории, это позволит программистам не остаться без работы, а также не потерять навык программирования и не растерять знания. CNews писал, что разработчики ПО при частом использовании нейросетей в работе лишаются всего этого довольно быстро.
Потраченное время не вернуть
TechCrunch приводит в качестве наглядного примера проблемного ИИ-кода историю Карлы Ровер (Carla Rover), которой пришлось повторно и с буквально с нуля начинать проект, который до этого она делала при помощи вайб-кодинга. Ровер работает в индустрии уже 15 лет, в основном веб-разработчиком. Сейчас она вместе с сыном создает стартап, который разрабатывает специализированные модели машинного обучения для торговых площадок.
Поначалу она возлагала большие надежды на вайб-кодинг, но потом изменила свое отношение к нему. Теперь она уверена, что работа с кодом, сгенерированным ИИ, который в дальнейшем нужно использовать для работы, может быть «хуже, сидеть с ребенком» (worse than babysitting), поскольку ИИ, по ее словам запросто может испортить работу непредсказуемым образом.
Она отдала предпочтение вайб-кодингу, поскольку ее стартап требовал работать быстро, а также потому, что программирование при помощи ИИ выглядело для нее многообещающим. «Мне нужно было действовать быстро и впечатляюще, поэтому я решила сэкономить и не сканировать эти файлы после автоматической проверки, — сказала Карла. – Когда я сделала это вручную, я нашла очень много ошибок. Когда я воспользовалась сторонним инструментом, я нашла еще больше. И я усвоила урок».
Что находят в ИИ-коде
По данным копании Fastly, программисты, выискивающие недочеты в сгенерированном ИИ коде, находят великое их разнообразие – от искажения имен пакетов до удаления важной информации. Более того, ИИ создает реальную угрозу безопасности, поскольку в его коде полно уязвимостей.
Программист с более чем 20-летним стажем Феридун Малекзаде (Feridoon Malekzadeh) сравнил вайб-кодинг с «наймом упрямого, наглого подростка, чтобы тот помог вам что-то сделать» (hiring your stubborn, insolent teenager to help you do something).
«Приходится просить их сделать что-то раз пятнадцать, – сказал он TechCrunch. – В итоге они делают что-то из того, о чем вы просили, что-то из того, о чем вы не просили, и при этом еще и кучу всего ломают».
Малекзаде подсчитал, что он тратит около 10-20% своего рабочего времени на вайб-кодинг и 30-40% на внесение правок в сгенерированный код – исправление ошибок и удаление ненужных скриптов.
Поделиться
Короткая ссылка
