AngelList співзасновник Наваль: AI-продуктивність перебільшено міфологізована, інженери-програмісти ніколи не зникнуть

Автор: Naval Ravikant

Переклад: Felix, PANews

У сучасному світі бурхливих ітерацій великих моделей штучного інтелекту глобальний ринок наповнений глибоким песимізмом і тривогою. Спереду — колишній CEO OpenAI Сэм Альтман прогнозує, що «AI захопить 95% роботи програмістів»; ззаду — CEO Anthropic передбачає, що «AI повністю візьме на себе посади програмістів упродовж 6-12 місяців». Заяви про те, що «професія програміста померла», здається, вже стали глобальним консенсусом, і вона наразі стикається з найсерйознішою «кризою виживання» з часів появи Інтернету.

Але цей страх зникнення робочих місць виникає через неправильне розуміння базової логіки технологій. Співзасновник AngelList Naval Ravikant (інвестор Uber, Twitter на ранніх етапах) вважає, що недавні заяви про підвищення продуктивності за допомогою AI можливо перебільшені, і незалежно від того, наскільки розвинений AI, він завжди буде робити помилки, а роль програміста залишається незамінною.

Незалежно від галузі, навіть у найменших нішах, якщо ви будете працювати якісно і спеціалізовано, станете топ-експертом — вам не потрібно боятися заміни AI.

Ось найновіша позиція Naval Ravikant.

«Чи означає AI, що традиційна розробка програмного забезпечення вже зникла? «Звичайно ні. Програмісти — навіть ті, хто не займається оптимізацією або тренуванням моделей AI — сьогодні є однією з найбільш цінних груп у світі. Звісно, ті, хто тренує та налаштовує моделі, ще більш цінні, оскільки вони створюють інструменти для інших програмістів.

Але програмісти все ще мають дві великі переваги. По-перше, вони думають кодом, тому добре розуміють внутрішні механізми роботи систем. Всі абстракції мають свої вразливості. Тому, коли комп’ютер пише для вас програму (наприклад, за допомогою Claude Code або подібних систем), він завжди робить помилки.

Він може створити баги, мати недосконалу архітектуру — загалом, він не буде ідеальним. Людина, яка розуміє внутрішню логіку, зможе швидко виправити ці вразливості.

Тому, якщо ви хочете створити добре спроектований додаток, якщо ви прагнете мати здатність визначати гарну архітектуру, якщо ви хочете, щоб програма працювала високопродуктивно, демонструвала найкращі результати і швидко виявляла баги — вам все одно потрібен бекґраунд у програмуванні.

Традиційні програмісти краще використовують ці AI-інструменти. Крім того, багато проблем у розробці програмного забезпечення залишаються нерозв’язаними для AI. Найпростіше зрозуміти — ці проблеми виходять за межі їхніх даних.

Наприклад, для сортування двійкових чисел або реверсування списків AI вже бачили безліч прикладів і дуже добре справляються. Але коли ви починаєте виходити за межі їхньої знайомої області — наприклад, писати високопродуктивний код, працювати на нових архітектурах або створювати щось нове і вирішувати нові задачі — тоді вам потрібно писати код вручну.

Ця ситуація триватиме доти, доки не з’явиться достатньо багато прикладів для тренування нових моделей або доки ці моделі зможуть на більш високих рівнях абстракції робити глибокі висновки і самостійно розв’язувати складні задачі.

Пам’ятайте: ринок не потребує «посередніх» продуктів. Якщо в ній вже є кращий застосунок у цій ніші, ніхто не захоче купувати посередні. Кращий застосунок зазвичай захоплює 100% ринку. Можливо, невелика частка перейде до другого за популярністю, якщо він краще виконує вузькоспеціалізовану функцію або дешевший.

Загалом, люди хочуть найкращого. Тому погана новина — боротися за друге або третє місце безглуздо, як у знаменитій фразі Алекса Болдуїна з фільму «Гроші — це все» (Glengarry Glen Ross): «Перше місце отримує Кадиллак, друге — набір ножів для стейків, третє — пакує валізу і йде геть.»

У сучасному ринку, де переможець отримує все, це — істина. Погана новина — щоб виграти, потрібно бути найкращим у своїй галузі.

Але сфери, у яких можна бути найкращим, безмежні. Ви завжди можете знайти свою нішу і стати її лідером. Це нагадує мені мою стару твітер-заяву: «Стреміться стати найкращим у своїй галузі. Постійно переосмислюйте свою діяльність, доки не досягнете мрії.»

Я вважаю, що в епоху AI цей принцип залишається актуальним.

Читайте також: меморандум 2028 року: якщо AI переможе, що ми програємо?