Кодът е написан от робот, а бъгът е твой: корпорациите изискват използването на AI, който самостоятелно решава кои задачи трябва да се изпълняват от хората
Техниките за планиране принуждават инженерите да избират изкуствения разсъдък пред познатите дейности.
Някои програмисти започнаха все по-често да се оплакват, че корпоративните условия за потребление на AI инструментите вредят на качеството на кода и пречат на професионалното израстване. На фона на дейното внедряване на генеративни системи това към този момент не е частна тематика за обособени екипи – наложителното потребление на AI асистенти се трансформира в норма в другите компании и страни.
Един подобен сигнал пристигна от индийски full-stack разработчик, който работи в компания за финансов програмен продукт. Той сподели, че управлението по едно и също време понижава личния състав и изисква да се написа код благодарение на Cursor. На хартия този инструмент би трябвало да понижи рутината, само че на процедура, съгласно служителя, той се трансформира в източник на проблеми и неточности. Компанията даже е имала случай още първоначално: приложението не е обработвало правилно сесиите и всеки консуматор е можел да отваря данни на трети страни. Според разработчика това е зародило точно заради сляпото разчитане на автоматизираното генериране на код.
„ Мислех, че ще науча нещо тук, само че всичко, което върша, е да суфлирам всекидневно на робота до момента в който съм на работа, не разбирам нищо от това, което се случва с плана, и имайте поради, че аз съм индивидът, който употребява Neovim без никакви приставки за изкуствен интелект вкъщи, особено с цел да избегна изкуствения разсъдък да написа моя код, а тук от мен се чака просто да му суфлирам по през целия ден. Дори не знам какво би трябвало да върша, имам възприятието, че уменията ми просто избледняват и ненавиждам да работя по този метод тук всеки един ден, тъй като имам възприятието, че това си е хазарт – една неправилна подсказка ме дели от това да поправя грешката или да съсипя моето приложение “.
Програмистът отбелязва, че Cursor от време на време е потребен в режим на подсещане, само че опитите да се правят поредност от дейности посредством вградения сътрудник водят до провали. В един от случаите инструментът независимо е изтрил файл и по-късно е дал погрешна интерпретация на случилото се, която е трябвало да бъде поправена посредством Git. В същото време чиновниците с дребен опит престават да помнят синтаксиса на езика, който употребяват, и се концентрират единствено върху автоматизираното попълване. Той споделя, че тази взаимозависимост се образува изключително бързо при начинаещите, които към момента се нуждаят от постоянна ръчна процедура.
Специалистът добави, че сътрудниците от gamdev и embedded development не са изправени пред сходни условия: генеративните асистенти към момента се оправят много по-зле в тези области, тъй че натискът е осезаемо по-слаб.
Подобни истории описват и други индийски инженери. Подобна е картината и в Съединени американски щати. Консултант от Рочестър изяснява, че до момента в който е работил в поделение на огромна софтуерна корпорация, се е сблъскал със наложителното потребление на AI даже в обстановка, в която инфраструктурата не е разрешавала потреблението на главен набор от принадлежности. Поради неналичието на обединен GitHub и затворени услуги, той трябвало да се обърне към Copilot for Teams, единствената налична интеграция. Ръководството е проследявало статистическите данни за потреблението и постоянно му е напомняло да задейства асистента най-малко един път седмично.
Консултантът съобщи, че употребява AI в обстановки, в които преди този момент е било задоволително елементарното търсене: изясняване на параметрите на работа на екипа или търсене на метод към непознати процедури. Понякога отговорите се оказвали точни, само че от време на време водели до продължителни задънени улици. В един от случаите той прекарал няколко часа в опити да съживи конфигурация на Docker по неправилно предложение на асистента, а в последна сметка решил казуса посредством рутинно търсене единствено за няколко минути.
Натискът от страна на фирмите постепенно се ускорява. В Reddit загатват за случаи, в които автоматизираното генериране в GitHub Copilot основава в допълнение натоварване при прегледа и ги принуждава да прекарват доста време в коригиране на неверните оферти на бота. Въпреки това ИТ фирмите не престават да прокарват концепцията за наложителна интеграция. Редица огромни играчи директно обвързват оценките на чиновниците с равнището на потребление на AI. Някои ръководители желаят от подчинените си да обяснят за какво не употребяват наличните асистенти, а в някои екипи пренебрегването на корпоративните настройки е довело до уволнения.
Подобна динамичност се разгръща и отвън инженерните специалности. Потребителите на обществените мрежи все по-често пишат за натрапени работни сюжети в интерфейсите. Изследователи в региона на дизайна на интерфейсите разказват по какъв начин фирмите включват манипулативни дизайнерски техники, с цел да усилят ангажираността с функционалностите на изкуствения разсъдък – от непрекъснати образни напомняния до тактики, които предизвикват избора на помощник пред естествените дейности.
Въпреки масираните рекламни акции и външния напън, доста хора към момента отхвърлят да употребяват такива принадлежности – заради опасения по отношение на точността, етичните опасности, пристрастните модели и слабата склонност за някои задания. В същото време опитните инженери акцентират, че за начинаещите е изключително мъчно да работят в среда, в която изкуственият разсъдък се трансформира в наложителен пласт: без практиката и шерването на познания се образува взаимозависимост и се утежнява умеенето за независимо анализиране на грешките.
Според разработчиците, които следят протичащото се от вътрешната страна, генеративните асистенти могат да оказват помощ, в случай че се употребяват деликатно, само че всеобщите корпоративни условия да се разчита напълно на тях трансформират самия метод към образованието и усложняват пътя на начинаещите. AI затваря един прочут цикъл, в който практическата работа и отстраняването на грешките с по-опитни сътрудници беше в основата на професионалното развиване. Сега тази фаза се свива и не е ясно по какъв начин да се компенсира тази загуба в дълготраен проект.
