Разговоры о скорой ненужности программистов упускают главный парадокс эпохи ИИ. Чем проще нейросети позволяют создавать код, тем сильнее результат зависит от знаний человека, который ставит задачу и проверяет ответ. Глава Google DeepMind Демис Хассабис считает, что специалисты с технической подготовкой смогут применять ИИ в десять раз эффективнее пользователей без такой базы.

На деловой конференции в Лондоне Хассабис призвал студентов не отказываться от естественных наук, инженерных дисциплин, математики и информатики. По его словам, генеративный ИИ не отменяет программирование, а превращается в новый уровень взаимодействия с компьютером.

Разработчики сначала писали программы на машинном коде, затем перешли к языкам C и Python. Следующим языком программирования в некотором смысле может стать обычный английский. Пользователь описывает нужный результат словами, а нейросеть переводит запрос в программный код.

Однако умение сформулировать запрос не заменяет понимание архитектуры программ, алгоритмов и инженерных практик. Нейросеть может быстро создать работающий прототип, но без технических знаний человеку сложнее заметить уязвимость, ошибку в логике, плохую структуру или неспособность системы выдержать реальную нагрузку.

По оценке Хассабиса, глубокое понимание технологий позволит специалистам использовать ИИ-инструменты в десять раз эффективнее остальных. Речь идёт не о подтверждённой экспериментами разнице, а о прогнозе руководителя DeepMind. Главный разрыв возникнет не между людьми, которые пользуются ИИ и игнорируют нейросети, а между поверхностными и квалифицированными пользователями.

Такая позиция противоречит популярной идее «вайб-кодинга», при котором программу создают через диалог с нейросетью почти без ручной работы с кодом. Хассабис не отрицает развитие такого подхода, но считает фундаментальные знания способом отличить качественное решение от внешне убедительной имитации.

Похожую точку зрения ранее высказал один из пионеров машинного обучения Джеффри Хинтон. Обычным программистам среднего уровня станет сложнее конкурировать с ИИ, однако образование в области информатики сохранит ценность, поскольку даёт гораздо больше, чем навык написания кода. Глава финтех-компании Affirm Макс Левчин также связывал качество разработки со знанием основ, которые помогают отличать продуманный код от технического мусора.

Одних технических дисциплин для будущего, по мнению Хассабиса, тоже недостаточно. Распространение ИИ повышает спрос на философию, экономику, этику и другие гуманитарные и общественные науки. Инженерам придётся не только создавать новые системы, но и решать, где проходят допустимые границы их применения и кто отвечает за последствия.