ДРЕЛЬ, ЭКСЕЛЬ И ЭЛЕКТРОВОЗ Последнее, что хочется написать при ИИшку. Сейчас разные университетские профессора или отставные ИТ руководители пишут то пост про замену всех людей на машины, то про свои курсы ИИшки. Мол, срочно учитесь, или пойдёте в те 20/40/60% "отвала". (Помню, когда я жил в Москве и ходил на тусовки образованной публики, они там рекламировали блокчейн и НФТ, и свои курсы. Как видно, рассказы о важности и революционности этих технологий оказались преувеличенными.) Я думаю, учитсья ИИ совсем не будет необходимости, и не потому что я не доверяю появившимся "экспертам". Как и любая технология, она пойдёт одним из двух путей. Первый путь -- как дрель -- простая, которую можно хорошо освоить за считанные часы. Второй путь -- как электровоз, самолёт, или тот же конвейер, штампующий алюминиевые банки. То есть сложная, которой надо обучаться месяцами. (Самолёт можно начать водить через часов 50, но это только лёгкий одномоторный.) Дрель, Фотошоп или Эксель учить не надо. Поэтому всё, что будет таким простым, не надо ходить учиться, да и работу оно не отнимет: экономисты на предприятиях с радостью стали использовать Эксель, чтобы считать то же самое не на калькуляторе. Что касается поездов и самолётов. По сравнению с телегой они в миллион раз эффективнее. Однако управлять ими надо учиться далеко не каждому, столько операторов этих сложных машин просто не нужно. Ещё такие технологии очень дóроги, поэтому их применяют очень ограниченно. В цифровой сфере это можно сравнить с работой DevOps, по-простому, администрирования серверов, на которых работают веб- или мобильные приложения. Не все даже слышали про таких специалистов. При этом у обоих вариантов есть такие ограничения, которые точно не позволят им заменить собой людей. Эксель не делает эту работу за экономиста или бухгалтера. С их внедрением отделы экономистов и бухгалтеров не уменьшились. Дрель не отменила потребности в рабочих. То есть, простой универсальный инструмент просто усиливает работника. С другой стороны, мощный специализированный инструмент делает только одну конкретную задачу, и вокруг него возникает много новых потребностей в труде, а его применение ограничено специализацией и сильной дороговизной. В разработке ПО сейчас идёт усложнение инструментов вокруг языковых моделей -- так называемые агентские модели, которые запускают языковую модель с запросом, и тот код, что языковая модель выдала, запускают и передают обратно сообщения об ошибках. Про эти модели много шума, но если очистить от словесной шелухи про "смену парадигмы", "безумную продуктивность", результаты пока скромные: они делают макеты сайтов довольно ограниченной сложности, но проекты эти потом надо доводить, и тут требуется уже высококвалифицированный разработчик. При этом есть сведения, что сами агентские модели после запуска не улучшаются -- после того как к ним стал идти фидбек, они научились писать код, который просто подавляет сообщения об ошибках. Если агентские модели будут так развиваться и дальше, можно допустить, что они будут выдавать что-то стоящее, но в очень узкой сфере, и требовать сложной установки и настройки, не говоря о самой "модели" -- гигабайтов статистики использования слов. Рост объёмов этих моделей уже требует огромных дата-центров на миллиарды долларов, и куда привлекательнее выглядит вариант делать специализированные модели. А это значит, все на свете задачи они не будут делать, будет фрагментация навыков и узкие не переносимые знания об использовании и настройке. В общем, общедоступные языковые модели на сегодня могут как дрель помочь с рутиной. А более сложные -- будут решать свой небольшой круг задач, и скорее всего не уменьшая трудозатраты, а делая более глубокую работу. При этом обслуживание инфраструктуры этих моделей тоже не будет становиться проще.