Koniec ery programistów czy ewolucja zawodu? Sztuczna inteligencja wkracza do kodowania

Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat programowania, stawiając fundamentalne pytania o przyszłość zawodu inżyniera oprogramowania. Czy czeka nas rewolucja, w której AI przejmie pałeczkę, a może raczej ewolucja, w której narzędzia oparte na sztucznej inteligencji staną się nieodłącznym elementem warsztatu programisty?

Początki bywają trudne. Autor wspomina swoje pierwsze doświadczenia z ChatGPT w 2023 roku, porównując je do historii o „Małpiej Łapie” – artefakcie spełniającym życzenia w makabryczny sposób. Podobnie, pierwsze próby wykorzystania AI do kodowania często kończyły się chaotycznym zlepkiem kodu, wymagającym żmudnego porządkowania. Dziś sytuacja wygląda inaczej, a narzędzia oparte na AI potrafią efektywnie wspierać programistów w realizacji konkretnych zadań.

Vibe-coding: nowy paradygmat czy ślepa uliczka?

Pojęcie „vibe-codingu”, czyli tworzenia kodu intuicyjnie, bez głębokiego zrozumienia zasad programowania, zyskuje na popularności. Narzędzia takie jak Opal od Google umożliwiają osobom bez specjalistycznej wiedzy tworzenie działających aplikacji. Czy to początek nowej ery, w której każdy może zostać programistą? Niekoniecznie. Autor zauważa, że vibe-coding przypomina nieco „ślepe poprawki” (ang. shotgun debugging), czyli chaotyczne zmiany w kodzie, wykonywane w nadziei na cudowne rozwiązanie problemu. Zarówno vibe-coding, jak i ślepe poprawki stanowią formę intuicyjnego działania, zastępując rozumowanie i zrozumienie problemu czystym szczęściem.

O ile vibe-coding może być użyteczny w tworzeniu prostych, samodzielnych aplikacji, o tyle prawdziwe wyzwania inżynierii oprogramowania leżą w łączeniu ze sobą różnych komponentów i zapewnieniu ich bezproblemowej współpracy. To trochę jak z budową miasta: łatwo jest otworzyć nowy sklep, ale znacznie trudniej zbudować nowe lotnisko.

Redaktor-programista: nowa rola w erze AI

Efektywne wykorzystanie AI w kodowaniu wymaga przyjęcia roli „redaktora-programisty”. Sztuczna inteligencja generuje obszerne fragmenty kodu, które następnie wymagają strukturalnych poprawek i doprecyzowania. Poprzez serię iteracji – podobnych do kolejnych rund redakcyjnych – redaktor-programista minimalizuje różnicę między swoją wizją a wygenerowanym kodem. Co więcej, narzędzia AI mogą być niezwykle pomocne w zrozumieniu skomplikowanych baz kodu, generując schematy blokowe i wyjaśniając zależności między poszczególnymi komponentami.

Utrata biegłości i erozja kompetencji

Choć AI może znacząco ułatwić pracę programisty, istnieje ryzyko utraty biegłości i erozji kompetencji. Korzystanie z AI do automatycznego generowania kodu może prowadzić do osłabienia umiejętności programowania, zwłaszcza w mniej popularnych językach. David Heinemeier Hansson, twórca Ruby on Rails, zauważa, że powierzenie AI pisania kodu sprawia, że „kompetencje dosłownie odpływają z palców”.

Abstrakcja i ewolucja zawodu

Ewolucja inżynierii oprogramowania to historia abstrakcji – przechodzenia od niskopoziomowych instrukcji do coraz wyższych warstw koncepcyjnych. Od języka asemblera, przez Pythona, aż po AI – to jak przejście od „obróć się o 60 stopni i idź 3 metry”, do „skręć w prawo w ulicę Długą”, a w końcu do „zaprowadź mnie do domu” w nawigacji GPS. Rodzi się jednak pytanie, czy w tym procesie nie tracimy czegoś istotnego. Programiści asemblera mogli postrzegać język C jako utratę precyzyjnej kontroli, a programiści C mogą uważać Pythona za powolny i ograniczający.

Być może nigdy nie było łatwiej zostać koderem, ale trudniej jest stać się inżynierem oprogramowania z krwi i kości. Dobry koder pisze poprawny kod, ale świetny koder wie, jak rozwiązać problem, nie pisząc go wcale. Trudno jest zdobyć solidne podstawy informatyki bez wielogodzinnego, żmudnego kodowania algorytmów i struktur danych. Jak zauważa autor, nie nauczysz się grać w koszykówkę, oglądając skróty meczów NBA.

Przyszłość zawodu: ostrożny optymizm

Przyszłość zawodu programisty w dobie AI pozostaje niepewna. Z jednej strony, automatyzacja może doprowadzić do redukcji zatrudnienia. Z drugiej strony, paradoks Jevonsa sugeruje, że większa wydajność może prowadzić do wzrostu konsumpcji i zwiększenia zapotrzebowania na pracę. Kluczem do sukcesu jest umiejętność zachowania krytycznego myślenia i wykorzystywania AI jedynie jako narzędzia wspomagającego, a nie zastępującego ludzką inteligencję.

Podsumowując, sztuczna inteligencja z pewnością wpłynie na zawód inżyniera oprogramowania, ale niekoniecznie musi oznaczać jego koniec. Kluczem jest adaptacja do nowych warunków i umiejętne wykorzystanie narzędzi AI w celu zwiększenia efektywności i kreatywności. Ważne jest, żeby nie dać się zwieść automatyzacji i pozostać krytycznym w analizie generowanych rozwiązań. Programiści muszą zachować kontrolę, kierując się zasadą ograniczonego zaufania do AI, a weryfikacja i testowanie powinny stanowić kluczowy element pracy z AI.