Мнение: из-за языковых моделей джуниоры перестают думать, решая проблемы с кодом. джуны.. джуны. искусственный интеллект.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение. мнение.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение. мнение. нейросети.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение. мнение. нейросети. Программирование.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение. мнение. нейросети. Программирование. чат-боты.. джуны. искусственный интеллект. Машинное обучение. мнение. нейросети. Программирование. чат-боты. языковые модели.

Разработчик Наманьяй Гоэль (Namanyay Goel) поделился своими наблюдениями за тем, как начинающие разработчики решают проблемы с кодом. Если раньше надо было понять суть ошибки, перечитать несколько веток обсуждений на Stack Overflow и адаптировать решение под свой проект, то сейчас можно получить моментальный ответ от ChatGPT и даже не вникать в детали. Гоэль уверен, что это отучает программистов мыслить и анализировать информацию.

Мнение: из-за языковых моделей джуниоры перестают думать, решая проблемы с кодом - 1

У каждого джуниор-разработчика, с которым я разговаривал, есть Copilot, Claude или GPT, который работает 24/7. Джуны приносят код быстрее, чем когда-либо. Но когда я углубляюсь в их понимание того, что они приносят — становится тревожно. Конечно, код работает, но спросите почему он работает именно так, а не иначе. Сверчки. Спросите про граничные значения. Пустые взгляды.

Гоэль утверждает, что сейчас растёт целое поколение разработчиков, которое не знает про Stack Overflow. Раньше во время исправления ошибки в коде можно было успеть изучить несколько новых концепций и проштудировать документацию. Это помогало не только добраться до решения, но и закрепляло знания. Если один раз разобрался с ошибкой, то потом сможешь подсказать менее опытным коллегам. А если просто скопировал ответ чат-бота, то даже сам не поймёшь, как это работает.

Языковые модели дают правильные решения, но не знания. Успешные разработчики стали успешными не потому что быстро копировали ответы, а благодаря изучению и глубокому анализу своих ошибок. Они погружались в проблему, читали документацию, спрашивали более опытных коллег и пробовали.

Гоэль напоминает, что надо быть реалистами. Нейросети уже никуда не исчезнут и надо учиться работать с ними так, чтобы не терять навыки анализа информации. Он советует следующее:

  • Расспрашивайте языковую модель после того, как получили ответ. Спросите почему это работает именно так или какие могут быть исключения. Это займёт больше времени, но поможет глубже погрузиться в тему.

  • Общайтесь с опытными разработчиками в Discord, Mastodon, Reddit или в любой другой социальной сети. Именно там вы найдёте интересные дискуссии.

  • Делайте упор не на результате, а на понимании. Во время код-ревью не просто проверяйте код, а спрашивайте, понимает ли ваш коллега, как код работает.

  • Не прекращайте сами писать код. Да, нейросеть сгенерирует вам рабочую систему аутентификации, но попробуйте сперва написать её сами. Возможно это будет худший код в мире, но зато вы поймёте все детали.

Автор: daniilshat

Источник

Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100