Зачем учиться, если ИИ уже пишет код?

Борхес придумал Вавилонскую библиотеку, где стоят книги со всеми возможными сочетаниями букв. В ней уже «напечатаны» все романы, учебники и манифесты — и одновременно бесконечное море абракадабры. Сейчас, глядя на большие языковые модели, сложно отделаться от ощущения, что эта фантазия стала чёрно‑белой инструкцией: напиши промпт — и машина протянет тебе нужную страницу.

Но в рассказе у Борхеса люди страдали не от нехватки томов, а от избытка. Шум заглушал смысл, поисковые партии сходили с ума, ухватив случайные цитаты. «Счастливые» находки чаще оказывались ожерельями бессмыслицы.

Сегодня разработчик, студент или технический писатель может нажать Generate и получить тысячу строк кода или текста. Утопия? Только если знаешь, что ищешь и как отличить рабочее решение от мыльного пузыря. Если нет — бесконечный свиток чата ничем не лучше залов Борхеса.

Когда мысль невидима

Есть старый парадокс: чтобы найти идею, надо уже иметь её контур в голове. Биологи замечают новых животных не потому, что увеличился лес; они натренировали взгляд. Физики «вынимают» сигналы из шума, потому что понимают, как должен выглядеть след частицы. То же с кодом: если ты не знаешь, что такое гонка потоков, копия‑вставка предложения «использовать mutex» пройдёт мимо внимания.

Обучение делает две вещи:

1. Расширяет словарь наблюдений. Сначала мы учимся отличать Python‑словарь от JSON‑объекта, потом — idempotent‑метод от non‑idempotent. Без этих меток сгенерированный фрагмент кажется серой массой.

2. Строит внутренний компас качества. Понимание архитектуры и сложности позволяет почувствовать, где код хрупок, а где элегантен. Генератор может подбросить десяток решений; выбрать придётся нам.

Менять формат обучения, а не только наполнять голову

Когда библиотека бесконечна, основной дефицит — не книги, а алгоритмы поиска. Поэтому образование превращается из складирования томов в настройку самого поискового фильтра. Формат «слушай — конспектируй — экзамен» увеличивает стопку знаний, но не пропускную способность читателя.

Нужен круговой маршрут: задай вопрос → выдвинь гипотезу → проверь её в реальном контексте → уточни модель мышления.

Теория приходит после столкновения с шумом. Сначала читатель пытается выудить смысл сам, ощущает границы собственного фильтра, а затем получает концепт, который делает контур идеи резким. Так учебный материал работает как линза, а не как очередная полка.

Почему ИТ‑образование становится важнее, а не наоборот

• Непредсказуемость вывода. Модель пишет правдоподобно, но не обязана быть точной. Ошибки иногда изящны — так изящны, что хочется поверить. Чем глубже база знаний, тем легче уличить обманщика.

• Соединение доменов. Проект редко живёт в вакууме. Нужно скрепить фронтенд, бэкенд, данные, безопасность, юр‑требования. Модель выдаст фрагменты, но не сшьёт их в каркас продукта.

• Этика и ответственность. Код влияет на людей: хранит их данные, управляет роботами, принимает кредитные решения. Никакая LLM не несёт ответственности за последствия — её несут те, кто понимает контекст.

Как учиться в эпоху «библиотечного бота»

1. Тренировать профильтровку. Читайте чужой вывод не как истину, а как гипотезу. Запускайте статический анализ, пишите тесты, ищите противоречия.

2. Углубляться в принципы. Алгоритмы, сети, ОС — скучное золото. Их не видно в витрине новинок, но они — скелет, к которому цепляется любой модный фреймворк.

3. Учиться формулировать вопросы. Хороший промпт — не шаманство, а умение чётко описать проблему и границы решения.

4. Делать проекты с обратной связью. Настоящее понимание приходит, когда система падает ночью, а исправить нужно к утру.

Заключение: тонкая настройка читателя

Искусственный интеллект подарил нам бесконечную библиотеку без пыли и лестниц. Но книгу всё равно открывает человек. Он же решает, доверять ли прочитанному, дописывать ли главы и куда идти дальше. Чем острее его взгляд, тем выше польза от любого генератора.

Мысль, которую нельзя прочесть, раньше всего нужно научиться видеть. Поэтому обучение не исчезнет. Оно просто смещается: меньше зубрёжки API, больше тренировки внутреннего фильтра. И именно этот фильтр — главный конкурентное преимущество в мире, где текст и код стал товаром массового производства.