Каждый год мы слышим о «революциях» в IT: то квантовый компьютер «сломает» криптографию, то новый фреймворк «убьёт» всех конкурентов, то искусственный интеллект уже «почти человек». Но где проходит граница между настоящим научным прорывом и маркетинговым шумом? В статье попробуем разобраться, как развивать здоровый скепсис, не впадая в цинизм, и чем нам, инженерам, он может помочь в работе.

Вы тоже наверняка замечали: стоит выйти какой-нибудь громкой новости, и через пару дней LinkedIn, Telegram и даже сосед в чате подъезда уже уверены, что «это будущее, которое всё изменит». А потом проходит год — и оказывается, что «будущее» тихо растворилось, а мы продолжаем писать код на старом добром Python или Java, подкручивать пайплайны и чинить CI, который снова упал.

Я не раз ловил себя на мысли: почему нас, технарей, так тянет верить в магию? Может, потому что мы слишком хотим верить в простые решения. Новая база данных обещает вечную масштабируемость? Конечно, ставим в прод. Новый инструмент гарантирует, что тесты сами себя напишут? Берём! А потом наступает утро понедельника, и ты один на один с ошибками сегментации и багами в проде.

Эта статья — попытка поговорить о технологическом скепсисе: о том, как отличать реальный прогресс от пустого хайпа. Я поделюсь мыслями, примерами из практики, кусками кода и даже немного философии.

Хайп как двигатель (и тормоз) прогресса

Забавно, но именно хайп часто двигает индустрию вперёд. Без переоценённых обещаний многие технологии просто не получили бы финансирования. Вспомните историю с блокчейном: в 2016–2018 годах все кричали, что «блокчейн заменит всё». В итоге? Львиная доля проектов умерла, но при этом появились зрелые решения для логистики, смарт-контрактов, NFT (да, спорно, но технология интересная), и даже государства начали экспериментировать с цифровыми валютами.

Но хайп работает как палка о двух концах. Он создаёт огромное количество шума. Попробуйте сегодня найти реальную информацию о практическом применении квантовых компьютеров — 80 % статей будут маркетинговыми. А если честно посмотреть на цифры, то пока эти компьютеры решают задачи на десятках кубитов, где классический суперкомпьютер справится быстрее.

В инженерной работе есть простой способ проверить: это хайп или реальная ценность? Попробуйте ответить на вопросы:

• можно ли протестировать это в локальном окружении за разумное время?

• есть ли рабочие кейсы вне презентаций?

• решает ли технология хотя бы одну боль лучше, чем текущие инструменты?

Часто достаточно даже быстрого эксперимента. Я как-то пробовал «модный» движок для хранения графов. Он обещал «в 100 раз быстрее Neo4j». Запускаю тесты:

# Python 3.11
import time
import networkx as nx

# генерим граф с миллионом рёбер
G = nx.gnm_random_graph(100000, 1000000)

start = time.time()
shortest_path = nx.shortest_path(G, source=0, target=99999)
print("Время поиска пути:", time.time() - start)

И что вы думаете? Новый движок вылетал на тех же тестах, на которых NetworkX бодро отрабатывал. Разумеется, на реальных данных результат ещё хуже. Вот и весь хайп.

Как отличить научное открытие от маркетинга

Сейчас вы, возможно, спросите: «Ну хорошо, а какие критерии? Как понять, что перед нами действительно важная работа, а не пресс-релиз?»

Наука опирается на три кита: воспроизводимость, верификация и независимые подтверждения. Если новый алгоритм «ускоряет обучение нейросетей в 100 раз», но нет кода, нет репозитория, нет даже внятного описания эксперимента — это не открытие. Это реклама.

Скепсис здесь очень помогает. Допустим, выходит статья про «нейросеть, которая пишет код лучше программистов». Что сделает инженер? Попробует задать ей задачу, с которой справляется стажёр:

// Написать функцию, которая группирует массив чисел по чётности

function groupByParity(arr) {
    return arr.reduce((acc, num) => {
        const key = num % 2 === 0 ? 'even' : 'odd';
        if (!acc[key]) acc[key] = [];
        acc[key].push(num);
        return acc;
    }, {});
}

console.log(groupByParity([1,2,3,4,5,6]));
// { odd: [1,3,5], even: [2,4,6] }

Вот такой код сгенерирует любая LLM. Но если попросить «сделать оптимизированный пайплайн под конкретные ограничения сервиса» — ответы будут туманными. Значит, это не замена, а инструмент. Открытие? Нет. Полезная инженерная штука? Да.

Именно такие проверки помогают отсеивать хайп и видеть реальную ценность.

Скепсис как рабочий инструмент

Давайте будем честны: скепсис — это не про «верить или не верить». Это про умение задавать правильные вопросы. Хороший инженер в любой ситуации спросит: «А что будет, если?». И это сильно экономит время.

Пример из практики: коллеги предлагали внедрить «инновационный» NoSQL-движок, который обещал бесконечный горизонтальный масштаб. Красиво звучит? Да. Я спросил: «А что будет, если мы попробуем вставить миллион записей за раз?». Через день оказалось, что движок просто ложится при батче больше 50 000 строк. Проект мы заморозили.

Или другой кейс: «нейросеть, которая тестирует UI сама». В демо — идеальная магия. На практике? Если кнопка сдвинулась на 5 пикселей, модель считает тест проваленным. А если кнопка переименовалась, то тесты валятся пачками. В итоге классический Selenium с парой костылей оказался надёжнее.

Скепсис в таких случаях экономит месяцы работы. Не потому, что мы «не верим», а потому что проверяем.

Баланс между любопытством и осторожностью

Нельзя впадать в крайности. Полный цинизм убивает интерес к новым идеям. А без идей нет прогресса. Поэтому технологический скепсис — это не «всё вокруг маркетинг», а «давай проверим, как оно работает».

Я для себя вывел простое правило:

• любопытство двигает вперёд — пробую новые библиотеки, запускаю эксперименты, читаю свежие статьи;

• осторожность страхует — проверяю результаты, смотрю на реальные кейсы, держу рядом старые добрые инструменты.

В конце концов, почти каждая технология когда-то начиналась с хайпа. Интернет, мобильные телефоны, нейросети — всё это когда-то считали игрушками. Но именно в процессе отсеивания шума мы находим настоящие жемчужины.

Итоги

Скепсис — это навык. Такой же, как умение писать читаемый код или настраивать CI/CD. Он позволяет инженеру не тратить годы на «вечные стартапы» и при этом не пропустить настоящие открытия.

Поэтому в следующий раз, когда вы услышите про «революцию» в IT, спросите себя:
— можно ли это проверить прямо сейчас?
— есть ли рабочие примеры, кроме красивых презентаций?
— решает ли это реальную задачу лучше, чем текущие инструменты?

Если да — берите и пробуйте. Если нет — улыбнитесь, отложите и займитесь задачами, которые принесут ценность уже сегодня.