Привет! На связи снова я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ, VESNA.

В прошлом тексте я обмолвился о том, что стараюсь выполнять задачи руками даже тогда, когда легко могу это сделать через ИИ.

И решил развить эту тему и написать еще один текст. А именно найти ответ на вопрос: почему нам хочется во всем разобраться самостоятельно. Будь то химическая реакция или сложный низкоуровневый язык.

Но раз я специалист по ИИ и по написанию кода, а не по мозгу, буду говорить только о своих гипотезах и ощущениях. А еще иногда подкреплять их мнением моих знакомых.

Раньше, когда ИИ еще не было, приходилось изучать документации, ходить на Stack Overflow, просить коллег постарше и поопытнее подсказать… И так каждый день: форумы, доки, опыт, снова форумы.

В общем, если ты никогда с нуля не поднимал сервера и не писал приложения, то и не сможешь этого сделать как минимум в первые пару дней. Придется очень долго разбираться самому либо искать того, кто поможет.

Но так ли это плохо на самом деле? Если, конечно, речь не о срочных задачах и горящих сроках.

Наоборот, мне кажется, это даже круто и полезно. Когда лезешь внутрь, удаляешь, добавляешь или комментируешь строчки кода, когда ошибаешься, в голове формируется объемная модель. Ты узнаешь самое важное: как что-то написать и зачем. Начинаешь понимать, почему всё работает именно так, где начинается и где заканчивается.

И потом, когда что-то вдруг сломается, у тебя есть понимание, куда лезть. Ты можешь прикинуть, на каком уровне ошибка, найти все потенциально тонкие места, а не бездумно ходить по файлам или логировать каждую переменную.

Получается, что лишние часы ковыряния в коде или документации — это на самом деле инвестиция. Сегодня ты платишь временем и нервами, чтобы завтра справляться быстрее и увереннее.

Для новичков такое ручное копание тоже всегда было полезным (и остается таковым!).

Когда только входишь в профессию, у тебя нет никакого роадмэпа. Всё выглядит чужим и страшным: сотни инструментов, непонятные аббревиатуры, ошибки в терминале.

В интернете можно найти готовое решение, но оно наложится на отсутствие знаний. Ты скопируешь код, он сработает, но в голове ничего не изменится. Только станет еще страшнее и некомфортнее из-за того, что можешь что-то разрабатывать только с помощью интернета.

В целом этот процесс работает не только для начинающих (или опытных) девелоперов.

Иллюстратор-джун тоже может скопировать картинку из интернета, подложить ее как основной слой, создать поверх новый и срисовать контур, как это делали раньше через стекло и кальку.

Но из-за этого он не поймет основы композиции, не начнет ощущать форму, разбираться в цветовых сочетаниях. В общем, по итогу будет только краткосрочный результат и минимальный прогресс в навыках.

И в итоге, если человек попадет на новый проект, скорее всего, растеряется и не сможет найти нужную картинку для срисовки. Потому что в дизайне и коммерческой иллюстрации важен не только скилл рисования, но также креативность и насмотренность.

Вот что сказала Ира, дизайнер и иллюстратор:

— Дизайн — это бесконечное поле экспериментов, попыток разобраться, докопаться до того, что хочет заказчик и как ему помочь. Даже поиск кистей превращается в творческий процесс. И это происходит не в свободное время, а в процессе рабочих задач.

А люди в интернете предлагают варианты, которые, может, частично и подойдут, но их всё равно придется допиливать и причесывать до нужного состояния.

И получается так: результат постоянно приходится адаптировать под себя, и для этого нужны уметь искать и учиться.

Психологически разбираться самому тоже важно.

Например, когда новичок сам решает задачу, пусть и простую, появляется уверенность: «Я могу, у меня получилось». Это чувство успеха в начале пути очень важно.

Оно помогает держаться и не сдаваться, когда кажется, что вокруг все умнее и быстрее. Особенно сейчас, когда все могут использовать ИИ — и делают это даже во время интервью. Сами знаете, о чем я.

Да и в целом разбираться — это интересно. Вот я руковожу лабораторией, мы ставим опыты и эксперименты, доучиваем нашу модель, каждый день пытаемся сделать ее еще умнее и точнее. И не просто потому, что хотим за это получать большие деньги.

В этом есть детский задор. То самое чувство, когда тебе лет десять и ты разобрал пульт от телевизора, чтобы понять, что внутри. Или когда собираешь модельку корабля и, конечно, сначала всё клеишь криво: мачты, веревки, палубу. А потом вдруг раз — и получилось.

С возрастом это никуда не уходит. Просто игрушки становятся сложнее: вместо пульта — сервер, вместо корабля — LLM-модель. Но кайф остается тем же.

И именно этот кайф держит нас в профессии не меньше премий и бонусов. Потому что можно получать большую зарплату и всё равно выгореть, если нет искры и любопытства к работе. А когда есть интерес, ты готов часами ковыряться, потому что тебе реально хочется понять. Без кранчей, конечно, и других крайностей.

И вот теперь, когда появились ИИ, доступные LLM-модели, DALL-E… Сохраним ли мы в себе этого ребенка?

ИИ может решить проблему быстрее, но он также может украсть вот это чувство победы. Ты вроде закрыл таску, но удовлетворения нет. А без него очень легко перегореть уже через пару месяцев: работа превращается в копипасту чужих кусков кода.

Да и сами программисты уже начинают жаловаться:

Будет ли это похоже на ситуацию с GPS, который заменил когда-то бумажные карты? Вроде удобно, но убери у водителя навигатор, доедете ли вы так же быстро, как с ними?

С ИИ есть риск повторения такого сценария. Если он будет всё время подсказывать и подсвечивать нужный код, то разве захочется писать самому? Зачем напрягаться, если решение уже готово? И я сейчас не про бойлерплейт. Простенькие функции, алгоритмы — тоже неохота писать с нуля. А теперь и не надо.

И, с одной стороны, это круто. Не сидишь часами перед задачей, не решаясь начать, так как лень в сотый раз настраивать одно и то же окружение.

Так думает и Леня, знакомый SEO-специалист:

Ира тоже говорила про это, писал в прошлый раз. Почти все знакомые используют ИИ как тренажер для размышления, бустер для креативности.

А еще Леня предложил подумать вот о чем — о страхе потерять ценность и экспертизу.

Когда мы всё чаще полагаемся на ИИ, внутри появляется тревога: а что, если мои навыки обесценятся? Сегодня я умею писать код, а завтра машина сделает это настолько круто, быстро, да еще и дешево, что меня уволят.

Рисую круто? Да, Sora тоже отлично рисует. Будет ли мне место, окей, не через два года — через 10 лет? Да, это нескоро. Но это всё еще обозримое будущее. Это наши лучшие годы.

Отсюда в том числе желание разобраться самому — это уже не просто про дофамин, который мы получаем от решения сложной задачи с высоким уровнем неопределенности.

Это способ доказать себе и другим: я не завишу от машины, я и сам могу. LLM-модели станут лучше, а я смогу еще круче. И так до бесконечности. Главное, чтобы мы не уткнулись в парадокс всемогущества.

Все вместе — этот порыв мне кажется универсальным, хоть обычно его и приписывают айтишникам.

Бухгалтеры и механики тоже наверняка любят разбираться. Но почему-то мы не читаем разборы на Хабре или Дзене про это.

Почему так? Думаю, им мешает неблагоприятный контекст.

У девелопера есть возможность сделать полностью тестовый репозиторий или хотя бы ветку, чтобы проверить свои гипотезы. 

В бухгалтерии поле для экспериментов намного меньше: у них нет песочницы, зато есть риск штрафов. А также медленная обратная связь, и ошибки всплывают поздно — только на отчетности.

У механиков похожая история. Любая гипотеза — это деньги и риск. Не станешь же ради эксперимента разбирать чужой лэндровер или чери тигго?

Да и культура тише: никто не пишет статьи про разбор карбюратора и не выкладывает лог поломок. Ошибки разбирают на месте, кейсы про это не пишут, сотни тысяч просмотров не собирают. И я скажу одно — к сожалению.

Дай им айтишные условия — тренажеры, обучение, логирование — и мы бы услышали про эксперименты в других областях. Но что имеем.

Так же думает мой знакомый ML-инженер, Никита:

Но вот только справедливо ли спрашивать про это только айтишников и людей из диджитал-профессий?

Думаю, что собрать статистику из офлайн-специалистов было бы честнее. Спросить экономистов, техников, работников из HoReCa. Что думаете, было бы интересно? Любопытно, как используют ИИ по ту сторону, в офлайне. И как поживает их внутренний ребенок, готовый сломать пульт ради интереса.