DevSparks Chennai konferensiyasidagi ochilish nutqida Zoho Corporation direktori Rajendran Dandapani dasturchilarni tashvishga soladigan masalani koʻtarib otdi: sunʼiy intellekt tobora koʻp ishni bajarayotgan boʻlsa, dasturchining roli qanday boʻlishi kerak?
"Dasturchi oʻldi. Dasturchi tirik." nomli taqdimotda Dandapani oʻz nuqtai nazarini bildirdi. Xavotirli sarlavhaiga qaramay, uning argumentatsiyasi mutaxassislar yoʻqolishi emas, balki ularning faoliyatining xarakterining transformatsiyasi bilan bogʻliq edi. U Steven Jobsning iqtibosini keltirdi, bu esa Mark Twainning fikrini moslashtirgan boʻlib, "Bizning oʻlimimiz haqidagi xabarlar juda ortiqcha baholanmoqda" deb aytdi.
U AI yordamida ishlab chiqish atrofidagi hayajon butunlay yangi narsa emasligini taʼkidladi. 1957-yilda John Backus FORTRAN va kompilyatorni taqdim etganida, dasturchilar mashinalar samarasiz kod yaratishdan qoʻrqishardi, ammo asosiy uskuna haqida bilmaydigan odamlar dasturiy taʼminot yozishi mumkin deb oʻylashardi.
Dandapani bugungi kunda shunga oʻxshash xavotirlar eshitilayotganini taʼkidladi. Dasturchilar AI tomonidan yaratilgan kod optimallashtirilmagan boʻlishi, qimmat tokenlarni isteʼmol qilishi va anʼanaviy dasturlash koʻnikmalari boʻlmagan odamlarga dasturiy taʼminot yaratish imkonini berishi mumkin, bu baʼzan "vibecoding" deb ataladi.
Biroq, Dandapani fikricha, texnologik samaradorlik har doim ish hajmining kamayishini anglatmaydi. Baʼzida u avval qimmat turgan faoliyatni shunchalik arzonlashtiradiki, ancha koʻproq odam bunga shugʻullanmaya boshlaydi. U Jeevons paradoksiga murojaat qildi, bu samaradorlik oshishi resurs isteʼmoli oshishiga qanday olib kelishi mumkinligini tasvirlaydi; masalan, yanada samarali bugʻ jetlari uglerga boʻlgan ehtiyojni yoʻq qilmadi. Shunga oʻxshab, dasturiy taʼminot yaratishning soddalashuvi bu soha bilan shugʻullanuvchi odamlar va tashkilotlar doirasini kengaytirishi mumkin.
"Biz dasturchi sonining kamayishini kuzatmayapmiz. Biz boylikni, kambriy portlashini koʻrmoqdamiz. Endi deyarli har kim ilova yaratmoqchi", - dedi u. Dandapani, kod yozish asosiy toʻsiq boʻlmasligi boshlanganda nima sodir boʻlishi muhimroq masala ekanligini hisoblaydi.
U buni dasturchi rolining yana bir evolyutsion bosqichi sifatida tasvirladi. AI dasturiy taʼminot yaratish qobiliyatiga ega boʻlgani uchun, dasturchilar kodning asosiy mualliflaridan redaktorlar, direktorlar va mashinalar tomonidan yaratilgan narsalarni baholovchi rollarga oʻtishi mumkin. "Bugun hamma narsani qurishingiz mumkin boʻlsa, siz qanday qurishni emas, balki nima qurishni haqida tashvishlanishingiz kerak. Masala shu", - dedi u.
Bu AI avtomatik ravishda taqdim etmaydigan narsaga yuqori qiymat beradi: taʼm. Dandapani inson yaratgan narsa bilan u yaxshi deb biladigan narsa oʻrtasidagi masofani tasvirlash uchun "taʼm farqi" tushunchasidan foydalandi. Anʼanaviy ravishda dasturchilar texnik koʻnikmalar va hukmni birgalikda rivojlantiradilar, yillar davomida sifatli dasturiy taʼminotni past sifatli dasturiy taʼminotdan ajratishni oʻrganadilar. AI bu jarayonni buzishi mumkin, foydalanuvchi uni toʻgʻri baholash uchun hukmini rivojlantirishdan oldin hayratlanarli natijalar berishi mumkin.
"AI ning muammosi shundaki, u bizga goʻzallik berdi, lekin taʼm bermadi", - deb yakunladi Dandapani. Uning tavsiyasi AI tufayli tejangan vaqtni boshqa maqsadlarda sarflash edi. Agar dasturchi vazifani 10 marta tezroq bajara olsa, qoʻshimcha vaqtni shunchaki 10 marta koʻproq kod yaratishga emas, balki AI tomonidan yaratilgan narsani tushunishga, baholashga, yaxshilashga sarflash kerak.
U maslahat berdi: "Agar AI sizning ishingizni 10 marta tezroq bajarsa, vaqtning toʻqqizdan beshinchi qismini tushunish, baholash, tahrirlash, aniqlash va kashf qilishga sarflang". Bu siljishning yana bir taʼsiri bor, buning bilan kompaniyalar duch kelishi kerak. Agar AI odatda kichik dasturchilarga yuklangan ishning katta qismini oʻz zimmasiga olinsa, tashkilotlar kamroq bosh darajali muhandislarni yollashi mumkin. Biroq, bu ertangi kunning tajribali dasturchilarini shakllantiradigan oqimni zaiflashtirishi ham mumkin.
Dandapani mijozlar bilan oʻzaro aloqa, korporativ madaniyat va tashkilot hal qilishga harakat qilayotgan aniq muammolar orqali oʻqitish muhimligini taʼkidladi: "Katta — bu kichik boʻlgan paytda kurashgan kimsadir". U auditoriyaga dasturchi yoʻqolmasligi, balki stack boʻylab yuqoriga koʻtarilishi mumkinligini kafolatladi. Koʻrsatmalarni kodga aylantirishga kamroq vaqt sarflanadi, balki nima qurish kerakligini aniqlash, AI tizimlarini boshqarish va natijalarni chiqarishga arziydigini aniqlashga koʻproq vaqt sarflanadi.