Фото з відкритих джерел
Коли востаннє ви займалися вайбкодингом?
Не щодня, але точно раз на тиждень.
Що таке вайбкодинг?
Це нова парадигма, новий підхід до розробки програмного забезпечення, яка полягає в тому, що ми ставимо певні запити, пишемо, що ми хочемо зробити. І саме генеративний штучний інтелект перетворює наші побажання на конкретне програмне забезпечення. Це може бути гра, якийсь калькулятор, форма або будь-яке інше програмне забезпечення, на створення якого ми би витратили багато часу, якби писали це, використовуючи стандартний підхід.
Розробники не дуже добре ставляться до вайбкодингу, вважаючи це непрофесійним підходом. Вайбкодинг – це про людей, які не є розробниками програмного забезпечення, але все ж хочуть розробляти якесь програмне забезпечення. Можливо, в них була якась ідея, можливо вони хотіли щось спробувати або це підприємці без технічної команди. І вони все ж таки хочуть спробувати. Тому вайбкодинг – це все ж таки, коли непрофесійні розробники програмного забезпечення пишуть програмне забезпечення.
У слові “вайбкодинг” – ключове слово "кодинг", тобто ми все-таки повинні створювати програмне забезпечення, якусь програму. Це не про професійне використання. Тут потрібно звернутися до першої частини слова, до "вайб". Тобто це щось на розслабоні. Ти робиш, кодуєш, отримуючи задоволення. Ти робиш це не для заробітку, не для професійної діяльності, ти робиш це для себе.
Наскільки часто вайбкодинг сьогодні зустрічається в професійній сфері серед айтівців, які мають кодувати?
Насправді він існував завжди. Завжди існували якісь інструменти, підходи, які дозволяли достатньо швидко зробити певний прототип. Це називалося бутстрепінгом. Є така бібліотека на JavaScript Bootstrap, з якої можна було дуже швидко створити якийсь прототип. І, відповідно, бутстрепінг – це тоді, коли ти не використовуєш якісь складні професійні підходи, а дуже швидко накидаєш певні прототипи. Вайбкодинг виріс з бутстрепінга. Це існувало завжди. Завжди розробники могли використовувати ті чи інші інструменти, щоб швидко перевірити якусь гіпотезу. І бутстрепінг часто використовувався саме стартапами, тому що в них не було великої технічної команди, в них не було ще інвестицій. Їм потрібно було дуже швидко створити якусь мінімальну робочу версію продукту. Це переросло у вайбкодинг, але він більш легкого забарвлення. Все ж таки вайбкодинг потрібен, щоб розслаблено подивитися, який може бути результат, а вже потім переходити до більш професійного програмування.
Якщо ми говоримо про те, що задачі можуть вирішуватися легко, без зусиль, коли непрофесійна людина, не програміст, вайбуючи, щось там кодує, але потім треба це переробляти, то що відрізняє результат того, що накойдив нам методом вайбкодингу певний фахівець і просто справжній кодер?
Ось тут і починається основна відмінність. Людина, яка не є фахівцем, може створити певні речі, які, на перший погляд, можуть викликати вау ефект. У кожного розробника програмного забезпечення є якась спеціалізація. Не можна сказати, що програміст робить абсолютно все. Він вміє робити щось краще, а щось взагалі не вміє робити. Я, наприклад, не вмію писати ігри. Але, використовуючи вайбкодинг і сучасні інструменти, я можу написати, умовно, якийсь тетріс або примітивні ігри достатньо швидко: за годину, пів години. І це спричиняє певний ефект. Клас! Я зробив тетріс, я зробив якийсь Tamagotchi чи іншу гру, на яку колись витрачали дуже-дуже багато часу. А я це зробив за 15 хвилин. Проблема починається тоді, коли ви захочете це якимось чином комерціалізувати, тому що вам же ж потрібно буде підключити системи аналітики, платіжні системи, зробити якийсь персональний кабінет користувача, знімати гроші, відслідковувати транзакції, реагувати на помилки. І відповідно ваша проста гра обросте великою кількістю інших застосунків, інших систем. І коли ми переходимо до професійного виконання, якщо ти не є професійним розробником, ти цього зробити не можеш. Друга проблема, яка виникає, полягає в тому, що в якийсь момент штучний інтелект впирається в якусь стелю. Причому це не штучний інтелект впирається, а людина, яка не має досвіду реальної розробки реальних програмних рішень. Вона недостатньо кваліфікована, щоб продовжувати ставити якісь запитання, уточнювати і покращувати це програмне забезпечення. І, відповідно, після якогось моменту відбувається зупинка. І ось це рішення починає деградувати. Тобто ви намагаєтеся виправити помилку і робите ще гірше. І в якийсь момент ви просто зупиняєтесь на тому, що ваше рішення нікуди не годиться, не можна ним користуватися. І люди починають йти на форуми і казати: "Боже, вайбкодинг – це дуже погано. І взагалі, хто це придумав, нам же ж обіцяли, що штучний інтелект може зробити все замість нас". Не може!
Чи ви бачите, яке недалеке майбутнє нас очікує в зв'язку з поширенням такої культури?
Це доволі цікаве питання. Тут можна його розглядати в різних площинах. Перш за все про вайбкодинг, мені здається, навіть у другій половині 2025 року вже почали говорити менше. Це дуже тимчасовий тренд. Коли з'явилася можливість згенерувати в ChatGPT якісь зображення, всі просто кинулися це робити. І це буквально за місяць закінчилося. Тобто люди награлися і переключилися на щось інше. З вайбкодингом зараз відбувається приблизно те саме: люди спробували, почали генерувати величезну кількість якихось ігор, застосунків, але потім зрозуміли, що з ними треба щось робити — або займаєшся цим проєктом, або це просто заради фану. І, в принципі, воно, в більшості своїй, заради фану, щоб сісти з дитиною, а дитина любить Майнкрафт, а давай зробимо якийсь віртуальний світ у вигляді Майнкрафту в кольорах Майнкрафту. Дитина задоволена, погралися годину, закрили, видалили всі файли і пішли робити щось інше. Те саме відбувається і з вайбкодингом. Професійні вайбкодери, які дійсно настільки повірили в цей підхід, що починають експериментувати, поглиблювати — починають розвиватися і занурюватися в цей контекст. І якщо я скажу, що це не призводить до створення якихось нових продуктів, то я теж буду неправий, тому що також є і певні новини, коли люди взагалі без досвіду програмування змогли, використовуючи всі ці інструменти, створити якісь цікаві продукти і навіть на цьому почати заробляти. Але потрібно розуміти, що це дуже невелика кількість людей. І для них, звісно, спрощення інструментів – це дуже-дуже класно, тому що раніше їм потрібно було все це делегувати. А зараз ти можеш це зробити самостійно. Але елементи вайбкодингу переходять і в професійну сферу. Просто ми – розробники, починаємо вчитися працювати по-новому, використовувати ці підходи, розуміти, які є недоліки, переваги. І зараз, насправді, вайбкодинг дуже стрімко переходить в інші парадигми, в агентні системи, в розробку на основі специфікації. І там багато ще інших наступних етапів вайбкодингу, які дійсно будуть переходити уже і в професійну площину.
Раніше був ще один тренд, він залишається досі: це так звані no/low-code інструменти, від слова без або з невеличкою кількістю коду. Це інструменти, як правило, мають певний візуальний інтерфейс, де ви можете у візуальному режимі створювати свої алгоритми, свої застосунки, моделі штучного інтелекту без програмування, тобто з мінімальним знанням предметної сфери. І ці інструменти теж мають популярність, тому що вони дозволяють більшій кількості людей створювати власні застосунки, автоматизацію бізнес-процесів. І от зараз ми бачимо те саме, просто з іншим підходом.
В майбутньому будуть існувати програмісти? Бо з того, що ви кажете, виглядає так, що кожна людина може навчитися кодувати. Що штучний інтелект замінить 100% програмістів. Яке майбутнє у всіх людей, оточених кодом, а тепер які ще й можуть самостійно його створювати?
Я це питання не чув приблизно три роки, коли почалися з'являтися великі мовні моделі і ChatGPT. Дуже багато було запитів від журналістів: "Так а що, все? Розробників більше не буде?" І на той момент я посміхався і казав: "Ну, чекайте, оце тільки початок розвитку, наразі розробники будуть і ніякий штучний інтелект не буде забирати у нас роботу". Буквально за кілька місяців інтерес до цієї теми згас. І ось знову минуло три роки і знову ставляться це запитання.
Зараз відбувається два паралельних процеси. Йде велика кількість звільнень в Сполучених Штатах. Багато хто це називає звільненням внаслідок впровадження штучного інтелекту. Хоча, мені здається, що поки що ще рано. Штучний інтелект поки що не дає настільки великої переваги і настільки великої оптимізації, щоби скорочувати десятки тисяч людей. Були приклади, коли компанія почала звільняти людей, але через рік почали повертати їх назад, тому що з'ясувалося, що не все так добре, як здавалося. Разом з тим конкретно зараз у розробці програмного забезпечення дійсно відбувається така мікрореволюція, тому що інструменти розвиваються надзвичайно швидко. І те, що навіть ми могли робити рік тому і те, що ми можемо робити зараз – це абсолютно різні речі. Мені дуже важко уявити, що буде за два-три, п'ять років. Ми повинні готуватися до того, що дуже багато програмного забезпечення і якісь навіть типові речі дійсно будуть створюватися за допомогою штучного інтелекту. Але потрібно розуміти, що в світі є багато систем, які написані ще в 1980 роках. І вони досі не переписані. Тому що, уявіть собі, переписати програмне забезпечення Укрзалізниці… Це величезний челендж, це дуже складно. І якщо використовувати стандартні підходи, це потребує величезної кількості людинороків, це величезна кількість тестувань, це просто колосальні гроші. І наприклад, прихід штучного інтелекту потенційно може допомогти переписати ось такі старовинні системи, які вже морально і технологічно застаріли. І витрачати менше грошей на підтримку. Ми бачимо, що штучний інтелект може робити дуже швидко ті речі, які не можна було робити раніше. Разом з тим ми отримуємо величезний пласт роботи, який був неможливий без цих технологій. І якщо подивитися на світ, ми побачимо, що просто величезна кількість бізнесів, організацій все ще мають якийсь простий вебсайт, в кращому випадку в них немає мобільних застосунків, в них немає чат-ботів і так далі, і так далі. Відповідно, з однієї сторони, частина роботи буде автоматизовуватися. З іншої сторони буде створена набагато більша кількість вакансій, які потрібно буде кимось закривати. Інше питання, що ще кілька років тому було близько мільйона людей, яких не вистачало: дата-аналітиків, дата-сайентистів в Європі. Це десь п'ятирічна давнина. І насправді розробників в світі не вистачає, якщо говорити в глобальному сенсі. Тому, скажімо так, будуть і негативні тенденції, якщо ми говоримо на індивідуальному рівні. Але якщо дивитися в глобальному, то дуже багато роботи буде створено завдяки штучному інтелекту.
Ми бачимо, як вайбкодинг допомагає всім кодувати легше, як штучний інтелект виконує роботу, над якою раніше можна було сидіти цілий робочий тиждень. Але людей у США закликають більше працювати, культивується культура перепрацювань, переважає робота в офісі. Чи ви спостерігаєте такі тенденції вже тут у нас і чи ви розумієте, чому інструмент, який нас мав звільнити, перетворює нас на надто заклопотаних роботою і надто трудоголічних людей?
Дуже важко порівнювати Україну зі Сполученими Штатами Америки просто по тій причині, що там такий трудоголізм в крові. Там дуже велика конкуренція. І якщо ти хочеш бути на плаву, якщо ти хочеш створювати щось нове, ти повинен бути постійно в русі. Зовсім інший підхід до часу. Якщо ти за 15 хвилин не зміг пояснити, що ти хочеш, на цьому все. Якщо ти запізнився на 10 хвилин – все, в тебе залишилося 5 хвилин, щоб поговорити. Там прям культ продуктивності, бізнес-життя. В Україні трошки інше. У нас також люди багато працюють, але по інших причинах, тому що потрібно годувати сім'ю, тому що війна, тому що постійно якісь негаразди. І якщо ти хочеш жити добре в Україні, часто треба працювати на кількох роботах одночасно. Тому це трошечки різні речі, але тенденція абсолютно зрозуміла. Коли кілька років тому почався бум штучного інтелекту, почали говорити, що ось нарешті технологія, яка дозволить делегувати свої задачі, а самому чилити на якомусь пляжі. Я завжди казав: "Чекайте, це так не працює. Навпаки, ми будемо працювати більше". Це загальна тенденція. Це не буде змінюватися. Є певні країни, які намагаються знайти ось цей work-life-balance, виплачуючи якусь суму, щоб людина могла творити. Але поки що це ще не є доведеним соціальним експериментом, що він може давати класні плоди. Плюс ми бачимо тенденцію, що люди працюють більше. Штучний інтелект звільняє нас від рутини, але це означає, що, звільнивши нас від рутини, ми починаємо займатися більш високорівневими завданнями. Це означає, що нам потрібно все одно більше думати, нам потрібно направляти штучний інтелект, нам потрібно перевіряти інших людей, чи вони правильно використовують штучний інтелект? Нам потрібно постійно бути в когнітивному стресі, тому що ми тепер не можемо довіряти жодній інформації, тому що ми повинні і себе перевчити, використовуючи штучний інтелект, і інших перевчити. І це все на тлі того, як технології завойовують світ. Тому насправді відзначають дослідники, що відбувається певне когнітивне зниження у людей, тому що ти можеш бути настільки ефективним, що ти просто їдеш "кукухою". І, відповідно, з'являється дуже багато побічних ефектів, яких раніше не спостерігалося. Плюс сьогодні є загальна тенденція того, що люди тупішають через використання нових технологій, через телефони, нетфлікси, різні платформи споживання контенту. І зараз цього контенту стане ще набагато більше. Він буде ще менш корисним, але такий, на який ти будеш постійно залипати. Насправді ми будемо когнітивно перевантажені і, мабуть, це вже прийшло до нас назавжди. Тому зараз потрібно дуже чітко розділяти, коли штучний інтелект нам допомагає навчатися, бути ефективнішим, коли ти можеш займатися саморозвитком. І тоді, коли штучний інтелект може нам заважати. Але, якщо хтось думав, що нарешті з'явилася кнопка "зроби класно", то, на жаль, у мене для вас погані новини: вона є, але тих кнопок, які треба постійно натискати, стає набагато більше.
Як із нами спілкується штучний інтелект? Як формується ця мова і чи не є небезпечним всебічна підтримка часом найгірших ідей користувачів?
Так, це є проблема. Великі мовні моделі – це комп'ютерна програма, яка навчена робити те, що зазвичай робить людина. І якщо людина може обманювати, надавати психологічну допомогу, може погодитися чи не погодитися – те саме буде робити і велика мовна модель. Дійсно всі великі мовні моделі схильні з вами погоджуватися. Вони схильні бути емпатичними, вашим помічником. І, враховуючи, що часто людям дуже важко спілкуватися з іншими людьми і вони не знаходять такої всебічної підтримки, дійсно є велика кількість людей, для яких ChatGPT та інші подібні технології стають особистим другом, психотерапевтом. Треба розуміти, яким чином працюють великі мовні моделі. Вони навчаються, якщо ми говоримо саме про розмовні чат-боти, на певних діалогах, там сидять справжні люди, які оцінюють діалоги і оцінюють відповіді, які дають чат-боти. І оскільки ми, люди, маємо велику кількість упереджень, то оцінюємо ці діалоги таким чином: якщо модель нас підтримала, ми отримуємо позитивні емоції і схильні оцінити цю відповідь кращою, вищою оцінкою, ніж коли просто буде якась холодна відповідь. Тому що ми, люди, оцінюємо результати роботи великих мовних моделей. І розробники програмного забезпечення, ті, які розробляють великі мовні моделі, мають певну дилему. З однієї сторони вони хочуть, щоб їхнім продуктом користувалися якомога більше людей і для цього вони зробили ці чат-боти людяними. Разом з тим ми бачимо, що відбувається зараз. Люди отримують цю підтримку, починають менше спілкуватися з іншими людьми. І починають довіряти безмежно штучному інтелекту, який може помилятися або давати якісь неточні відповіді. І ця проблема зараз є визнаною. Розробники великих мовних моделей хочуть робити їх більш нейтральними і щоб чат-боти могли відповідати чесно: "Я не знаю, я не можу, я не буду тебе консультувати щодо юридичних чи медичних питань".
35% людей використовують ChatGPT, як психотерапевта та свого друга.
Великі мовні моделі можна навчити на будь-яку поведінку і на будь-який стиль. Але разом з тим ключове слово: їх навчили. Тобто сиділи люди, які підкручували якісь певні алгоритми, те, як модель має відповідати і який має бути стиль. Очевидно в майбутньому ми будемо мати величезну кількість штучних інтелектів, які будуть з абсолютно різними стилями і, скоріш за все, ми самі навіть зможемо виставити от ці ключові параметри, як би ми хотіли, щоб з нами модель спілкувалася.
Як працює генеративний ШІ, хто є ідеальним напарником, співрозмовником, які характеристики працюють найкраще, кого ми хочемо бачити біля себе?
Це теж чудове питання, тому що навіть я люблю спілкуватися з людьми. Ніщо не замінить людське спілкування. Але все, що можна розв'язати без спілкування з людьми – я маю на увазі професійну сферу – я делегую штучному інтелекту. Тому, коли ти чітко розмежовуєш ці речі, мені здається, це добре. Погано, коли ти починаєш змішувати професійне, особисте та інтимне.
