Ai

Давайте на мгновение будем честны. Ваш любимый коллега не обязательно является любимым коллегой при проверке вашего кода. Тот старший разработчик, который утвердил ваш пул реквест в 17:50 в пятницу? Да, он не проводил глубокий архитектурный анализ. Он был в одном клике от свободы, и отладка через console.log не испортила бы ему выходные. Добро пожаловать в запутанную реальность проверок кода человеком: они предвзяты, непоследовательны и иногда жестоко честны, а иногда удобно забывчивы....

Вот спорная точка зрения, которая, вероятно, вызовет бурные обсуждения в комментариях: мы абсолютно точно должны позволить ИИ писать наш скучный код, даже если мы знаем, что он может быть немного хуже, чем тот, который мы написали бы вручную. И да, я осознаю иронию этого утверждения. Прежде чем вы закроете эту вкладку и начнёте публиковать гневные твиты о потере навыков и уязвимостях в области безопасности, выслушайте меня. Я не предлагаю отказаться от всех стандартов и позволить GPT-4 бесконтрольно работать в продакшне....

Помните тот момент, когда вы впервые получили предложение по коду от IDE? То небольшое всплывающее окно, которое, казалось, читало ваши мысли? Теперь представьте это чувство, умноженное на стероиды, но с реальными способностями к рассуждению. Вот где мы находимся с парным программированием с ИИ. Но вот вопрос на миллион долларов, который не даёт покоя разработчикам: мы на самом деле сотрудничаем с ИИ, или мы просто приукрашиваем очень дорогой автодополнение одеждёй сотрудничества?...

Помните те дни, когда инженеры по обеспечению качества тратили половину своего времени на ручное создание тестовых данных? Вы знаете, этот мучительный процесс копирования производственных данных, их анонимизации (часто некачественной) и надежды на то, что никто не заметит, что ваша тестовая база данных содержит всю историю покупок Джона Смита? Да, эти дни сочтены. Генерация тестовых данных на основе ИИ тихо революционизирует подход к тестированию, и, честно говоря, пора бы уже. Реальность отрезвляет: ручное создание тестовых данных занимает до 50 % времени тестировщиков, а использование производственных данных — это потенциальный кошмар с точки зрения соответствия требованиям....

Вопрос звучит абсурдно на первый взгляд — наряду с «Может ли мой тостер баллотироваться в Конгресс?» И всё же мы находимся в 2026 году и наблюдаем, как системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными участниками нашей цифровой инфраструктуры. Некоторые из них буквально пишут код, рассматривают pull-запросы и предлагают архитектурные решения. Так, может быть, пришло время спросить: должны ли эти цифровые граждане иметь право голоса в том, как управляются проекты с открытым исходным кодом?...