ИИтог

Эссе: ИИ ускоряет не разработку, а некомпетентность

разноеРедакция ИИтогHacker News🔥63Рейтинг ИИтог63Влияние35Новизна30Релевантность95Неожиданность35Участники30Достоверность65

Джордан Андерсен, автор блога, откликается на пост Дисезди Шошаны Кокс, которая посчитала: если ИИ действительно ускоряет разработку в 10 раз, то за четыре года с появления открытых больших языковых моделей должны были возникнуть примерно три компании уровня Airbnb, две уровня Stripe и три уровня Dropbox. По факту крупнейшие новые техкомпании со времён генеративного ИИ, это сами компании-разработчики генеративного ИИ (OpenAI, Anthropic, High-Flyer с DeepSeek), а заметный эффект ИИ на общество, это поток плохо написанных писем, мусор в соцсетях и деградация качества поисковых систем.

Автор описывает свой эксперимент: он купил кредитов DeepSeek на 10 долларов, чтобы проверить обещанное 10-кратное ускорение на реальном проекте. Написанный код запускался, но, по его словам, был «машиной на скотче», работающей, но собранной из плохих решений. Он допускает, что дело может быть в его навыках промптинга, но напоминает, что у него уже есть опыт выпуска реального продукта.

Автор описывает конференцию, где на панели «No code, No problem» четыре основателя стартапов рассказывали, что «вайб-кодили» свои MVP и, предположительно, уже берут деньги с клиентов. Один из них заявил, что у него нет и никогда не будет технического директора, потому что все технические задачи он решает через Claude. Андерсен сравнивает это с отказом от инженера-строителя при проектировании здания или от хирурга при операции.

Отдельная линия, слепое доверие чат-ботам вне программирования: автор приводит цифру от Карлоса Силвы, автора Semrush, о том, что при ответах ChatGPT на финансовые вопросы Reddit обходит мнения финансовых экспертов в 176% случаев, вопреки рекомендациям Google (YMYL) отдавать приоритет авторитетным источникам. Он проводит параллель с электропроводкой в доме: чат-бот может пошагово подсказать, как развести проводку, но ошибка чревата пожаром или ударом током, и такая же логика, по его мнению, должна применяться к софту, который собирает платёжные данные и персональные данные пользователей: ошибку в защите такого приложения так же легко допустить неспециалисту, а последствия для чужих денег и данных так же серьёзны.

Вывод автора: ИИ не создаёт прорывы, а лишь ускоряет то, что человек и так умеет делать, если умеешь плохо, ИИ поможет делать это плохо быстрее. Индустрии, по его мнению, нужно вернуть доверие к экспертизе, а не заменять её чат-ботом, который не рассуждает, а компилирует чужие, часто непроверенные мнения.

Ключевые факты

  • Автор опирается на расчёт блогера Дисезди Шошаны Кокс: за 4 года с открытых LLM при заявленном 10-кратном ускорении разработки должны были появиться около 3 компаний уровня Airbnb, 2, уровня Stripe и 3, уровня Dropbox, но их нет.
  • Крупнейшие новые техкомпании после появления генеративного ИИ, это сами разработчики ИИ (OpenAI, Anthropic, High-Flyer/DeepSeek), а не компании, построенные с помощью ИИ.
  • Автор потратил 10 долларов на кредиты DeepSeek для личного эксперимента и получил рабочий, но, по его оценке, низкокачественный код.
  • На конференции с панелью «No code, No problem» один из четырёх основателей стартапов заявил, что не нанимает и не планирует нанимать технического директора, потому что все технические вопросы решает через Claude.
  • По данным Semrush (автор, Карлос Силва), при ответах ChatGPT на финансовые вопросы Reddit обходит мнения финансовых экспертов в 176% случаев, несмотря на рекомендации по приоритету авторитетных источников.

Почему это важно

Материал спорит с распространённым нарративом о том, что ИИ уже должен был породить волну технологических прорывов сравнимых с Airbnb, Stripe и Dropbox. Автор показывает: спустя четыре года после появления открытых языковых моделей и при заявленном 10-кратном ускорении разработки таких компаний нет, вместо них крупнейшими новыми игроками стали сами разработчики генеративного ИИ (OpenAI, Anthropic, DeepSeek). Тезис автора: ИИ не создаёт прорывные продукты, а масштабирует то, что человек и так умеет делать, включая некомпетентность.

Кому это важно

Программистам и техническим руководителям, которые оценивают реальную отдачу от ИИ-инструментов в разработке; основателям стартапов, рассматривающим отказ от найма технического директора в пользу «Claude решит всё»; консультантам и владельцам небольших продуктов, которые платят за ИИ-агентов и хотят понимать реалистичные ограничения; читателям, которые в принципе доверяют ответам чат-ботов в незнакомых им областях.

Как это применить

Автор советует не заменять экспертизу чат-ботом там, где цена ошибки высока, в его примерах это электропроводка в доме, хирургия, проектирование зданий и, по аналогии, разработка ПО, которое собирает платёжные и персональные данные. Перед тем как «вайб-кодить» продакшен-приложение и брать за него деньги с клиентов, стоит закладывать участие человека с профильной экспертизой, иначе риск security-дыр и утечек данных ложится на пользователей и инвесторов, а не только на самого разработчика.

Можно ли доверять

Это мнение автора блога, а не исследование: аргументация строится на личном опыте (эксперимент на 10 долларов кредитов DeepSeek), одном анекдоте с конференции и цифрах, заимствованных у другого блогера (Дисезди Шошана Кокс) и у автора статьи Semrush (Карлос Силва), сами эти цифры и расчёты в материале не проверяются независимо, а принимаются как отправная точка для рассуждения. Тон материала подчёркнуто резкий и ненормативный, это открыто субъективное эссе, а не новостная заметка.

Риски и подводные камни

Автор предупреждает: приложения, собранные без технической экспертизы, но уже собирающие платёжные данные и личную информацию пользователей, уязвимы для несложных атак, по его формулировке, взломать плохо защищённую базу данных может и обычный подросток с доступом в интернет. Отдельный риск, то же ускорение от ИИ получают и злоумышленники. И ещё один: слепое доверие «достаточно хорошим» ответам чат-бота в незнакомой области (от финансов до бытовой электрики) не позволяет отличить полезный совет от опасной или ложной рекомендации, поскольку сам чат-бот не рассуждает, а компилирует чужие, зачастую непроверенные мнения.

«Или же остаётся признать: это дофаминовая игра, которая заставляет тебя чувствовать себя Самым Особенным Программистом™️ во Вселенной, хотя на деле это просто геймифицированная массовая интеллектуальная зависимость.»

— Дисезди Шошана Кокс, цитата в посте Джордана Андерсена