Постъпва тикет за коригиране на малък бъг. Предавате го на младшия специалист в екипа си и чакате един ден, преглеждате нещо, което работи наполовина, и сядате да обясните какво се е объркало. Описвате го на Claude и съответната корекция за сигурност или обновяване се слива с основния код преди обяд.

Вторият път печели по всички показатели, които екипът ви отчита през това тримесечие. Но той също така премахва единственото обучение, което този младши специалист щеше да получи, и го премахва във всяка компания, взела същото решение в същата сутрин.

Изследователи от Сеулския национален университет интервюираха 14 софтуерни инженери в Южна Корея за това решение, половината от които са старши специалисти, решаващи къде отива работата, а останалите са студенти, на които предстои да навлязат на пазар на труда, спрял да ги наема. Корея е полезен тестов случай. Използването на ИИ за служебни цели там достига 51,8 процента, което е почти двойно повече от процента в САЩ, а големите технологични фирми прекратиха отворения подбор на младши разработчици.

Един основател с повече от дванадесет години опит като разработчик описа какво се е случило, след като е съкратил броя на младшите си служители:

„Освободихме много младши инженери през втората половина на миналата година. Но това нямаше абсолютно никакво отражение.“

Запитан какво би могъл да допринесе един младши специалист, което инструментите не могат, той отговори: „Какво може да направи един младши инженер по-добре от абонамент за Claude? Не мисля, че има такова нещо.“

Същият основател по-рано в същото интервю беше преминал през началото на собствената си кариера: „Когато бях студент, започнах като разработчик на непълно работно време в [Голямо предприятие А] и първото нещо, което правех, беше това, което наричаме черната работа в разработката. Писане на код по задание, ежедневно дебъгване, проверка и тестване на всичко, което се връщаше... Вършех много от така наречената черна работа по разработката. [...] Мисля, че точно така стигнах до мястото, къде се намирам сега.“

Това, което се съкращава, е обратната връзка

Софтуерът и преди е поглъщал собственото си най-ниско стъпало. Асемблерът отстъпи място на C, управлението на паметта започна да се извършва автоматично и стълбата се изкачваше с едно ниво нагоре всеки път. Тук обаче се случва нещо различно.

Дребните корекции на бъгове, рутинното внедряване и дебъгването никога не са били възлагани на младши специалисти, защото са били ценни сами по себе си. Те се възлагаха, защото лошото им изпълнение и последващото обяснение от страна на старши специалист защо е лошо е механизмът, който изгражда професионална преценка. Този механизъм беше абсорбиран от инструментите.

Старши специалист в средно голяма компания за игри изрази оперативното следствие в едно изречение: „Цената за генериране на код е толкова ниска чрез използването на генеративен ИИ, но цената за проверка на кода е толкова висока.“

Проверката е дефицитният ресурс сега. Тя се създава почти изцяло от това да си бъркал по начини, които са стрували нещо, а тръбопроводът, който я произвежда, преминава през работа, която никой вече не възлага.

Младшите специалисти могат да назоват това, което са загубили

Студентите в проучването описват празнината със същите термини като техните по-големи колеги. Един от тях сподели, че не знае какво не трябва да прави, тъй като е виждал само добрите примери. Друг каза: „Не знам какво не знам.“

Старши разработчик в средно голяма компания за ре-търговия стигна до същия извод от страната на наемането: „Причината някой да бъде наречен старши е, че знае как не трябва да се върши дадена работа, но сега младшите специалисти не могат да се учат от лошите примери.“

Университетите спряха да налагат интелектуалното усилие

Академичната част от този проблем се върти около кривите на оценяване. Един студент описа как се е отказал да пише домашните си самостоятелно: „Всички освен мен използваха GPT, така че всички освен мен получаваха почти перфектни оценки. Вече нямах свободата да се трудя сам над задачите, правейки грешки по пътя си, така че накрая нямах друг избор, освен да го използвам и аз.“

Същият студент е записал два курса в една и съща област – един, в който задачите са могли да бъдат изпълнени с чатбот, и друг, в който това е било невъзможно: „Оценките ми се оказаха еднакви. Определено учих много повече в курса по машинно обучение. Курсът по дълбоко обучение просто ме накара да се почувствам по-добър в използването на GPT.“

Академичната справка изглежда идентично и в двата случая. Това е частта, която трябва да притеснява всеки, който чете автобиографии.

Обявите за работа в ИТ сектора в Корея са спаднали с 43 процента между 2023 и 2024 г., а завършилите студенти, които се състезават за останалото, са тези, които тази система е произвела.

В Съединените щати заетостта на програмистите е намаляла с 27,5 процента за приблизително същия период.

Две индустрии вече са написали правилата

Авиолиниите се сблъскаха с този проблем, когато автоматизацията на кабината узря. Предупреждението за безопасност на операторите FAA 13002 указва на превозвачите да запазват възможностите за ръчно пилотиране, така че пилотите да запазят уменията, които автопилотът изпълнява вместо тях. Операторите на ядрени централи са изправени пред паралелно изискване съгласно 10 CFR 55.59, което налага периодично обучение на симулатор за реагиране при извънредни ситуации, каквито рутинната автоматизирана работа никога не упражнява.

И двете правила съществуват, защото регулаторният орган е решил, че поддържането на уменията е твърде важно, за да бъде оставено на този, който управлява графика за седмицата. Софтуерната индустрия няма еквивалент и не е задавала въпроса дали иска такъв.

Отговорът на един екип не струва почти нищо

Същата инженерка от компанията за ре-търговия описа как нейният екип въвежда новодошлите, започвайки със задача, проектирана да бъде тривиална: „Намиране на нещо като липсваща точка в някоя от производствените ни страници...“