Меня зовут Александр, я fullstack разработчик с 20+ годами опыта (php+js+golang и всякое по-мелочи). Количество мифов и заблуждений о разработке через ИИ превысило, на мой взгляд, все разумные пределы.
Я хотел бы порассуждать о причинах таких заблуждений.
Типичные заблуждения не-разработчиков звучат так:
"ИИ вот-вот заменит почти всех разработчиков, они станут не нужны"
"С помощью ИИ я могу создать свой гугл, ура!"
"ИИ без проблем решает любые задачи уровня Junior и иногда даже Middle"
...и тому подобное...
Возникают они не на ровном месте: любой человек без опыта в программировании может словами описать, что нужно сделать, и чудо-ИИ выдаст работающий код.
Впечатляет? - Ещё как!
К этому добавляется цунами из хайпа, типа "в компании X теперь 70% кода пишется ИИ", "мы внедрили ИИ и повысили эффективность на 146%" и т.д.
Заявления эти по большей части принципиально непроверяемые, и исходят, как правило, от:
а.) Продавцов всего, что связано с ИИ
б.) Топ-менеджмента любых компаний, желающих отчитаться, что у них теперь тоже стильно-модно-молодёжные технологии (то же самое ранее было с микросервисами, блокчейном, соцсетями и прочей бигдатой). Стоимость акций в конце квартала сама себя не поднимет.
Почему я называю это именно заблуждениями? Потому что пока мы не наблюдаем массовый переход и замену разработчиков на ИИ, мы не видим ни одного серьезного продукта (с капитализацией $50+ млн), написанного ИИ. Ключевые разработки в самих ведущих ИИ компаниях так же делаются людьми, а не ИИ. И так далее.
Каковы фундаментальные причины этих заблуждений? На мой взгляд, их две:
Первая причина заблуждений - Слабое понимание особенностей ИИ и окружающей инфраструктуры
Многие что-то слышали про лимит контекстного окна, стоимость токенов, проблему галлюцинаций, ограничения размеров и производительности языковых моделей и т.д.
И если судить исключительно по новостям, там сплошь позитив: "новая модель Y теперь имеет меньше галлюцинаций, размер контекстного окна увеличен до 1M+ токенов, поставлен очередной рекорд в бенчмарке таком-то".
Складывается впечатление, что для любых проблем уже или скоро будет найдено решение, так что это и не проблемы даже.
В действительности, эффективная разработка с помощью ИИ требует понимания особенностей ИИ на уровне "выше среднего", схожего с уровнем разработчика: например, при увеличении контекстного окна может падать качество ответов. Одинаковые по смыслу тексты на разных языках, переведённые в токены, могут иметь разный размер, что может негативно повлиять на затраченные ресурсы. А главное, на сегодняшний день существует фундаментальное ограничение точности моделей, не позволяющее им стать "сверхинтеллектом".
Что насчёт галлюцинаций? Неточности ответов ИИ не вызывают у обывателей беспокойства, потому что всегда можно сказать "переделай".
Но чем серьезнее проект и чем выше цена ошибки, тем меньше времени на такие "переделки".
Вы вряд ли захотите летать на самолёте, где хотя бы 10% важных решений принимается таким ИИ.
Или чтобы вас представлял адвокат, который вместо самостоятельной подготовки к делу делегировал её на условный ChatGPT.
Что если ваша "международная криптобиржа" потеряет все деньги клиентов из-за дырки, небрежно оставленной "искусственным интеллектом"?
(потому что в его обучающей выборке была такая же, из чьего-нибудь студенческого проекта на гитхабе)
Скрытый текст
- Шеф, у нас дыра в безопасности!
- Ну слава Богу, хоть что-то у нас в безопасности...
Помимо вышеперечисленного, ИИ обычно представлен в виде облачного сервиса. Облачные сервисы имеют нюансы:
они могут изменить условия тарифа, например поднять стоимость услуг (вплоть до "неподъемной")
могут заблокировать вас по любой причине, например потому что вы из неугодной страны
ваша страна может заблокировать их, потому что они неугодные
вы можете получить вендор лок (vendor lock): вплоть до полной невозможности замены одного сервиса другим ввиду сильной завязанности на конкретное решение
комплаенс (compliance): постоянно надо иметь в виду, какие данные каким сервисам можно скармливать в соответствии с законами каждой страны
плохо сконфигурированное решение может вызвать расходы, способные очень быстро обанкротить и вас, и ваш проект
и т.д.
Опытные разработчики регулярно сталкиваются с подобными проблемами.
Вам же ИИ про это может и не сказать, а узнаете - когда жареный петух клюнет.
Вторая причина заблуждений - Почти полное непонимание сложности программных систем
Не-разработчики обычно оценивают сложность сайтов и приложений по "современности дизайна", качеству графики и анимаций, количеству экранов, всевозможных функций и т.д.
То есть чем больше визуальной "красоты" и возможностей ткнуть куда-то, тем как бы "сложнее" и, видимо, дороже это было сделать и поддерживать.
В соответствии с таким подходом, поисковая система гугла очень простая (поле ввода и две кнопки), а старый сайт-визитка Джима Керри на порядки сложнее.
Программный код тоже воспринимается "сложным", потому что там много текста на непонятном "иностраном" языке.
И вот ИИ как будто решает эту проблему, позволяя по простому текстовому описанию создать как красивые картинки, так и "сложный" код.
Это ли не революция? Возможно, пора начинать избавляться от разработчиков?
Так вот, разработка - это не про код или текст.
Это не про то, как текст на русском перевести в код php, или текст на английском перевести в код golang.
Разработка - это про построение систем. Про их компоненты, характеристики, взаимосвязи, контексты, и то, как это всё сплести воедино, чтоб работало как надо.
Нет сомнений, ИИ способен написать технически выполняющийся код.
Но насколько этот код встраивается в остальную систему, соответствует принятым в конкретном проекте стандартам?
Насколько и как он масштабируется, какая его вычислительная сложность по времени и по памяти?
При имеющихся условиях и ограничениях, на каком железе его запускать и какую нагрузку он будет держать?
Для какой версии языка этот код, и как он поведёт себя при обновлении до следующей мажорной версии, или наоборот при даунгрейде?
Нет ли вы этом коде каких-то стрёмных зависимостей?
ИИ наверняка сможет правильно ответить и на эти вопросы. (если не сгаллюцинирует лол)
Но только при условии, что вы сами сначала будете про них знать, вспомните и зададите.
В противном случае вся такая "разработка через ИИ" вряд ли ли будет целенаправленным движением из точки А в Б.
А будет скорее набором случайных действий со случайными результатами. И с утомляющим количеством тупиков и "переделываний".
Послесловие
В современном ИИ есть немало хорошего.
Если вы разбираетесь в какой-то теме, то ИИ будет иногда экономить вам время. Ибо вы способны проверить - не добавляет ли он лишнего, не забывает ли нужное.
Если не разбираетесь, то ИИ может быть грамотным, но очень ленивым учителем, которому придётся задавать много уточняющих вопросов.
В любом случае, существенную часть работы придётся делать именно вам, а не "волшебной палочке" в виде ИИ.
А ИИ будет скорее инструментом, полезным при определённых условиях и в правильных руках.
P.s.: Текст разрешается копировать только в неизменном оригинальном виде, с указанием авторства и ссылкой на оригинал.
Комментарии (16)

NeriaLab
16.12.2025 07:40Александр, Вы написали хорошую статью, но Вы боретесь с ветряными мельницами, принимая маркетинговый ярлык за научный термин. Вся ваша аргументация - это точная диагностика болезни под названием "LLM-мания". Вы перечислили симптомы: галлюцинации, стохастичность, зависимость от промпта, проблемы с контекстом. Это ограничения больших языковых моделей, а не "ИИ" как такового.
Проведите эксперимент - замените в Вашем тексте "ИИ" на "ChatGPT и его аналоги" и сразу статья станет только точнее. А теперь попробуйте применить Вашу критику к когнитивно-символьным системам, тем самым, что управляют марсоходами, проверяют корректность микропроцессоров или ставят предварительные диагнозы в медицине, то статья - "рассыплется".
Проблема не в том, что "ИИ не может заменить разработчика", а в том, что статистический автодополнятель текста, каким бы умным он ни казался - это не "разум", а всего лишь инструмент с очень специфической и ограниченной областью применения. Вы бьёте по верной цели, но название у этой цели не "ИИ", а "магическое мышление вокруг LLM".

tkutru Автор
16.12.2025 07:40Спасибо за "взгляд со стороны"!
Я нарочно сделал ряд упрощений, в том числе свёл ИИ до больших языковых моделей на архитектуре трансформеров, потому что основные заблуждения и хайп сейчас развиваются именно вокруг них. В первую очередь старался обратиться к не-разработчикам и избежать переусложнений.Далее, дело не просто в
замените в Вашем тексте "ИИ" на "ChatGPT и его аналоги" и сразу статья станет только точнее
Проблема, как вы верно заметили, в магическом мышлении, а именно в заблуждении обывателей о том, что основная сложность разработки - это написание кода.
Если помните, лет 10 назад эту же проблему пытались решить через введение no/low code систем, мол если написание кода заменить на перетаскивание блок-схем в визуальном редакторе, то программировать сможет любая домохозяйка. Хайпа тогда тоже было много. Так что дело не только лишь в ChatGPT и аналогах, ИМХО.

vmkazakoff
16.12.2025 07:40Мне нравится переводить термин ИИ как Имитацию Интеллекта. Тогда все становится на свои места. А маркетологов и прочих обухов да блоггеров слушать... не стоит ))

tkutru Автор
16.12.2025 07:40В 2000-х было популярно называть ИИ из компьютерных игр "искусственным идиотом" =)

kenoma
16.12.2025 07:40На самом деле никакой "ИИ" не нужен для того, чтобы, упаси боже, заменять человека. Под этой ширмой строятся персонализированные эхо-камеры и инструменты манипуляции уже не массами, а отдельно взятыми людьми. Выжимать продуктивность будут из нас с вами с помощью этого самого ии.
DmitryOlkhovoi
На самом деле ИИ инструментарий быстро развивается и есть решения многих описанных тут проблем.
Я например тоже писал, что код может не соответствать код стайлу проекта. Но это решается простым указанием код стайла. Каждый день выходит, что-то новое, и на текущий момент нужно понимать, что это инструмент и с ним нужно уметь работать. Так, что обывателям следует сначала разобраться, а потом уже делать выводы)))
Skubent
Указание код стайла забивает и без того никакое контекстное окно
akod67
Окна за год на сколько расширились? Интерполируем на Н лет вперёд... :)
DmitryOlkhovoi
А зачем в окне? Если cursor, или какой-то qodo в vs-code, firebase.studio и так далее, они смотрят на файлы в проекте. Можно положить файлик md в проект и он будет его сам читать. Преднастроить агента и так далее))
А при реализации запроса, допустим если, они не понимают, что-то, то изучают проект, например:
1024rk
А вы думаете, что от того, что md файлик подтягивается сам, он магическим образом исключается из контекстного окна, снижая нагрузку на него? Или что поискать код в проекте окну ничего не стоит? Тот же уровень непонимания как работают ЛЛМ, о котором говорится в статье, собственно
vmkazakoff
Поискать - не стоит. Подстановка в контекст, само собой, стоит, но это не космос, если следить за логикой в файлах. Agents.md должен быть максимально короткий и ёмкий, так как он тянется всегда. Остальные файлы документации тоже не стоит раздувать (и уж точно не генерить их с ИИ)
tkutru Автор
Дмитрий, если вы имеете в виду мою ремарку про соответствие принятым в проекте стандартам, то дело далеко не только в код стайле. Тем более, эту проблему можно просто решить, прогоняя линтер поверх ИИ-шной писанины.
Проблема скорее в том, что стандарты и правила в конкретном проекте могут быть какие угодно, ну так, к примеру:
- принципиально не используем какую-нибудь популярную библиотеку (ИИ может всё равно стараться её ввернуть)
- если правим модуль X, дёргаём на пулл реквесте людей A, B, C, чтобы они одобрили, а если модуль Y, дёргаем D, E, F
- на сложных запросах вместо ORM юзаем RAW SQL для удобства отладки
и т.д.
Таким образом, значительную часть работы всё равно придётся делать разработчику. В том числе вычитывать и ревьюить ИИ писанину. Что довольно утомительно, ведь читать код сложнее, чем писать. Особенно если этот код - чужой.
DmitryOlkhovoi
И про это тоже. Код стайлом я обозвал все это. Агенты смотрят на подходы в текущем коде и у вас есть возможность их указать. Не делайте поспешных выводов, изучите инструмент
Какие пулреквесты и все такое, это вы прописываете в ридми проекта, и он в курсе. Сейчас борьба за контекст, правильное исполнение различных MCP и так далее. MCP джиры добавляете, и он тасочку по факту оценит, сходит в фигму за дизайом, изучит дизайн систему, сделает и передвинет в тест. У нас на этом внутренний проект живёт))
Но и да, это не замена разработчика. Это помощник. Но вы не путайте вайбкодинг, с агентами. В firebase.studio за вас и сервера поднимаются и базы создаются, весь девопс через промт сделать можно. Все быстро меняется. Это скорее опастность для джунов
DmitryOlkhovoi
Если у вас там крутая база или микросервисы, это все ему нужно дать для контекста. Схему, или какое-то mcp тоже) А может просто действительно, он не решает конкретно вашу задачу) Одним молотком дом не построить)
tkutru Автор
Изначально, в статье и дискуссии, речь всё же шла об идее не-разработчику написать текстом, что надо сделать, и получить готовое решение от ИИ. Речь не шла об агентном подходе, - так что это вы не путайте ;)
Что касается агентов, это интересная, но очень обширная тема, которая далеко за рамками моей статьи. Здорово, если кто-то по-настоящему освоил эффективную работу с ними, но как минимум сходу могу назвать две проблемы:
агентные системы наследуют все болячки LLM (прожорливость, галюны, лимит контекста, стохастичность и т.п.)
эффект "каши из топора": когда агенты не работают "из коробки", и требуется "руками" проделывать большую работу по их конфигурированию и отладке. В итоге "разработка через агентов" может оказаться дороже классической. Хотя начиналось всё именно с идеи экономии времени.