ИИ делает кодинг проще, а обучение невозможным

[ktex2k]

Хочу препарировать тему, которая наделала много шума в англоязычном твиттере, а теперь дoкатилась и до нас. Речь идет о парадоксе обучения в эпоху LLM. С одной стороны, мы получили идеального цифрового ассистента. С другой, мы незаметно для себя разрушаем сам механизм формирования инженерного мышления.

Давайте разберем архитектуру процесса обучения. Ценность образования всегда лежала в плоскости преодоления когнитивного сопротивления.
Когда ИИ убирает из этой цепочки этап самостоятельного поиска и анализа ошибок, он убирает и сам процесс обучения. Вы получаете рабочий скрипт, но ваш мозг не строит новые нейронные связи. Вы не понимаете причинно-следственные связи внутри системы. На выходе мы получаем специалистов с высокой краткосрочной продуктивностью, но абсолютно нулевой долгосрочной гибкостью.

Считаю, что слепо уповать на то, что скорость генерации равна профессионализму, это маловероятный вариант нормального исхода. Проект, созданный человеком, который не понимает базу, загнется при первом же серьезном апдейте или нестандартном баге.

Я сформулировал для себя простое правило: я не хочу становиться быстрее в своих ошибках. Если моя базовая гипотеза неверна, а ИИ помогает мне развернуть кривую архитектуру за 10 минут вместо 10 часов, я просто быстрее сожгу серверные ресурсы и бюджет.
Качественный инженерный подход сегодня, это умение вовремя нажать на тормоз. Позволяйте ИИ писать бойлерплейт, разжевывать чужие API и искать опечатки. Но никогда не отдавайте ему контроль над логикой. Если вы не можете объяснить каждую строчку в сгенерированном коде, значит, инструмент двигается быстрее вашего понимания.
Ловили ли вы себя на моменте, когда бездумно копировали код от модели, он работал, а вам было тупо лень разбираться, почему?

[SergSmith64]

Половина этого парадокса это нытьё людей, которые и до LLM не умели читать чужие сорцы. Копипастили со StackOverflow и называли это разработкой. Нейронка просто убрала посредника. Хочешь понимать - ломай руками, читай диффы. Не хочешь, не ной, что инструмент слишком хорош для твоей лени.

[HSTQ]

Понимание можно проверить - до запуска назвать результат на обычном и граничном входе, затем вручную изменить одно условие
Если без модели это не получается, стоит разобрать этот участок