10 lecții învățate din epuizarea prin programare cu agenți de inteligență artificială

Opinie: Ca instrumente software avansate, agenții AI ar putea face ca oamenii să fie mai ocupați ca niciodată.

Dacă ați folosit vreodată o imprimantă 3D, probabil vă amintiți sentimentul minunat de când ați printat pentru prima dată ceva ce nu ați fi putut niciodată sculpta sau construi singur. Descărcați un fișier model, încărcați filamentul de plastic, apăsați un buton și, aproape ca prin magie, apare un obiect tridimensional. Totuși, rezultatul nu este lustruit și pregătit pentru producția de masă, iar crearea unei forme noi necesită mai multe abilități decât simpla apăsare a unui buton. În mod interesant, agenții de codare AI de astăzi sunt similari în acest sens.

Din noiembrie, am folosit Claude Code și Claude Opus 4.5 prin contul personal Claude Max pentru a experimenta pe larg dezvoltarea de software asistată de AI (am folosit și Codex de la OpenAI într-un mod similar, deși nu la fel de frecvent). După cincizeci de proiecte, voi fi sincer: nu m-am mai distrat atât de mult cu un computer de când am învățat BASIC pe Apple II Plus la vârsta de 9 ani. Această opinie nu este o recomandare, ci o experiență personală: am întreprins voluntar acest proiect și am plătit din buzunar pentru planurile premium AI de la OpenAI și Anthropic.

De-a lungul vieții, am practicat programarea ca un coder utilitar, scriind mici unelte sau scripturi când era necesar. În cariera mea de dezvoltator web, am scris unele unelte de la zero, dar, în principal, am modificat codul altor persoane pentru nevoile mele. Din 1990, am programat în BASIC, C, Visual Basic, PHP, ASP, Perl, Python, Ruby, MUSHcode și altele. Nu sunt expert în niciuna dintre aceste limbaje – am învățat doar suficient pentru a-mi face treaba. Mi-am dezvoltat propriile jocuri hobby de-a lungul anilor folosind BASIC, Torque Game Engine și Godot, așa că am o idee despre ce constituie o arhitectură bună pentru un program modular care poate fi extins în timp.

Claude Code, Codex și Gemini CLI de la Google pot aparent realiza mici miracole software la scară mică. Pot scoate prototipuri atrăgătoare de aplicații simple, interfețe utilizator și chiar jocuri, dar doar atât timp cât împrumută modele din datele lor de antrenament. La fel ca o imprimantă 3D, lucrul la nivel de producție necesită mult mai mult efort. Crearea unui cod de producție durabil, gestionarea unui proiect complex sau conceperea a ceva cu adevărat nou necesită experiență, răbdare și abilități care depășesc ceea ce agenții AI de astăzi pot oferi de unii singuri.

Și totuși, aceste unelte au deschis o lume de potențial creativ în software care anterior îmi era închisă și se simt personal împuternicitoare. Chiar și cu această impresie, știu că acestea sunt proiecte de hobby, iar limitările agenților de codare mă fac să cred că dezvoltatorii de software veterani probabil nu ar trebui să se teamă că și-ar putea pierde locurile de muncă în favoarea acestor unelte prea curând. De fapt, s-ar putea să devină mai ocupați ca niciodată.

Până acum, am creat peste 50 de proiecte demo în ultimele două luni, alimentate în parte de un episod de COVID care m-a lăsat în pat cu un laptop și un plafon generos de utilizare Claude de 2x pe care Anthropic l-a pus în aplicare în ultimele săptămâni de decembrie.

Sursa: Ars Tehnica Technology

Știință&Tehnică

Revista “Ştiinţă şi Tehnică“, cea mai cunoscută şi longevivă publicaţie de popularizare a ştiintelor din România