Ho fatto molte previsioni su come l'intelligenza artificiale cambierà la programmazione. L'hacking del codice sarà meno importante della comprensione dei problemi, avremo strumenti migliori per generare codice, le competenze di livello superiore saranno più preziose e così via. Tutti questi sono legati insieme, in una certa misura. Se i programmatori dedicano meno tempo alla scrittura del codice, avranno più tempo da dedicare ai problemi reali: capire cosa deve fare il codice che stanno scrivendo. Il nostro settore ha svolto un pessimo lavoro in questo senso nel corso degli anni. E potranno dedicare più tempo alla progettazione dei sistemi più grandi in cui viene eseguito il loro codice. Abbiamo fatto un lavoro migliore in questo senso, ma dovremo progettare servizi che possano adattarsi a un numero sempre maggiore di utenti fornendo allo stesso tempo una migliore sicurezza. Tali sistemi devono essere osservabili in modo che i problemi possano essere individuati e risolti prima che diventino crisi. Senza dubbio otterremo strumenti migliori e alcuni di questi strumenti potrebbero persino aiutare a risolvere questi problemi di architettura software. Ma non siamo ancora arrivati a questo punto.
Cosa c'è dall'altra parte della medaglia? Strumenti migliori, meno tempo per l'hacking del codice e più tempo per progettare sistemi utili sembrano tutti fantastici. Ma quali ombre si celano dietro le promesse?
Il primo è ovvio. Non ho mai visto un gruppo di sviluppo software pensare che il suo lavoro fosse insufficiente. Ho il sospetto che la maggior parte, se non tutti, siano davvero oberati di lavoro e non siano impegnati in lamentele rituali. Qual è la possibilità che il dono dell'intelligenza artificiale sia "ora puoi scrivere codice il 30% più velocemente, quindi ecco il 50% di codice in più da scrivere nel 2024?" Hai avuto sei mesi per questo progetto, ma se sei il 30% più veloce, puoi chiaramente portarlo a termine in tre”? Ci sono certamente gruppi mal gestiti che si troveranno ad affrontare carichi di lavoro più pesanti e programmi meno realistici a causa dell’intelligenza artificiale – o, per essere più precisi, perché il management fraintende le opportunità che l’intelligenza artificiale offre realmente. Altri software buggati mal concepiti e mal progettati: non è quello di cui abbiamo bisogno.
Secondo: è facile dire che l’intelligenza artificiale premierà le competenze di alto livello. È fantastico se hai competenze di alto livello, ma non così buono se non le hai. Ciò che significa realmente è che il divario tra programmatori entry-level e senior aumenterà. Quanto è grave il problema? Tieni presente che la necessità di programmatori è stata molto elevata ormai da alcuni decenni e che, in risposta, molte persone sono entrate nel mercato con competenze minime: diplomati in campi di addestramento intensivi che non capiscono la differenza tra React e JavaScript (e potrebbero non capire perché esistano altri linguaggi di programmazione), laureati con lauree quadriennali che hanno seguito corsi di algoritmi e sistemi operativi ma non capiscono come scrivere software per il cloud. La prossima generazione di posti di lavoro ne richiederà ancora di più. Le aziende forniranno la formazione necessaria per colmare il divario verso posizioni senior?
Infine: il debugging si intreccia con competenze di alto livello, ma non è giusto. Il debugging è il livello più basso possibile, la seconda cosa che ogni programmatore impara dopo aver scritto il suo primo "ciao mondo". Ho visto delle stime che IA generativa può essere accurato fino al 90% durante la scrittura del codice, il che sembra abbastanza buono finché non ti rendi conto che la precisione del 90% è probabilmente per riga di codice. Per una funzione a 10 righe, la probabilità che il risultato sia corretto scende a circa un terzo. Quindi ci sarà molto debugging da fare e dobbiamo tenerne conto. Per me è sorprendente che molte persone non abbiano notato la disgiunzione tra “Ora non dovremo preoccuparci di comprendere i dettagli dei linguaggi di programmazione e delle librerie” (ehi, potrei anche averlo detto) e “Ma avremo per essere in grado di eseguire il debug di errori nel codice che non abbiamo scritto e che potremmo non comprendere." E non sono sicuro di come si possa ottenere il tipo di fluidità mentale necessaria per eseguire questo debug senza aver scritto molto codice a mano. Probabilmente ci saranno meno bug di sintassi di tipo "non compilabile", ma più bug che alterano il comportamento in modi sottili o introducono vulnerabilità di sicurezza. Quando mi è stato chiesto di migliorare un programma che ho scritto, ho visto GPT modificare l'ordine delle righe in modi che introducevano errori sottili. Non sto dicendo che l'intelligenza artificiale non renderà i programmatori più veloci ed efficienti, ma mi chiedo se stiamo gettando anche i programmatori junior nella parte più profonda della piscina senza giubbotto di salvataggio.
Sto dicendo: "Ferma il treno, dobbiamo scendere?" No. Sto dicendo che i programmatori non diventeranno più efficienti grazie all'intelligenza artificiale? No. Ma l’intelligenza artificiale introdurrà il cambiamento, e il cambiamento ha sempre il suo lato positivo e il suo lato negativo. Nel prossimo anno dovremo confrontarci con entrambe le parti.
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