Chatgpt против программиста: кто победит в борьбе за будущее программирования?

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), возникает все больше вопросов о том, сможет ли компьютер когда-нибудь заменить профессиональных программистов. Сегодня мы имеем доступ к различным инструментам и моделям, которые могут генерировать код на основе заданных условий. Одной из таких моделей является ChatGPT - большая языковая модель, созданная компанией OpenAI. Она обладает удивительной способностью генерировать тексты, ответы на вопросы, и даже код на различных языках программирования.

Но насколько эффективна эта модель и сможет ли она заменить профессионального программиста? В данной статье мы рассмотрим результаты эксперимента, где сравним код, сгенерированный ChatGPT, с кодом, написанным профессиональным программистом. Мы также проанализируем возможности и недостатки использования этой нейросети в процессе разработки программного обеспечения, и ответим на вопрос: может ли ChatGPT заменить программиста?

Одним из основных преимуществ экспериментального подхода является возможность проведения исследования, позволяющего получить объективные результаты и провести сравнительный анализ различных подходов и методов, в том числе исследовать работу и возможности нейронной сети, такой как ChatGPT, в различных задачах.

Цель эксперимента состоит в том, чтобы оценить способность ChatGPT заменить программиста в разработке простого приложения.

Шаги эксперимента:

1. Написание технического задания на разработку простой программы.
2. Разработка программы с помощью ChatGPT без использования ручного программирования. Для этого необходимо подать на вход модели текстовое описание задачи и получить на выходе код.
3. Проверка полученной программы на корректность работы и ее эффективность.
4. Сравнение полученного кода с кодом, написанным опытным программистом для оценки качества работы ChatGPT.

Задача состояла в том, чтобы написать программу на языке программирования С#, которая будет находить максимальное число в массиве.

Пример кода, написанный опытным программистом для решения этой задачи, выглядит следующим образом:

Рисунок 1. Код, написанный опытным программистом

Пример сгенерированного кода ChatGPT для решения поставленной задачи:

Рисунок 2. Код, сгенерированный ChatGPT

В результате проведенного эксперимента, можно заметить, что ChatGPT способна сгенерировать код на языке C# для решения задачи поиска максимального числа в массиве. Однако, он менее эффективен, чем код, написанный программистом с опытом и знаниями в данной области.

Проведенное исследование подтверждает, что ChatGPT не способна самостоятельно анализировать задачу, определять оптимальные алгоритмы решения и учитывать особенности поставленного задания, в отличии от опытного программиста.

С другой стороны, код, сгенерированный ChatGPT, также решает задачу поиска максимального числа в массиве, но использует менее оптимальный алгоритм, который проходит по всем элементам массива дважды.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что ChatGPT не может, конечно, полностью заменить программиста, но может использоваться в качестве инструмента, который поможет разработчикам ускорить и упростить процесс создания кода.

Стоит отметить, что ChatGPT способна решать только те задачи, на которые она обучена. А для того, чтобы научить чему-то нейросеть все равно нужен кто-то, кто имеет определенные знания в области программирования.

Кроме того, разработка программного кода требует не только технических знаний, но и творческого подхода. Разработчики программного обеспечения должны уметь анализировать проблемы, выявлять ошибки и находить решения для их исправления. Эти качества не могут быть полностью заменены ChatGPT.

Но все ли программисты не заменимы? Так, опытных разработчиков таких как миддлы и сениоры нельзя сместить, поскольку они обладают уже упомянутыми выше специализированными знаниями и навыками, которые важны для успешной разработки программного обеспечения. Но какая же судьба предстоит у джунов, начинающих программистов, работающих под руководством более опытных коллег, ведь ChatGPT уже сегодня выполняет те задачи, которые им доверяют решать.

Компания, набирающая себе начинающих разработчиков, рассчитывает вырастить из них миддлов, а потом сениоров, которые уже начнут приносить им деньги. Без джунов не было бы опытных программистов, так как каждый разработчик начинает свой путь с этого уровня. Отсюда можно сделать вывод о том, что начинающие программисты, несмотря на отсутствие опыта и профессиональных навыков, все же не могут быть заменены на нейросеть.

Однако, ChatGPT может быть использован в ряде компаний для автоматизации рутинных и повторяющихся задач, но их использование не означает полную замену джунов, так как начинающие программисты могут выполнять другие задачи, которые требуют специальных знаний и навыков, а также помогать опытным коллегам в разработке программного обес6печения.

Подводя итог, можно сказать, что программисты на данный момент не могут быть заменены ChatGPT, в независимости от опыта и знаний разработчика. Конечно, с помощью эксперимента мы убедились в том, что эта нейросеть справилась с задачей, но опять же она не способна анализировать и подбирать наиболее оптимальное решение, учитывать всю специфику задания.

Кроме того, разработчик может создавать новые алгоритмы, проводить анализ данных и тестировать программы, чтобы убедиться в ее корректности и работоспособности. Также программист отвечает за обновление программного обеспечения и устранение ошибок.

Наконец, программисты создают инновационные продукты и сервисы, которые невозможно создать при помощи нейросетей. Они используют свой креативный потенциал, чтобы разрабатывать новые идеи и интегрировать их в программное обеспечение.