Минус вайб
Чем опасно доверять написание кода нейросетям?
Большие языковые модели (Large language models, LLMs) прославились благодаря осмысленным текстам, почти неотличимым от человеческих. Но умение обрабатывать последовательности символов пригодилось не только для задач, связанных с естественными языками: везде, где данные представимы в виде букв и цифр — от игры в шахматы до работы с генетической информацией, — LLM могут быть полезны. Одной из первых областей за пределами генерации текстов, где они хорошо себя показали, стал кодинг: в конце концов, формальные языки — тоже языки.
Программировать могут даже языковые модели, не заточенные под эту задачу. Для этого достаточно кода, который опубликован в интернете и попал в датасеты (об этом я написал отдельный материал «И целого интернета мало»). Регулярно появляются и специализированные модели, например GPT-4.1, представленная OpenAI в апреле 2025 года. Теперь LLM для программирования используют даже те, кто ничего не понимает в разработке. Но способны ли модели генерировать надежный код, который можно без опаски применять в реальных проектах?
И кодить за меня будете?
Общий прогресс LLM отражается и на их способности программировать. Если ранние модели часто совершали синтаксические ошибки, не могли решить алгоритмически сложные задачи и зачастую просто забывали начало кода, то современные LLM создают небольшие проекты всего за несколько итераций. Особенно сгенерированный код полезен, когда нужно быстро сделать прототип или решить простые, но объемные задачи.
При поддержке ИИ писать код стали люди, которые не знают языков программирования. С легкой руки Андрея Карпатого, соучредителя OpenAI, такой подход получил название «вайб-кодинг». Смысл заключается в том, чтобы расслабиться, формулировать запросы «как чувствуешь» и слепо доверять ИИ — ведь если код не работает, всегда можно попросить LLM его исправить.
Похоже, новый подход к разработке набирает популярность, хотя сложно сказать, сколько программистов вайб-кодят и какую долю в общем объеме составляет сгенерированный код. Некоторые оценки можно сделать на основе заявлений сервисов, предоставляющих ИИ-инструменты. Например, в феврале 2024 года GitHub сообщил, что их платной функцией Copilot пользуется 1,3 миллиона пользователей. Позже компания поделилась результатами опроса, согласно которому 97 процентов программистов хотя бы раз просили ИИ написать за них код.
Преимущество вайб-кодинга еще и в том, что LLM знают много языков. Журналист издания Ars Technica Бендж Эдвардс рассказал, как Claude 3.5 Sonnet написала для него программу на QBasic для распаковки двухсот zip-файлов по папкам с индивидуальными названиями. Вручную эта работа заняла бы у Эдвардса несколько часов, поскольку ничего другого на старом компьютере под управлением MS-DOS не работало.