Программирование умирает? Это как бутерброд: пока всё красиво — ты не замечаешь, как он собран. До первого крошащегося слоя
NewsMakerГенеративные модели меняют не только интерфейсы — они меняют мышление.
Искусственный интеллект стремительно захватывает всё новые сферы. Генеративные модели уже стали настолько повсеместными, что теперь не просто помогают человеку — они всё чаще претендуют на его роль. Глава NVIDIA Дженсен Хуанг заявил в этом году: «Английский — это новый язык программирования». И это не просто красивая фраза: системы вроде Codex или Claude Code уже способны создавать приложения и автоматически закрывать задачи на GitHub. На фоне такого прогресса некоторые начали сомневаться: а нужно ли вообще уметь программировать?
Неужели эпоха «кодинга по настроению» наступила, и традиционное программирование окончательно устарело?
Доктор Рания Халаф , директор по искусственному интеллекту в компании WSO2, считает, что человечество всегда мечтало говорить с машинами так же легко, как и друг с другом. От перфокарт и командной строки до графических интерфейсов — мы прошли долгий путь. Но с появлением ChatGPT даже привычные голосовые помощники вроде Alexa и Siri начали казаться устаревшими. При этом и само программирование эволюционировало — от ассемблера до языков высокого уровня, а теперь — до «vibe coding», кода, создаваемого под настроение и с помощью слов.
Халаф уверена, что будущее программирования — это гибрид. Сочетание традиционного, детерминированного кода с описательным, нечетким естественным языком. Просто заявить, что программирование умирает, — это кликабельно, но неверно. Наоборот, по её словам, сегодня важно изучать и преподавать и то и другое: основы информатики, архитектуру систем, конструкции языков программирования — но также и то, как эффективно взаимодействовать с генеративными ИИ.
Один из ключевых тезисов Халаф — фраза «промптинг хрупок». Она объясняет, что одного только составления правильных запросов к ИИ уже недостаточно. Да, искусственный интеллект способен выполнять задачи по простому описанию — от написания резюме до анализа текста, — но за этим стоит целая инженерная дисциплина. То, что раньше называли prompt engineering, постепенно переходит в более широкую область — контекстную инженерию. Чтобы управлять такими системами, нужно разбираться не только в языке, но и в технических деталях: как устроены подсистемы, откуда берутся данные, какие инструменты задействованы.
Халаф приводит в пример подход DSPy, в котором программист строит логическую схему вокруг ИИ-промптов, совмещая код и естественный язык. Её собственная работа над концепцией Natural Programming предлагает язык, в котором можно писать как на английском, так и на традиционном коде — выбирая то, что лучше подходит для каждой части логики.
По её мнению, уровень абстракции снова поднимается: программы становятся смесью кода, текста, а в будущем — и изображений с аудио. Такой «многоязычный» подход напоминает то, как билингвы выбирают нужное выражение в зависимости от ситуации. Теперь и в программировании можно делать то же самое.
Чтобы проиллюстрировать важность точного выражения логики, Халаф вспоминает школьное упражнение с бутербродом с арахисовым маслом и джемом: участники должны были написать пошаговую инструкцию, по которой другой человек сможет приготовить сэндвич. Почти никто не справляется с первого раза — оказывается, даже в простой задаче между намерением и результатом может быть большая пропасть. И это напрямую касается ИИ. Да, нейросеть может сгенерировать код по описанию. Но если вы не понимаете, что именно она делает, — отладка, доработка и масштабирование превращаются в мучение.
Она ссылается и на классика информатики Эдсгера Дейкстры, который скептически относился к идее программирования на естественном языке, отмечая, что мы слишком легко принимаем бессмыслицу за истину, когда говорим привычными словами. Именно поэтому многие разработчики предпочитают традиционный код — он требует строгости и точности, особенно когда речь идёт о сложной логике.
Но всё меняется. Генеративный ИИ превосходно справляется с задачами вроде анализа текста или генерации кода по общему описанию. Иногда проще использовать его, чем писать всё вручную. Главное — понимать, когда и как применять такие инструменты, и уметь проверять и дорабатывать их результат.
По словам Халаф, обучение программированию всё ещё необходимо. Но учиться теперь нужно по-другому. Когда мы создаём программу, не видя кода, это даёт ложное ощущение понимания. Пока всё работает — всё хорошо. Но как только что-то ломается или нужно внести изменения, возникают трудности. Люди, не понимающие, как устроена система, не могут ни объяснить её поведение, ни адаптировать её под новые условия.
Она ссылается на исследование Raspberry Pi Foundation, авторы которого говорят, что обучение программированию даёт не просто цифровую грамотность, а «цифровое агентство» — способность влиять на мир технологий, а не просто подчиняться ему. Это требует не только знания синтаксиса, но и системного мышления: умения разбивать проблему на части, понимать, как её можно реализовать.
По мнению Халаф, будущее разработчиков — это сочетание навыков работы с ИИ, кодом и языком. Инженер программного обеспечения станет одновременно и инженером ИИ. Причём недостаточно просто знать Python — нужно уметь мыслить абстрактно, чётко формулировать идеи и эффективно взаимодействовать с машиной. Поэтому университеты всё чаще рассматривают вариант преподавания программирования в рамках гуманитарных дисциплин — чтобы мост между «кодом и словом» был прочным.
Разработка программного обеспечения сейчас переживает фундаментальную трансформацию. Порог входа снижается, возможности расширяются. Но одно остаётся неизменным: человек, умеющий и кодить, и писать, и работать в тандеме с ИИ, будет востребован всегда.
И да, если сравнивать будущее разработки с сэндвичем, то он, безусловно, будет из арахисового масла и джема. Только, разумеется, кремового и с виноградным.
Искусственный интеллект стремительно захватывает всё новые сферы. Генеративные модели уже стали настолько повсеместными, что теперь не просто помогают человеку — они всё чаще претендуют на его роль. Глава NVIDIA Дженсен Хуанг заявил в этом году: «Английский — это новый язык программирования». И это не просто красивая фраза: системы вроде Codex или Claude Code уже способны создавать приложения и автоматически закрывать задачи на GitHub. На фоне такого прогресса некоторые начали сомневаться: а нужно ли вообще уметь программировать?
Неужели эпоха «кодинга по настроению» наступила, и традиционное программирование окончательно устарело?
Доктор Рания Халаф , директор по искусственному интеллекту в компании WSO2, считает, что человечество всегда мечтало говорить с машинами так же легко, как и друг с другом. От перфокарт и командной строки до графических интерфейсов — мы прошли долгий путь. Но с появлением ChatGPT даже привычные голосовые помощники вроде Alexa и Siri начали казаться устаревшими. При этом и само программирование эволюционировало — от ассемблера до языков высокого уровня, а теперь — до «vibe coding», кода, создаваемого под настроение и с помощью слов.
Халаф уверена, что будущее программирования — это гибрид. Сочетание традиционного, детерминированного кода с описательным, нечетким естественным языком. Просто заявить, что программирование умирает, — это кликабельно, но неверно. Наоборот, по её словам, сегодня важно изучать и преподавать и то и другое: основы информатики, архитектуру систем, конструкции языков программирования — но также и то, как эффективно взаимодействовать с генеративными ИИ.
Один из ключевых тезисов Халаф — фраза «промптинг хрупок». Она объясняет, что одного только составления правильных запросов к ИИ уже недостаточно. Да, искусственный интеллект способен выполнять задачи по простому описанию — от написания резюме до анализа текста, — но за этим стоит целая инженерная дисциплина. То, что раньше называли prompt engineering, постепенно переходит в более широкую область — контекстную инженерию. Чтобы управлять такими системами, нужно разбираться не только в языке, но и в технических деталях: как устроены подсистемы, откуда берутся данные, какие инструменты задействованы.
Халаф приводит в пример подход DSPy, в котором программист строит логическую схему вокруг ИИ-промптов, совмещая код и естественный язык. Её собственная работа над концепцией Natural Programming предлагает язык, в котором можно писать как на английском, так и на традиционном коде — выбирая то, что лучше подходит для каждой части логики.
По её мнению, уровень абстракции снова поднимается: программы становятся смесью кода, текста, а в будущем — и изображений с аудио. Такой «многоязычный» подход напоминает то, как билингвы выбирают нужное выражение в зависимости от ситуации. Теперь и в программировании можно делать то же самое.
Чтобы проиллюстрировать важность точного выражения логики, Халаф вспоминает школьное упражнение с бутербродом с арахисовым маслом и джемом: участники должны были написать пошаговую инструкцию, по которой другой человек сможет приготовить сэндвич. Почти никто не справляется с первого раза — оказывается, даже в простой задаче между намерением и результатом может быть большая пропасть. И это напрямую касается ИИ. Да, нейросеть может сгенерировать код по описанию. Но если вы не понимаете, что именно она делает, — отладка, доработка и масштабирование превращаются в мучение.
Она ссылается и на классика информатики Эдсгера Дейкстры, который скептически относился к идее программирования на естественном языке, отмечая, что мы слишком легко принимаем бессмыслицу за истину, когда говорим привычными словами. Именно поэтому многие разработчики предпочитают традиционный код — он требует строгости и точности, особенно когда речь идёт о сложной логике.
Но всё меняется. Генеративный ИИ превосходно справляется с задачами вроде анализа текста или генерации кода по общему описанию. Иногда проще использовать его, чем писать всё вручную. Главное — понимать, когда и как применять такие инструменты, и уметь проверять и дорабатывать их результат.
По словам Халаф, обучение программированию всё ещё необходимо. Но учиться теперь нужно по-другому. Когда мы создаём программу, не видя кода, это даёт ложное ощущение понимания. Пока всё работает — всё хорошо. Но как только что-то ломается или нужно внести изменения, возникают трудности. Люди, не понимающие, как устроена система, не могут ни объяснить её поведение, ни адаптировать её под новые условия.
Она ссылается на исследование Raspberry Pi Foundation, авторы которого говорят, что обучение программированию даёт не просто цифровую грамотность, а «цифровое агентство» — способность влиять на мир технологий, а не просто подчиняться ему. Это требует не только знания синтаксиса, но и системного мышления: умения разбивать проблему на части, понимать, как её можно реализовать.
По мнению Халаф, будущее разработчиков — это сочетание навыков работы с ИИ, кодом и языком. Инженер программного обеспечения станет одновременно и инженером ИИ. Причём недостаточно просто знать Python — нужно уметь мыслить абстрактно, чётко формулировать идеи и эффективно взаимодействовать с машиной. Поэтому университеты всё чаще рассматривают вариант преподавания программирования в рамках гуманитарных дисциплин — чтобы мост между «кодом и словом» был прочным.
Разработка программного обеспечения сейчас переживает фундаментальную трансформацию. Порог входа снижается, возможности расширяются. Но одно остаётся неизменным: человек, умеющий и кодить, и писать, и работать в тандеме с ИИ, будет востребован всегда.
И да, если сравнивать будущее разработки с сэндвичем, то он, безусловно, будет из арахисового масла и джема. Только, разумеется, кремового и с виноградным.