Kevin TopolskyІнструменти штучного інтелекту були привітані як перетворюючі для розробки програмного забезпечення, піднімаючи навіть початківців-програмістів на високий рівень вмінь. Однак є й зворотна сторона цього технологічного прогресу, яку підкреслюють останні обговорення у технічній спільноті. Деякі розробники, які експериментували з AI-приведеними застосунками для написання коду, свідомо відмовлялися від їх використання, незважаючи на обіцяні переваги прискорення процесу розробки.
Відгуки з різних платформ вказують на те, що причини відкидання AI-інструментів мають багатогранний характер. Деякі розробники вважають, що код, що генерується цими інструментами, не має достатньої якості, що вимагає більше редагування, ніж написання з нуля. Крім того, іноді AI може генерувати неточний або нелогічний код, заважаючи продуктивності. Пропозиції AI також можуть вважатися відволікаючими або обмежувальними, заглушуючи творчість розробника та його навички вирішення проблем.
Більше того, використання інструментів AI, таких як Copilot, не завжди допомагає вирішити конкретні виклики, з якими стикається розробник, що може ускладнити розвиток навичок та можливості навчання. Це особливо важливо для початківців-програмістів, які можуть сильно покладатися на такі інструменти. Як дуже правильно відзначив один розробник: “Якщо ви хочете створити щось нове, вам потрібно зрозуміти, як насправді писати код, а не просто використовувати штучний інструмент нарізання та вставлення. Покладаючись на Copilot, ви ніколи справді не навчитеся писати код”.
Хоча Github Copilot залишається провідним AI-помічником у програмістській спільноті, існують альтернативи, такі як Cursor та ChatGPT, які також набирають популярність завдяки сприйнятим перевагам у допомозі розробці програмного забезпечення. Триваючі обговорення щодо корисності та впливу інструментів AI підкреслюють важливість досягнення рівноваги між використанням технологій та сприянням розвитку справжніх програмістських навичок.
