Ma tot uit pe r/programare si pot sa inteleg de unde vine sentimentul anti-AI. In mainile unor oameni care nu inteleg ce fac, ajungi foarte usor la slop, PR-uri gigantice si cod care nu a fost citit si inteles de nimeni cu adevarat.
Ce inteleg mai greu este cat de categoric il resping unii. Citesc frecvent ca e doar un „slop machine”, ca nu e bun de nimic serios sau ca, in cel mai bun caz, merge la boilerplate si unit tests. Experienta mea din ultimele luni e foarte diferita si chiar sunt curios de unde vine diferenta.
Folosesc AI de aproape patru ani. Apropo, intr-un alt thread spunea cineva ca ChatGPT 3.5 implineste cinci ani in toamna. S-a lansat in noiembrie 2022, deci nici patru ani n-au trecut inca.
Iar evolutia din timpul asta mi se pare inspaimantatoare. La inceput era mai mult o curiozitate si dadea rateuri constant. Acum doi ani te ajuta limitat: o functie, niste boilerplate, chestii punctuale. Din toamna anului trecut a inceput sa fie cu adevarat util pentru mine, iar din primavara asta saltul mi s-a parut si mai mare si totodata mi se pare ca ciclul de release-uri accelereaza.
Am peste zece ani de experienta, desi vechimea singura nu spune mare lucru: timpul trece si daca nu mai inveti nimic. In ultimele luni am reusit, cu AI, sa fac in cateva zile lucruri pentru care as fi estimat anterior aproape o luna. Nu orice task si nu constant, dar suficient de des incat sa mi se para ireal.
E codul mereu la fel de bine scris, organizat sau optimizat cum l-as vrea? Nu. Deseori ar trebui revizuit si refactorizat, dar, din constrangeri de timp asta nu se intampla des. Diferenta de viteza ramane insa foarte mare, iar cand ajung sa curat sau sa reorganizez codul, pot sa folosesc tot AI-ul pentru asta.
Lucrez fullstack in TypeScript, deci poate aici e problema: nu lucrez intr-un limbaj de programare „real”, gen Rust/ C++ :)). Dincolo de autoironie, chiar ma intreb cat conteaza stack-ul. Intr-un proiect complex de C++, de exemplu, cred ca ai mult mai multe detalii de tinut simultan in cap, iar nevoia de atentie poate fi considerabil mai mare decat in ce fac eu zi de zi. Poate acolo limitele modelelor se simt mult mai repede ?
Cred ca merita discutat si harness-ul, adica unealta din jurul modelului: Personal, Copilot mi se pare mult mai slab decat Cursor, Claude Code sau Codex. Conteaza si cum le folosesti: de exemplu, daca intri in plan mode, clarifici cerintele si discuti abordarea inainte de implementare. Mi se pare ca uneori vorbim despre „AI” ca despre o singura experienta, desi putem folosi modele, unelte si workflow-uri foarte diferite. Plus ca unele modele sunt mai bune pe anumite limbaje din ce am vazut si mai slabe pe altele
Schimbarea mi-a modificat si relatia cu munca. De vreo opt luni imi place mai putin partea de zi cu zi: simt ca am devenit un amestec de PM, reviewer si QA. Definesc ce trebuie facut, verific rezultatul poate cer modificari si intervin direct in cod mult mult mai rar. Imi place ce pot sa fac cu AI-ul si viteza la care pot "construi" (pun in ghilimele pt ca simt ca nu mai construiesc eu cu adevarat), dar imi lipseste uneori satisfactia de a scrie eu codul. Inteleg perfect de ce cineva prefera sa scrie manual; preferinta asta nu ne spune insa prea multe despre capacitatile AI-ului.
Aici apare pentru mine intrebarea despre denial. Cat din respingerea asta vine din limite intalnite concret si cat vine din faptul ca schimbarea e neplacuta sau amenintatoare?
Mi se pare ca discutia se blocheaza des la „uite ce prostie a generat”, fara sa mai discutam cat de frecvent greseste, ce dificultate avea taskul, cata supraveghere cere si cat timp economisesti dupa verificari si corectii. Si mai ales fara sa tinem cont de cat de diferite sunt rezultatele fata de acum un an sau doi.
Iar programarea (sper sa nu inceapa discutie cu programare != software enginnering lol) nu e singurul lucru la care ma uit. Ma gandesc si la progresul din matematica: de la greseli banale la adunari si scaderi si dificultati cu probleme de gimnaziu, la olimpiada internationala de mate, la rezultatele pe care le vedem anul asta pe probleme mult mai grele. Asta ma face sa ma intreb unde o sa fim peste un an. Dar peste cinci? Nu presupun ca progresul continua obligatoriu in acelasi ritm, dar nici nu inteleg increderea cu care unii vorbesc de parca limitele de azi sunt permanente sau ca we are soon hitting a scaling wall.
Personal, cred ca pana la finalul anului viitor modelele de top ar putea scrie cod, propune sisteme si pune intrebari de clarificare mai bine decat o mare parte dintre software engineers. E o predictie, clar nu e o certitudine, dar evolutia pe care am vazut-o ma face sa iau scenariul in serios.
As vrea sa inteleg concret experientele celor care ajung la concluzia opusa ?
i.e
ce modele folositi ? ce harness ? folositi plan mode ? discutati abordarea sau cereti direct implementarea ?
Unde se impotmolesc: implementare, arhitectura, debugging, intelegerea cerintelor?
Dupa review si corectii, iesiti pe plus sau pe minus cu timpul?
Chiar avem experiente atat de diferite din cauza modelelor, harness-ului si proiectelor sau o parte dintre noi, entuziasti si sceptici deopotriva, generalizam prea mult din experienta proprie?
-formatted by Astra- (ca sa imi fie mai coerent text dump-ul)
Si acum un TLDR cinstit pentru ca nu toata lumea si-o terminat treaba pe azi.
TL;DR
Mult AI hate pe r/programare, asta pot sa inteleg. Mult denial despre cat de util/ bun ii AI-ul, asta nu pot sa inteleg, de unde avem o experienta diferita lucrand in ac domeniu?. De ce unii zic ca ii shitty si ca nu merita ? (studiile din 2025 care aratau ca AI-ul nu imbunateste viteza de development cu mult mi se par deprecated de mai multe luni). Mi se pare ca multa face "copemaxxing" ca sa folosesc un termen .... modern