Эксперт ИТМО Илья Благородов: ИИ не снимает с разработчика ответственность за код

Илья Благородов, 30 лет проработавший в разработке и выступающий экспертом онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом, опубликовал на Хабре колонку о том, почему использование ИИ в работе не освобождает разработчика от ответственности за код — и почему сам он, несмотря на активное применение нейросетей, стал программировать больше, а не меньше.

Почему ИИ не заменяет разработчика

Центральный тезис автора: ИИ-ассистенты — от автодополнения кода до полноценных агентов, пишущих целые функции, — ускоряют написание кода, но не снимают с разработчика обязанность понимать, что именно этот код делает. Ответственность за баг, уязвимость или неоптимальную архитектуру в проде несёт человек, подписавший коммит, а не модель, которая его сгенерировала. Это отличает использование ИИ от простой автоматизации рутины: чем выше доля сгенерированного кода в проекте, тем важнее становится умение быстро и точно его вычитывать.

Чем IDE отличается от ИИ-инструмента

Автор проводит границу между привычной средой разработки и ИИ-помощником: IDE — это инструмент, который подсказывает синтаксис, находит ошибки компиляции и ускоряет навигацию по коду, но решения принимает разработчик. ИИ-инструмент в этом смысле может выглядеть как более мощная версия того же самого, но на практике он предлагает не подсказки, а готовые решения — и здесь легко потерять привычку самостоятельно продумывать логику, если не удерживать над этим сознательный контроль.

• Автор — Илья Благородов, 30 лет опыта в разработке
• Эксперт онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО совместно с Яндекс Практикумом
• Несмотря на активное использование ИИ в работе, по собственным словам автора, он стал программировать больше, а не меньше

Что стоит изучать, чтобы оставаться востребованным

Автор формулирует парадокс, знакомый многим разработчикам: чем быстрее ИИ пишет код, тем больше времени приходится тратить на то, чтобы этот код проверить, понять границы его применимости и вписать в существующую архитектуру. Колонка выходит в контексте магистратуры, где готовят специалистов на стыке фронтенда, бэкенда и ИИ-решений — то есть там, где вопрос «что именно должен уметь разработчик в эпоху ИИ-ассистентов» стоит особенно остро для образовательных программ.

Позиция автора перекликается с тем, что всё чаще звучит в индустрии: младшие разработчики, которые полагаются на ИИ-инструменты без понимания того, что происходит «под капотом», рискуют застрять на уровне копирования готовых решений, тогда как опытные инженеры используют те же инструменты как ускоритель — но проверяют, тестируют и переписывают результат вручную там, где это нужно. Именно поэтому, по словам автора, использование нейросетей в его собственной работе не уменьшило, а увеличило объём написанного вручную кода: чем больше сгенерированного кода проходит через проект, тем больше усилий требуется на ревью и доработку.

Что это значит

Колонка укладывается в более широкую дискуссию индустрии о том, как меняется профессия разработчика на фоне массового внедрения ИИ-ассистентов: инструменты ускоряют написание кода, но ценность специалиста всё больше смещается в сторону способности понимать, проверять и нести ответственность за то, что эти инструменты производят.