Проблема делегирования: когда человек остается главным в работе с ИИ
В какой-то момент я заметил довольно глупую вещь: чем дольше работаешь с моделями над реальными проектами, тем больше сам начинаешь выполнять роль, которую вроде бы собирался отдать машине. Не писать код и не придумывать архитектуру — это как раз модели уже умеют неплохо. Хуже другое. Нужно помнить, что мы вчера решили не трогать Elasticsearch до тех пор, пока не появится реальная боль. Что вот эт
В статье рассматривается парадокс использования нейросетей в реальных проектах. Автор заметил, что вместо разгрузки человека, он часто берет на себя роль контролера. Модели уже способны писать код и проектировать архитектуру, но не могут удерживать контекст долгосрочных решений. Например, ИИ может предложить внедрение Elasticsearch, забыв о ранее принятых стратегических ограничениях. В итоге разработчик тратит время на менеджмент решений, принятых машиной. Это ставит вопрос о реальной эффективности делегирования задач ИИ.