Появление генеративного искусственного интеллекта коренным образом меняет способы, которыми мы взаимодействуем с технологиями, и программирование — одно из направлений, где эти изменения заметны особенно ярко.
Еще недавно написание компьютерного кода требовало глубоких знаний языков программирования, структур данных и архитектурных принципов, а теперь все чаще достаточно просто сформулировать свою идею на обычном человеческом языке. Этот подход получил неофициальное название «vibe coding» — программирование по наитию, по ощущениям, без строгих технических рамок.
Этот термин придумал один из сооснователей OpenAI Андрей Карпати, и он довольно точно отражает суть явления: вы описываете, какие задачи должна выполнять программа или как она должна выглядеть, а система ИИ — например, GitHub Copilot или Cursor Chat — превращает это описание в рабочий код. Начинающий пользователь может, не зная ни одной строки JavaScript, написать фразу наподобие: «Создай интерактивную визуализацию, которая реагирует на музыку и действия пользователя, с плавными переходами и яркими, органичными анимациями», — и получить на выходе фрагмент программы, который действительно работает.
Вайб-кодинг открывает двери в программирование для миллионов непрофессионалов: дизайнеров, маркетологов, музыкантов и просто любопытных пользователей, которым раньше казалось, что код — это что-то недоступное для их понимания. При этом за кажущейся магией скрываются вполне реальные ограничения. Алгоритмы генеративного ИИ подбирают решения, опираясь на шаблоны и примеры из тренировочных задач. Они не «понимают» логику кода, не учитывают важные нюансы, не задумываются о безопасности или производительности написанной программы. Созданный искусственным интеллектом код действительно может работать, но при этом он может быть полон уязвимостей, ошибок или вовсе не соответствовать изначальному замыслу.
Главная проблема заключается в том, пользователь-любитель не понимает, как устроен сгенерированный код, а это значит, что он не сможет его отладить или исправить. Более того, он может вообще не заметить, что программа работает некорректно, ведь внешне все может выглядеть убедительно. Сам по себе ИИ не способен гарантировать качество продукта: он знает, как «обычно» выглядит рабочий код, опираясь на те задачи, на которых он учился. Соответственно, он не может выявить и устранить глубинные ошибки.
Тем не менее, полностью сбрасывать вайб-кодинг со счетов не стоит. Для опытных разработчиков он может быть полезным инструментом: это быстрый способ создать прототип программы или протестировать новую идею, это прекрасная возможность автоматизировать отнимающие много времени рутинные задачи. Вайб-кодинг может быть полезен и для людей вне программирования: он может пробудить интерес к нему у тех, кто раньше не решался начать.
Некоторые эксперты сравнивают vibe coding с революцией WYSIWYG-редакторов и «drag-and-drop» конструкторов сайтов, которые в свое время сделали веб-дизайн доступным каждому. Возможно, нас ждет похожая трансформация и в сфере разработки программного обеспечения, где вайб-кодинг со временем станет новым универсальным интерфейсом взаимодействия с кодом.
Сегодня вряд ли стоит бояться того, что ИИ оставит без работы профессиональных программистов. Их опыт, системное мышление и способность учитывать множество нюансов по-прежнему остаются незаменимы. Но уже сейчас очевидно: будущее программирования становится более гибким, доступным и интуитивным, и именно такие методы, как вайб-кодинг, могут сыграть важную роль в его формировании.
Ранее эксперт назвал способы найти ответственных за ошибки искусственного интеллекта.
Источник