Никита Кузнецов рассказал, почему нейросеть не заменяет инженера

IT-инженер Никита Кузнецов считает, что искусственный интеллект уже стал частью повседневной технической работы. При этом он не видит в нейросетях замену специалистам и предлагает оценивать их, прежде всего как инструмент, который расширяет возможности человека.

Ещё недавно нейросеть использовали для подготовки черновиков, объяснения отдельных фрагментов кода, работы с документацией и поиска возможных решений. Человек ставил задачу, проверял результат и самостоятельно выполнял основную часть работы.

Теперь модели могут обрабатывать значительно более крупные массивы данных. Им можно передать технические журналы, пользовательские обращения, результаты тестирования, описания ошибок, программный код и внутренние инструкции.

Как сообщает КП-Молдова, нейросеть быстро просмотрит эту информацию и сможет найти похожие сбои, повторяющиеся события и необычные отклонения. Она также может сопоставить жалобы пользователей с неполадками в системе и предложить несколько вероятных причин.

Но, как подчёркивает Кузнецов, результат такого анализа нельзя автоматически считать доказанным. Модель может пропустить важную деталь, неправильно истолковать ситуацию или представить ошибочную версию в убедительной форме. Специалисту необходимо проверить выводы и подтвердить их с помощью дополнительных данных.

По мнению инженера, ИИ особенно полезен в качестве усилителя профессиональных навыков. Он помогает быстрее изучать незнакомые проекты, находить проблемные места в коде, готовить тесты, анализировать документацию и создавать первые версии технических решений.

При этом автоматизация не устраняет риск ошибок. Нейросеть может сгенерировать код, который выглядит профессионально, но окажется ненадёжным в реальной эксплуатации. Проблемы могут проявиться при повышенной нагрузке, нестандартном пользовательском запросе или сбое стороннего сервиса.

Возможны и более серьёзные последствия: уязвимости, утечки данных или неправильная обработка информации пользователей. Поэтому специалист должен оценивать не только то, работает ли код сейчас, но и то, как он поведёт себя в разных условиях.


Кузнецов обращает внимание и на уровень доступа, который получает искусственный интеллект. Если система только предлагает текст, ошибку легко исправить. Но когда она может отправлять сообщения, менять записи, управлять доступом, запускать команды или проводить финансовые операции, цена ошибки существенно возрастает.

Сенсаций.Нет, со ссылкой на слова Никиты Кузнеуова говорит, что в таких случаях необходимо заранее установить чёткие правила. Нужно понимать, к каким данным получает доступ модель, какие операции она может выполнять, какие действия требуют подтверждения человека и ведётся ли журнал событий.

Отдельным направлением становятся ИИ-агенты. Они способны самостоятельно выполнять целые цепочки операций. Например, агент может обработать письмо, найти нужного клиента в базе, проверить предыдущие контакты, подготовить ответ и изменить статус сделки.

Такие возможности ускоряют работу, но требуют осторожности. Агенту не следует предоставлять больше полномочий, чем нужно для конкретной задачи. Если ему необходимо просматривать календарь, это не означает, что он должен иметь возможность удалять встречи.

То же касается финансовых операций и доступа к корпоративным системам. Подготовку действия можно автоматизировать, но окончательное решение целесообразно оставить за сотрудником.


Кузнецов подчёркивает, что ссылка на ошибку нейросети не освобождает от ответственности. Именно люди определяют, какие данные получает модель и что ей разрешено делать. Если неверное правило встроено в автоматизированную систему, оно может многократно воспроизводить одну и ту же ошибку.

Поэтому ИИ-сервис нельзя воспринимать как продукт, который достаточно один раз настроить. Система должна постоянно контролироваться и адаптироваться к изменениям, чтобы сохранять стабильность и предсказуемость.