क्या वाइब कोडिंग इंजीनियरों की एक पीढ़ी को बर्बाद कर रही है?

एआई उपकरण दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, फूले हुए कोड को फिर से तैयार करके और वास्तविक समय में बग की पहचान करके सॉफ्टवेयर विकास में क्रांति ला रहे हैं। डेवलपर्स अब सरल भाषा संकेतों से अच्छी तरह से संरचित कोड उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे मैन्युअल प्रयास के घंटों की बचत होती है। ये उपकरण विशाल कोडबेस से सीखते हैं, संदर्भ-जागरूक अनुशंसाएं पेश करते हैं जो उत्पादकता बढ़ाते हैं और त्रुटियों को कम करते हैं। शून्य से शुरू करने के बजाय, इंजीनियर तेजी से प्रोटोटाइप बना सकते हैं, तेजी से पुनरावृति कर सकते हैं और बढ़ती जटिल समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

जैसे-जैसे कोड जनरेशन टूल की लोकप्रियता बढ़ती है, वे इंजीनियरिंग टीमों के भविष्य के आकार और संरचना के बारे में सवाल उठाते हैं। इस साल की शुरुआत में, स्टार्टअप एक्सेलेरेटर वाई कॉम्बिनेटर के सीईओ गैरी टैन ने कहा था कि इसके मौजूदा ग्राहकों में से लगभग एक-चौथाई अपने 95% या अधिक सॉफ़्टवेयर लिखने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। सीएनबीसी के साथ एक साक्षात्कार मेंटैन ने कहा: “संस्थापकों के लिए इसका मतलब यह है कि आपको 50 या 100 इंजीनियरों की टीम की आवश्यकता नहीं है, आपको उतना अधिक जुटाने की ज़रूरत नहीं है। पूंजी बहुत अधिक समय तक चलती है।”

एआई-संचालित कोडिंग बजट दबाव में व्यवसायों के लिए एक त्वरित समाधान प्रदान कर सकता है – लेकिन क्षेत्र और श्रम पूल पर इसके दीर्घकालिक प्रभावों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।

जैसे-जैसे एआई-संचालित कोडिंग बढ़ती है, मानव विशेषज्ञता कम हो सकती है

एआई के युग में, कोडिंग विशेषज्ञता की पारंपरिक यात्रा जिसने लंबे समय से वरिष्ठ डेवलपर्स का समर्थन किया है, जोखिम में पड़ सकती है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक आसान पहुंच जूनियर कोडर को कोड में समस्याओं की तुरंत पहचान करने में सक्षम बनाती है। हालाँकि यह सॉफ़्टवेयर विकास को गति देता है, यह डेवलपर्स को उनके स्वयं के काम से दूर कर सकता है, जिससे मुख्य समस्या-समाधान कौशल के विकास में देरी हो सकती है। परिणामस्वरूप, वे सफल वरिष्ठ डेवलपर्स बनने की राह पर विशेषज्ञता और प्रगति बनाने के लिए आवश्यक केंद्रित, कभी-कभी असुविधाजनक घंटों से बच सकते हैं।

एंथ्रोपिक के क्लाउड कोड पर विचार करें, जो क्लाउड 3.7 सॉनेट मॉडल पर निर्मित एक टर्मिनल-आधारित सहायक है, जो बग का पता लगाने और रिज़ॉल्यूशन, परीक्षण निर्माण और कोड रीफैक्टरिंग को स्वचालित करता है। प्राकृतिक भाषा आदेशों का उपयोग करके, यह दोहराए जाने वाले मैन्युअल कार्य को कम करता है और उत्पादकता को बढ़ाता है।

माइक्रोसॉफ्ट ने एजेंटिक एआई सिस्टम के विकास का समर्थन करने के लिए दो ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क – ऑटोजेन और सिमेंटिक कर्नेल – भी जारी किए हैं। ऑटोजेन न्यूनतम मानव इनपुट के साथ जटिल वर्कफ़्लो बनाने के लिए एसिंक्रोनस मैसेजिंग, मॉड्यूलर घटकों और वितरित एजेंट सहयोग को सक्षम बनाता है। सिमेंटिक कर्नेल एक एसडीके है जो एलएलएम को सी#, पायथन और जावा जैसी भाषाओं के साथ एकीकृत करता है, जिससे डेवलपर्स को कार्यों को स्वचालित करने और एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों को प्रबंधित करने के लिए एआई एजेंट बनाने की सुविधा मिलती है।

एंथ्रोपिक, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य के इन उपकरणों की बढ़ती उपलब्धता कोडर के लिए अपने कौशल को निखारने और गहरा करने के अवसरों को कम कर सकती है। कुछ पंक्तियों को डीबग करने या नई सुविधाओं को अनलॉक करने के लिए लाइब्रेरी का चयन करने के लिए “दीवार के खिलाफ अपना सिर पीटने” के बजाय, जूनियर डेवलपर्स सहायता के लिए एआई की ओर रुख कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि दशकों से समस्या-समाधान कौशल वाले वरिष्ठ कोडर्स एक लुप्तप्राय प्रजाति बन सकते हैं।

कोड लिखने के लिए एआई पर अत्यधिक निर्भरता डेवलपर्स के व्यावहारिक अनुभव और प्रमुख प्रोग्रामिंग अवधारणाओं की समझ को कमजोर करने का जोखिम उठाती है। नियमित अभ्यास के बिना, उन्हें सिस्टम को स्वतंत्र रूप से डिबग, ऑप्टिमाइज़ या डिज़ाइन करने में कठिनाई हो सकती है। अंततः, कौशल का यह क्षरण महत्वपूर्ण सोच, रचनात्मकता और अनुकूलन क्षमता को कमजोर कर सकता है – वे गुण जो न केवल कोडिंग के लिए आवश्यक हैं, बल्कि एआई-जनित समाधानों की गुणवत्ता और तर्क का आकलन करने के लिए भी आवश्यक हैं।

मार्गदर्शक के रूप में एआई: कोड स्वचालन को व्यावहारिक शिक्षण में बदलना

हालांकि एआई द्वारा मानव डेवलपर कौशल को कम करने की चिंताएं वैध हैं, लेकिन व्यवसायों को एआई-समर्थित कोडिंग को खारिज नहीं करना चाहिए। उन्हें बस इस बारे में ध्यान से सोचने की ज़रूरत है कि विकास में एआई टूल्स को कब और कैसे तैनात किया जाए। ये उपकरण उत्पादकता बढ़ाने वाले से कहीं अधिक हो सकते हैं; वे इंटरैक्टिव सलाहकारों के रूप में कार्य कर सकते हैं, स्पष्टीकरण, विकल्पों और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ वास्तविक समय में कोडर का मार्गदर्शन कर सकते हैं।

जब आपएक प्रशिक्षण उपकरण के रूप में, एआई केवल समाधान लागू करने के बजाय कोडर्स को यह दिखाकर सीखने को सुदृढ़ कर सकता है कि कोड क्यों टूटा है और इसे कैसे ठीक किया जाए। उदाहरण के लिए, क्लाउड कोड का उपयोग करने वाले एक जूनियर डेवलपर को विस्तृत स्पष्टीकरण से जुड़े सुझावों के साथ-साथ अकुशल वाक्यविन्यास या तर्क त्रुटियों पर तत्काल प्रतिक्रिया प्राप्त हो सकती है। यह सक्रिय सीखने को सक्षम बनाता है, निष्क्रिय सुधार को नहीं। यह एक जीत-जीत है: जूनियर कोडर्स के लिए सभी काम किए बिना परियोजना की समयसीमा में तेजी लाना।

इसके अतिरिक्त, कोडिंग फ्रेमवर्क डेवलपर्स को प्रोटोटाइप एजेंट वर्कफ़्लो की अनुमति देकर प्रयोग का समर्थन कर सकते हैं या विशेषज्ञ-स्तरीय ज्ञान की आवश्यकता के बिना एलएलएम को एकीकृत कर सकते हैं। यह देखकर कि एआई कैसे कोड बनाता और परिष्कृत करता है, जूनियर डेवलपर्स जो इन उपकरणों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ते हैं, वे पैटर्न, वास्तुशिल्प निर्णय और डिबगिंग रणनीतियों को आंतरिक कर सकते हैं – जो परीक्षण और त्रुटि, कोड समीक्षा और परामर्श की पारंपरिक सीखने की प्रक्रिया को प्रतिबिंबित करते हैं।

हालाँकि, एआई कोडिंग सहायकों को वास्तविक मेंटरशिप या जोड़ी प्रोग्रामिंग की जगह नहीं लेनी चाहिए। नए, कम अनुभवी टीम सदस्यों के मार्गदर्शन के लिए पुल अनुरोध और औपचारिक कोड समीक्षाएँ आवश्यक हैं। हम उस बिंदु के करीब भी नहीं हैं जहां एआई अकेले ही एक जूनियर डेवलपर को कौशल प्रदान कर सकता है।

कंपनियां और शिक्षक इन उपकरणों के इर्द-गिर्द संरचित विकास कार्यक्रम बना सकते हैं जो कोड समझ पर जोर देते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई का उपयोग बैसाखी के बजाय प्रशिक्षण भागीदार के रूप में किया जाए। यह कोडर को एआई आउटपुट पर सवाल उठाने के लिए प्रोत्साहित करता है और इसके लिए मैन्युअल रीफैक्टरिंग अभ्यास की आवश्यकता होती है। इस तरह, एआई मानवीय सरलता का प्रतिस्थापन कम और त्वरित, अनुभवात्मक शिक्षा के लिए उत्प्रेरक अधिक बन जाता है।

स्वचालन और शिक्षा के बीच अंतर को पाटना

जब इरादे से उपयोग किया जाता है, तो AI केवल कोड नहीं लिखता है; यह कोडिंग सिखाता है, डेवलपर्स को ऐसे भविष्य के लिए तैयार करने के लिए शिक्षा के साथ स्वचालन का सम्मिश्रण करता है जहां गहरी समझ और अनुकूलनशीलता अपरिहार्य है।

एआई को एक मार्गदर्शक के रूप में, एक प्रोग्रामिंग पार्टनर के रूप में और डेवलपर्स की एक टीम के रूप में अपनाकर हम मौजूदा समस्या का समाधान कर सकते हैं, हम प्रभावी स्वचालन और शिक्षा के बीच अंतर को पाट सकते हैं। हम डेवलपर्स को उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल के साथ-साथ आगे बढ़ने के लिए सशक्त बना सकते हैं। हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि जैसे-जैसे एआई विकसित होता है, वैसे-वैसे मानव कौशल भी विकसित होता है, जिससे कोडर्स की एक ऐसी पीढ़ी को बढ़ावा मिलता है जो कुशल और गहन जानकार दोनों हैं।

रिचर्ड सोनेनब्लिक मुख्य डेटा वैज्ञानिक हैं प्लानव्यू.