AI कोडिंग टूल्स नौसिखिए डेवलपर्स के कौशल को कमजोर कर सकते हैं, JetBrains अध्ययन में खुलासा

टिप्पणी। OpenAI के सैम ऑल्टमैन ने कहा: "हम एक ऐसा भविष्य देखते हैं जहां बुद्धिमत्ता बिजली या पानी की तरह एक उपयोगिता है और लोग इसे मीटर पर हमसे खरीदते हैं और जो चाहें उसके लिए उपयोग करते हैं।" अपने पिछले लेख 'Agentic Coding is a Trap' में, मैंने 'कुशल ऑर्केस्ट्रेटर विरोधाभास' पर चर्चा की, जहां कोडिंग के लिए AI एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक कौशल वही हैं जो इन AI एजेंटों के निरंतर उपयोग से कम हो सकते हैं। विशेषज्ञता काफी हद तक अंतर पैदा करती थी; डेवलपर जितना अधिक अनुभवी होता है, कौशल क्षय की संभावना उतनी ही कम होती है, क्योंकि वर्षों के अनुभव के बाद ज्ञान को ठोस होने का मौका मिलता है। अभी चारों ओर देखें, तो इन मॉडलों से सबसे अधिक लाभ उठाने वाले अधिकांश लोग वे हैं जिनके पास क्षेत्र में वर्षों, यदि दशकों का अनुभव है (जो निश्चित रूप से AI टूलिंग से पहले का है)। कोई भी उद्योग veteran आपको यही बताएगा: इस ज्ञान की नींव काम करने से आती है। LLM के समय के आसपास क्षेत्र में प्रवेश करने वाले डेवलपर्स ऐसी स्थिति में हैं जहां उन्हें दीर्घायु का लाभ नहीं है, लेकिन उन्हें कोडिंग सहायकों का उपयोग करके अपने प्रयासों को तेज करने के लिए निर्देशित (और कभी-कभी अनिवार्य) किया जा रहा है, जिन्हें प्रभावी ढंग से और जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए विशेषज्ञता के इतिहास की आवश्यकता होती है। उस जनसांख्यिकी के लिए यह एक अजीब स्थिति है, क्योंकि यह एक ऐसा परिदृश्य बनाता है जहां एक novice को उपकरणों का लाभ उठाने और उद्योग में गति बनाए रखने के लिए विशेषज्ञ-स्तर के कौशल की आवश्यकता होती है। हम वर्तमान में उद्योग भर के लोगों को बहुत मिश्रित संकेत भेज रहे हैं। हम यह बता रहे हैं कि यदि आप AI टूल का उपयोग नहीं करते हैं, तो आप उन साथियों से 'पीछे छूट जाएंगे' जो उनका उपयोग कर रहे हैं। 'AI आपको प्रतिस्थापित नहीं करेगा, AI का उपयोग करने वाला कोई व्यक्ति करेगा' 2023 से दोहराया जा रहा है। और उसी सांस में, यह भी कहा जाता है कि इन मॉडलों से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने का तरीका उच्च-क्रम सोच लागू करना है; 'vibe coding' एक मृत अंत है; आपको 'स्टैक में ऊपर जाने' और मजबूत स्पेक बनाने, अच्छे डिज़ाइन पैटर्न के साथ आर्किटेक्ट करने और आउटपुट की हमेशा लगन से समीक्षा करने की आवश्यकता है ताकि आप कभी भी ऐसा कुछ शिप न करें जिसे आप समझते नहीं हैं। हालांकि, ऐसा करने के लिए आवश्यक कौशल उस व्यक्ति का कार्य है जिसने समय के साथ घर्षण और चुनौतियों का अनुभव किया है जो 'अच्छे स्वाद' में परिणत होती हैं। यह एक और स्थितिजन्य विरोधाभास की ओर ले जाता है: यदि ये उपकरण विशेषज्ञता की मांग करते हैं, फिर भी उपकरण सक्रिय रूप से उस घर्षण को दरकिनार कर सकते हैं जो विशेषज्ञता पैदा करता है, तो किसी के लिए विशेषज्ञ बनने का मार्ग क्या है ताकि वे इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें? एक उम्मीद यह है कि ये मॉडल कोड जनरेशन के लिए उपयोग किए जाने पर सीखने में तेजी लाएंगे। जूनियर डेवलपर्स अपने 'व्यक्तिगत AI ट्यूटर' के साथ उद्योग के दिग्गजों के समान गंभीरता और आत्मविश्वास के साथ काम कर सकते हैं। सिंटैक्स जानना तेजी से कम महत्वपूर्ण होता जा रहा है, और कोई भी ज्ञान या अस्पष्टता अंतराल AI टूल द्वारा भर दिया जाता है। कोड के गहरे तंत्र अमूर्त रहते हैं, क्योंकि डेवलपर स्टैक में ऊंचा बैठता है। JetBrains, डेवलपर टूल्स में एक प्रमुख खिलाड़ी, ने हाल ही में लाइव कोडिंग सत्रों में उनके व्यक्तिगत व्यवहार का सूक्ष्म विश्लेषण करके और विभिन्न स्तरों की सहायता के साथ AI टूलिंग का उपयोग करके कोडिंग सीखने की उनकी क्षमता का परीक्षण करके जूनियर और novice डेवलपर्स का एक अध्ययन पूरा किया। उनका मुख्य निष्कर्ष stark और counterintuitive था: "प्रतिभागियों ने सोचा कि यह एक व्यक्तिगत ट्यूटर होने जैसा है। हमारे अध्ययन के डेटा से... हमने देखा कि उन्होंने वास्तव में GenAI टूल का उपयोग व्यक्तिगत ट्यूटर की तरह नहीं किया। वास्तव में, यह काफी विपरीत था।" जिन प्रतिभागियों ने भारी AI सहायता पर झुकाव किया: इसके विपरीत, जिन प्रतिभागियों ने अपने AI उपयोग को कम किया: सबसे अप्रतिबंधित और अपने AI उपयोग में आश्वस्त novice डेवलपर्स ने 'प्रोग्रामिंग समस्या-समाधान प्रक्रिया में महत्वपूर्ण कदम छोड़ दिए थे, और अब खो गए थे।' शायद आश्चर्य की बात नहीं, सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले novice डेवलपर्स वे थे जिन्होंने AI कोडिंग सहायता को काफी हद तक कम या पूरी तरह से अनदेखा किया।