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Muito interessante sua visão de futuro!

Mas tem um ponto-chave que talvez tenha sido desconsiderado... entre assembly e Python, ambas linguagens são determinísticas - escrevendo o mesmo if-else, aquele if-else sempre seguirá a mesma lógica.

Mas usando linguagem natural para codificar, nós não conseguimos garantir que o output será sempre o mesmo, mesmo se escrevermos exatamente o mesmo prompt em linguagem natural.
Qualquer bug que acontecer e a IA não conseguir resolver, nós precisaríamos olhar o código-fonte gerado pela IA (assim como é feito hoje, e mantendo a necessidade dos devs).
Isso significa que nós não conseguiremos deixar de aprender linguagens de programação como são usadas hoje para usar somente a linguagem natural.

Por outro lado, a abstração do Python ou JavaScript faz com que a gente não precise saber programar em assembly para debugar o nosso código.

Então eu tendo mais a acreditar que a IA não conseguiria substituir nem as linguagens de programação, pois não segue as mesmas premissas da substituição das linguagens de baixo nível pelas de alto nível. Acredito que a IA conseguiria alterar somente o nosso workflow. Para bons profissionais (e você é um deles, pelos seus posts e comentários que já li por aí) a IA generativa é uma ferramenta auxiliar a mais, no meio de várias outras, assim como Linters, IntelliSense, SonarQube, Google, StackOverflow, etc.

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Concordo que atualmente o código gerado por IA tem uma natureza estocástica e a falta de previsibilidade é uma limitação real. Mas há um detalhe importante aqui: estamos vendo o início da IA generativa aplicada à programação. Os modelos de linguagem, como os que usamos hoje, estão em sua infância.

Assim como os compiladores no início também não eram totalmente confiáveis, e sim, os programadores precisavam verificar se o compilador não estava cometendo erros, superamos completamente esta fase com a evolução natural da tecnologia.

A próxima (atual estado da arte) geração de IAs é capaz de executar e validar o próprio código, rodando testes automáticos, verificando saídas e depurando a execução, o que permitirá que elas gerem soluções totalmente confiáveis e determinísticas.

Bom pelo menos é o que penso..

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Mas usando linguagem natural para codificar, nós não conseguimos garantir que o output será sempre o mesmo, mesmo se escrevermos exatamente o mesmo prompt em linguagem natural.

Exatamente, o problema é a grande variação de saida. Eu uso muito, parei de usar Google, Stackoverflow, e uso quase 100% o GPT para tirar duvidas, criar codigos iniciais e assim por diante, e dessa forma tem sido produtivo.