Профессиональная атрофия из-за использования нейросетей

Появляются исследования о том, что использование нейросетей ухудшает работу:

Программисты на 20% медленнее делают задачи, где они знают код, с помощью ИИ

До исследования разработчики открытого кода считали, что использование ИИ убыстрит их работу, оценивая её сокращение на 24%. Даже после выполнения задач с помощью ИИ разработчики считали, что время выполнения задач сократилось на 20%. Однако исследование показало, что использование ИИ дало обратный эффект: время выполнения задач увеличилось на 19%.

Врачи теряют квалификацию уже через несколько месяцев использовании ИИ

В течение шести месяцев врачи стали чрезмерно полагаться на рекомендации ИИ и сами стали «менее мотивированными, менее сосредоточенными и менее ответственными при принятии когнитивных решений без помощи ИИ».

Это последнее исследование, демонстрирующее потенциальные негативные последствия для пользователей ИИ. Более раннее исследование Массачусетского технологического института показало, что ChatGPT разрушает навыки критического мышления.

В рамках исследования в конце 2021 года в центрах были внедрены инструменты ИИ для обнаружения полипов — новообразований, которые могут быть доброкачественными или раковыми. В исследовании было изучено 1443 колоноскопии без ИИ из 2177 колоноскопий, проведенных в период с сентября 2021 года по март 2022 года. Колоноскопии проводили 19 опытных эндоскопистов.

Исследователи сравнили качество колоноскопий, проведённых за три месяца до и через три месяца после внедрения ИИ. Колоноскопии проводились как с использованием ИИ, так и без него, в случайном порядке.

За три месяца до внедрения ИИ частота выявления аденом (ADR) составляла около 28%. Через три месяца после внедрения ИИ этот показатель (если врачи диагностировали сами, без ИИ) снизился до 22%

Студенты показываются негативный эффект от использования ИИ

Cтуденты, использующие ИИ, не используют собственные мозги, поэтому с пониманием, запоминанием и способностью делать выводы у них катастрофически хуже.

Этот эффект называется профессиональной атрофией или эрозией компетенций

Почему это происходит:
1. Нейросети выполняют задачи на высоком уровне, избавляя нас от необходимости глубоко погружаться в процесс решения проблемы. То есть можно совсем просто сформулировать задачу, например, сделай игру и дать небольшое описание

Это ведет к утрате базовых навыков и понимания "как это работает". Это уже произошло с простыми вычислениями, которые мы делаем в калькуляторе вместо умножения в голове. Но в случае с ИИ масштаб «забываемых» навыков на порядке выше и критичнее для профессиональной деятельности

2. Квалификация эксперта заключается не только в генерации идей, но и в их фильтрации, оценке и отбраковке. Перекладывая генерацию на ИИ, мы рискуем превратиться в "оператора кнопки", который не способен отличить качественный результат от посредственного или ошибочного. Экспертное суждение атрофируется за ненадобностью

3. Нейросети становятся быстрым и легким решением для преодоления "творческого ступора" или сложной интеллектуальной задачи. Это лишает мозг необходимой тренировки, которая и ведет к профессиональному росту

И в заключении шикарный ролик от Ерлана

Задача на испытательный срок

Раньше я думал, что на испытательный срок нужно давать задачи до которым сам не успеваешь добраться. Поправить застарелые ошибки или сделать рутинные операции по массовым изменениям.

Но такой подход плох тем, что мы ничего не узнаем о соискателе. То есть эти задачи будут не показательными. Сложно понять как человек будет справляться со своими задачами, если на испытательном сроке он их не делал.

Лучше если задача будет характерной и достаточно важной для работы, но не очень срочной. Типичная Важная и Несрочная задача по Матрице Эйзенхауера. В этом случае можно оценить как человек будет справляться с основными задачами.

У нас в беклоге даже есть специальные метки для таких задач, чтобы можно было подобрать задачу новому сотруднику.

Например, у меня на испытательном сроке в 1С это были Типовые операции для Бухгалтерии предприятия. Для меня это была очень показательная задача. Потребовалось много чего придумывать и изобретать из-за ограничений и интерфейса.

А Вы помните свою задачу на испытательный срок?

Напишите ее в комментариях!

1 сентября. Как я провел лето?

Сегодня 1 сентября - День знаний! Всех причастных с праздником!
У кого дети в школу идут - отдельные поздравления.

В школе мы писали сочинение «Как я провел лето».
А сейчас это отличный повод для рефлексии: чему я научился за лето, ну или за год?

Ведь можно очень легко отстать от паровоза технологий. Просто зазевался на какой-нибудь станции и всё - все уехали без тебя! А догонять хотя бы последний вагон потом стоит кучи усилий.

Именно поэтому так важно постоянно учиться новому, исследовать новые подходы и смотреть, что происходит вокруг.

Лично я этим летом глубоко погрузился в тему сбора, систематизации, анализа и обогащения данных по НКО в России (это нужно по работе).

Оказалось, что открытых данных много. А если техническую рутину отдавать Cursor, то начинаешь больше думать не о «как собрать», а о «что именно хочу получить». Тут сразу пригождаются знания по статистике, связям и представлению данных.

Из этого можно строить красивые и полезные графики. В комментариях покажу пример, что получается.
Плюс использование Github Actions еще и автоматически актуализируют эти данные. И у тебя всегда актуальные и качественные данные.

Мое самое главное открытие этого лета: Data Science - это даже увлекательно и весело. Я начинал его изучать и раньше, но тормозил из-за недостаточного знания инструментов и сложности их применения. А сейчас когда ты подключаешь к этому ИИ, то удается фокусироваться на самом интересном.

А теперь ваша очередь:
- Что нового освоили за этот год? (необязательно по 1С)
- Если представить школьный дневник знаний по технологиям — какую бы оценку вы себе поставили?

ФСБ стало известно о том, что Шуфутинский готовит переворот

Мой любимый сентябрьский мем. Никогда не надоедает.

Забавный факт про календарь

Сегодня отмечается день переворачивания календаря, поэтому вот Вам забавный факт:
В октябре 1582 года было всего 3 недели и не было дней с 5 по 14 октября. То есть после 4 сразу шло 15 октября.
Проверьте на своем календаре!

Что произошло:

Юлианский календарь, введённый Юлием Цезарем, немного ошибался: он давал год длиннее астрономического. Из-за этой ошибки весеннее равноденствие смещалось на 11 минут в год. За столетия накопилась ошибка примерно в 10 дней.

Чтобы вернуть календарь в соответствие с астрономическим положением Солнца и датами религиозных праздников, Папа Григорий XIII ввёл новую календарную реформу:
- В булле “Inter gravissimas” от 1582 года было постановлено, что после 4 октября 1582 года сразу наступит 15 октября 1582 года.
- Таким образом, даты с 5 по 14 октября 1582 года были пропущены. Их просто не существовало в тех странах, которые сразу приняли реформу.

Тренажер: Код-ревью 1С

https://codereview1c.ru/

Насмотренность - ключевой навык при проверке кода. Чем больше паттернов ошибок ты видел, тем быстрее их находишь.

Что тренируешь:
- Поиск нарушений стандартов 1С
- Выявление типичных ошибок
- Анализ качества кода

Основано на официальных стандартах фирмы "1С" - изучаешь реальные требования к коду.
Есть система достижений и рейтинги.

Как поддержать:
- Попробовать самому
- Поделиться с коллегами
- Подписаться на бусти

Тренажер:Код-ревью 1С

Турниры 1С

Для тех кто любит учиться есть еще такой тренажер кода на 1С - Турниры 1С

Если знаете LeetCode или CodeWars — это вот оно, но для 1С.

Вам даются задачки на 1С и редактор кода. На выходе проверяют на разных вариантах результата.
Есть автодополнение кода, поэтому писать комфортно.

Это бесплатно, нужно только зарегистрироваться.

Сейчас на собеседованиях часто спрашивают код, чтобы посмотреть как пишете. Если не знаете какой код прислать и все под NDA, то можете решить сложную задачку из тренажера и прислать этот код.

С днем программиста

Пусть все работает как надо, а не как получается!

Каналы про 1С

Веду тематическую подборку 1С. Каналы и группы про 1C на TGStat.
В ней собраны каналы и чаты, которые связаны с 1С.

Можно посмотреть последние и популярные посты канала прямо на сайте, чтобы выбрать самые интересные.

Советую отсортировать список по охватам*, чтобы увидеть каналы, которые больше читают.

Информация о подборке на 15.09.25:
- Каналов и чатов: 142
- Подписчиков: 414 147
- У всех больше 100 подписчиков
- Писали что-то за последние полгода

Чтобы попасть в подборку нужно:
- Иметь больше 100 подписчиков
- Подключить свой канал к tgstat
- Отправить заявку на подключение канала в подборке, либо личным сообщением

Охват - это среднее количество просмотров, которое набирают публикации канала. Может не соответствовать количеству подписчиков. У всех есть каналы, на которые подписаны, но не читаете (лучше отпишитесь).

Почему ошибки неизбежны

Попалось эссе философов о природе человеческих ошибок. Авторы в 1975 году исследовали медицину и врачебные ошибки, но мы можем для себя и сейчас многое почерпнуть. Они рассуждают не только о том почему возникают ошибки, но и как правильно к ним относиться.

Я постарался передать ключевые мысли и как их можно применять относительно нашей отрасли.

1. Неполное знание
«Все врут», поэтому медики никогда не знают всего о пациенте.
Также и у нас бывает, что документация неполная, окружение странное, а пользователи делают не то, что нужно. Поэтому ошибки появляются, даже если код правильный.

2. Общие правила <> Конкретный случай
Медицинские протоколы созданы и работают «в среднем» и в большинстве случаев они действительно помогают.
Наши стандарты, паттерны и лучшие практики тоже. Но всегда возникают уникальные случаи, которые нельзя решить обычными способами.

3. Принципиальная возможность ошибок
Авторы пишут, что медицина по своей природе содержит неопределённость и поэтому ошибки неизбежны даже при знании лучших практик.
В коде то же самое, даже при самых лучших тестах, CI/CD и код-ревью всегда остается вероятность, что что-то пойдет не так.

4. Этика и ответственность
Ошибка врача куда серьезнее, чем ошибка программиста. Там порой цена — чья-то жизнь. У нас ставки существенно ниже. Мы обычно рискуем деньгами компании, нервами пользователей или репутацией себя или команды.
Здесь важно уметь признавать ошибки и улучшать культуру и процессы, а не только молча исправить ошибку.

5. Мудрость в применении знаний
Хороший врач понимает как применять знания к конкретному пациенту, а не просто помнит учебник наизусть.
У хороших разработчиков также. Важно не просто знать стандарты и паттерны, а понимать когда они реально нужны, применять их по делу.

И в медицине, и в программировании ошибки неизбежны.
Но очень важно не отрицать их, а строить процессы, которые помогают:
- Быстро находить и замечать их
- Честно признавать
- Исправлять с минимальным ущербом
- Учиться на них