Кажется что мы немного говорим о разных уровнях инженерии. Когда я говорю “инженерная практика”, я имею в виду как раз ту самую связку: документация, эксперимент, наблюдение, корректировка. В этом смысле, DBA безусловно инженер, работающий именно с поведением конкретной системы, а не с абстрактной “научной истиной”. И тут я как раз согласен, что DBA-экспертиза = документация + практика + эксперименты + статистика. ИИ сейчас действительно покрывает только первый слой - документацию и публичные тексты. И поэтому его советы в DBA-области всегда должны проходить фильтр опытного человека.
Не совсем согласен, что
Для экспертизы и проектирования ИИ не предназначен.
Скорее, он не предназначен быть единственным источником истины. Но как инструмент для генерации гипотез или для предварительной оценки вариантов он вполне применим, примерно так же, как джун, которому нужно объяснять контекст.
Ваш пример с экспертом, который советует “увеличить параметр А до значения B, потому что так надо” как раз показывает, что проблема не в ИИ, а в том, что даже живой человек без экспериментов рискует давать такие же неподтверждённые советы.
ИИ действительно не заменяет эксперимент. Но и не должен, он дополняет ту самую инженерную цепочку, а не подменяет ее.
Полностью согласен с
каждый инструмент для своих задач.
Я думаю, что ИИ недооценивают именно как вспомогательный инструмент, а не как замену DBA.
Интересная точка зрения, но кажется тут смешивается два разных уровня требований. Для научных исследований действительно нужны рецензируемые статьи и подтверждение экспериментами. В инженернй практике 90% решений опираются как раз на документацию поведение продукта и эмпирический опыт, а не на научные журналы. Большинство технологий, библиотек, фреймворков вообще никогда не проходили через peer-review. И разработчики как-то живут : ) ИИ тут просто воспроизводит ту же модель из серии, что написано в доке, то и отдаём. Другое дело, что доверять этому нужно ровно настолько, насколько вы доверяете самой документации.
А если бы не экосистемная гонка 2018–2022, рынок всё равно бы упал к этим уровням? Или пузырь образовался именно из-за того, что компании начали строить сервисы ради захвата доли, а не ради прибыли, и сейчас мы просто видим обратный маятник?
Кажется что мы немного говорим о разных уровнях инженерии. Когда я говорю “инженерная практика”, я имею в виду как раз ту самую связку: документация, эксперимент, наблюдение, корректировка. В этом смысле, DBA безусловно инженер, работающий именно с поведением конкретной системы, а не с абстрактной “научной истиной”.
И тут я как раз согласен, что DBA-экспертиза = документация + практика + эксперименты + статистика. ИИ сейчас действительно покрывает только первый слой - документацию и публичные тексты. И поэтому его советы в DBA-области всегда должны проходить фильтр опытного человека.
Не совсем согласен, что
Скорее, он не предназначен быть единственным источником истины. Но как инструмент для генерации гипотез или для предварительной оценки вариантов он вполне применим, примерно так же, как джун, которому нужно объяснять контекст.
Ваш пример с экспертом, который советует “увеличить параметр А до значения B, потому что так надо” как раз показывает, что проблема не в ИИ, а в том, что даже живой человек без экспериментов рискует давать такие же неподтверждённые советы.
ИИ действительно не заменяет эксперимент. Но и не должен, он дополняет ту самую инженерную цепочку, а не подменяет ее.
Полностью согласен с
Я думаю, что ИИ недооценивают именно как вспомогательный инструмент, а не как замену DBA.
Интересная точка зрения, но кажется тут смешивается два разных уровня требований. Для научных исследований действительно нужны рецензируемые статьи и подтверждение экспериментами. В инженернй практике 90% решений опираются как раз на документацию поведение продукта и эмпирический опыт, а не на научные журналы. Большинство технологий, библиотек, фреймворков вообще никогда не проходили через peer-review. И разработчики как-то живут : )
ИИ тут просто воспроизводит ту же модель из серии, что написано в доке, то и отдаём. Другое дело, что доверять этому нужно ровно настолько, насколько вы доверяете самой документации.
А если бы не экосистемная гонка 2018–2022, рынок всё равно бы упал к этим уровням? Или пузырь образовался именно из-за того, что компании начали строить сервисы ради захвата доли, а не ради прибыли, и сейчас мы просто видим обратный маятник?