Нейросети меняют программирование

Искусственный интеллект не просто помогает писать код — он фундаментально меняет правила игры, ставя под вопрос необходимость традиционных языков программирования.

JavaScript, еще недавно бесспорный король веба, стремительно теряет позиции, опустившись с третьего на шестое место в рейтинге IEEE Spectrum всего за год.

Причина этого падения кроется не в появлении более совершенных фреймворков, а в фундаментальном изменении того, как создается программное обеспечение.

Рейтинги в эпоху ИИ

Почему JavaScript теряет позиции

Анализ последних данных показывает сложную картину. Согласно сентябрьскому рейтингу TIOBE 2025 года, JavaScript занимает шестую позицию с долей 3.22%, что означает снижение на 0.70% по сравнению с предыдущим годом. При этом в комплексном рейтинге, учитывающем данные TIOBE, PYPL и Stack Overflow, JavaScript сохраняет второе место благодаря своей роли во фронтенд-разработке.

Парадокс объясняется просто: традиционные метрики популярности языков перестают работать в эпоху AI. Рейтинги TIOBE и IEEE Spectrum исторически основывались на анализе поисковых запросов в Google и активностей на платформах вроде Stack Overflow. Но сегодня разработчики все реже ищут решения в публичном интернете.

«С появлением ChatGPT, Claude и других больших языковых моделей программисты все чаще обращаются с вопросами к ИИ, а не к поисковикам или форумам», — отмечается в отчете IEEE Spectrum за 2025 год. Количество запросов на Stack Exchange в 2025 году сократилось до 22% от прошлогодних показателей, что является прямым следствием изменения поведения разработчиков.

Таблица: Сравнение позиций JavaScript в различных рейтингах (2025 год)

Революция AI-программирования

Данные и факты

Проникновение ИИ в программирование достигло критической массы. Исследование GitHub показывает, что 41% всего генерируемого кода в мире теперь создается искусственным интеллектом. В 2024 году нейросети помогли разработать 256 миллиардов строк кода — цифра, которая казалась фантастической еще пять лет назад.

Эффективность AI-инструментов достигла impressive уровней:

• GitHub Copilot, пионер рынка, насчитывает более 1 миллиона активных пользователей ежемесячно и генерирует до 40% кода в Python-файлах, где он активирован.
• Claude 4 Opus демонстрирует 72.5% успеха в тесте SWE-bench, решая реальные инженерные задачи.
• Cursor, позиционирующий себя как «IDE с искусственным интеллектом», достиг оценки в $90 миллиардов всего за два года существования.

Продуктивность разработчиков, использующих AI-инструменты, увеличивается в среднем на 55%, а по данным Nielsen Norman Group, через неделю использования AI производительность возрастает на 126%.

Таблица: Сравнение возможностей ведущих AI-инструментов для программирования

Vibe-кодинг

Когда естественный язык заменяет синтаксис

Феномен «вайб-кодинга» (vibe-coding) — программирования через описание intent на естественном языке — набирает обороты. Разработчики действительно могут генерировать функциональные модули, описывая желаемое поведение программы простыми словами.

Показательна эволюция возможностей AI в генерации кода:

• Простые функции создаются с точностью до 90%, практически не требуя доработки.
• Многофайловые проекты пока остаются сложными для AI (успешность 30-40%), но прогресс очевиден.
• Тестирование и отладка с помощью AI показывают точность 80-85% при обнаружении ошибок.

Это подтверждает тезис о том, что нейросети экономят годы изучения языков программирования. Однако возникает вопрос: что происходит с качеством кода?

Обратная сторона AI-революции

Технический долг и «уборщики кода»

Исследование GitClear, проанализировавшее 211 миллионов строк кода в 2025 году, выявило тревожные тенденции. Частота повторения кодовых блоков увеличилась в 8 раз по сравнению с 2021 годом, до появления AI-инструментов. Нейросети склонны генерировать новый код с нуля, вместо повторного использования существующих функций, нарушая принцип DRY (Don’t Repeat Yourself).

Показатель «code churn» (код, который удаляется в течение двух недель после написания) в 2024 году удвоился по сравнению с 2021 годом. Это свидетельствует о том, что AI-генерируемый код часто недодуман и требует последующих значительных изменений.

Именно поэтому появилась новая профессия — «уборщик кода» (code janitor). Эти специалисты занимаются очисткой AI-генерируемого кода от ошибок, избыточности и потенциальных уязвимостей. По данным Bilkent University, только 65.2% кода, сгенерированного ChatGPT, является корректным.

Будущее высокоуровневых языков

Промежуточный этап?

Способность нейросетей преобразовывать запросы на естественном языке в промежуточный код для компилятора ставит под сомнение необходимость существования высокоуровневых языков в их традиционной форме.

IEEE Spectrum отмечает, что в будущем AI может генерировать промежуточный язык напрямую, минуя этап написания кода на языках высокого уровня. В таких условиях ценность программиста смещается от знания синтаксиса к способности проектировать архитектуру, выбирать алгоритмы и интегрировать системы.

Однако это не означает мгновенного исчезновения традиционных языков. Python продолжает доминировать благодаря своей роли в AI и data science. Java и C++ сохраняют позиции в enterprise-разработке и системном программировании. Go и Rust демонстрируют рост в облачных технологиях и системном программировании соответственно.

Перспективы профессии

Что останется программисту?

Требования к разработчикам действительно меняются. Востребованными становятся навыки, которые сложно автоматизировать:

• Проектирование архитектуры и системная интеграция
• Инженерия промптов — эффективное взаимодействие с AI-инструментами
• Безопасность кода — выявление и устранение уязвимостей в AI-генерируемом коде
• Бизнес-аналитика — понимание предметной области и потребностей пользователей

По данным DevJobsScanner, в 2024 году наибольшим спросом пользовались специалисты по Python, JavaScript и Java. Но теперь к техническим навыкам добавляются мета-навыки работы с AI.

Заключение

Не смерть, а трансформация

Утверждение о «смерти высокоуровневых языков» преждевременно. JavaScript, несмотря на падение в отдельных рейтингах, остается фундаментальной технологией веба. Языки программирования адаптируются к новой реальности, интегрируя AI-инструменты в свои экосистемы.

Онлайн-школы продолжают обучать традиционным языкам, но теперь акцент смещается на понимание принципов, а не запоминание синтаксиса. ИИ становится новым интерфейсом между человеком и компьютером, но фундаментальные концепции программирования — алгоритмы, структуры данных, архитектура — остаются прежними.

Как отмечают в IEEE Spectrum, «языки программирования, возможно, станут менее важны, но компьютерное образование станет важнее как никогда». Не программисты исчезают, а их роль трансформируется — от писателей кода к архитекторам интеллектуальных систем.