Наблюдая за тем, как ИИ внедряется на работе и дома, я всё чаще ловлю себя на простой мысли: всё труднее писать код самому и всё больше хочется делегировать ИИ.
Да ещё и провайдеры ИИ призывают тратить больше токенов, руководители всё чаще призывают команды активнее пользоваться ИИ. В соцсетях регулярно попадаются шуточные видео про то, как CEO предлагает потреблять токены ради самого потребления, а в медиа уже обсуждают tokenmaxxing: сотрудники и команды соревнуются в потреблении AI-токенов, а один инженер OpenAI, по данным New York Times, за неделю сжёг 210 млрд токенов.
Из названия понятно, к чему я веду. Но мне хочется поговорить не про хайп и не про страх перед ИИ, а про более бытовую, инженерную и неприятную сторону: вайбкодинг очень легко превращается в гемблинг.
Небольшая предыстория
Я начинал свой пет-проект open-daimon пару лет назад, потому что хотел иметь свой Telegram-бот. Он был приватный, назывался иначе и делал для меня очень ограниченный набор задач. С появлением Copilot я решил продолжить им заниматься, чтобы лучше научиться работать с ИИ, потому как в том моём enterprise-проекте доступа к нормальному AI в то время не предвиделось.
В итоге проект разросся и превратился в фреймворк для роутинга между локальными и OpenRouter-моделями в зависимости от потребностей, а сейчас уже превращается в Java AI-agent образца 2023 года. Я уже использую его в другом своём закрытом пет-проекте, но не об этом сейчас.
Главное для этой статьи другое: вторая задача проекта — научиться работать с ИИ — выполнена. Я прошёл путь от AI assistant-подхода до Agentic Engineering, хотя через Telegram-бот в своём пет-проекте всё ещё часто использую Vibe Code подход.
Что я выяснил
А выяснил я две вещи: Copilot — это только умное автодополнение. Claude/Codex — полноценные ИИ-инструменты для ежедневной работы и жизни, достаточно мощные для большинства задач, настолько, что они могут быть автономными, или, по крайней мере, так кажется.
Использование последних не просто ускорило меня. Я стал замечать ещё одну странную вещь: код, который я пишу сам, хуже поддерживается ИИ, а код, который пишет ИИ, поддерживается ИИ куда лучше.
Сейчас, наверное, для большинства это уже не новость, но это планомерно перестраивает твой процесс работы.
Сначала ты планируешь архитектуру, а ИИ просто пишет за тебя скучные маппинги. Потом он начинает находить за тебя баги. Потом ты понимаешь, что ИИ лучше пишет всю фичу целиком и покрывает её тестами. Потом удивляешься, как быстро он это сделал и, главное, что всё работает сразу, даже в сложном проекте.
А потом ты уже доверяешь ему архитектурные решения. Он предлагает лучшее для тебя, тебе всё труднее заставлять себя читать всё, что он пишет, ревьюить весь код, а дальше он сам делает ревью...
Я сейчас не хочу уходить в лучшие практики AI assistant-разработки. И не хочу разбирать все странности, которые замечал при вайбкодинге с разными моделями. Это отдельная тема на будущее. Например, недавно Opus 4.7 нахваливал свой код в ревью, где его код вообще не вызывался.
Сейчас я хочу напомнить мысль, которую уже высказывали другие авторы год назад: вайбкодинг — это гемблинг в чистом виде.
Я советую прочитать эту статью в любом случае, она всё ещё актуальна: Vibe Coding is not the same as AI-assisted engineering. Addy Osmani не называет вайбкодинг гемблингом напрямую, но описывает его как режим "This isn't engineering, it's hoping": быстро, азартно, с ощущением прогресса, но без достаточного контроля качества.
Так вот, дофамин вырабатывается не в момент выигрыша, а в момент ожидания. Об этом, например, можно почитать в статье Updating dopamine reward signals.
Именно поэтому ты каждый раз уверен, что вот в этот раз он точно сделает ту задачу, которую ты просил 10 запросов назад. При этом до сна осталось 5 часов.
На моём относительно небольшом проекте ИИ не создаёт фичи быстрее меня, по крайней мере не в часах работы, а в конечной дате завершения работы. Я трачу кучу времени на починку того, что когда-то работало, и суммарно не вижу выигрыша в скорости именно в таком режиме работы. Для скорости правильнее использовать Agentic Engineering или AI assistant-подход.
Но что важно для меня: с ИИ я продолжаю проект за счёт дофаминовой петли, часто ещё и совмещая это с просмотром сериалов. Сам бы я давно его бросил. Так что неочевидная выгода от зависимости тоже есть.
Эта кажущаяся простота и ускорение — реальны, и потому мы меняем свои процессы, чтобы получить выгоду. Но меня больше волнует зависимость от компаний.
Ни для кого не секрет, что мы получаем ИИ сейчас по очень дешёвым ценам. Но когда он подорожает, то мы все будем испытывать ломку, потому что писать код самостоятельно будет уже сложно, а использовать ИИ может стать дороже, чем нанять живого человека. Другими словами, компании подсаживают нас дешёвой первой дозой, мы привыкаем, а отвыкнуть уже будет сложно.
Это не только проблема разработчиков. Задача компаний — подсадить всех на новые возможности, и это произойдёт. Рано или поздно те, кто умеет пользоваться ИИ, вытеснят тех, кто не умеет.
Так уже было с другими технологиями и профессиями в прошлом. Бухгалтер, который умел работать с Excel и бухгалтерскими системами, стал продуктивнее того, кто продолжал считать всё вручную. Юрист, который умел быстро искать практику в правовых базах и Google, обгонял того, кто полагался только на бумажные справочники. Маркетолог, который освоил аналитику, CRM и рекламные кабинеты, вытеснял того, кто продолжал работать “по ощущениям”.
Но в случае с Google мы не испытывали схожих эмоций. Или испытывали?
Есть статья 2012 года Internet Addiction: A Brief Summary of Research and Practice из архива научных статей при U.S. National Institutes of Health / National Library of Medicine. Она опиралась на другие работы начиная с 1995 года, так что людей и тогда волновали новые технологии и то, как они вызывают зависимости.
В статье подводят к идее, что интернет-зависимость похожа на другие поведенческие зависимости: потеря контроля, чрезмерное использование и симптомы, похожие на синдром отмены.
А сейчас в Южной Корее вводят базовый мобильный интернет как право на связь.
Так что нас ждёт такой же виток развития. Или же большие корпорации будут иметь ещё больше влияния и на этот раз смогут тарифицировать токены, а не килобайты. И цена на этот раз будет ещё больше.
Эпилог
По ощущениям кажется, что ИИ уже везде. Данные это частично подтверждают, но с важной оговоркой: массовое знакомство уже произошло, а массовая привычка — ещё нет.
По данным Pew Research, в 2025 году ChatGPT уже использовали 34% взрослых американцев и 58% людей младше 30. На работе ИИ тоже стал массовым, но не повседневным инструментом: по Gallup, 45% сотрудников в США применяли его хотя бы иногда, а ежедневно — около 10%. Среди knowledge workers показатели выше: AI использовали 66%, часто — 40%, ежедневно — 19%.
При этом даже интернет пока не повсеместен: в 2025 году им пользуются около 6 млрд человек, то есть 74% населения мира, а примерно 2,2 млрд всё ещё остаются офлайн по данным ITU.
Может, всё же это не такой быстрый процесс?
В конце скажу, что я хочу всё же верить в светлое будущее, а не в киберпанк. Хотя сценарий с киберпанком, кажется, уже практически реализовался и без ИИ в некоторых странах.
Но хотим мы или нет, мы будем дальше пользоваться ИИ и ускоряться, пока что-то радикальное не произойдёт. И это не обязательно что-то плохое: может, с этой эффективностью люди всё же чему-то научатся, и эта зависимость не так плоха. С появлением интернета, кажется, научились, и мир стал чуточку образованнее.