Introduction
L'hypothèse selon laquelle le développement logiciel tel que nous le connaissons est révolu est largement répandue. Cependant, malgré les années d'utilisation d'outils alimentés par les LLM, les résultats ressemblent étonnamment à ce qu'ils ont toujours été : médiocres.
Contexte Technique
Les LLM permettent aux individus de créer des contrefaçons de leur propre production ou de celle de quelqu'un d'autre, plus rapidement qu'ils ne pourraient le faire eux-mêmes. L'acte de contrefaçon est un acte d'imitation, qui en soi est légal, mais qui pose problème lorsqu'il est utilisé comme substitut à l'article authentique.
Analyse et Implications
Les parallèles entre la programmation de logiciels alimentée par les LLM et la contrefaçon sont faciles à trouver. La craft de l'écriture de logiciels est menacée par une véritable marée de contrefaçons bon marché. Les mainteneurs de logiciels open source ont été parmi les premiers à ressentir les effets négatifs, avec des demandes de tirage (pull requests) de mauvaise qualité provenant de contributeurs qui cherchent à tricher pour avoir un CV GitHub crédible.
Perspective
Il est essentiel de comprendre que l'utilisation de l'IA ne fait pas nécessairement de vous un être rétrograde. En fait, il semble que ne pas utiliser l'IA soit moins stressant et plus satisfaisant que l'alternative. Les sociétés doivent tracer une ligne entre les produits authentiques et les contrefaçons, afin de maintenir la valeur de la craft et de protéger les consommateurs. Les développeurs doivent être conscients des limites de l'IA et de la nécessité de penser aux contraintes réelles d'un problème, plutôt que de simplement résoudre des problèmes créés par d'autres logiciels.
