Carson Gross, profesor de ciencias de la computación en Montana State University, suele recibir la pregunta de si los estudiantes deberían seguir dedicándose a la programación ahora que la IA puede generar código. Su respuesta es "Sí, y..." La programación consiste, en esencia, en resolver problemas con computadoras y controlar la complejidad de esas soluciones, habilidades que, según él, seguirán siendo valiosas aunque las herramientas de IA se extiendan.
Gross advierte que la IA es especialmente peligrosa para los programadores junior. Si los estudiantes se limitan a generar código en lugar de escribirlo, pierden la comprensión práctica que solo se adquiere trabajando en las trincheras. Él les dice a sus alumnos: "Sí, la IA puede generar el código para esta tarea. No la dejes hacerlo. Tienes que escribir el código tú mismo." Sin esa experiencia, no podrán leer el código de forma fiable, y la capacidad de leer código podría volverse aún más valiosa en un futuro basado en IA. De lo contrario, corren el riesgo de caer en la Trampa del Aprendiz de Brujo, creando sistemas que no entienden ni pueden controlar.
Gross también discrepa de comparar el cambio hacia el código generado por IA con el paso del ensamblador a los lenguajes de alto nivel. Los compiladores son en gran medida deterministas, mientras que la salida de un LLM no lo es. Los lenguajes de alto nivel eliminaron gran parte de la complejidad accidental, pero el código generado por LLM a menudo añade complejidad accidental mediante enfoques deficientes y atajos. Leer el código de forma crítica exige haberlo escrito antes.
Gross anima a los estudiantes a usar la IA como asistente docente y no como generador de código. Quedarse atascado en complejidad accidental, como cadenas de herramientas desconocidas, puede desperdiciar tiempo y alejar a las personas de la ciencia de la computación. Bien utilizada, la IA puede ayudar a los estudiantes a superar esos obstáculos y profundizar en su comprensión.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing