- Recentemente, usuários de computador vêm repetindo inúmeras tarefas sem sentido contra a própria vontade, apenas seguindo o que o computador manda
- LLMs estão influenciando a forma como desenvolvedores projetam APIs, e já surgem previsões de que desenvolvedores passarão a adotar funcionalidades sugeridas por IA e que em breve a maior parte do código será escrita por IA
- Como exemplo, a Soundslice acabou adicionando uma funcionalidade por causa de uma orientação errada do ChatGPT
- Isso acontece porque LLMs analisam inúmeras APIs e acabam sugerindo o design intuitivo que um desenvolvedor provavelmente imaginaria primeiro
- Para criar ideias novas ou abordagens únicas, LLMs não são adequados, mas na maioria dos casos seguir o design mais óbvio pode ser eficaz
- Entramos agora em uma era em que a IA não só usa ferramentas, como também passa a ditar como elas devem ser projetadas
Gaslight-driven development
Tarefas sem sentido que viraram rotina
- Ao longo dos últimos 10 anos, quem usa computador vem repetindo tarefas essencialmente desnecessárias como cadastro, verificação por e-mail, consentimento de cookies e preenchimento de CAPTCHA
- Mesmo sem querer isso, o usuário precisava seguir exatamente o que o computador mandava
- Com essa repetição, já nos acostumamos em certa medida a uma vida em que seguimos o que a máquina manda
Como os LLMs estão mudando a realidade do desenvolvimento
O significado desse fenômeno
- É difícil dizer se essa mudança é positiva ou negativa
- Por outro lado, como LLMs foram treinados em inúmeras APIs, eles tendem a sugerir a abordagem "mais intuitiva" do ponto de vista do desenvolvedor
- Também é uma nova forma de testar APIs a partir da perspectiva de um iniciante (newbie’s POV)
- Antes, quando o desenvolvedor errava, ele mesmo consultava a documentação e corrigia; agora, como o LLM continua oferecendo exemplos de uso incorretos, o próprio desenvolvedor consegue perceber o problema mais rapidamente
Limites e dilemas
- Essa abordagem não é adequada para trabalho inovador
- LLMs não entendem bem padrões com os quais não estão familiarizados nem conceitos totalmente novos
- No fim das contas, em áreas como APIs, o "comum" pode ser o melhor
- Na maioria das situações, em vez de desenhar algo complexo, é mais vantajoso adotar uma forma que tanto a IA quanto os desenvolvedores consigam entender intuitivamente
Conclusão: o começo de uma nova era
- A IA agora não se limita a usar as ferramentas dadas; ela também começou a opinar sobre como as próprias ferramentas devem ser projetadas
- E essa opinião, muitas vezes, acaba gaslighting desenvolvedores e organizações como se "sempre tivesse sido assim"
- Daqui para frente, cresce a chance de que o desenvolvimento alinhado às expectativas e ao senso comum da IA se torne um padrão natural
6 comentários
Às vezes tenho a sensação de que, no grande conceito de dependência de trajetória, está sendo cravado um prego poderoso chamado dependência de LLM. A sensação de que estamos passando de "porque já usamos isso há tempos" para "porque o LLM gosta disso"... no fim, onde isso vai dar?
Ele aprendeu com algo que eu já vinha usando há muito tempo..
"Agora você já pode desligar o computador."
Metáfora perfeita!!
Comentários no Hacker News
Referência da wiki de códigos de status HTTP
Caso “GPS is wrong”
(código JavaScript fornecido)
Link para artigo científico, Referência da wiki de neurociência
Captura de tela de Chess Royale
Acho que o motivo de usuários fazerem verificação por e-mail ou cadastro também não foi porque o computador mandou, mas por escolhas de design feitas por humanos
Em vez de focar em legibilidade do código, princípios SOLID ou complexidade, parece que vai importar mais o quanto a IDE agentic que eu uso consegue indexar bem o contexto do código, e o quanto o modelo consegue gerar bons resultados a partir desse código
Como a velocidade de mudança no código vai aumentar muito, a manutenibilidade deve acabar virando a métrica central, e imagino um mundo em que a aderência entre prompt e código, ou a utilidade de um código que por acaso se encaixa bem, receba ainda mais atenção
Por exemplo, no ecossistema AWS há “dev” e “prod”, enquanto no Expo há “test” e “production”, e quando se pula entre vários projetos isso exige mais esforço mental do que parece
Imagino que os LLMs sofram com isso em uma escala muito maior
Acho que o ideal seria poder usar essas sinapses cerebrais, hoje gastas com confusões desnecessárias de nomes/comportamentos de API, em coisas que realmente importam
Por mais inteligente que um LLM seja ao nomear coisas, como ele se baseia em um incoherent stochastic process, o problema continua
E eu gostaria de perguntar se você já levou a sério a questão de por que a nomenclatura de ambientes não é padronizada
Como ex-CTO, vejo esse tipo de coisa como sinal de que a comunicação interna e os critérios da organização precisam melhorar
Como é algo simples de corrigir e que pode de fato melhorar a cultura e a consciência das pessoas, eu diria que isso é algo para acompanhar mais de perto, em vez de deixar na mão de um LLM
Ver discussão anterior no Hacker News
Sucesso viral do Soundslice