AI coding की छिपी हुई लागत

 (terriblesoftware.org)
15 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-04-28 | 5 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI coding tools का उपयोग productivity बढ़ाता है, लेकिन इससे डेवलपर्स के महसूस किए जाने वाले डूबकर काम करने और रचनात्मक आनंद में कमी को लेकर चिंता जताई गई है
  • पहले ‘flow’ state में coding का अनुभव डेवलपर्स को गहरा संतोष देता था
  • अब AI code generation अपने हाथ में ले रहा है, और डेवलपर अक्सर केवल समझाने और मूल्यांकन करने वाले ‘curator’ की भूमिका तक सीमित रह जाते हैं
  • इस बदलाव से लंबे समय में खुशी और job satisfaction घटने की आशंका सामने आती है
  • समाधान के तौर पर जानबूझकर ‘खुद coding’ के लिए जगह बचाकर रखना और संतोष के नए रूप खोजना ज़रूरी है

coding का आनंद कहाँ चला गया?

  • लेखक AI तकनीक की प्रगति और उसके सकारात्मक पहलुओं को स्वीकार करते हुए भी यह मानते हैं कि डेवलपर के रूप में काम का आनंद कम होता जा रहा है
  • पहले हेडफ़ोन लगाकर, NeoVim खोलकर, समय का पता ही न चलते हुए coding में डूब जाने वाले पल हुआ करते थे
  • सिर्फ़ efficiency या reward नहीं, बल्कि समस्याएँ हल करते हुए कुछ नया बनाने का अनुभव ही मूल प्रेरणा था

मनोविज्ञान में बताए गए ‘flow’ का महत्व

  • मनोवैज्ञानिक Mihaly Csikszentmihalyi के सिद्धांत के अनुसार, flow की अवस्था तब बनती है जब चुनौती और कौशल के बीच सही संतुलन हो
  • डेवलपर्स के लिए यह flow code के साथ एकाकार हो जाने, समस्या का puzzle जैसा लगने, और समय का अहसास मिट जाने के रूप में सामने आता है
  • ऐसे पल सिर्फ़ साधारण काम नहीं, बल्कि रचनात्मकता और पेशेवर खुशी के केंद्र होते हैं

AI tools ने डेवलपर की भूमिका कैसे बदली

  • अब AI आधारित coding tools (Copilot, Cursor आदि) की वजह से खुद लिखे बिना भी बहुत-सा code generate किया जा सकता है
  • डेवलपर अब prompt लिखने, AI के नतीजों की समीक्षा करने, और थोड़े-बहुत edits पर अधिक ध्यान देते हैं
  • इसके कारण पहले का flow अनुभव और सृजन का आनंद कम होता जा रहा है
  • AI का उपयोग productivity बढ़ाता है, लेकिन यह प्रक्रिया ज़्यादा passive और भावनात्मक रूप से दूर-सी लगने वाली बन सकती है

असली चिंता: अगर flow ही गायब हो जाए?

  • productivity बढ़ती है, लेकिन आनंद घटता है—यह दोहरी स्थिति लंबे समय में डेवलपर संतोष को प्रभावित कर सकती है
  • अगर coding की प्रक्रिया से चुनौती, रचनात्मक समाधान, और खुद लिखने की उपलब्धि गायब हो जाए, तो काम का अर्थ भी धुंधला पड़ सकता है
  • यह सवाल भी उठता है कि क्या "prompt engineering" flow का नया आधार बन सकता है?

flow के नए तरीके खोजना

  • भविष्य में संभव है कि खुद coding करने के बजाय system design, product idea सोचना जैसी चीज़ों में संतोष मिले
  • या फिर जानबूझकर कम efficient ‘hand-coding’ के लिए समय निकालकर flow के लिए जगह बचाई जा सकती है
  • अहम बात यह है कि AI के युग में भी डेवलपर के रूप में खुशी और flow को बचाए रखने के लिए सजग चुनाव ज़रूरी हैं

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5 टिप्पणियां

 
wogns3623 2025-05-01

क्या सीधे coding करना अब शौक की चीज़ बनता जा रहा है..
 
bungker 2025-04-30

मुझे लगता है कि जिन हिस्सों पर मैं काम करना चाहता हूँ, उन पर ध्यान केंद्रित करने में यह उल्टा और भी ज़्यादा immersion में मदद करता है।
 
ahwjdekf 2025-04-28

जो कोड इंटरनेट पर सार्वजनिक नहीं है, उसे AI भी बिल्कुल नहीं लिख सकता, फिर यह कैसे कहा जा सकता है कि सारा coding AI कर देगा, यह बात मेरी समझ में नहीं आती।
 
bluewolf80 2025-04-28

मुझे भी लगा कि क्या यह बात अपेक्षाकृत कम जटिलता वाले सॉफ़्टवेयर तक ही सीमित नहीं है? भले ही वह open source हो, उदाहरण के लिए, क्या वह Linux kernel के core code को भी अच्छी तरह लिख पाएगा...
 
GN⁺ 2025-04-28
Hacker News राय

  • कुछ लोग प्रोग्रामिंग से ही प्यार करते हैं। CS theory, tools, लगभग हर चीज़ से

    • कुछ दूसरे लोग इसे किसी लक्ष्य तक पहुँचने का साधन मानते हैं, और तकनीकी पहलू में आनंद नहीं पाते। उनकी रुचि प्रक्रिया से ज़्यादा नतीजे में होती है
    • अगर आप group A में हैं, तो group B को समझना मुश्किल हो सकता है। उल्टा भी उतना ही सच है
    • मैं एक musician के रूप में संगीत रचना की हर चीज़ से प्यार करता हूँ। theory, instrument mastery, और हज़ारों घंटों की practice के बाद वह बजा पाना जिसे कभी असंभव समझता था
    • दूसरी ओर, कुछ लोग सीधे नतीजे पर पहुँचना चाहते हैं। वे अपने दिमाग़ की melody या idea के आधार पर गाना बनाना चाहते हैं
    • मैं ऐसे लोगों को नज़रअंदाज़ नहीं करता। मैं उन्हें समझता नहीं, लेकिन समझने की ज़रूरत भी नहीं है
    • बहुत से developers ने सालों तक अपनी skill और लगाव को निखारा है, और वे यह नहीं समझ पाते कि लोग बिना मेहनत के generated चीज़ें क्यों चाहते हैं

  • अगर आपको programming पसंद है, तो आप coding जारी रख सकते हैं। किसी ने आपका keyboard नहीं छीना है

    • AI मुझे coding के उन्हीं हिस्सों पर ध्यान देने देता है जिनमें मेरी सच में रुचि है। यह किसी project का लगभग 5-10% होता है
    • बाकी हिस्सा repetitive tasks, Dockerfile, build system, Bash environment variable pass करना वगैरह होता है
    • AI हमेशा सही नहीं होता, लेकिन इंसानों से ज़्यादा reliable है। यह judge नहीं करता और न ही मज़ाक उड़ाता है

  • अगर हम अपने काम से खुशी खो रहे हैं, तो सवाल उठता है कि हम आखिर किस चीज़ को optimize कर रहे हैं

    • असली लोगों के लिए problems solve करना ही लक्ष्य है
    • open source side projects प्यार और आनंद के लिए मौजूद हैं
    • programming ठीक रहेगी

  • हाल में AI-assisted coding की वजह से मुझे लंबे समय बाद एक शानदार flow मिला है

    • मैं काम को उचित complexity वाले components में बाँट देता हूँ, और AI उन्हें संभालने देता हूँ
    • मैं high-level design पर फोकस करता हूँ

  • यह comment section साफ़ तौर पर उन लोगों और उन लोगों के बीच का फ़र्क दिखाता है जो coding से प्यार करते हैं और AI से नफ़रत, और जो coding से नफ़रत करते हैं और AI से प्यार

    • जो लोग coding किसी और इंसान या किसी चीज़ को सौंपना चाहते हैं, वे शायद पहले से ही सबसे खराब code लिखने वाले developers हैं

  • मैं Github Copilot और ChatGPT 4.0 इस्तेमाल कर रहा हूँ। छोटे examples में ये ठीक हैं, लेकिन ज़्यादातर मामलों में prompt लिखना समय की बर्बादी है

    • मुझे जानना है कि क्या LLM बड़े projects में मददगार हैं
    • LLM इस्तेमाल करने वालों से सवाल है: क्या बड़े projects में prompt strategy बदलनी चाहिए, आप कौन-सी programming language इस्तेमाल करते हैं, और क्या non-trivial problems में LLM मदद करते हैं

  • मैं ज़्यादातर काम prompts से कराता हूँ, फिर अच्छी तरह review करने के बाद commit और push करता हूँ

    • LLM का अच्छा इस्तेमाल करने के लिए साफ़ priorities तय करनी पड़ती हैं

  • AI tools की वजह से नौकरी कम संतोषजनक हो गई है

    • AI tools पूरे काम को automate नहीं कर सकते, और जो काम automate नहीं होते वे और ज़्यादा उबाऊ हैं
    • मुझे उन लोगों से ईर्ष्या होती है जो कहते हैं कि AI tools उन्हें उन चीज़ों पर ध्यान देने देते हैं जिन्हें वे सच में महत्वपूर्ण मानते हैं

  • programming कभी इतनी मज़ेदार नहीं रही। उबाऊ और झंझट वाले हिस्से गायब हो गए हैं, और अब मैं उस code पर ध्यान दे सकता हूँ जिसे मैं लिखना चाहता हूँ

  • हमें small data पर लौटना चाहिए। हाथ से चुना गया, local data। ऐसा data जिसकी खुशबू और एहसास महसूस किया जा सके

    • वे दिन अब जा चुके हैं