Бертран Мейер, создавший язык Eiffel и концепцию «проектирования по контракту» в 1980-х, выступил на ACM Technology Talk 7 мая 2026 года с докладом, который идёт вразрез с преобладающим оптимизмом вокруг генеративного ИИ в разработке. Его тезис: кодирование — лишь малая часть программной инженерии, а трудные части — требования, архитектура, верификация — остаются трудными вне зависимости от того, кто пишет код: человек или модель.
Обещание «просто опиши задачу на английском — и получишь работающую программу» Мейер помещает в исторический ряд. Автоматическое программирование обсуждалось в 1960-х, «конец программистов» предрекали в 1970-х, языки пятого поколения и CASE-средства появились в 1980-х, компонентная разработка — в 1990-х, low-code и no-code — в 2010-х. Каждая волна поднимала уровень абстракции, и каждый раз профессия выживала. CEO NVIDIA Дженсен Хуанг в 2024 году заявил, что «новый язык программирования — это английский», а в январе 2026-го добавил, что ИИ решает интеллектуальные задачи в первую очередь. Мейер не отрицает прогресс, но указывает на принципиальное отличие нынешней ситуации: программисты, использующие генеративный ИИ, всё равно должны уметь читать сгенерированный код и оценивать его корректность.
| Тип технологии | Характеристика | Примеры |
|---|---|---|
| Тип L (нивелирующий) | Сглаживает разрыв между новичком и экспертом | AutoCAD, GPS-навигация, фотоаппараты «навёл и снял», программы для налоговых деклараций |
| Тип E (усиливающий) | Поднимает потолок для тех, кто уже владеет мастерством | Печатный станок, терминалы Bloomberg, профессиональное фотооборудование, ООП, GPU |
Для структурирования разговора об ИИ-инструментах Мейер вводит различение между двумя типами технологий. Тип L — нивелирующие навык: AutoCAD, GPS-навигация, программы для налоговых деклараций позволяют почти любому достичь компетентного результата. Тип E — усиливающие навык: печатный станок, профессиональное фотооборудование, GPU, объектно-ориентированное программирование поднимают потолок для тех, кто уже владеет мастерством. ИИ в разработке, по Мейеру, — это и то, и другое одновременно, в зависимости от задачи. Для повседневных проектов он нивелирует разрыв между джуниором и сеньором. Для деловых и критических систем — усиливает того, кто уже умеет мыслить архитектурно и формально.
Обещание «просто опиши задачу — ИИ напишет код» повторяется каждое десятилетие с 1960-х; каждый раз программисты выживали, работая на новом уровне абстракции.
Центральный аргумент доклада связан с природой галлюцинаций — систематической склонности языковых моделей генерировать правдоподобный, но фактически неверный вывод. Применительно к коду это означает функции, которые выглядят корректно, компилируются и даже проходят базовые тесты, но содержат логические ошибки. Мейер указывает на математически неприятное свойство: «почти корректные» компоненты при композиции дают ненадёжные системы. Вероятность отказа не складывается линейно — она перемножается через зависимости. Именно поэтому галлюцинации делают формальную верификацию более, а не менее актуальной.
В качестве практического ответа Мейер описывает эксперимент: создание формально верифицированной системы управления конференциями с помощью ИИ-ассистента и среды AutoProof для языка Eiffel. AutoProof — инструмент автоматического доказательства корректности программ, встроенный в экосистему Eiffel. Из эксперимента выведен итеративный процесс: специфицируй небольшой фрагмент, реализуй его, попытайся верифицировать, исправь расхождения — и повтори. Этот цикл принципиально отличается от подхода «опиши всё сразу и получи готовую систему».
Визуальный итог доклада — схема инструментальной цепочки как федерации специализированных ИИ-агентов: агент требований, агент архитектуры, агент контрактов, агент кодирования, агенты тестирования, генерации тестов, доказательства и развёртывания. В центре — инженер-человек, который направляет, разрешает конфликты между агентами и несёт ответственность за результат. Агенты доказательства и контрактов в этой схеме — не опциональные надстройки, а несущие элементы архитектуры.
Мейер также формулирует методологическую дисциплину для оценки ИИ-инструментов, которую называет B.A.D. Её правила: опираться на актуальные профессиональные версии инструментов (многое изменилось к 2026 году), использовать измеренные, а не анекдотические свидетельства, и отличать ранние сбои от устойчивых структурных свойств. Дисциплина симметрична: она применима как к критикам, так и к сторонникам автоматизации. Итоговый вывод Мейера осторожно оптимистичен: уроки программной инженерии — спецификация, контракты, верификация — применимы сегодня как никогда, именно потому что часть работы теперь делает машина.
