FAQ

„Ale AI nie zastąpi programistów, tylko tych programistów, którzy nie będą korzystać z AI. To samo działo się w przeszłości podczas wchodzenia na wyższy poziom abstrakcji”

Odchodząc od dyskutowania, czy jest to wchodzenie na wyższy poziom abstrakcji, bo uważam, że to, że to jest niedeterministyczne, nie oznacza, że nie wchodzi się na wyższy poziom abstrakcji, bo to jest dyskutowanie o reliability, a nie o automatyzacji, to ludzie, mówiąc to, pomijają punkt, że jeśli wydajność pracy się podniesie, to będzie potrzeba mniej ludzi do tego. Jak powstawały szwalnie w XIX wieku, to czy było potrzeba dalej tyle samo wyrobników? Nie, wielokrotnie mniej (source needed, nie wiem, o ile się zmniejszyło).

Dopisek od Claude’a. Liczby są. Ręczne przędzenie 100 funtów bawełny kołowrotkiem zajmowało ponad 50 000 roboczogodzin. Na mule jenny w latach 90. XVIII wieku zajmowało już 300 godzin, a na samoczynnej mule Robertsa (1830) 135 godzin jednego robotnika, czyli około 370 razy mniej pracy (Emma Griffin, A Short History of the British Industrial Revolution, 2010, s. 91). W tkactwie ręcznych tkaczy w samym Lancashire było około 240 tys. w 1820 roku, a w 1861 zostało około 7 tys. W tym czasie krosien mechanicznych przybyło z kilku do kilkuset tysięcy (popularne opracowania, więc te liczby traktuj ostrożnie).

Jedno zastrzeżenie, żeby nikt nie złapał za słowo: zatrudnienie w całym przemyśle bawełnianym w XIX wieku rosło, bo tania tkanina wywołała ogromny popyt. Tyle że nowe miejsca pracy dostali inni ludzie, w fabrykach, często dzieci i kobiety. Ręczni tkacze swojej pracy nie odzyskali: przez całe pokolenie ich płace spadały, a potem ten zawód po prostu zniknął. Z punktu widzenia konkretnego człowieka z konkretnym fachem to właśnie znaczy „będzie potrzeba mniej ludzi”.

„Ale paradoks Jevonsa mówi, że będzie więcej pracy”

Cóż, na razie wychodzi na to, że nie działa to, bo na razie wcale nie ma więcej pracy. Oczywiście to jest częściowo koniunktura gospodarcza i może w końcu firmy poszły po rozum do głowy, że nie trzeba na siłę wymyślać nowych produktów, które nie mają sensu, i tylko utrzymują to, co jest, ale samo utrzymywanie wymaga dużo mniej ludzi.

Dopisek od Claude’a. Według danych Indeed (seria na FRED) liczba ofert dla programistów w USA we wrześniu 2026 była mniej więcej o 23% niższa niż w lutym 2020. Dołek był w maju 2025: 61% poziomu sprzed pandemii. Od tamtej pory oferty powoli wracają, ale 71% netto przyrostu między majem 2025 a majem 2026 to stanowiska seniorskie. Z drugiej strony rynku: badanie Stanforda „Canaries in the Coal Mine?” (Brynjolfsson i in., sierpień 2025) na danych płacowych ADP pokazało około 13% względnego spadku zatrudnienia osób w wieku 22–25 lat w zawodach najbardziej narażonych na AI. W tych samych zawodach zatrudnienie starszych pracowników się utrzymało. Jeśli więc Jevons gdzieś działa, to na razie tylko dla seniorów. Juniorzy wyglądają na razie jak ręczni tkacze.

„Ale wcale AI nie podnosi wydajności”

Może przed listopadem 2025 można było o tym dyskutować, że były badania, które pokazywały, że wydajność się nie zmienia. Ale po tym, jak wyszła w listopadzie ta wersja Opusa, a teraz mniejszym kamieniem milowym Opus 5.5 (październik 2026). Myślę, że jest to bezdyskusyjne.

Dopisek od Claude’a. Najczęściej cytowane badanie z tej strony sporu to RCT METR-u z lipca 2025. 16 doświadczonych programistów open source zrobiło 246 zadań we własnych repozytoriach. Z AI pracowali o 19% wolniej, a sami szacowali, że byli o 20% szybsi. Warto jednak wiedzieć, na czym to mierzono: zadania robiono od lutego do czerwca 2025, głównie w Cursorze z Claude 3.5 i 3.7 Sonnet. To dwie generacje przed Claude Opus 4.5 (24 listopada 2025), czyli przed modelem, od którego agent zaczął samodzielnie domykać całe zadania. Z tamtego badania zostaje jednak jedna lekcja na dziś: odczucie przyspieszenia i zmierzone przyspieszenie potrafią się rozjechać, więc lepiej mierzyć, niż wierzyć na słowo.