ИИ меняет IT. Хассабис: образование важнее прежнего!
23 июля, 2026

ИИ меняет IT. Хассабис: образование важнее прежнего!

ИИ меняет IT. Хассабис: образование важнее прежнего!

Глава Google DeepMind объяснил, почему технический диплом в эпоху ИИ - не балласт, а суперсила

Демис Хассабис сделал неожиданное заявление на фоне повсеместной паники о «конце программирования»: фундаментальное техническое образование не теряет смысл. Оно становится точкой опоры - именно для тех, кто хочет выжать из ИИ максимум.

Новый язык программирования - это английский

Выступая на бизнес-конференции в Лондоне, Хассабис провёл любопытную параллель. Разработчики исторически двигались от машинного кода к C, затем к Python. Следующий шаг - обычный английский язык плюс ИИ-инструменты. Звучит как конец эпохи строчек кода. Но это не так.

По словам топ-менеджера DeepMind, за новым интерфейсом по-прежнему стоит необходимость понимать архитектуру систем, принципы проектирования и логику работы программного обеспечения. Без этого фундамента ИИ превращается в чёрный ящик. С ним - в мощный усилитель.

Разрыв в эффективности: десятикратный

Хассабис оценил разрыв конкретно: специалисты с глубокими техническими знаниями используют ИИ-инструменты примерно в десять раз продуктивнее тех, кто к ним не готов. Это не метафора и не маркетинг. Это прогноз от человека, чья компания создаёт одни из наиболее мощных моделей в мире.

Аналогичную позицию ранее занимал лауреат премии Тьюринга Джеффри Хинтон. Он признавал, что автоматизация вытеснит часть разработчиков среднего уровня, однако ценность компьютерного образования - в понимании базовых принципов, которые не устаревают вне зависимости от степени автоматизации.

STEM плюс философия: неожиданный союз

Глава DeepMind добавил неожиданный поворот: гуманитарные дисциплины тоже на подъёме. Философия, экономика, этика - всё это, по его мнению, становится критически важным инструментарием для общества, которое пытается осмыслить последствия распространения искусственного интеллекта.

Студентам Хассабис даёт однозначный совет: продолжать изучать STEM и компьютерные науки. Автоматизация изменит характер работы, но не отменит потребность думать - системно, глубоко, с пониманием того, что происходит внутри модели. Те, кто это умеет, окажутся в выигрыше. Остальные - в роли пользователей чужого инструмента.