Programmeerimise lõpp: 46% uuest koodist on juba AI loodud

Tehisaru on tarkvaraarenduse põhjalikult ümber kujundanud, kuna 46% GitHubi uuest koodist on juba masinate loodud. Samal ajal haigutab 22–25-aastaste seas 19% suurune tööhõivelünk, mis viitab sellele, et traditsiooniline tee juuniorist seeniorini on kadumas, asendudes ohtliku „kompetentsilõksuga“, kus automatiseerimine hävitab just need oskused, mida on vaja selle vigade parandamiseks.

Pool koodist oli juba roboti kirjutatud ja keegi ei pidanud isegi matuseid

Keegi ei kuulutanud ametlikult välja, et tehisintellekt teeb programmeerimisele sellisena, nagu me seda tundsime, lõpu. Ei toimunud ühtegi suurt pressikonverentsi, ei ühtegi pidulikku Reutersi pealkirja ega hetke, kus kogu tööstusharu oleks kollektiivselt oma mehaanilised klaviatuurid käest pannud ja öelnud: „Noh, see on siis nüüd see.“ Robotid lihtsalt hakkasid koodi kirjutama ja kõik ülejäänud... lihtsalt lasksid neil seda teha. See sündis vaikuses, ridade vahel, ilma fanfaarideta, peaaegu nagu keegi oleks hiilinud öösel tuppa ja vahetanud su lemmikkohvi salaja kofeiinivaba vastu (mis on, olgem ausad, kuritegu inimkonna vastu).

Ja siin me nüüd oleme, vaatame varemeid ja proovime meenutada, kuhu me oma loogika jätsime: 2024. aasta lõpuks oli 46% GitHubi uuest koodist tehisaru abil valminud. See ei ole enam lihtsalt statistika, see on ülestunnistus, mis saabus kolm aastat liiga hilja, et kedagi tegelikult šokeerida. See on umbes sama üllatav kui avastus, et su kass on tegelikult kogu aeg su peale viha pidanud – me kõik teadsime seda, aga nüüd on meil ka numbrid, mis seda kinnitavad.

Siin on aga see osa, mis peaks sind panema oma tassi käest panema, enne kui sa selle sisu endale särgile loksutad. Google – ettevõte, mis palkab planeedi kõige kvalifitseeritumaid tarkvarainsenere (inimesi, kellel on rohkem akadeemilisi kraade kui keskmisel termomeetril pügalat, inimesi, kes suudaksid tõenäoliselt kogu universumi silm silma haaval siluda, kui neile antaks vaid piisavalt muutmälu ehk RAM-i) – teatas 2025. aastal, et AI kirjutab juba 21% nende uuest koodist.

Loe seda uuesti: kakskümmend üks protsenti. See ei ole mingi näljane idufirma, mis üritab kiiresti midagi turule paisata ja pärast vabandust paluda, kui serverid plahvatavad. See on Google. Ettevõte, mis ehitas valmis interneti torustiku. Kui nemad lasevad algoritmil rooli hoida, siis me ei räägi enam eksperimendist, vaid uuest reaalsusest.

Samal ajal genereeris ainuüksi GitHub Copilot Agent 2025. aasta maist septembrini üle miljoni muudatussoovi (pull request). Selle perspektiivi seadmiseks: see on umbes väikese riigi kogu arendusmeeskonna kogutoodang, mille on valmistanud miski, mis ei käi lõunal, ei vaja teraapiat ega ignoreeri passiiv-agressiivselt Slacki sõnumeid, sest „ta on süvenenud“.

Stack Overflow leidis, et 2025. aasta lõpuks kasutas või kavatses aktiivselt kasutama hakata AI-põhiseid kooditööriistu 84% professionaalsetest arendajatest. Üleminek olukorrast, kus „arendaja kirjutab süntaksit“, olukorda, kus „arendaja suunab robotit, kes kirjutab süntaksit“, ei ole prognoos. See on muudatuste logi (changelog), mis on juba ühendatud, juba töösse rakendatud ja juba produktsioonis käimas, samal ajal kui kõik teised vaidlesid alles selle üle, kas see üldse kunagi juhtub.

Jensen Huang ja iga-aastane traditsiooniline programmeerimise surnuks kuulutamise tseremoonia

Jensen Huang sooviks, et te teaksite, et tehisaru on kasvatanud arendajate tootlikkuse väärtust kolmelt triljonilt dollarilt üheksale triljonile dollarile. See on kuue triljoni dollari suurune hüpe. See on arvuna nii kosmiliselt suur, et lakkab toimimast informatsioonina ja muutub pigem millekski vaimse kogemuse sarnaseks, nagu see, kui sulle öeldakse, et universum on 93 miljardit valgusaastat lai – tehniliselt tõsi, aga kogemuslikult täiesti tähendusetu. Huang on teinud selliseid avaldusi nüüdseks juba nii paljudel konverentsidel, et see kvalifitseerub korduvaks sündmuseks kalendris, nagu maksude deklareerimise aeg või päikesevarjutus, ainult et valjemalt ja parema valgustusega.

Elon Musk otsustas iseloomulikult, et Huangi versioon ei olnud piisavalt unhinged (ehk täiesti kreisi). Tema ennustuse kohaselt genereerib AI 2026. aasta lõpuks optimeeritud masinkoodi otse, hüpates inimestele mõeldud programmeerimiskeeltest täielikult üle. Python, Java, mida iganes sa seal neljakuulisel kursusel kaheksa tuhande euro eest õppisid – need on sel hetkel ilmselt vaid nostalgiast kantud abstraktsioonikihid, mida vaadatakse sama heldimusega kui trükimasinaid või faksiaparaate.

Nende prohvetlike kuulutuste juures on aga üks asi, mida keegi ei taha, et sa mõistaksid: inimesed, kes neid teevad, ei hakka ise seda koodi niikuinii kirjutama. Nad pole koodi kirjutanud aastakümneid. Nad juhivad inimesi, kes juhivad inimesi, kes omakorda juhivad neid õnnetuid, kes koodi kirjutavad. Nende suhe tegeliku programmeerimisega on umbes samasugune nagu restoraniomaniku suhe sibulate hakkimisega – nad teavad, et seda on vaja teha, aga nad ise ei taha pisaraid valada.

Samal ajal kinnitab turg, et kaos on reaalne ja äärmiselt tulus. Cursor saavutas 2026. aasta veebruariks kahe miljardi dollari suuruse iga-aastase korduva tulu (ARR). Tehisaru koodigenereerimise turg on täna väärt 4,91 miljardit dollarit ja prognooside kohaselt ulatub see 2032. aastaks 30,1 miljardi dollarini. Keegi saab selle ülemineku pealt pööraselt rikkaks. Ja võite mürki võtta, et see ei ole see juunior-arendaja, kes üritab parajasti aru saada, miks tema kood ei käivitu.

Usaldusnumbrid liiguvad vales suunas ja kõik teevad näo, et ei märka seda

Arendajate usaldus AI-ga loodud koodi vastu langes 2024. aasta 40 protsendilt 2025. aastal 29 protsendile. Kasutuselevõtt tõusis. Enesekindlus langes. Need kaks fakti eksisteerivad tööstuses kõrvuti nagu auto, mis tehniliselt küll sõidab, aga teeb häält, mida mehaanik kirjeldas kui „murettekitavat, aga küllap käib kah“.

Probleem ei ole koodis, mis plahvatab kohe kokkupuutel tegelikkusega. Katastroofilised vead on lihtsad – need tulevad testimisel välja, keegi parandab need ära ja elu läheb edasi. Tõeliselt hirmutav on see väljund, mis on peaaegu õige: see kompileerub puhtalt, läbib ülevaatuse, elab üle testimiskeskkonna ja siis feilib produktsioonis kell kaks öösel viisil, mille lahtiharutamiseks on vaja üheksat seenior-inseneri ja ühist Google Doci faili. See on see kategooria, mida ükski müügimees tooteesitlusel ei maini.

Devin – autonoomne AI-tarkvarainsener, keda turustati kui asja, mis peaks kõik teised tarkvarainsenerid sügavalt ärevaks tegema – lahendab iseseisvalt 13,86% reaalsetest GitHubi probleemidest. See number on reaalne. See on ka, sõltuvalt sinu optimismitasemest, kas muljetavaldav esimese põlvkonna autonoomse agendi kohta või üsna karm meeldetuletus, et 86% probleemidest vajavad endiselt inimest.

Praegu toodetakse rohkem koodi kui kunagi varem ajaloos. Parem kood on aga hoopis teine vestlus, mida peetakse tööstuses väga vaikselt, peamiselt nendes dokumentides, mida keegi kunagi ei avalda.

Juunior-arendaja ei ole surnud, aga tema karjääriredel on vaikselt eemaldatud

Kujuta ette seda: on aasta 2019 ja kuskil kergelt liiga soojas avatud planeeringuga kontoris kirjutab kahekümnekolmeaastane noormees nimega Máté oma neljasajandat CRUD-i lõpp-punkti. Ta vihkab seda. See on igav, korduv ja ta guugeldab pidevalt ühte ja sama Stack Overflow lõime. Kuid ta ehitab samal ajal, ilma seda ise teadmata, mentaalset mudelit, mis teeb temast kuue aasta pärast seenior-inseneri – seda spetsiifilist, detailset ja ebaõnnestumistest vormitud teadmist, mis tekib ainult siis, kui sa kirjutad vale asja ja vaatad, kuidas see kell kaks öösel produktsioonis puruneb. See torujuhe pannakse nüüd automaatselt kinni.

Stanfordi teadlased, tuginedes ADP palgaandmetele, leidsid 19% suuruse tööhõivelünga 22–25-aastaste töötajate seas ametikohtadel, mis on tehisarule avatud. See ei ole ümardamisviga. See ei ole ajutine kõikumine. See on kraater, mis on täpselt „algaja IT-töökoha“ kujuline ja mille servad alles suitsevad.

Dario Amodei, Anthropicu tegevjuht – ettevõte, mis teeb AI-d, mis sööb juunior-arendaja lõunasööki –, prognoosib, et tehisaru võib viie aasta jooksul kaotada kuni 50% algtaseme valgekraede töökohtadest. Ta ütles seda rahulikult, täpselt nii, nagu öeldakse kellelegi, et tema lend on tühistatud, hoides samal ajal käes tema pardakaarti.

Julm puänt on see, et juunior-arendajad, kes kasutavad tehisaru, toodavad nüüd kvaliteedi poolest võrreldavat väljundit ilma abita töötavate seenior-arendajatega. See kõlamb nagu võit. Aga see ei ole võit. Algtaseme roll ei eksisteerinud kunagi lihtsalt selleks, et peaasjalikult arve täita – see eksisteeris selleks, et toota 2031. aasta seenior-insenere. Keegi pole veel välja mõelnud, kuidas automatiseerida need seitse aastat kannatusi, mis teevad kellestki piisavalt hea spetsialisti, et märgata seda, mida AI teeb peenelt ja katastroofiliselt valesti.

Kompetentsilõks ehk: me lasime algoritmil siluda ja nüüd ei tea keegi, kuidas asjad töötavad

Võrdle seda sellega, kuidas põlvkond lapsi kasvas üles GPS-i kasutades ja kaotas võime lugeda kaarti. Tavaliselt on see okei. Kuni signaal kaob ja sa leiad end kuskilt Slovakkia maapiirkonnast. Tarkvaratööstus sprindib praegu täpselt selle sama kraavi suunas ja auto sõidab kiirusega kuuskümmend.

Sõltuvus suurtest keelemudelitest (LLM) tekitab dokumenteeritud kompetentsilõksu, where arendajad lõpetavad süvitsi minevate silumisoskuste omandamise, sest neil lihtsalt pole seda kunagi vaja läinud. Oskused, mis automatiseeritakse ära, on täpselt need samad oskused, mida on vaja selleks, et tabada automatiseerimise tehtud vigu. See pole iroonia, see on struktuurne katastroof, mis kannab tootlikkuse kasvu nimesilti.

Seenior-insenerid on nüüd viimane kaitseliin peente AI-genereeritud vigade ja turvaaukude vastu, mis kõlab rahustavalt, kuni sulle meenub, et me lõpetasime seenior-inseneride tootmise. Teekond juuniorist seeniorini kulges ajalooliselt läbi käsitsi silumise, koledate koodiülevaatuste ja kolme aasta pikkuse teiste inimeste „spagetikoodi“ parandamise. See tee suundub nüüd läbi valiku „aktsepteeri AI soovitus, pane töösse, imesta hiljem, miks produktsioon põleb“.

Ja siis on veel vibe coding (meeleolukoodimine), mis on täpselt see, milleks see kõlab: mittetehnilised kasutajad ehitavad tegelikke produktsioonirakendusi, kasutades ainult loomuliku keele kirjeldusi ja ümbritsevat optimismi. Tehnilisi teadmisi pole vaja. Tegelikud tagajärjed produktsioonis on aga väga reaalne osa paketist.

See on ausalt öeldes kõige kreisim asi, mis tarkvaraga on juhtunud pärast seda, kui keegi otsustas, et plokiahel peab olema igas asjas – ja tagajärjed saavad olema tunduvalt vähem naljakad kui idufirmade esitlusmaterjalid.

Eesti teeb selles osas midagi struktuurselt mõistlikku, mis on ebatavaline ja märkimisväärne

Enamik riike lahendab AI-hariduse küsimust komiteede loomise, uuringute tellimise ja uuringuid tellivate komiteede teemaliste konverentside korraldagmisega. Eesti ei tee seda. TalTechi tehisaru strateegia, mida juhib Ingrid Pappel, tegutseb positsioonilt, mis on pärast selle lugemist peaaegu agressiivselt ilmne: AI ei võta vastutust loomingu eest. Inimesed vastutavad väljundi eest. Tööriist ei saa hinnet.

See lause peaks olema juriidiline nõue, mis on trükitud iga AI-koodiredaktori kohale, aga siin me oleme, arutades seda nii, nagu see oleks mingi radikaalne seisukoht. 2025/26. õppeaasta TI-Hüpe programm läheb veelgi kaugemale – võttes kasutusele õpperakenduse, mis on loodud spetsiaalselt mõistmise toetamiseks, mitte õpilastele valmis vastuste kätte andmiseks. Pedagoogiline panus on see, et õpilane, kes õpib AI väljundit kontrollima, valideerima ja küsitlema, peab vastu kauem kui see, kes õpib vihjete (promptide) abil endale positiivset hinnet välja võluma.

Mark Fišel Tartu Ülikoolist õpetab praktilist AI rakendamist, rõhutades järjepidevalt algoritmilist mõtlemist tuima süntaksi pähetuupimise asemel. Siinne alusloogika on andmepõhine: kui 46% GitHubi uuest koodist on juba AI-abiga loodud, on õpilastele manuaalse süntaksi õpetamine hariduslik ekvivalent sellele, kui õpetada tähtede järgi navigeerimist inimestele, kes veedavad kogu oma karjääri siseruumides.

Eesti, 1,3 miljoni elanikuga riik, teeb vaikselt struktuurset panust sellele, et järelevalve on see oskus, mis jääb kestma. Tundub, et keegi teine pole seda veel märganud.

Igal juhul lõpetab AI programmeerimise seestpoolt ja meil on küsimusi, millele keegi ei vasta

Keegi ei tea tegelikult, kas see 19% suurune juunioride tööhõivelünk on ajutine langus või kuristik. See võib olla turu ajutine spasm, selline, mis laheneb kolme aastaga, kui kõik kohanevad ja kirjutavad Mediumis postituse „vastupidavusest“. Või võib see olla püsiv struktuurne krahh, mis kannab ajutise kohanemise kostüümi – see on väga spetsiifiline katastroofitüüp, millele ökonomistid armastavad nime panna alles siis, kui on juba liiga hilja.

Ja siis on veel Jevonsi paradoks, mis ütleb, et kui miski muutub odavamaks, siis nõudlus selle järele ei vähene, vaid plahvatab. Odavam tarkvara tähendab rohkem tarkvara, mis tähendab rohkem tarkvara, mida hooldada. See tähendab, et keegi peab hooldama neid tohutuid AI-genereeritud koodibaase, mille dokumentatsiooni kvaliteet sarnaneb praegu müügiautomaadist saadud tšekiga. Keegi ei vasta küsimusele, kes see keegi on.

Tehisintellekt ei lõpeta programmeerimist. See lõpetab programmeerimise kui sisenemispunkti – mis on koht, kust kõik alustavad, kus ehitatakse üles ekspertiis ja mis on nüüd ilmselt remondiks suletud, ilma et kuskil oleks kirjas taasavamise kuupäeva.