I špičkoví programátoři už přiznávají, že za ně kóduje AI. Poslechne i vás

Rok 2025 byl možná posledním, kdy ještě byl nejlepším programátorem planety člověk. Polák Przemysław Dębiak v jedné z nejtěžších programovacích soutěží obhájil prvenství lidí. „Lidstvo zvítězilo. Prozatím,“ napsal programátor poté, co na poslední chvíli překonal AI model od firmy OpenAI.

„Jsem naprosto vyčerpaný,“ dodal Dębiak, který shodou okolností dříve pro OpenAI pracoval. „Za poslední tři dny jsem dohromady naspal asi deset hodin.“

Model od OpenAI skončil na krásném druhém místě. Dobrý výkon robota v této programovací soutěži nebyl překvapivý. AI systémy od OpenAI a Google DeepMind už získaly zlatou medaili v matematické olympiádě a také zlato v programátorské olympiádě. Úlohy jsou v těchto soutěžích tak těžké, že nejspíš osobně neznáte nikoho, kdo by si poradil byť jen s částí z nich.

Jsou to úkoly hodné géniů. A umělá inteligence je tedy v tomto typu programování, tedy v řešení zapeklitých jednorázových úloh, prokazatelně na úrovni nejlepších lidských mozků. To je nepředstavitelná nová realita. Jak se to ale projeví v programátorské profesi, nebo dokonce mimo ni?

Bylo jedenáct večer a já jsem dodělával infografiku k článku o volbách. Otravovat grafiky v takto pozdní hodinu nepřipadalo v úvahu – i tak měli dost práce s přípravou volebních speciálů. Navíc jsem potřeboval úplnou maličkost: kulatou ikonku ve formátu PNG.

Jenže jsem jich potřeboval padesát, přesně podle mých poměrně specifických požadavků a ideálně v jednotném stylu. A padesátkrát stejně oříznout kulatou ikonku, každou samostatně pojmenovat, uložit a sjednotit velikost, to už je docela otročina.

Když jsem si ty stovky drobných operací v duchu představil, téměř automaticky jsem sáhl po chatbotovi (v tomto případě to byl Claude) a zadal mu úkol: Udělej mi malou aplikaci, do které vložím ze schránky obrázek, aplikace najde kruhovou ikonku, ořízne ji a uloží do transparentního PNG o šířce 400 pixelů.

Chatbot Claude pohotově vyplivl 200 řádků kódu, který okamžitě fungoval. Na první pokus zvládl ukládání do PNG, na druhý pak i detekování kulaté ikony a její přesné oříznutí. Měl jsem tak k dispozici aplikaci, kterou nikdy nikdo přede mnou nepoužíval. A poté, co jsem s ní ořízl padesát ikonek, ji ani já už nejspíš nepoužiji.

Na první pohled to vypadá jako plýtvání. Máme totiž zažitou představu, že zdrojový kód je drahá věc. Zvlášť když je napsaný nám na míru, a notabene když po spuštění dělá to, co jsme chtěli.

Zdaleka ne každý umí psát zdrojový kód – naopak je to schopnost poměrně vzácná. Přesné statistiky nemám, ale někdy se mluví o jednotkách procent dospělé populace. Když to ještě zpřísníme na funkční zdrojový kód, který naše zadání plní na míru a na počkání, dostáváme se na promile populace.

Pokud někdo dokázal do pár minut naprogramovat věc, která vyřeší prakticky jakýkoliv problém, nemusel se bát o to, že by měl nouzi o práci. Jazykem Silicon Valley se jednalo o tzv. 10× programátora, tedy profíka, který svou expertizou nahradí deset normálních programátorů. Dnes takového programátora může kdokoli přivolat prostřednictvím chatbota jako džina z lahve.

Posledních šest let sleduji postupný nástup nového typu nástrojů pro programátory. Využívají neuronové sítě a píšou zdrojový kód. Začalo to dokončením řádku u nástrojů typu TabNine v roce 2018. Pokračovalo to dopsáním jedné funkce, to zvládl Github Copilot v roce 2021. Najednou mi stačilo napsat komentář o tom, co bude daná funkce dělat. AI nástroj pochopil, o co mi jde, a začal řádek po řádku tuto funkci psát.

Někdy v téhle době jsem o tomto novém typu programování – říkal jsem tomu párové programování s AI asistentem – začal mluvit s ostatními, zkušenějšími programátory. Většina z nich mi shovívavě vysvětlila, že chápou moje nadšení, ale v praxi je to pro jakýkoliv komplikovanější projekt naprosto nepoužitelné.

„Jistě, pokud chceš nějakou primitivní HTML stránku, můžeš si to nechat napsat od ChatGPT,“ slyšel jsem neskrývané pohrdání v jejich hlase. „Ale to není skutečné programování.“

Jejich skepse byla pochopitelná. Programátoři totiž z vlastní praxe dobře vědí, kolik věcí musí promyslet, zvážit a otestovat, než dokážou psát kód, který je na první pokus použitelný. Rozumím proto tomu, že nebrali moje předpovědi o dopadech AI na programování vážně. Jasně, že ten systém může ohromit takového programátora-bastlíře, jako jsem já. Ale profesionálové vědí, že to skutečné programování spočívá v něčem jiném.

Tato představa ale vycházela z mylného podvědomého předpokladu, že umělá inteligence se učí stejně jako lidé. A měla by tedy projít podobnými milníky, jako když se nějakou dovednost učí člověk. Ale tak to není ani u programování, ani u generování textu, ani u vytváření obrázků a videoklipů. Umělá inteligence se učí jinak. Což znamená, že za tři roky může udělat ohromný, nadlidský skok. A přesně to se v případě programování stalo.

„Prostě počítači řeknete, aby něco udělal,“ žasl už v roce 2021 Greg Brockman z OpenAI při prezentaci. „A on to vážně udělá.“ To bylo během tiskové konference, na které vývojáři s neskrývaným překvapením světu oznámili, že jejich generátor anglického textu je překvapivě dobrý i v psaní zdrojového kódu.

Jeho bývalý kolega, programátor Andrej Karpathy, pro tento styl programování letos zavedl nový pojem vibe coding. Tedy kódování na základě okamžité nálady.

„Existuje nový druh programování, kterému říkám vibe coding,“ popisuje slovenský rodák Karpathy, jeden z nejznámějších a nejuznávanějších programátorů světa. „Plně se oddáte pocitům, přijmete nové možnosti a zapomenete, že nějaký zdrojový kód na pozadí vůbec existuje. (…) Slovy si řeknu o ty úplně nejmenší věci, jako zmenši odstup na postranním panelu na polovinu, protože jsem líný hledat, jak to udělat ručně. Vždycky kliknu na Přijmout vše, už ani nečtu, co přesně změnil. Když dostanu chybové hlášky, prostě je zkopíruju a vložím do chatbota, většinou to vyřeší.“

Programování s pomocí AI ale není novinka roku 2025. Už nějakou dobu platí, že prakticky kdokoli může chatbotovi říci o malou aplikaci na míru a obvykle ji dostane. Novinkou pro mě je, že i nejlepší programátoři světa otevřeně mluví o tom, jak za ně většinu zdrojového kódu píše umělá inteligence.

„Umělá inteligence mění všechno. Dospěl jsem k tomu po značné dávce skepticismu,“ napsal na svůj blog na konci září Armin Ronacher. Jméno tohoto Rakušana nejspíše neznáte, ale skoro každý programátor zná plody jeho práce. Ronacher je autorem frameworků Flask, Sphinx nebo Jinja… Prostě mezi programátory docela superstar.

O to větší význam má, když někdo takový veřejně napíše, že už i za něj píše kód AI. „Co se týče infrastruktury, kterou programuji ve své nové firmě, tak více než 90 % zdrojového kódu napsala umělá inteligence,“ uvedl Ronacher. „Nemám potřebu váš přesvědčovat, jen chci ukázat, co jsem se naučil.“ Dodává, že některé startupy jdou ještě dál a staví na kódu, který je „téměř 100% generovaný pomocí AI“.

Programovat, tedy psát zdrojový kód, umí v podstatě všechny generátory textu současnosti. Některé lépe, jiné hůře. Momentálně se do čela těch nejlepších vyhoupnul Claude Sonnet 4.5. Nejenže dosahuje vysokých známek v různých testech. Dokáže také samostatně plnit úkol, dokud není hotový.

V praxi to například znamená, že AI agent – poháněný modelem Claude Sonnet 4.5 – dostane instrukci, aby vytvořil kompletní webovou aplikaci pro firemní komunikaci. Systém si rozvrhne práci, navrhne architekturu, rozhraní, napíše texty, navrhne vzhled atd. Všechny části také postupně podrobuje testování, opět bez zásahu lidí. Firma Anthropic uvádí, že systém dokázal nepřetržitě pracovat 30 hodin.

To ale není 30 „člověkohodin“. Jde o 30 hodin práce AI systému. Víme, co asi čekat od člověka za hodinu práce. Opravdu dobrý programátor (tzv. 10× kodér) toho za hodinu dokáže řekněme desetkrát více. Ale systémy AI agentů se pohybují v úplně jiných měřítkách. Zatím ještě ani nevíme, co všechno po nich můžeme chtít. Nezbývá než to vyzkoušet.

To je mimochodem přesně to, co momentálně prakticky všechny velké firmy na světě dělají. Zkouší, zda mohou nahradit umělou inteligencí celý tým (to zatím ne), část týmu (zdá se, že ano), nebo úplně změnit systém práce. Už téměř všichni programátoři používají nějaké AI systémy coby asistenty při kódování. Nemají moc na výběr, bez nich by byli o dost méně efektivní.

Navíc na ně tlačí vedení, které očekává v nové době vyšší produktivitu. Například vývojáři Amazonu si stěžují, že dosud zajímavá a pestrá práce programátora začíná připomínat práci ve skladu stejné firmy. Šéf společnosti Shopify to řekl naplno: „Používání AI systémů je naprostý standard, který nyní očekávám od všech pracovníků.“

„Dříve jsem psal o tom, že umělá inteligence je váš spolupracovník, spolu-inteligence,“ napsal nedávno Ethan Mollick, americký profesor ekonomie. „Ale v posledních pár týdnech jsem dospěl k tomu, že vývoj umělé inteligence směřuje jiným směrem. Už nejsme partneři. Já jsem v publiku, zatímco umělá inteligence kouzlí.“

Slovo kouzlí používá zcela záměrně. Umělou inteligenci označuje terminologií fantasy světa, protože se podle něj dostáváme do reality, která je pro nás nepochopitelná. Klasická rada zní, že AI může halucinovat, a tak máme ověřovat vše, co nám umělá inteligence vyplivne. Jenže když nám čaroděj něco vykouzlí a my vůbec nerozumíme, jak to udělal, z čeho čerpal a jaké jsou limity, jak takové ověření vlastně vypadá?

Zdaleka ne všichni programátoři vidí v zapojení AI jednoznačnou výhodu. To, co z jazykového modelu padá, nemusí odpovídat tomu, co potřebujete, a už vůbec to nemusí zapadat do způsobu, kterým váš tým pracuje. Studie ze začátku roku 2025 ukázala, že někdy mohou být přínosy i záporné. Je to neintuitivní, ale podle některých měřítek zjevně může produktivita týmu klesat, přestože každý jednotlivý člen týmu je najednou mnohem produktivnější. Může za to zřejmě nový styl práce, který není kompatibilní s tím, jak jsou programátorské týmy zvyklé pracovat.

Paradoxně je toto „náladové programování“ jednodušší pro jednotlivce, který díky AI nástrojům snadno znásobí svou produktivitu na desetinásobek. Naopak pro větší tým vývojářů je těžší vymyslet, jak vhodně zapojit umělou inteligenci, aby to reálně bylo přínosné. Mimo jiné proto, že mají nastavené procesy, které jsou optimalizované pro lidi, ne pro AI.

Pro skutečně užitečné zapojení AI agentů do větších projektů bude potřeba najít úplně nový způsob spolupráce. Práce takového novodobého 100× programátora bude zřejmě připomínat spíše práci dirigenta: Dokáže zadávat úkoly paralelně desítkám různých AI agentů, plánovat testy a tvořit systémy, které se umí do značné míry udržovat samy.

A pak jsou tady miliardy lidí, kteří nikdy neprogramovali a najednou mohou chatbotovi říci, aby jim udělal aplikaci. Nemusí rozumět tomu, jak to funguje na pozadí, stejně jako nemusí umět opravit motor auta, aby autem denně jezdili. Nastává éra levného programování, spotřebního programování, éra jednorázových aplikací, které vám chatbot udělá, vy je použijete a pak jejich užitečnost končí.

V takové situaci jsme nikdy nebyli. A tak nevíme, jaké to může mít dopady. Lze odhadovat, že kupříkladu na pracovním trhu to odnesou programátoři junioři, jejichž náplň práce AI agenti snadno zvládnou za zlomek času. Zato kasta nejlepších programátorů – novodobých dirigentů – bude mít pro firmy hodnotu stovek milionů dolarů. Alespoň do té doby, než i jejich práci nějaký AI model zvládne nahradit.

Tuto ironii si uvědomuje i Przemysław Dębiak, možná poslední lidský vítěz programátorské soutěže: „Pomohl jsem vyvinout umělou inteligenci a ta mě teď málem porazila. Tentokrát jsem vyhrál. Prozatím.“

V plné verzi newsletteru TechMIX toho najdete ještě mnohem víc. Přihlaste se k odběru a budete ho dostávat každou středu přímo do své e-mailové schránky.