Компания SpaceX Илона Маска (Elon Musk) открыла вакансии инженеров-программистов в сфере ИИ, формируя команду, которая будет «сфокусирована на решении сложных задач обработки данных для наших ракет-носителей и космических аппаратов», сообщил ресурс Business Insider. Также сообщается, что перечень обязанностей команды будет включать поддержку спутникового интернет-сервиса Starlink.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: SpaceX

Согласно объявлению SpaceX, опубликованному 11 июля, компании требуются кандидаты со специализацией в области информатики, науки о данных, инженерии, математики или физики. Претенденты без высшего образования будут рассматриваться при наличии не менее четырёх лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения. При этом опыт работы в аэрокосмической отрасли не обязателен, однако кандидаты должны иметь не менее одного года опыта в области разработки ПО для ИИ, полного цикла разработки и анализа данных.

Сообщается, что инженеры-программисты будут получать в SpaceX от $120 000 до $170 000 в год. Кроме того, предусмотрены бонусы, опционы на акции и другие формы вознаграждения.

Это объявление удивило многих, поскольку ещё год назад Маск утверждал, что ИИ-технологии не нужны SpaceX. На 27-й ежегодной глобальной конференции Института Милкена (Milken Institute Global Conference 2024) в мае 2024 года он заявил, что SpaceX и Starlink «практически не используют ИИ».

«Как ни странно, одна из областей, где ИИ практически не используется, — это исследование космоса», — сказал Маск. «Я не против его использования. Мы просто не нашли ему применение», — добавил он. Но, по всей видимости, с тех пор развитие ИИ-технологий заставило его изменить своё мнение.

Исследование некоммерческой группы METR показало, что использование существующих на сегодня ИИ-инструментов для помощи в программировании может не ускорить, а наоборот замедлить работу даже опытных разработчиков. Ожидалось, что такие известные ИИ-кодеры, как Cursor и GitHub Copilot повысят производительность программистов за счёт автоматического написания кода, но, как пишет TechCrunch, исследование не подтвердило этот факт.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображений: Mohammad Rahmani/Unsplash

Cursor и GitHub Copilot, основанные на мощных моделях от компаний OpenAI, Google DeepMind, Anthropic и xAI, безусловно демонстрируют значительный прогресс в задачах разработки ПО. Тем не менее, тест, проведённый METR 10 июля 2025 года, ставит под сомнение степень этой выгоды. Участниками стали 16 опытных разработчиков ПО с открытым исходным кодом, которым предложили выполнить 246 реальных задач из крупных репозиториев, над которыми они обычно работают. Половина задач выполнялась с использованием продвинутых ИИ-инструментов, включая Cursor Pro, а другая половина — без них.

Перед началом теста разработчики предполагали, что ИИ сократит время выполнения задач на 24 %. Однако результаты оказались противоположными: в среднем использование ИИ-помощников увеличило время работы на 19 %. Как отметили исследователи, это стало неожиданностью, поскольку ожидалось, что автоматизация ускорит процесс, а не наоборот.

При этом лишь 56 % участников ранее работали с Cursor, хотя почти все (94 %) уже использовали в работе веб-интерфейсы на основе больших языковых моделей. Перед экспериментом разработчиков обучили работе с инструментом, чтобы минимизировать влияние недостатка опыта. В итоге стало понятно, что время на составление текстовых запросов к ИИ и ожидание ответа, вместо непосредственного программирования, значительно замедляют время работы. Попутно выяснилось, что ИИ затрудняются работать с большим и сложным кодом.

Авторы исследования подчеркнули, что не делают окончательных выводов, хотя по их словам, ИИ-системы неэффективны по крайней мере для опытных разработчиков. Одновременно они добавили, что технологии быстро развиваются, и результаты эксперимента могут устареть уже буквально через три месяца.