Внутрішні документи Google, на які посилається видання 404 Media, свідчать про значний розрив між гучними заявами керівництва компанії щодо використання штучного інтелекту (ШІ) та реальним ставленням інженерів до цих інструментів. Генеральний директор Сундар Пічаї з гордістю заявляє, що 75% коду Google створюється за допомогою ШІ, проте співробітники масово висміюють ці інструменти та одержимість керівництва ними, публікуючи меми на внутрішній платформі Memegen.
Натхнення для мемів: від AI-генераторів сміття до “людяного” Jetski
Конференція Google I/O 2026 стала каталізатором критики
Особливо яскраво цей розрив проявився під час конференції Google I/O 2026, коли компанія презентувала численні продукти та функції, пов’язані зі штучним інтелектом. Один із мемів, що швидко набрав популярності, містив скриншот із презентації з підписом “I/O анонсує нові способи генерувати сміття” і зібрав близько 100 вподобань від колег.
Згідно з даними видання, подібні меми з’являються “десятками щотижня”, а за останній рік їх кількість може сягати сотень чи навіть тисяч, особливо після анонсів нових продуктів, оновлень моделей або проблем із внутрішнім ШІ-асистентом. Ключовим джерелом жартів став внутрішній ШІ-асистент під назвою Jetski. В одному з мемів показано діалог, де на запитання про джерело певних метрик система після тривалих роздумів відповідає, що числові показники були згенеровані штучно і не походять із реальних виробничих систем. Цей мем, підписаний “Дякую, Jetski, дуже корисний звіт”, отримав понад 400 вподобань, а в коментарях колеги жартували: “Ого, він навчився перекладати провину на інших. Справді став людиною”.
Інший популярний мем зображував космічний корабель Enterprise з “Зоряного шляху”, що летить на надсвітловій швидкості, з підписом “ШІ на сцені Google I/O пише операційну систему”, а поряд дитину, яка застрягла на гірці, з підписом: “ШІ, коли я ним користуюся”.
Вайбкодинг: від “Барбі” до “Оппенгеймера”
Часто в мемах працівники звертаються до теми вайбкодингу та переоцінки його можливостей компанією. Мем від 13 травня, що включав кадри з фільмів “Барбі” та “Оппенгеймер”, показував щасливу Марго Роббі з підписом “Автор changelist, який за допомогою вайбкодингу вніс великі зміни”, та задумливого Кіліана Мерфі з підписом “Рев’юери коду”.
Цей жарт відсилає до проблеми, коли код, згенерований ШІ, легко створювати у великих обсягах, але він значно ускладнює роботу людей, які його перевіряють. Їм доводиться аналізувати більший обсяг змін, а розібратися в такому коді складніше, адже фактично його ніхто з них не писав.
“Ми бачимо, що ШІ зняв навантаження та усунув вузьке місце на етапі написання коду, але тепер вузькими місцями стали всі інші процеси: тестування в масштабах Google, час збірки проєктів, затримки під час перевірки коду людьми”, – розповів журналістам один зі співробітників Google.
За словами співрозмовника, дедалі більше колег доходять висновку, що інфраструктура та інженерна культура Google історично будувалися навколо стабільності та навмисно неквапливих процесів, тоді як спроби різко прискорити розробку за допомогою ШІ починають конфліктувати з цим підходом.
Офіційна реакція та редагування заяви
Речник Google у коментарі 404 Media заявив, що компанія заохочує інженерів ретельно тестувати та критикувати внутрішні інструменти, називаючи цей “відвертий цикл зворотного зв’язку життєво важливим для створення технологій”. Він зазначив, що моделі кодування на основі ШІ розроблені для допомоги розробникам, але надзвичайно важливо зберігати людину в центрі процесу, включно з контролем та експертизою інженерів. Компанія продовжує вдосконалювати внутрішні інструменти на основі відгуків співробітників, щоб гарантувати, що вони сприяють, а не перешкоджають щоденній продуктивності.
Цікаво, що після публікації статті речник звернувся до видання з проханням опублікувати відредаговану версію заяви, яка вже не включала рядок про “важливість збереження людини в центрі процесу”.
Водночас, схожі проблеми з ШІ виникають і в інших технологічних гігантах. Наприклад, Uber встановив ліміти на використання ШІ для своїх працівників після того, як річний бюджет був “спалений” за 4 місяці, що свідчить про загальні виклики, пов’язані з впровадженням та контролем витрат на штучний інтелект у великих компаніях.
