Нормализация непонятных сбоев в ПО — не новое явление, но LLM ускоряют его, снижая ответственность за качество и заменяя анализ причин на пассивное ожидание «попробуйте снова». Надежные абстракции важнее, чем когда-либо, поскольку поддерживают «vibe coding» и позволяют строить сложные системы на нестабильной основе. Проблема не в LLM, а в сознательном выборе компаний: скорость над качеством, сбои считаются неизбежными, хотя это не закон природы. Разработчики давно сталкиваются с непонятными сбоями (AWS, GitHub) и привыкли к реакции «попробуйте завтра». Люди воспринимают ПО как магию, а не как инженерную систему — это делает невозможным системный анализ сбоев и нормализует необъяснимые ошибки. Использование LLM в коде не делает его вероятностным — он детерминирован, но происхождение непрозрачно, превращая его в «наследственный код» без ответственных авторов. Спор: одни считают, что LLM-разработка ухудшает качество ПО; другие — что нестабильность существовала до LLM, проблема в культуре, а не в инструментах. Спор: одни настаивают, что тесты должны быть первым шагом при использовании LLM; другие — что тесты пишутся LLM первыми, становясь частью процесса, а не его исправлением. Банковская и финансовая отрасли изолируют LLM от критически важных транзакций — там даже небольшие вероятности сбоев неприемлемы. Слишком широкие обещания LLM («делает всё») делают невозможным чёткое определение контрактов и границ ответственности, усиливая непонятность сбоев. Люди переписывают кодбазы на новые языки из-за LLM, но получают менее читаемый код, требующий повторной рефакторинга — это замена одной проблемы другой. Непонятные сбои распространяются на физические устройства (например, электромобили с необъяснимыми предупреждениями) — проблема вышла за пределы ПО. «Confidence scores» в LLM вводят пользователей в заблуждение: алгоритмы не обладают уверенностью — это статистика, которую бизнес-пользователи неправильно интерпретируют. Слишком много API возвращают ошибки, стандартная реакция — retry, что стало нормой, хотя это симптом отсутствия ответственности за стабильность. Системы становятся настолько сложными, что сбои воспринимаются как «нормальные аварии» — неизбежные и неустранимые, даже при идеальном дизайне. Apple и другие компании нормализовали непонятные сбои без LLM — AI лишь ускоряет этот тренд, делая его более повсеместным.