Мэтт Уэлш, бывший главный инженер Google и Apple заявил, что ИИ угрожает будущему программирования на вводной лекции по информатике CS50 в Гарвардском университете в 2023 году. Позицию профессора компьютерных наук разделяют многие: 29% разработчиков ПО назвали замену ИИ самым тревожным аспектом своей карьеры, согласно опросу Evans Data Corp. Способен ли ИИ полностью написать код за разработчика, почему это опасно для начинающих специалистов и каково будущее разработки — обсудим в этой статье.
Так что сказал Мэтт Уэлш?
По его мнению, информатику ждет мрачное будущее. Компьютеры меняют концепцию программирования: они пишут коды за людей. Человек становится функцией, которая дает инструкции языковым моделям. ИИ дешевле: затраты одного разработчика ПО на GPT-3 составляют 0,12 доллара США, что в 10 000 раз меньше, чем при традиционном программировании. ИИ быстрее: он превосходит людей-инженеров. Будущее программирования — это сгенерированный ИИ код, который люди просматривают и улучшают.
Полезен ли ИИ для новичков в разработке?
Этот вопрос также обсуждался Уэлшем, где был представлен тезис о том, что ИИ может расширить возможности людей, даже без традиционного образования в области компьютерных наук. Однако для начинающих разработчиков ИИ может оказаться сложным и даже вредным по нескольким причинам. Такие специалисты не обладают навыками программирования. Это ведет к невозможности обнаружить уязвимости в программном коде. Они также не понимают код и не могут его структурировать. Для бизнеса это будет иметь серьезные последствия. Представьте себе крупный банк, в котором перед молодыми разработчиками стоит задача создать продукт на основе legacy project (продукт, разработкой которого занималась прошлая команда) и разработать код на его основе. Риск того, что начинающий специалист создаст, например, рубрики мобильного приложения, которые легко взломать. Пользователи будут недовольны его интерфейсом или сдача проекта задержится из-за обнаружения ошибок, весьма высок. В неопытных руках ИИ начинает “галлюцинировать”. Вместо использования ИИ на ранних стадиях обучения, рекомендуется сосредоточиться на освоении основных концепций и навыков программирования, которые будут полезны при работе с ИИ в будущем.
Опытный программист заменит всю команду?
Digital-задачи, которые опытный специалист выполняет за месяц, с использованием ИИ могут быть сделаны за неделю. Это порождает HR-тренд в 24 году нанимать опытных разработчик, где один сотрудник может заменить целую команду. При условии, что они обладают глубокими познаниями в сфере ИИ. Если над разработкой одного мобильного приложения могут работать от десятков до сотен специалистов (product manager, UX/UI дизайнеры, backend и frontend разработчики и др.), то сейчас уже есть примеры, когда один специалист создает готовый цифровой продукт.
Так, датский разработчик Мортен Джаст использовал GPT-4 для разработки мобильного приложения, ежедневно предлагающего пользователю пять новых фильмов с их названием, постером, кратким описанием и трейлером. Пользователь также получает ссылки на стриминговые платформы, где доступен фильм. Нейросеть написала исходный код, который разработчик перенес в среду разработки Xcode. С первого раза приложение не запустилось. К GPT-4 был направлен запрос исправить возникшие ошибки. Обнаружив их, нейросеть предоставила корректный код, после чего разработчик внес в него несколько корректив и успешно скомпилировал приложение.
Концепция того, что ИИ может эффективно работать в связке с опытным разработчиком нашел воплощение в продукте GitHub Copilot в сотрудничестве с OpenAI. Этот инструмент действует как виртуальный парный программист, который помогает разработчикам писать более качественный код в ускоренном темпе. Это достигается за счет предложения целых строк или блоков кода по мере ввода.
GitHub Copilot не просто повторяет код, он адаптируется и учится на уникальном стиле кодирования каждого разработчика. Действуя как эффект мультипликатора производительности разработчиков, ИИ открывает новые возможности в том, что разработчики могут делать с сэкономленным временем. Однако, несмотря на свой интеллект и преимущества, технология еще далека от полной замены людей-разработчиков.
Страхование от ошибок ИИ
При использовании ИИ поиск ошибок и их исправление может быть более сложной задачей, поскольку разработчикам по-прежнему необходимо тщательно проверять любой код.
На индивидуальном уровне ИИ создает проблемы безопасности, поскольку злоумышленники будут пытаться использовать возможности его инструментов. В то время как специалисты по безопасности также применяют аналогичную технологию для защиты от атак. В 2023 году страховая компания Generali представила продукт «AI Insurance», который включает в себя страхование ответственности за возможные негативные последствия, связанные с использованием искусственного интеллекта
Разработчикам необходимо быть предельно осторожными, следовать лучшим практикам и не включать учетные данные и токены напрямую в свой код. Не следует загружать все защищенное или содержащее IP-адрес, который может быть раскрыт другим пользователям. Даже при наличии мер безопасности ИИ может взломать систему безопасности.
В разработке цифровых продуктов происходит смена парадигмы. Как минимум, разработчики с технологией ИИ станут более эффективными в кодировании и создании основ программных платформ. Однако для работы с ИИ потребуется неизбежный оператор. Машине не следует доверять независимую работу. Заставить ИИ понимать контекст — одна из самых больших проблем при использовании технологии. А он невозможен без человека.
Читать далее:
Тектоническая плита под Тибетом расслаивается на части, предполагают ученые
На CES 2024 показали гаджет «из будущего»: он все делает сам
Найдена галактика, которая просто не может существовать
Фото на обложке: изображение от Freepik