Кодеры против машин: может ли ИИ заменить разработчиков

ИИ в программировании: текущее состояние

Другой вопрос — как изменится рынок разработки. Думаю, что многие проекты, для которых сейчас нужны большие команды, можно будет осуществлять силами нескольких человек. Это не обязательно означает, что разработчики станут меньше нужны, — возможно, они просто смогут брать больше проектов.

Многие начали говорить о конце профессии дизайнера игр, но этого не случилось. Теперь художник делает мир 10×10 километров, генерирует его процедурно, а потом совершенствует вручную. Благодаря нейронкам он может заниматься только креативной частью работы: решать, как должна выглядеть карта, как сделать мир красивым и как добавить в него нарративную составляющую.

Небольшой стартап Cognition, состоящий всего из 10 человек, разработал нейросеть нового поколения, которая способна заменить программистов буквально на всех этапах разработки сервиса или программного обеспечения, пишет Bloomberg. Проект получил название Devin, и он может стать реальной угрозой для реальных программистов. Аналогов у него пока нет.

В какой-то момент в игровой индустрии появилась процедурная генерация. Разработчик описывает процесс — например, как растёт трава, где будет лес, а где заболоченная местность. Нажали на кнопку — и трава появилась везде, где надо. Большие открытые миры вроде «Ведьмака» не случились бы без процедурной генерации.

Глава корпорации Nvidia (крупнейший в мире производитель видеочипов и ускорителей ИИ) Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в феврале 2024 г. открыто высказывался на тему бесполезности обучения на программиста. Он призывал родителей не заставлять детей тратить свое время на изучение языков программирования, поскольку писать весь код за людей, по его мнению, в обозримой перспективе будут нейросети.

Искусственный интеллект — удобный инструмент, который тем не менее не заменит разработчиков, так же как их не заменят более высокоуровневые языки программирования или более производительные IDE. Все эти инструменты лишь помогают разрабатывать эффективнее, быстрее, качественнее. Больше сосредотачиваться на том, что нужно сделать, чем на том как.

Валерий Жила

Lead Mobile Developer в компании Usetech. Пишет нативные приложения под iOS (Swift, Objective-C) и Android (Kotlin, Java) и кросс-платформенные (Xamarin, Xamarin.Forms, Kotlin Multiplatform). В мобильной разработке больше восьми лет. Тимлид и ментор. Kotlin GDE. Преподаватель в Otus на курсах iOS Basic и Pro.

Недавно на IT-фестивале TechTrain выступал Иван Ямщиков, ведущий подкаста «Проветримся!». Его исследовательская деятельность посвящена искусственному интеллекту. Ваня работает с бизнесом над применением ИИ в разных сферах, в том числе в области генеративного искусства, к которой и относится ChatGPT.

Созданная стартапом Cognition нейросеть нацелена на 100-процентную замену программистов. Она обучена выполнять вместо них весь цикл разработки ПО, вплоть до тестирования и отладки, а планировать реализацию проектов и выполнять их. Система гибкая и может подстраиваться под изменения, которые происходят в процессе разработки.

Наши рутинные задачи скоро перестанут делаться руками. Мы просто будем нашёптывать задания в MLку, а она будет их выполнять. Прямо как в романе Сергея Лукьяненко «Императоры иллюзий». Там герой сидел за компьютером, показывал руками и что-то говорил в микрофон — так программировал.

Ученый добавил, что Devin преуспела в создании прототипов проектов, исправлении ошибок и отображении сложных данных в графических формах. «Большинство других помощников сходят с рельсов после четырех-пяти шагов (в этих задачах – прим. CNews, но этот почти без усилий сохраняет работоспособность на протяжении всей работы», – сказал он.

Раньше так было с языками программирования: они были низкоуровневыми и менее дружелюбными, чем современные. С тех пор развился инструментарий для программирования, и оно стало более доступным для большинства людей. Это цель любой индустрии — вовлечь больше людей, которые могут сделать что-то полезное.

Лучше конкурентов

Cognition – это американский стартап. По словам его представителей, в Devin вшита масса умений, присущих живым людям. В частности, нейросеть способна не только самостоятельно писать код, но также составлять план разработки и следовать ему. В процесс создания ПО она может принимать новые решения, тем самым меняя вектор разработки.

Из вышеприведенных фактов ясно, что ИИ развивается быстрыми шагами. Однако без обучения его человеком, без обслуживания нейросети программистом, без проверки кода и контроля над работой, нейросеть не сможет функционировать самостоятельно. Поэтому сегодня можно не беспокоиться о том, что миллионы программистов окажутся безработными. Вот когда искусственный интеллект научится обслуживать сам себя, тогда придется беспокоиться всем людям на планете, а не только разработчикам приложений.

Сайлас Альберти (Silas Alberti), ученый-компьютерщик и соучредитель неназванного и не связанного с авторами Devin стартапа в области искусственного интеллекта, опробовал нейросеть в деле и заявил, что это шаг вперед. По его словам, это не столько похоже на ассистента, помогающего с кодом (Microsoft Copilot и ему подобные), сколько на настоящего работника, делающего свое дело. «Это совсем другое ощущение, потому что это автономная система», – сказал Альберти.

Но потом Дмитрию удалось натренировать нейросеть на образе определённого человека, то есть себя. В результате каждый раз генерировалось изображение главного героя, похожего на автора. Это яркий пример того, что, каким бы навороченным ни был инструмент, с ним нужно уметь обращаться.

В Германии, где живёт Ваня, есть люди, настроенные против атомной энергетики. Они живут за счёт того, что выступают на конференциях и призывают пользоваться ветряками вместо атомных электростанций. Хотя с научной точки зрения их аргументы против ядерной энергетики несостоятельны.

Ещё на TechTrain был доклад Дмитрия Сошникова. Он рассказывал, как писал книгу с помощью искусственного интеллекта. Для неё нужны были иллюстрации — в частности, много изображений главного героя. По запросу «мужчина преклонного возраста в красном свитере» нейросеть всё время генерировала разных людей.

Многие нейросети, основная задача которых – это написание кода с нуля или помощь реальному программисту, тестируются в специализированном синтетическом тесте SWE-Bench. Devin не стала исключением – на официальном сайте разработчиков сказано, что в этом бенчмарке она решает немногим менее 14% всех задач без помощи человека.

На фестивале мы посмеялись над таким проявлением экологического донкихотства. В ходе обсуждения вспомнили, как появилось и постепенно распространилось книгопечатание. Благодаря этому труд писцов вышел на новый уровень. То же самое с ИИ — это некая адаптация, изменение ландшафта индустрии.