Что умеет делать ИИ в разработке кода
Искусственный интеллект — полезный инструмент, который позволяет разработчикам облегчить рутину и сосредоточиться на творческих задачах. Нейросетям можно доверить создание основы программы, которую специалист будет дорабатывать по требованиям заказчика.
Нейросети умеют:
Создавать код. Для этого программист должен составить специальное задание — промпт. Это текстовое описание, которое включает необходимые функции и ожидаемый результат. Промпт отправляют в нейросеть, а она генерирует фрагмент кода по заданным условиям.
Дорабатывать код. Можно отправить нейросети свой код и попросить внести изменения: создать новую функцию или улучшить логику.
Оптимизировать код. ИИ сделает его более коротким. Например, заменит несколько функций одной.
Искать ошибки. Если программа не работает, ИИ поможет найти неточность в коде. Она способна сделать это быстрее человека, хотя и не всегда видит все ошибки.
Переводить на другие языки программирования. Без потери качества нейросеть предложит код на нужном языке. Современные модели поддерживают все популярные языки.
Добавлять комментарии к коду. Они нужны, чтобы объяснить, для чего существует та или иная функция. Чтобы разработчику не тратить время, эту задачу он передает нейросети.
Преимущества использования ИИ:
Скорость. Нейросети быстро обрабатывают большие объемы данных. Это ускоряет прототипирование и позволяет автоматизировать рутинные задачи.
Масштабируемость. ИИ работает со множеством языков программирования, не боится больших нагрузок.
Доступность. Есть бесплатные нейросети, которые помогают начинающим разработчикам. Совета у ИИ можно попросить в любое время и получить мгновенный ответ.
Какие нейросети используют в программировании
С каждым годом нейросетей становится все больше. Одни решают разнообразные задачи от генерации картинок до создания кода, другие подходят только для программирования. Рассмотрим несколько популярных ИИ, которые применяют в своих проектах разработчики.
ChatGPT. Генеративная нейросеть от OpenAI общего назначения. Создает не только код, но также тексты и изображения. В программировании ей можно доверить много задач: от написания и отладки кода до объяснения сложных концепций и алгоритмов. Модель умеет генерировать код на различных языках программирования: Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++, C#, Go, PHP.
ChatGPT поможет в решении алгоритмических задач, создании документации, преобразовании кода между языками и даже в обучении основам программирования. Особенно ценно, что модель способна вести диалог с разработчиком, уточнять требования и адаптировать решения под конкретные задачи.
GigaChat. Российский ИИ-ассистент Сбера. Сервис работает как чат-бот. Способен генерировать код на различных языках программирования: Python, Java, C++, JavasScript. Модель умеет создавать документацию, оптимизировать код, предлагать решения для типовых задач и даже обучать основам программирования. GigaChat помогает в написании SQL-запросов, создании регулярных выражений и решении алгоритмических задач. Модель также работает в формате диалога: можно уточнять детали и получать пошаговые объяснения решений.
GigaChat умеет работать с кодом 1С. Сервис хорошо справляется с комментированием и разбором ошибок, может написать рабочий код. Также чат-бот корректно воспринимает специфические слова и аббревиатуры на русском: счет-фактура, УПД, СУБД и другие.
Github Copilot. ИИ-ассистент для разработчиков от GitHub и OpenAI. Инструмент использует продвинутую модель искусственного интеллекта, обученную на огромном массиве открытого кода.
Copilot способен генерировать готовые к использованию участки кода, автоматически дополнять код, создавать комментарии к нему, переводить на другие языки. Поддерживает множество популярных языков программирования, включая Python, JavaScript, Java, C#. С помощью плагинов встраивается в популярные текстовые редакторы и IDE, такие как Visual Studio Code, Neovim, JetBrains IDE.
Tabnine. Интеллектуальный помощник для разработчиков, работающий как автодополнение кода в реальном времени на основе ИИ. Инструмент анализирует контекст проекта и предлагает наиболее подходящие варианты завершения кода, учитывает стиль и паттерны программирования.
Поддерживает более 20 популярных языков программирования и интегрируется с основными IDE, такими как VS Code, IntelliJ IDEA и PyCharm. Tabnine также умеет генерировать целые функции, оптимизировать существующий код, помогать в рефакторинге. Особенно эффективно инструмент работает при написании повторяющихся паттернов и стандартных решений, что позволяет ускорить процесс разработки и снизить количество ошибок.
Почему ИИ не может заменить специалиста
Несмотря на множество преимуществ, у нейросетей есть серьезные ограничения. Пока самостоятельно работать без человека они не могут, хотя и способны автоматизировать некоторые задачи. Основные недостатки ИИ в программировании:
- ИИ не создает код с нуля. На самом деле нейросеть компилирует нужный фрагмент из уже существующих примеров. Это значит, что если раньше не было кода с заданными функциями, нейросеть не сможет его создать. А вот программист легко справится с такой задачей.
- Нейросеть не несет ответственности за результат. Использование кода, который создал искусственный интеллект, может привести к проблемам с безопасностью или к поломке системы. Поэтому специалисты, которые принимают помощь ИИ, должны всегда тщательно проверять выданный результат.
- Нейросети пока не способны провести всестороннее тестирование написанного кода. Они выявляют часть ошибок, но далеко не все, с какими может столкнуться обычный пользователь.
- ИИ не под силу сделать проект целиком. Он может создавать фрагменты кода, но чтобы собрать их вместе, все равно понадобится программист.
- ИИ не учитывает контекст, культурные и этические особенности. Он строго придерживается заложенных правил, даже если они в некоторых ситуациях будут противоречить здравому смыслу. Даже самые продвинутые модели ИИ иногда допускают ошибки, неправильно интерпретируя задачу или контекст.
- ИИ подходит только для рутинных задач. Творческие и нестандартные поручения, скорее всего, заведут нейросеть в тупик. Это особенно актуально для новых и развивающихся сфер, например, блокчейна и кибербезопасности.
Сейчас нейросети — это дополнительный инструмент, который облегчает и ускоряет работу программистов, но никак не заменяет человека. Это подтверждает исследование OpenAI.
Инженеры компании протестировали три модели искусственного интеллекта в написании компьютерного кода и исправлении ошибок других: модель начального уровня GPT-o1, флагманскую модель GPT-4o, а также Claude 3.5 Sonnet от Anthropic.
Нейросетям предложили более 1400 задач для программистов. При этом они должны были выдавать решения без доступа в Интернет. Инженеры заметили, что часто модели не могли понять контекст и давали неверные ответы.
При этом активное внедрение нейросетей в работу программистов все же может привести к сокращению части рабочих мест. Сильнее всего это отразится на джунах — начинающих специалистах. В то же время вырастет спрос на тех, кто умеет работать с ИИ: внедрять такие методы, правильно писать промпты.
Как программисту работать вместе с ИИ
Нейросети не заменят специалистов в ближайшие десятилетия. Но программисты, которые не готовы использовать современные технологии, могут отстать от своих более продвинутых коллег. ИИ в качестве помощника повышает продуктивность: убирает страх чистого листа и ускоряет решение сложных задач. Так легче соблюдать дедлайны и искать нестандартные подходы к новым проектам.
Разработчики смогут сосредоточиться на более сложных задачах и доверить рутинные процессы ИИ. Для этого специалистам нужно освоить работу с инструментами нейросетей. Чем больше задач будет автоматизировано, тем выше станет ценность профессионалов, способных создавать новые решения.
Чтобы оставаться востребованным, разработчику нужно:
- постоянно изучать новые сервисы и применять их в работе;
- развивать креативное мышление;
- учиться мыслить критически и стратегически;
- развивать коммуникативные навыки;
- учиться правильно формулировать промпты для нейросетей.
Симбиоз ИИ и человека помогает:
- Разрабатывать сложные системы. Специалист выбирает цели и формулирует задачи. В свою очередь, нейросети используют огромные массивы данных для анализа и предлагают быстрые варианты решений.
- Обучать искусственный интеллект. Программисты предоставляют нейросетям наборы данных, предлагают им лучшие практики на разных языках программирования.
Внедрение искусственного интеллекта требует продуманного подхода. Чтобы применять технологии для эффективных решений и минимизации рисков, нужно делать это постепенно. Например, начать с простых задач — генерации фрагментов кода.
Прежде чем интегрировать в сложные системы, ИИ можно тестировать на небольших проектах. Это поможет находить слабые места в коде и адаптировать его под необходимые требования. Полагаться только на автоматическую отладку недостаточно, важно привлекать разработчиков для ревью кода.