Второй пилотный проект Microsoft по искусственному интеллекту начинает автоматизировать индустрию кодирования
Второй пилотный проект Microsoft по искусственному интеллекту начинает автоматизировать индустрию кодирования. Когда в 2021 году разработчик программного обеспечения Николай Автеньев получил в свои руки предварительную версию помощника по кодированию Copilot от Microsoft Corp., он быстро увидел потенциал. Разработанный на платформе кодирования Microsoft GitHub и основанный на версии генеративного искусственного интеллекта OpenAI, помощник не был идеальным и иногда ошибался. Но Автеньев, работающий в продавце билетов StubHub, был удивлен тем, насколько умело он завершил строки кода всего за несколько подсказок. Все, что ему нужно было сделать, это нажать клавишу Tab, а второй пилот дополнил все остальное. «Вместо 15 нажатий клавиш потребовалось три», — вспоминал он недавно. «Было приятно немного повысить скорость». Три года спустя, теперь оснащенный последней версией технологии OpenAI GPT-4, GitHub Copilot может делать гораздо больше, включая ответы на вопросы инженеров и преобразование кода с одного языка программирования на другой. В результате помощник отвечает за все более значительную часть написанного программного обеспечения и даже используется для программирования критически важных систем корпораций. Попутно Copilot постепенно меняет трудовую жизнь инженеров-программистов — первой профессиональной группы, массово использующей генеративный искусственный интеллект. Microsoft сообщает, что Copilot на данный момент привлек 1,3 миллиона клиентов, включая 50 000 предприятий, начиная от небольших стартапов и заканчивая такими корпорациями, как Goldman Sachs, Ford и Ernst & Young. Инженеры говорят, что Copilot экономит им сотни часов в месяц, выполняя утомительные и повторяющиеся задачи, давая им время сосредоточиться на более сложных задачах. GitHub, приобретенный Microsoft в 2018 году за 7,5 миллиардов долларов, доминирует на своем рынке и делает ставку на то, что Copilot обладает мощью искусственного интеллекта для борьбы с конкурирующими сервисами, включая Tabnine, Amazon CodeWhisperer и поддерживаемый Google Replit Ghostwriter. AI-помощник GitHub также является своего рода бета-тестированием для множества других Copilots, которые Microsoft внедряет в Office, Windows, Bing и другие направления бизнеса. Как и в случае с искусственным интеллектом в целом, у GitHub Copilot есть ограничения. Разработчики говорят, что иногда он вызывает устаревший код, дает бесполезные ответы на вопросы и генерирует предложения, которые содержат ошибки или могут нарушать авторские права. Поскольку инструмент обучен на общедоступных и открытых репозиториях кода, инженеры рискуют воспроизвести проблемы безопасности или внедрить новые в свою работу, особенно если они слепо принимают рекомендации Copilot. GitHub подчеркивает, что этот инструмент является помощником, а не заменой программистов-людей, и возлагает на клиентов ответственность за его разумное использование. Необходимы строгие рекомендации, чтобы ленивые программисты не могли просто принять то, что предлагает Copilot, сказал генеральный директор GitHub Томас Домке. Он выразил уверенность, что инженеры будут честны друг с другом. «Социальная динамика команды гарантирует, что те, кто жульничает, принимая код слишком быстро, и которые на самом деле не проходят процесс, определенный командой, этот код не попадет в производство», — сказал он в интервью. . Генеративный искусственный интеллект — это последняя из длинной череды инноваций, которые за прошедшие годы изменили компьютерное кодирование. В прошлом веке компиляторы программ ускорили разработку программного обеспечения, быстро переводя команды в единицы и нули, понятные компьютерам. Совсем недавно Linux популяризировал кодирование с открытым исходным кодом, позволив программистам использовать работу друг друга, а не писать все с нуля. Помощники по программированию, такие как Copilot от GitHub, могли бы оказаться еще более революционными, поскольку генеративный искусственный интеллект обладает потенциальной мощью для автоматизации больших объемов работы, которую в настоящее время делают инженеры-программисты. На данный момент это в основном делает их более эффективными. Автеньев из StubHub, который также преподает разработку программного обеспечения в Городском колледже Нью-Йорка, говорит, что прогнозирующие способности Copilot помогают программистам оставаться в «потоке», потому что им больше не нужно останавливаться, чтобы что-то посмотреть. Автеньев программирует более 20 лет, но даже он иногда забывает языки программирования, что вынуждает его тратить время на их поиск в Google. «Второй пилот избавляет вас от необходимости выходить из текущего процесса кодирования», — сказал он. «Даже когда он производит тарабарщину, все равно проще просто принять то, что он делает, а затем исправить это самому». Аарон Хеджес, разработчик со стажем более 15 лет, уже выгорел до прихода Copilot. Хеджес работает в ReadMe, стартапе, который помогает компаниям создавать технические описания своих интерфейсов прикладного программирования или API. Как и Автеньев, он хорошо использует функцию автозаполнения Copilot. «Поскольку я довольно старший инженер, я могу посмотреть на это и сказать: «О да, выглядит правильно». Ему также нравится, что он может задавать вопросы, не выходя из окна программирования. «Мне не нужно отходить и открывать браузер, что может сильно помешать работе», — сказал он. Подписка на Copilot стоимостью 10 долларов в месяц — это выгодная сделка, которую Хеджес охотно платит сам. После работы он создает сайты для фанатов Dungeons & Dragons. Когда на подходе малыш и еще один ребенок, свободное время очень ценно. «Те два часа, которые я получаю вечером, чтобы программировать, очень важны для меня», — сказал он. «Чем эффективнее я буду работать, тем лучше». Немногие задачи являются более утомительными, чем отладка программного обеспечения — процесс, который может занимать до 50% времени инженера. Компания Figma, которая помогает разработчикам разрабатывать интерфейсы приложений или веб-сайтов, утверждает, что Copilot может создавать программы тестирования дефектов за считанные минуты, а не часы. «В этом и есть реальная ценность ИИ», — сказал Абхишек Матур, вице-президент компании по инжинирингу. «Это не заменяет нашу работу, но освобождает время для разработки творческих решений». Некоторые компании начинают развертывать Copilot для создания кода для критически важных систем. Brewer Carlsberg использует его для написания кода для существующего инструмента, который помогает торговому персоналу планировать, готовиться и документировать звонки по продажам. По словам директора по информационным технологиям Сары Хейвуд, помня об ограничениях Copilot, производитель пива использует собственный процесс обеспечения качества, чтобы убедиться, что созданный им код работает так, как задумано. Со временем, по ее словам, компании смогут передать и эту задачу на аутсорсинг. «Со временем люди будут больше доверять ИИ», — сказала она. «Я не думаю, что нам нужно перепроверять все, что делает ИИ, иначе мы не принесем никакой пользы». Пытаясь оценить точность технологии, канадский Университет Ватерлоо в прошлом году опубликовал эксперимент. Исследователи собрали набор данных, состоящий из фрагментов кода, в которых были обнаружены недостатки, и исправлений этих ошибок. Исследователи побудили Copilot создать именно такие фрагменты, чтобы посмотреть, выдаст ли он версии с ошибками. Ассистент воспроизвел ошибочную версию в 33% случаев, реже, чем человек. В четверти случаев ИИ выдает код с исправлением. Второй пилот, как правило, лучше избегал элементарных ошибок, чем более сложных, говорит Мей Нагаппан, профессор информатики в школе и один из авторов исследования. «Аналогия здесь в том, что сейчас мы живем в эпоху помощи водителю, а не на стадии самостоятельного вождения», — сказал он. Инженеры-программисты могут медленно менять свои рабочие привычки. Многие приветствуют Copilot, но опасаются слишком полагаться на него. Недавнее исследование, профинансированное GitHub, показало, что разработчики принимают предложения помощника только в 27% случаев. Инженеры также могут быстро обвинить второго пилота, если что-то пойдет не так. Когда в октябре и декабре на сайте Etsy произошел кратковременный сбой, некоторые разработчики компании обвинили Copilot в сбое. Etsy подтвердил инциденты, но оспаривает ответственность второго пилота. «Хотя мы, конечно, понимаем, что инженеры могут обсуждать, как Copilot теоретически может играть роль в сбоях или проблемах, у нас нет никаких доказательств того, что этот инструмент действительно привел к каким-либо последствиям для клиентов», — сказал представитель. Ожидается, что в ближайшие годы работа Copilot значительно улучшится. GitHub уже внедряет улучшения, в том числе корпоративную версию, которая может отвечать на вопросы на основе собственного программного кода клиента, что должно помочь новым инженерам освоиться и дать возможность опытным программистам работать быстрее. В ближайшие месяцы GitHub также позволит инженерам использовать собственную кодовую базу своего работодателя для автозаполнения программ, над которыми они работают. Это сделает сгенерированный код более персонализированным и полезным. GitHub не может позволить себе сидеть на месте. По меньшей мере дюжина стартапов стремятся разрушить рынок. Некоторые используют новые модели, которые значительно увеличили объем информации, которую помощники по кодированию могут быстро использовать, что упрощает создание целых программ. «Программист ИИ, который может видеть весь ваш код, сможет принимать гораздо лучшие решения и писать гораздо более связный код, чем тот, кто может смотреть на ваш код только как бы через рулон бумажных полотенец, понемногу за раз». — сказал Нат Фридман, инвестор и бывший генеральный директор GitHub. Фридман поддерживает стартап Magic AI, который планирует создать «сверхчеловеческого инженера-программиста». Тем временем компания Cognition AI, поддерживаемая Питером Тилем, работает над помощником, который сможет самостоятельно управлять программными проектами. В этом месяце Принстонский университет выпустил модель агента по разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом, и кажется, что не проходит и недели без появления нового стартапа. В интервью лишь немногие программисты выразили опасения, что ИИ заменит их. По их словам, как и во многих отраслях, автоматизация позволит им сосредоточиться на более сложных и интересных задачах. Но Дженсен Хуанг, генеральный директор популярного производителя ИИ-чипов Nvidia Corp., имеет менее радужную перспективу. Недавно он предсказал, что карьера кодирования обречена. По словам Хуанга, теперь, когда искусственный интеллект позволяет писать код простым английским языком, программистом может стать каждый. Авторы: Jackie Davalos,Dina Bass. Источник: www.bloomberg.com
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ