Программный код от нейросети. Доверяем, но проверяем
Искусственный интеллект меняет программирование: нейросети анализируют запросы, предлагают исправления и тем самым упрощают написание кода. Сервисы вроде GitHub Copilot, ChatGPT и Tabnine автоматически генерируют шаблоны, помогают с документацией и ускоряют цикл разработок. Но можно ли доверять ИИ в написании сложных алгоритмов? Достаточно ли он хорошо понимает специфику задач? И как правильно внедрять ИИ-системы?
Бизнес & ИИ-программирование
Уже сейчас искусственный интеллект стал неотъемлемой частью разработки. Но пока он не заменяет живого специалиста, а скорее служит инструментом для оптимизации и поддержки.
ИИ-сервисы в том виде, в котором они существуют сейчас — это не замена специалиста, как бы это ни утверждали в статьях и видеообзорах, а всё-таки инструмент для усиления навыков, помощник. Я застал то время, когда IDE (Integrated Development Environment — интегрированная среда разработки, набор ПО для создания кода) почти не отличалась от блокнота, и тогда также были группы людей, которые подвергали сомнениям полезность использования таких ПО. Со временем в IDE появились более сложные инструменты, которые незаменимы для разработчика сегодня. А теперь у нас есть нейросети — очередной этап развития технологий, и это не угроза, а эволюция инструментов, которыми мы пользуемся.
Бизнес-ценность использования ИИ в том, что экономится рабочее время специалистов, а эффективность их работы повышается, поскольку можно сфокусироваться на стратегических задачах. Также в некоторых вопросах можно не обращаться к сторонним консультантам, что напрямую экономит деньги.
Примеры применения ИИ в других компаниях:
- Microsoft применяет GitHub Copilot в своих внутренних разработках.
- Amazon активно использует и тестирует AI Code Whisperer — аналог Copilot для упрощения работы с API и интеграциями.
- Яндекс и Сбер внедряют ИИ в программировании мобильных приложений и веб-платформ.
Риск программных ошибок всё ещё довольно велик. Поэтому стоит относиться к ИИ как к помощнику, а не как к единственному источнику решений. В следующем разделе разберем, когда технологии действительно помогают и когда могут навредить. А в конце статьи оставили список доступных и бесплатных ИИ-платформ для программирования.
Плюсы ИИ
Ускорение разработки. Нейронные модели автоматически создают повторяющиеся фрагменты кода, такие как шаблонные структуры (boilerplate), стандартные CRUD-операции и базовые тесты. Это особенно полезно для быстрого прототипирования и создания MVP, что позволяет сократить время выхода продукта на рынок.
Также у ИИ-ассистентов реализованы предупреждения о наличии возможных ошибок: выделяются те места, которые могут быть уязвимы. Плюс ко всему, можно смотреть и применять советы по оптимизации кода или рекомендации при рефакторинге.
ИИ-ассистент максимально полезен и точен, когда нужно решить типовую задачу: например, описать базовую сущность или добавить к ней признак. Тогда разработчик просто начинает писать код, а ИИ-ассистент в моменте понимает, какие базовые вещи должны быть описаны и внедрены, и корректно начинает предлагать шаблоны. А где-то и целые готовые решения, которые можно сразу же использовать. Это особо ценно на старте проекта и ускоряет разработку просто в разы.
Генерация и дополнение кода. Встроенные в интегрированные среды разработки (IDE, integrated development environment) и редакторы ИИ-ассистенты помогают разработчикам благодаря анализу контекста и рекомендациям по оптимизации. Благодаря этому процесс создания кода становится дешевле и эффективнее.
Помощь начинающим специалистам. Junior-программисты часто прибегают к искусственному интеллекту с целью обучения или поиска быстрых решений. Знакомые многим ChatGPT и GitHub Copilot проверяют исходный код и предоставляют пояснения к функциям, помогая новичкам адаптироваться.
Повышение качества кода и минимизация ошибок. ИИ помогает следовать стандартам кодирования и лучшим практикам. Он анализирует структуру кода, выявляет неточности и потенциальные уязвимости на ранних этапах. Что как минимум делает код более надежным.
Помощь руководителям. Нейросети можно переадресовать рутинные задачи, в том числе операционные, или обратиться к ней по вопросам, касающимся смежных сфер.
Пример запроса: «Создай на Node. js простой сервис, который принимает на вход CSV-файл, автоматически анализирует структуру данных, находит колонку с датами, сортирует строки по убыванию даты и сохраняет результат в виде Excel-файла. Сделай всё максимально автономно — без необходимости ручной настройки, чтобы выглядело как 'загрузил — получил результат'».
Раньше такая задача потребовала бы полноценного исследования: разобраться с форматами CSV и Excel, выбрать библиотеки, написать код для чтения, парсинга, сортировки, генерации итогового файла. Это могло занять часы, особенно у тех, кто не сталкивался с аналогичными задачами в течении нескольких месяцев.
А теперь достаточно просто сформулировать мысль, буквально как если бы я поставил задачу коллеге. Без уточнений, без технических терминов — просто «я хочу, чтобы оно взяло, отсортировало и выдало результат». ChatGPT моментально предложит рабочее решение — от структуры проекта до кода, который можно взять и запустить.
В этом и кроется настоящая магия ИИ-инструментов: они снимают барьер между идеей и реализацией. Разработчику не нужно держать в голове каждую деталь реализации — он может сосредоточиться на сути задачи, а рутину делегировать помощнику.
Разумеется, с ИИ не каждый может стать разработчиком. Должны быть первоначальные навыки, чтобы оценить код, его качество и логичность. И скажу честно, у ИИ все эти параметры не всегда на высоте, и потому полноценно он разработчика не заменит. Но для человека, у которого есть знания и опыт программирования, работа с нейросетями — это удобный и эффективный симбиоз.
Ограничения в ИИ-программировании
Хотя нейросети помогают с рефакторингом, проверкой стиля кодирования и другими стандартными задачами, они не всегда подстраиваются под общую специфику проекта. И даже самый мощный искусственный интеллект не сможет справиться с рядом вопросов на том же уровне, что и опытные разработчики.
Сложности в понимании бизнес-контекста. ИИ отлично справляется с типовыми задачами, но сложносоставные архитектуры и нестандартные алгоритмы требуют более глубокого подхода. Например, сгенерированный код может не учитывать особые требования к безопасности, что приведет к необходимости доработок.
Риск ошибок и некачественного кода. Генераторы ИИ способны писать синтаксически правильные конструкции, но с логическими и семантическими ошибками. Без полноценной тестовой проверки возможны проблемы с производительностью и стабильностью работы программы.
Проблемы с масштабированием и поддержкой программного кода. Особенно это касается проектов, где требуется добавление новых функций или усовершенствование существующих. Дело в том, что нейронные сети часто работают как «черный ящик». Разработчики видят результат (код), но не всегда понимают, как именно ИИ пришел к этому решению и какая логика лежит в основе. Это затрудняет отладку, оптимизацию и модификацию кода.
Этические и правовые вопросы. Кто несет ответственность за ошибки, уязвимости или утечку информации, и кто является владельцем такого кода, если он был создан алгоритмом, а не человеком? Эти вопросы особенно актуальны для крупных проектов и продуктов, где могут использоваться базы данных пользователей. Важно помнить, что ИИ не всегда гарантирует точность, а также должную поддержку кода в новых версиях программных решений.
ИИ в разработке: внедряем с минимальным риском
Внедрение искусственного интеллекта требует продуманного подхода. Чтобы применять технологии для эффективных решений и минимизации рисков, придерживайтесь следующих принципов:
- Постепенный подход — начинайте с простых задач. Например, генерация кода с автоматическими завершениями.
- Тестирование ИИ на небольших проектах, прежде чем интегрировать в более сложные системы. Это поможет находить слабые места в коде и адаптировать его под необходимые требования.
- Человеческий контроль. Полагаться только на автоматическую отладку недостаточно, важно привлекать разработчиков для ревью кода.
- Обучение команды, а также повышение ее квалификации в области работы с нейросетями.
- Выбор решений под конкретные цели. Один сервис лучше подойдет для анализа готового кода, а другой — в качестве «помощника» в процессе его написания.
1. Формулировать запросы на человеческом языке, а не пытаться разговаривать с ней, как с роботом. Это повышает точность ответа и делает его более развёрнутым.
Пример: «У меня есть вот такая проблема: логирование работает для всех роутов, а надо, чтобы оно работало только для определённых роутов. Как ты сможешь мне помочь?»
2. Декомпозировать запросы: один промпт — одно решение.
Пример: вместо того, чтобы спрашивать «Как в Express. js настроить middleware, логирование, фильтрацию роутов и добавление IP в логи?» стоит декомпозировать запрос в виде последовательности вопросов:
Шаг 1: «Как в Express. js настроить middleware для логирования?»
Шаг 2: «Как сделать, чтобы логирование работало только для определённых роутов?»
Шаг 3: «Как добавить в лог IP пользователя?»
3. В интерфейсе сайта Open AI обязательно использовать разные чаты для разных проблем (или временные чаты для быстрых и небольших вопросов). Это надо для того, чтобы рабочее пространство по работе с искусственным интеллектом было чистым и не содержало лишнего контекста.
4. Рекомендуется сохранять контексты для проблем, к которым планируется возвращаться, то есть, говоря об интерфейсе Open AI, заводить и сохранять для них отдельные чаты. В ChatGPT и подобных «нейронках» любое накопление сообщений в одном контексте влияет на следующие, и при накоплении контекста результат становится более релевантным. А если задавать в одном контексте разные вопросы, результат будет некорректный.
Список ИИ-сервисов в помощь программистам
Зарубежные
GitHub Copilot — нейросеть, обученная на больших массивах исходных данных. Она предлагает автодополнения, готовые фрагменты кода и рекомендации в популярных IDE, таких как Visual Studio и IntelliJ IDEA.
ChatGPT — продукт OpenAI, который помогает с исправлением ошибок, анализом контекста и поиском решений.
Tabnine — генератор кода для работы с шаблонными конструкциями.
Kite (Python, Java, JavaScript) — умный помощник для написания программных фрагментов.
Российские
YandexGPT — платформа от Яндекса, предназначенная для автоматизации рутинных задач в программировании.
GigaCode — отечественное решение от СберТех, позволяющее ускорить процесс написания кода.
Один инсайт — один вывод
Вместо того чтобы заменить человека, нейросети становятся катализатором новых подходов к созданию кода. Если раньше главной проблемой были баги, то теперь встает вопрос: насколько мы понимаем код, который пишем, если значительная его часть создается автоматически? Здесь и состоит ключевой вызов: баланс между скоростью разработки и глубиной понимания решений.
Именно поэтому будущее за теми, кто не просто использует искусственный интеллект, а осмысленно интегрирует его в процесс, понимая его сильные и слабые стороны.
Комментарии к статье
Комментарии: 0