ИИ-ассистенты для кода: будущее разработки или угроза профессионализму?

По данным GitHub, около 97% программистов по всему миру уже активно применяют нейросети в своей работе.

Количество пользователей ИИ-инструментов для написания программного кода среди абонентов оператора T2 выросло в 58 раз, достигнув 52 144 уникальных пользователей в месяц - с начала 2022 года по август этого года, узнали «Ведомости».

Другие крупные операторы, подтверждают тенденцию. По данным билайна, в августе этого года количество пользователей сервисов генерации кода с помощью ИИ увеличилось в 58 раз по сравнению с августом прошлого года, а в 2023 году рост составил 25 раз относительно предыдущего периода.

Одним из факторов, стимулирующих рост популярности ИИ-инструментов, стало обновление нейросети ChatGPT до версии GPT-4, которая теперь способна генерировать код по описанию функциональности программы. Помимо этого, доступ к подобным сервисам предлагают такие площадки, как DeepMind AlphaCode, AskCodi, Codeium, а также российские Gigacode (от «Сбера») и Yandex Code Assistant.

ИИ в разработке программного обеспечения

С момента запуска AI-ассистента Gigacode его установило более 20 000 пользователей. Параллельно «Яндекс» получил свыше 3000 заявок от различных компаний на тестирование Yandex Code Assistant, которая активно применяется внутри компании. Примерно 60% разработчиков «Яндекса» используют этот инструмент регулярно для создания и улучшения кода. В перспективе планируется внедрение функции код-ревью.

Использование нейросетей становится важным этапом в процессе разработки, опытные программисты поручают таким системам выполнение рутинных заданий.

Нейросети востребованы среди разработчиков благодаря способности объяснять сложные или неизвестные фрагменты кода, помогая быстро находить и исправлять ошибки. Они могут объяснить программисту работу с фреймворками, языками программирования или инструментами, с которыми специалист ранее не сталкивался.

AI-ассистенты, такие как GitHub Copilot (в глобальной разработческой среде самый популярный), Copilot от Microsoft и российские аналоги вроде Gigacode, активно используются для auto-completion (автоматического «дописывания»). 73% Java-разработчиков, применяющих инструменты ИИ, пользуются ChatGPT.

Однако ИИ пока не способен «понимать» код на глубоком уровне и работает с ним скорее как с текстом. К тому же, несмотря на очевидные преимущества, эксперты предупреждают о потенциальных рисках. Из-за постоянного использования таких систем снижается уровень компетенции специалистов.

Читайте также

Артем Новиков: Время роботов и данных

Когда технологии постоянно меняют правила игры, компании вынуждены адаптироваться на ходу, особенно в такой динамичной сфере, как логистика. Как выстроить ИТ-инфраструктуру, которая не только поддерживает, но и ускоряет развитие бизнеса? Какие вызовы стоят перед компанией в ближайшие годы? Об этом и многом другом мы поговорили с Артемом Новиковым, ИТ-директором СДЭК.