Применение генеративного ИИ в разработке программного обеспечения

Генеративный ИИ: Мифы и Реальность в Программировании

Когда речь идет о генеративном ИИ, многие эксперты утверждают, что он должен существенно повысить нашу производительность и создать новые рабочие места. Однако, если посмотреть на опыт тех, кто уже работает с этим инструментом, особенно разработчиков, картина получается совсем другой. Генеративный ИИ в программировании не только не ускоряет работу, но и может ее замедлить, особенно в таких областях, как программирование.

Разработчики с большим опытом работы, а именно те, кто имеет более 10 лет стажа, не стали работать быстрее с помощью инструментов ИИ. Более того, они показали на 19% худшие результаты по времени выполнения задач по сравнению с теми, кто работал без ИИ. Это khá интересно, поскольку разработчики были убеждены, что они сэкономили время, полагая, что ускорились на 20%. Однако это оказалось всего лишь иллюзией.

Самая сильная задержка возникала на коротких задачах, где разработка с помощью ИИ увеличивала общее время завершения. Это было связано с тем, что разработчикам приходилось тратить много времени на «подсказки» — общение с моделью, попытки добиться нужного результата. Код часто приходилось переписывать, поскольку модели выдавали неверные решения, дублировалась логика, появлялись уязвимости, неэффективные конструкции. Качество кода и ИИ было ниже, и это не раз подчеркивали участники исследования.

Один из участников, Доменик Деникола из Google, был удивлен, насколько слабо AI справляется с реальными спецификациями. Ситуация — не единичный случай. Согласно отчету Google DORA 2024, код, созданный с помощью genAI, часто требует переработки и не может быть отправлен в продакшн без доработок. Более того, команды, использующие такие инструменты, сообщали о новых типах багов.

Это подтверждается и на практике. На недавнем чемпионате мира по программированию, где участники — человек и ИИ — решали одинаковые задачи, человек победил с отрывом в 9,5%, доказав, что в реальной разработке пока побеждает мышление, а не автогенерация. В результате создается ощущение, что genAI пока лучше работает как «черновой помощник», но не как полноценный замена экспертизы.

Применение ИИ в разработке может быть полезным, но требует осторожного применения и постоянного контроля со стороны человека. Например, если вы работаете над проектом по созданию нового приложения, генеративный ИИ может помочь вам сгенерировать базовый код, но вам все равно придется его дорабатывать и проверять. Это может сэкономить вам время, но не заменит полностью вашу экспертизу.

В заключении, генеративный ИИ — это мощный инструмент, но он не должен заменять человеческую экспертизу. Будущее генеративного ИИ зависит от того, как мы будем использовать его, и ограничения генеративного ИИ должны быть поняты и приниматься во внимание. Только так мы можем добиться besten результата и создать высококачественные продукты, которые соответствуют нашим потребностям и ожиданиям.

Больше новостей в нашем телеграм канале I ROBOT