Применение генеративного AI в разработке делает процесс более эффективным: автоматизирует рутину, предсказывает потенциальные проблемы, обрабатывает большие данные. Рассказываем, как почему ИИ популярен в ИТ и как технологии помогают разработчикам.
Что такое генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) — технология, способная создавать новый контент на основе анализа существующих данных. Он обучается на огромных объемах информации, распознает паттерны и генерирует уникальный контент, не копируя исходные данные.
ГИИ позволяет создавать контент в различных форматах, включая изображения, видео, речь, текст, программный код и дизайн продуктов.
Основой ГИИ являются модели искусственного интеллекта, обученные на данных:
-
Большие языковые модели (LLM). Генерируют тексты, делают переводы, отвечают на вопросы.
-
Генеративно-состязательные сети (GAN). Создают реалистичные изображения, видео и аудио.
-
Вариационные автоэнкодеры (VAE). Генерируют новые данные: изображения, тексты или звуки.
-
Авторегрессионные модели. Последовательно генерируют элементы данных, например, слова в тексте или пиксели в изображении.
-
Рекуррентные нейронные сети (RNN). Обрабатывают последовательные данные, такие как текст и временные ряды.
-
Трансформерные модели. Обрабатывают данные в параллельном режиме, что позволяет им эффективно обрабатывать большие объемы информации.
Распространенность генеративного искусственного интеллекта в разработке
По данным исследований McKinsey & Company, ГИИ способен автоматизировать рабочие действия, которые занимают 60–70% процентов времени персонала. Использовании ИИ может добавить от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год в мировую экономику.
Эра использования generative AI только начинается. Но компании уже активно используют технологию для оптимизации процессов, например, внедряют умные чат-боты для улучшения клиентского опыта или используют ПО для прогнозирования трендов. Дизайнеры, копирайтеры и маркетологи используют нейросети для генерации контента и идей, анализа данных.
Генеративный ИИ стал неотъемлемым помощником программистов: он автоматизирует рутину на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — от кодирования до тестирования, развертывания и документирования.
Согласно опросу сообщества StackOverflow, 76% разработчиков уже используют или планируют использовать помощь в кодировании с помощью ИИ.
Технологические компании также внедряют генеративный ИИ в разработку: около 67% находятся на этапах пилотного проекта или развертывания процессов с использованием технологии.
Для каких задач используется ИИ в разработке ПО
Генеративный ИИ может повысить производительность и скорость разработчиков на 20–50%. Разберем 7 вариантов использования технологии.
Ревью кода
Традиционная проверка кода обычно занимает много времени. ИИ-инструменты быстрее находят ошибки и уязвимости.
Например, GitHub Copilot может автоматически дополнять код, предлагая варианты на основе того, что уже писали программисты. Это значительно ускоряет процесс разработки.
Reviewable и DeepCode выявляют проблемы в коде в режиме реального времени.
Использование таких инструментов позволяет разработчикам писать более качественный и безопасный код, тратя меньше времени на рутинные проверки.
|
85% |
15% |
88% |
|
разработчиков почувствовали большую уверенность в качестве своего кода |
проверок кода стали более эффективными и завершались на 15% быстрее |
разработчиков сообщили, что чувствуют себя более сосредоточенными и больше наслаждаются процессом |
Генерация кода
Вместо того, чтобы писать код вручную, разработчики могут использовать искусственный интеллект и сгенерировать нужные функции, классы или даже целые базы данных.
Например, если нужна простая база данных при разработке мобильного приложения, ИИ может автоматически создать ее, основываясь на требованиях и существующем коде. Это значительно ускоряет разработку и освобождает время для более сложных задач.
Также ИИ может генерировать базовый код для разных языков программирования и фреймворков. Это особенно полезно для новичков, которые только начинают изучать программирование.
Примеры инструментов:
-
GitHub Copilot — предлагает варианты кода прямо в процессе написания.
-
TabNine — автоматически дополняет код в разных языках программирования.
-
DeepCoder — генерирует код на основе примеров входных и выходных данных.
Тестирование
Тестирование ПО часто занимает много времени. Особенно трудоемко тестировать сложные сценарии, которые требуют проверки множества взаимодействий между разными компонентами системы.
Искусственный интеллект помогает автоматизировать этот процесс. Специальные инструменты могут анализировать код, генерировать тестовые сценарии и автоматически проверять, работает ли программное обеспечение правильно.
Например, Testim использует ИИ, чтобы автоматически создавать и обновлять тесты при разработке веб-приложений. Это позволяет ускорить процесс тестирования и снизить риск ошибок.
Applitools помогает проверить, что интерфейс приложения выглядит корректно на разных устройствах и в разных браузерах. ИИ анализирует визуальное представление приложения и выявляет любые отклонения от ожидаемого поведения.
С этими инструментами команды разработчиков могут тратить меньше времени на рутинные задачи тестирования и больше времени на создание новых функций и улучшение продукта.
Создание документации
ИИ-инструменты могут автоматически генерировать документацию на основе кода. Они способны создавать:
-
справочники по API
-
руководства пользователя
-
техническую документацию
Например, Codex анализирует код и автоматически генерирует Markdown-документацию. Docusaurus автоматически создает документацию для веб-приложений на основе комментариев в коде.
Использование таких инструментов позволяет разработчикам сэкономить время и сосредоточиться на более творческих задачах. Но ИИ-генерация документации не заменяет полностью человеческий труд. Всегда необходимо проверять и корректировать полученный результат.
Деплой
Деплой (deployment) — это развертывание программного обеспечения или приложения на производственном сервере или в облачной среде. Этот процесс особенно важен для задач, таких как разработка интранета, где требуется оперативное и безопасное внедрение обновлений, чтобы обеспечить стабильную работу системы и доступ сотрудников к необходимым ресурсам. ИИ-инструменты упрощают деплой, позволяя:
-
Планировать оптимальное время для развертывания. Анализируя прошлые данные, ИИ может определить лучшее время для выпуска обновлений, чтобы избежать проблем.
-
Автоматически откатывать изменения. Если после развертывания возникают проблемы, ИИ может автоматически отменить изменения и вернуть систему в предыдущее стабильное состояние.
-
Автоматически масштабировать инфраструктуру. ИИ может предсказать пиковые нагрузки на приложение и автоматически масштабировать ресурсы, чтобы обеспечить стабильную работу.
Примеры инструментов:
-
GitHub Copilot. Генерирует код для скриптов развертывания и конфигурационных файлов.
-
OpenAI Codex. Автоматизирует процесс развертывания, включая создание конвейеров непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) и настройку инфраструктуры.
С помощью ИИ, процесс развертывания становится более надежным, эффективным и менее подвержен ошибкам.
Рефакторинг
Большие и сложные проекты часто страдают от так называемого «технического долга». Это ситуация, когда в программном коде накапливаются проблемы, которые откладываются на потом.
ИИ-инструменты помогают анализировать код и предлагают улучшения, например:
-
переименование непонятных функций и переменных
-
объединение повторяющихся фрагментов кода
-
разделение сложных функций на более простые
Они помогают поддерживать код в хорошем состоянии, что делает его более понятным и удобным для работы.
Примеры инструментов:
-
RefactorHub. Анализирует код и предлагает конкретные рекомендации по улучшению.
-
CodeMR. Использует машинное обучение для предложения рефакторинга, объясняя причины своих рекомендаций.
С помощью них разработчики могут тратить меньше времени на рутинные задачи и больше времени на создание новых функций, например, при разработке приложений для iOS.
Портирование кода
Перенос кода с одного языка программирования на другой или с одного фреймворка на другой — трудоемкая задача. Но искусственный интеллект может существенно упростить этот процесс.
ИИ-инструменты могут автоматически переводить код, сохраняя его смысл и функциональность. Например, можно перевести код с Java на Python или с одного веб-фреймворка на другой.
Искусственный интеллект также помогают адаптировать старый код к новым технологиям, автоматически обновляя зависимости и устраняя несовместимости.
Примеры инструментов:
-
TransCoder. Переводит код между языками программирования, такими как C#, Java и Python.
-
CodeConverter. Переводит код между веб-фреймворками, такими как Angular, React и Vue.
С помощью них разработчики могут быстрее и легче переносить код на новые платформы, что позволяет создавать более универсальные и кроссплатформенные приложения.
Как эффективно использовать ИИ в веб-разработке
Чтобы извлечь максимальную пользу из генеративного ИИ в разработке программного обеспечения, организации могут следовать следующим стратегиям:
Согласование с процессами разработки. Убедитесь, что инструменты ИИ соответствуют вашим текущим процессам разработки и целям, будь то создание пользовательского интерфейса или backend-разработка сайта.
Сбор обратной связи. Получайте отзывы от разработчиков, тестировщиков и других заинтересованных лиц, чтобы постоянно улучшать модели, алгоритмы и процессы, основанные на ИИ.
Формирование кросс-функциональных команд. Создайте команды, состоящие из разработчиков искусственного интеллекта и разработчиков ПО, чтобы совместно определять области, где ИИ может принести наибольшую пользу.
Обеспечение защиты данных. Внедрите надежные меры защиты данных и соблюдайте правила конфиденциальности.
Учитывайте масштабируемость. Убедитесь, что технологии ИИ могут масштабироваться вместе с ростом вашей организации.
Обучение и поддержка. Обучайте сотрудников работе с инструментами ИИ, чтобы повысить их производительность и эффективность.
Оценка эффективности. Регулярно оценивайте эффективность ИИ-процессов с точки зрения скорости разработки, качества кода и безопасности.
Непрерывное обучение. Инвестируйте в обучение и развитие команды, чтобы использовать потенциал ИИ в полной мере.
Проблемы использования ИИ в разработке
Генеративный искусственный интеллект — полезный инструмент в работе. Но все еще не идеальный — 38% разработчиков отмечают, что ИИ-инструменты предоставляют неточную информацию в половине случаев или чаще.
Но несмотря на ошибки, программисты все равно довольны технологией. Они отмечают, что инструменты искусственного интеллекта увеличили продуктивность на 20%.
Этические аспекты генеративного ИИ в разработке
Генеративный ИИ, способный создавать новые данные, открывает перед разработчиками широкие возможности. Однако с этой технологией связаны и серьезные этические вопросы, которые необходимо учитывать при ее применении.
Основные этические проблемы:
-
Предвзятость. Модели ИИ обучаются на данных, которые могут содержать скрытые предрассудки. Это может привести к созданию дискриминационных или несправедливых алгоритмов.
-
Авторское право. Когда ИИ генерирует контент, возникают вопросы о том, кому принадлежат авторские права на этот контент.
-
Ответственность. Кто несет ответственность за действия, совершенные на основе результатов, полученных с помощью генеративного ИИ? Разработчик, пользователь или сам ИИ?
-
Конфиденциальность. ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, включая персональную информацию. Как защитить эту информацию от утечки и несанкционированного доступа?
Чтобы минимизировать этические риски необходимо обеспечить прозрачность алгоритмов и данных, используемых для обучения моделей ИИ. Использование разнообразных и репрезентативных данных поможет минимизировать предвзятость.
Что в итоге
Генеративный ИИ может сильно упростить работу программистов. Он умеет сам писать, анализировать и тестировать код, а также создавать документацию и делать рефакторинг.
Но есть и обратная сторона медали. ИИ может быть предвзятым, создавать фейки и принимать неправильные решения.
Что нужно помнить:
-
ИИ – это инструмент, а не волшебная таблетка. Он не заменит программиста полностью, но станет помощником.
-
Нужно быть осторожным с данными. Если данные, на которых обучается ИИ, будут неправильными или неполными, то и результаты будут неверными.
-
Важно думать об этике. ИИ может принимать решения, которые влияют на людей. Поэтому нужно быть уверенным, что эти решения справедливые и не вредят никому.
Генеративный ИИ — это мощная технология, которая может принести большую пользу. Но чтобы использовать ее правильно, нужно понимать ее возможности и ограничения, а также следовать этическим принципам.