В мире разработки программного обеспечения происходят значительные сдвиги, пишет The Economist. Самая скучная часть разработки ПО перекладывается на искусственный интеллект. Количество молодых программистов резко возрастает в развивающихся странах.
В мире разработки программного обеспечения происходят два больших сдвига. После запуска ChatGPT в 2022 году руководители компаний из кожи вон лезут, пытаясь найти способы продуктивно использовать генеративный искусственный интеллект. В основном это пока не приносит особых результатов, за исключением разве что разработки ПО. Опросы показывают, что около 2/5 специалистов во всем мире считают генеративный ИИ полезным и пользуются им.
Профессия меняется и иным образом. В мире всё больше инженеров работают на развивающихся рынках. Стандартного определения разработчика не существует, но примерно к 2020 году пользователей популярной платформы для хостинга IT-проектов и их совместной разработки GitHub стало больше в бедных странах, чем в богатых. По той же причине ожидается, что в ближайшие несколько лет Индия обгонит Америку и станет крупнейшим в мире источником талантов в области программирования.
Эти изменения важны, потому что талантливые программисты ценятся очень высоко и получают высокие зарплаты. например, в США они зарабатывают больше инженеров-ядерщиков. Технологическим гигантам они нужны, чтобы делать свои платформы более привлекательными. Руководители нетехнических компаний задействуют их в оцифровке, которая, как они надеются, повысит производительность и востребованность у потребителя. Поэтому эти два изменения — весть, несомненно, благая. Похоже, что будущее за большим количеством более продуктивных программистов и дешевым ПО.
Новые технологии часто приходят на помощь разработчикам. например, Интернет в свое время избавил нас от трудоемкой задачи искать ответы в учебниках. Генеративный ИИ выглядит еще более серьезным шагом вперед. одна из причин его полезности — доступность данных. На онлайн-форумах, таких как Stack Overflow, хранятся огромные архивы задаваемых программистами вопросов и ответов на них. Последние часто сопровождаются оценками, помогая нейросетям понять, что полезно, а что — нет. Как отмечает Натан Бенайх (Nathan Benaich) из венчурной компании Air Street Capital, для программирования также характерно множество циклов обратной связи и тестов, которые проверяют, должным ли образом работает ПО. ИИ-модели могут использовать их для обучения и совершенствования.
Следствием стало возникновение огромного количества новых инструментов в помощь программистам. Поставщик данных PitchBook отслеживает около 250 соответствующих стартапов, а лидирует в этом направлении группа компаний Big Tech (Alphabet, Amazon, Meta*, Microsoft, Apple). В июне 2022 года на GitHub, принадлежащем Microsoft, был запущен инструмент для автоматического дополнения строк кода под названием Copilot. За подписку платят около двух миллионов человек, включая 90% сотрудников компаний из топа Fortune 100. В 2023 году их примеру последовали Alphabet (материнская компания Google) и Meta* (материнская компания Facebook**), а в нынешнем — Amazon и Apple. Многие компании разрабатывают такого рода инструменты и для внутреннего использования.
Однако возможности ИИ все еще небезграничны. Когда исследовательская Фирмасколько времени им экономит технология, самый популярный ответ, который дали 35% респондентов, был “от 10% до 20%”. Отчасти это связано с созданием простого “шаблонного” кода, но инструменты всё же не идеальны.
Одно из исследований компании-разработчика ПО GitClear показало снижение качества кода за последний год или около того. Есть подозрения, что во всем виноват как раз ИИ. Как выяснилось в ходе опроса, проведенного компанией Synk, проблемы с безопасностью в более чем половине организаций связаны с некачественно сгенерированным кодом. Да и более сложные проблемы программирования ИИ решать по-прежнему не способен.
Следующее поколение инструментов должно быть лучше. В июне стартап в области искусственного интеллекта Anthropic выпустил новейшую модель Claude 3.5 Sonnet, которая, помимо прочего, превосходит предшественников в плане написания кодов. 12 сентября компания OpenAI, подарившая миру ChatGPT, выпустила новую модель О1, которая “превосходно справляется с точной генерацией и отладкой сложного кода”.
ИИ-инструменты способны помогать и с другими повседневными задачами (“рутиной", как говорят программисты) вроде написания заметок о том, что делает код, и разработки тестов для проверки на сбои. Написание кода — это лишь часть работы программиста-разработчика, на которую, по данным консалтинговой компании Bain, уходит около 40% рабочего времени. Также гибкости добавляет более быстрое переключение между языками программирования и более свободное применение навыков в различных ситуациях. Евро Бейнат (Euro Beinat) из инвестиционной компании Prosus говорит, что видел, как инженеры переходят с одного языка на другой за неделю, а не за привычные три месяца. Недавно в Amazon сообщили, что сэкономили 4260 миллионов, перекодировав с помощью ИИ тысячи приложений.
