Как ChatGPT повлиял на разработку программного обеспечения?

Прошло чуть больше года с тех пор, как ChatGPT, дебютировавший в ноябре 2022 года, взорвался на сцене.

В связи с этим возникает вопрос: Насколько сильно ChatGPT и другие инструменты генеративного ИИ повлияли на практику разработки программного обеспечения? Могут ли они заменить разработчиков? Можете ли вы по-прежнему быть эффективным программистом без использования генеративного ИИ? Или шумиха вокруг GenAI не соответствует реальности в сфере разработки программного обеспечения?

Чтобы ответить на эти вопросы, давайте посмотрим, как генеративный ИИ изменил и не изменил разработку программного обеспечения за последний год или около того.

Краткая история генеративного ИИ в разработке программного обеспечения

Прежде всего следует отметить, что ChatGPT не был первым инструментом генеративного ИИ, доступным для программистов. GitHub Copilot, работающий на том же движке ИИ, что и ChatGPT, существует с 2021 года.

Если углубиться в прошлое, то инструменты для кодирования на основе искусственного интеллекта, такие как Visual Studio IntelliCode, существуют уже много лет, хотя во многих отношениях они гораздо менее мощные, чем Copilot и ChatGPT.

Тем не менее, важно признать, что, по крайней мере, некоторые разработчики уже давно используют ИИ для помощи в написании и проверке кода. Выпуск ChatGPT не стал абсолютно новым событием в этом отношении.

Что ChatGPT сделал и чего не сделал для кодеров

Итак, главный вопрос заключается в том, открыли ли ChatGPT и другие инструменты ИИ нового поколения новую эру в сфере разработки программного обеспечения? Или это просто улучшенные версии инструментов кодирования с помощью ИИ, которые не так уж и новы?

Что создал ChatGPT

Можно привести достойные аргументы в пользу обеих точек зрения. С одной стороны, можно утверждать, что ChatGPT и Copilot настолько искусны в генерации кода, а также в оценке кода для выявления проблем, что сейчас трудно представить себе кодинг без помощи ИИ. В некоторых смыслах это похоже на строительство дома с помощью ручной пилы вместо электроинструментов: Это все еще возможно, но это настолько менее эффективно, чем более современный подход, что вы будете отставать, если будете придерживаться старых методов.

Кроме того, инструменты генеративного ИИ способны не только писать код приложений. Они также способны создавать код для автоматизированного тестирования программного обеспечения, помогая разработчикам эффективнее выявлять ошибки в своих приложениях. Кроме того, они могут вносить предложения по архитектуре приложений. Они также служат в качестве исследовательских инструментов, помогая разработчикам находить информацию быстрее, чем если бы они искали ее в базах данных документации вручную.

Сохраняющиеся ограничения ChatGPT

С другой стороны, факт остается фактом: никто, насколько мне известно, не создает сложные приложения, используя только ChatGPT или другие инструменты с поддержкой ИИ. Возможно, вы сможете создавать относительно базовые приложения, используя только ИИ, и вы сможете генерировать с его помощью большую часть или весь свой шаблонный код. Но нет никаких оснований полагать, что ChatGPT и подобные инструменты сделали кодеров неактуальными.

Это тем более верно, что для написания хоть сколько-нибудь поддерживаемого кода с помощью ИИ вам потребуется определенный уровень знаний в области программирования. Вы должны быть в состоянии описать ChatGPT, как вы хотите построить свое приложение, какие языки или фреймворки использовать, и, возможно, даже какие соглашения по кодированию следует соблюдать. Все эти соображения очень важны для создания реального приложения, и ChatGPT не может знать, как их решить, если вы не обладаете знаниями программирования, необходимыми для подробного объяснения того, что вы хотите.

Будет ли ИИ и дальше совершенствоваться в программировании?

Также есть основания полагать, что, хотя ChatGPT еще не совершил революцию в разработке программного обеспечения, он может сделать это в будущем, исходя из предпосылки, что генеративный ИИ будет становиться все лучше и лучше.

Однако я склонен думать, что, хотя GenAI, вероятно, будет развиваться постепенно, как и большинство технологий, он не будет совершенствоваться скачками. То, что он может делать сегодня, в основном представляет собой то, что он будет делать всегда - и те недостатки и ограничения, которые влияют на GenAI сегодня, вряд ли исчезнут, хотя постепенно их будет легче решить.

Заключение: ИИ хорош в кодировании, но не всемогущ

Одним словом, было бы неправильно отрицать, что ИИ оказал значительное влияние на разработку программного обеспечения, но также было бы неверно утверждать, что он способен заменить разработчиков-людей. Крайние позиции, которые занимают некоторые люди по отношению к ИИ в разработке программного обеспечения - либо что он слишком несовершенен, чтобы быть пригодным для использования, либо что это непревзойденный инструмент, угрожающий работе программистов во всем мире, - не подтвердились событиями, произошедшими за год после выхода ChatGPT.