ИИ перестраивает мозг кодеров. Ваш может стать следующим

Многие люди - скажем, журналисты - с понятной тревогой думают о том, что генеративный искусственный интеллект может означать для будущего их профессии. Не помогает и то, что прогнозы экспертов по этому вопросу представляют собой запутанный коктейль из восторженного возбуждения, язвительного скептицизма и антиутопического отчаяния.

Впрочем, некоторые работники уже живут в одной из потенциальных версий будущего генеративного ИИ: программисты.

"Разработчики вступили в эпоху ИИ", - говорит Томас Дохмке, генеральный директор GitHub. "Вопрос только в том, как быстро вы перейдете на новый уровень? Или вы так и останетесь в прошлом, по ту сторону "полярности продуктивности"?"

В июне 2021 года GitHub запустил предварительную версию помощника по программированию под названием Copilot, который использует генеративный искусственный интеллект, чтобы подсказать, как завершить большие фрагменты кода, как только человек начинает набирать текст. Сейчас Copilot является платным инструментом и пользуется огромной популярностью. Владелец GitHub, компания Microsoft, сообщила в своем последнем квартальном отчете о прибылях и убытках, что в настоящее время насчитывается 1,3 миллиона платных аккаунтов Copilot - на 30 % больше, чем в предыдущем квартале, - и отметила, что программное обеспечение используют 50 000 различных компаний.

По словам Домке, последние данные об использовании Copilot показывают, что почти половина всего кода, создаваемого пользователями, генерируется искусственным интеллектом. В то же время он утверждает, что мало признаков того, что эти программы ИИ могут работать без человеческого надзора. "После использования этих инструментов сообщество разработчиков пришло к однозначному выводу, что это должен быть второй помощник программиста", - говорит Домке.

Сила Copilot заключается в том, как он абстрагируется от сложностей для программиста, пытающегося решить проблему, говорит Домке. Он сравнивает это с тем, как современные языки программирования скрывают мелкие детали, которые в более ранних, низкоуровневых языках требовали от программистов. Домке добавляет, что молодые программисты особенно хорошо воспринимают Copilot, и что он кажется особенно полезным для решения проблем начинающих кодеров. (В этом есть смысл, если учесть, что Copilot учился на основе массивов кода, выложенных в Интернете, где решения проблем для новичков превосходят примеры заумного и редкого кодингового ремесла).

"Мы наблюдаем эволюцию разработки программного обеспечения, - говорит Дохмек.

Все это не означает, что спрос на труд разработчиков не изменится под влиянием ИИ. Исследование GitHub в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом показало, что Copilot позволяет кодерам, сталкивающимся с относительно простыми задачами, выполнять свою работу в среднем на 55 % быстрее. Такое увеличение производительности говорит о том, что компании могут выполнять ту же работу с меньшим количеством программистов, но при этом они могут использовать сэкономленные средства для того, чтобы потратить больше труда на другие проекты.

Даже для тех, кто не занимается кодингом, эти выводы и быстрое распространение Copilot потенциально поучительны. Microsoft разрабатывает ИИ-"копилоты", как она их называет, которые помогают писать электронные письма, составлять электронные таблицы или анализировать документы для своего программного обеспечения Office. Она даже ввела клавишу Copilot в последние версии Windows PC, впервые за несколько десятилетий изменив кнопку клавиатуры. Конкуренты, такие как Google, создают аналогичные инструменты. Успех GitHub, возможно, способствует тому, что компания стремится предоставить каждому человеку помощника на рабочем месте с искусственным интеллектом.

"Есть хорошие эмпирические данные по GitHub Copilot и статистике продуктивности", - сказал генеральный директор Microsoft Сатья Наделла во время последнего отчета о прибылях компании. Он добавил, что ожидает, что аналогичные преимущества будут ощущаться и пользователями других копилотов Microsoft. Microsoft создала сайт, на котором можно попробовать свой Copilot для Windows. Признаюсь, мне не совсем понятно, насколько задачи, которые вы можете захотеть решать в Windows, похожи на те, что вы выполняете в GitHub Copilot, где вы используете код для достижения четких целей.

Есть и другие потенциальные побочные эффекты таких инструментов, как GitHub Copilot, помимо вытеснения рабочих мест. Например, рост зависимости от автоматизации может привести к тому, что в код будет вкрадываться все больше ошибок. В одном из недавних исследований было заявлено о наличии такой тенденции - хотя, по словам Дохмека, в нем говорилось лишь об общем увеличении числа ошибок после внедрения Copilot, а не о прямых доказательствах того, что ИИ-помощник привел к росту числа ошибок. Если это действительно так, то справедливо беспокоиться о том, что менее опытные кодеры могут пропустить ошибки, полагаясь на помощь ИИ, или что общее качество кода может снизиться благодаря автозаполнению.

Учитывая популярность Copilot, мы не скоро получим больше данных по этому вопросу. Те из нас, кто работает на других работах, возможно, скоро узнают, ждет ли нас такой же рост производительности, как и кодеров, а также связанные с ним корпоративные потрясения.