По мере развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения нейросети с каждым годом все больше интегрируются в различные сферы жизни человека. Особенно это касается рабочих моментов. Так наряду с ИИ, пишущим сказки, книги и статьи вместо реальных авторов либо создающим иллюстрации и креативы, появляются нейросети, которые пишут код и уже сейчас вносят коррективы в традиционный подход к программированию. Такие нейросети для программирования могут значительно сократить время разработки и снизить количество ошибок. Они могут анализировать большие объемы данных, создавать алгоритмы и даже управлять роботами. Возникает вопрос: заменят ли эти нейросети программистов? В этой статье мы рассмотрим топ-5 нейросетей, которые, возможно, в обозримом будущем заменят программистов в различных сферах деятельности.
Могут ли нейросети заменить программистов в 2023 году?
С появлением в публичном доступе сервисов, предлагающих написание текстов и программного кода во многих западных и отечественных форумах, порталах и чатах пользователи, боясь потерять свое рабочее место, стали активно искать ответ на вопрос, заменят ли нейросети реальных авторов и программистов уже в 2023 году. И совместными усилиями им удалось найти сразу несколько слабых сторон нейронок, которые вряд ли создатели ИИ успеют устранить в текущем году. Разберем по пунктам, почему нейросети пока не способны на 100% заменить живого программиста:
- Нейросети не понимают контекст отдельно взятых задач
Нейронки на данном этапе своего развития не способны определять, к чему именно они пишут код. Даже если промт (запрос) составлен максимально подробно, то глобальную задачу нейросеть поймет, но к отдельно взятым модулям это уже не относится. Это обусловлено тем, что нейросети обрабатывают коды, которые уже когда-то были кем-то написаны, но детали реализации и взаимодействия этих модулей она может не знать. При этом, даже если пользователю удастся получить рабочий продукт, качество его оптимизации, мягко говоря, будет плохим. Вероятнее всего такой продукт будет иметь массу уязвимостей и багов. - Нейросети не способны сами себя проверять
Кроме непонимания деталей и контекста задачи НС, еще не обучены проверять свой код на предмет ошибок и неточностей и потому требуется дополнительный контроль со стороны человека. То есть ввести промт с задачей на генерацию кода программного продукта и выкатить его в продакшен в тот же час не получится. А если и получится, то велик риск проявления багов или даже удаления, например, базы данных. Так что баги выявлять и исправлять придется программисту, который отличие от НС, понимает и знает принцип работы языков программирования и фреймворков. - Нет возможности поддерживать и развивать продукт
Если продукт создается с заделом на годы вперед, то без поддержки и постоянного развития, на фоне конкурентов он рискует оказаться устаревшим и неактуальным для пользователей. И так как функционал большинства нейросетей ограничен лишь старыми решениями и кусками кода без оптимизации под обновления языков, подходов и т.д., адаптировать свой продукт под новые реалии рынка будет практически нереально. На создание новых программных фич нейросетью рассчитывать не стоит. - Нейросети не могут создавать уникальные продукты
Даже с учетом того, что нейросеть, пишущая код, берет за основу тот код, уже написанный кем-то ранее, она неспособна учитывать различия в требованиях и структуре проектов. Даже если проекты максимально похожи, каждый из них обязательно имеет массу, пусть и мелких, но отличий. И такой код, неоптимизированный под потребности проекта, глобально может негативно отразиться на его функциональности. Если провести аналогию между кодом, сгенерированным НС, с текстовой статьей на сайте, то его можно смело назвать рерайтом рерайта.
Топ-5 нейросетей, которые пишут код не хуже программиста
Не секрет, что разработка ПО — это процесс, которые требует значительных ресурсов, как в плане времени и финансов, так и навыков различных специалистов. Но по мере развития нейронок, для пользователей стало возможным написание вполне рабочего кода в автоматическом режиме за считанные секунды. Такое решение при правильном подходе может значительно ускорить процесс разработки приложений и других программных продуктов. Далее рассмотрим топ-5 нейросетей, которые в определенных случаях способны писать код не хуже настоящего программиста, а также разберем основные принципы работы каждой нейросети.
GitHub Copilot
Нейросеть для программирования, работающая на базе ИИ, главной целью которой создатели называют помощь разработчикам в ускорении выполнения большей части рутинных рабочих процессов. Сервис предлагает создание кода и функции в реальном времени. Copilot можно интегрировать в редакторы Neovim, JetBrains IDEs, Visual Studio и Visual Studio Code. Нейросеть обучалась на всем коде, размещенном на платформе GitHub
Сервис платный. Стоимость месячной подписки составляет $10 для соло-пользователя. Если оплатить годовую подписку, то стоимость пользования в течение 12 месяцев составит $100. Командная подписка обойдется в $19/месяц. Также доступен 30-дневный тестовый период.
Ghostwriter
Нейросеть, которая пишет код, созданная на базе стартапа Replit AI. С помощью сервиса можно генерировать фрагменты кода, а также добавлять в него конкретные функции. Бот на основе искусственного интеллекта в автоматическом режиме находит ошибки в коде и вносит комментарии о них для живого специалиста. Довольно удобный инструмент для любых задач в программировании и багфиксинге. С 2023 года сервис работает на платной основе. Стоимость месячной подписки составляет $20. Также предусмотрена возможность покупки дополнительного количества циклов ($10, 25, 50 и более).
Есть недельная бесплатная триальная версия.
ChatGPT
Один из самых популярных чат-ботов, созданный OpenAI и усовершенствованный при поддержке Microsoft. Наравне с написанием текстов, чат-бот неплохо справляется с написанием кода даже в бесплатной версии. Месячная подписка на платную обновленную версию (GPT-4, ChatGPT Plus) обойдется в $20.
Tabnine
Tabnine — инструмент для автодополнения кода на основе ИИ, который был обучен на более, чем двух миллионах файлов, размещенных в GitHub. Работает с большинством популярных языков программирования, среди которых: Python, Java, Haskell, C++.
Есть бесплатная версия с ограниченным функционалом для одного пользователя. Для команд, количество сотрудников которых составляет не более 23 человек, доступна платная подписка ($15/месяц или $12 — при условии оплаты годового пользования) с набором генеративных моделей искусственного интеллекта нового поколения, оптимизированных для всех языков программирования, специализированных в соответствии со стеком технологий подписчика, а также обучением на открытом коде с разрешительными лицензиями. Стоимость кастомных решений обсуждается с личным менеджером.
CodeWP
CodeWP на основе ИИ был обучен генерировать код, заточенный под популярный движок WordPress. Имеются режимы работы с кодом для PHP, JavaScript, WooCommerce, а также множества других популярных плагинов. Можно попробовать использовать для разработки элементов лендингов.
Есть версия, позволяющая бесплатно обрабатывать 10 запросов. Стоимость платной подписки на месяц составляет $12. При условии оплаты годовой подписки стоимость месячной подписки составит $8.
Как использовать нейросети для решения задач по программированию
Так как нейросети могут быть использованы для генерации кода, используя разные языки программирования, на основе заданных шаблонов или примеров, рассмотрим несколько примеров такого кода.За основу возьмем промт «Create a code of simple calculator of ROI in affiliate marketing» и используем бесплатную версию бота ChatGPT.
Пример кода на Python, написанного нейросетью
Код, созданный НС согласно введенному промту с использованием языка программирования Python, занял не более 10 строк.
Скопировав его, идем в сервис проверки работоспособности кода Online-Python и компилируем.
Код работает корректно.
Пример кода на языке C
Кроме самого кода, нейросеть добавила уточнение о принципе его работы, сообщив, что код предлагает пользователю ввести полученную выручку и общие затраты, понесенные в ходе партнерской маркетинговой кампании, с помощью функции scanf(), рассчитывает ROI по формуле (выручка — затраты) / затраты * 100 и выводит результат на консоль с помощью функции printf() со спецификатором формата «%.2f%%» для отображения ROI с двумя знаками после запятой и знаком процента. Компилируем код в онлайн-сервисах codiva.io и replit.com.
Но скомпилированная программа не подает признаков жизни, хотя код выглядит корректным. То есть без проверки разработчиком, неопытный пользователь вряд ли справится.
Почему нейросети не заменят программистов?
Чтобы дать ответ на вопрос заменят ли нейросети программистов, еще раз напомним, что нейросети на данном этапе своего развития не могут в полной мере понимать контекст поставленной задачи и подзадач, также они не проверяет код, на наличие ошибок настолько детально, как это может сделать реальный специалист. Более того, НС используют базы кода, который уже когда-то был написан кем-то другим, а это не позволяет создать уникальный новый продукт или адаптировать готовое ПО под новые реалии динамичного рынка.
Исходя из всего вышесказанного, можно подытожить, что нейросети в ближайшие 5-10 лет могут выступать для программистов в качестве второго пилота, которые помогают писать код на основе анализа миллионов репозиториев из открытых источников, но полностью заменить его не могут. Более того, результаты “работы” таких нейронок нуждаются в постоянном контроле качества даже больше, чем код, написанный человеком.
