Что такое разработка с использованием искусственного интеллекта и как она может изменить область разработки программного обеспечения

Что такое разработка с использованием искусственного интеллекта?

AI-Augmented Development — это термин, описывающий использование технологий искусственного интеллекта, помогающих разработчикам программного обеспечения создавать приложения более эффективно, быстро и надежно. Разработка с использованием искусственного интеллекта может автоматизировать некоторые повторяющиеся или утомительные задачи разработки программного обеспечения, такие как генерация кода, тестирование, отладка и документирование. Это также может помочь разработчикам учиться на существующем коде, находить подходящие ресурсы и сотрудничать с другими разработчиками. Развитие искусственного интеллекта считается одним из стратегических технологических трендов на 2024 год.

Инструменты разработки с использованием искусственного интеллекта

Инструменты AI-Augmented Development используют искусственный интеллект, чтобы помочь разработчикам программного обеспечения в различных задачах. Они могут помочь с генерацией кода, тестированием, отладкой, документацией и многим другим. Они также могут повысить качество, эффективность и надежность разработки программного обеспечения. Некоторые примеры инструментов разработки с использованием искусственного интеллекта:

Google-код:

Codey от Google упрощает поиск кода, помогая разработчикам находить и повторно использовать фрагменты кода из обширной базы кода Google. Это оптимизирует процесс обнаружения кода, способствуя его повторному использованию и сотрудничеству.

ТензорФлоу:

TensorFlow — это универсальная платформа, позволяющая разработчикам создавать и развертывать модели машинного обучения для различных приложений. Он предлагает надежную экосистему для создания и обучения моделей, способствующую достижениям в области искусственного интеллекта.

Второй пилот GitHub:

GitHub Copilot — помощник по написанию кода, совершающий революцию в кодировании. Он предлагает контекстно-зависимые фрагменты кода на основе комментариев и контекста, повышая скорость и эффективность разработки за счет автоматизации задач генерации кода.

Кодовый поток:

CodeStream интегрируется с редакторами кода, облегчая совместную работу, позволяя разработчикам обсуждать, просматривать и решать проблемы, связанные с кодом, в своей среде разработки. Это улучшает командное общение и обмен знаниями в процессе кодирования.

Amazon CodeWhisperer:

CodeWhisperer анализирует код на наличие запахов, ошибок и уязвимостей, предоставляя практические рекомендации по улучшению. Это мощный инструмент анализа кода, предназначенный для повышения качества кода и безопасности рабочих процессов разработки.

КодГуру:

CodeGuru автоматизирует проверку кода и предлагает оптимизацию производительности приложений Java и Python. Он повышает качество кода, выявляя проблемы и предоставляя полезную информацию, оптимизируя процесс разработки и повышая производительность приложений.

OpenAI ЧатGPT:

ChatGPT — это инструмент искусственного интеллекта, который переводит код, генерирует код на естественном языке и отвечает на запросы, связанные с кодом. Это универсальный чат-бот с искусственным интеллектом, предназначенный для помощи разработчикам в задачах кодирования, способствуя эффективному и естественному взаимодействию с концепциями программирования.

Проблемы и риски развития, дополненного искусственным интеллектом

Разработка с использованием искусственного интеллекта может помочь разработчикам быстрее создавать лучшее программное обеспечение, но она также создает некоторые проблемы и риски. Одна из серьезных проблем заключается в качестве и надежности кода, генерируемого ИИ, поскольку автоматизированный характер может привести к неоптимальным решениям, ошибкам или уязвимостям безопасности, которые нелегко различить. Этический аспект создает еще одно препятствие, поскольку код, созданный ИИ, может непреднамеренно пренебрегать лучшими отраслевыми практиками, стандартами или правилами, вызывая опасения, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью данных и интеллектуальной собственностью.

Кроме того, переход к процессам, дополненным искусственным интеллектом, может изменить требования к набору навыков для разработчиков, что потребует знаний в новых областях, таких как грамотность в области искусственного интеллекта, наука о данных и тонкая разработка программного обеспечения. Несмотря на обещающие преобразования, успешная интеграция ИИ в рабочие процессы разработки зависит от решения этих проблем посредством тщательной оценки, ответственных практик и постоянного управления.