Як нові досягнення у галузі ШІ вплинуть на програмування

Незважаючи на такий позитивний прогноз, розвиток ШІ таки вносить свої корективи. Наприклад, згідно з дослідженням міжнародної консалтингової компанії McKinsey & Company, ШІ може автоматизувати від 60% до 70% часу працівників.

З одного боку, така тенденція збільшить ефективність роботи, з іншого — зменшить кількість фахівців, які необхідні для виконання одного завдання. Процеси, які виконували умовно 10 працівників, будуть ладні виконати четверо, що призведе до значних скорочень.

Після появи ChatGPT, GitHub Copilot та інших інструментів на базі штучного інтелекту програмісти почали непокоїтися про власне майбутнє. Причиною побоювань деяких із них став генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг.

У лютому 2024 року в Дубаї відбувся Всесвітній урядовий саміт. Під час свого виступу CEO Nvidia Дженсен Хуанг заявив, що професія програміста може втратити актуальність. За його словами, дітям не варто вивчати програмування, оскільки переважну більшість процесів буде автоматизовано за допомогою ШІ.

Хуанг пояснив, що навчитися програмування колись було надзвичайно важливо, але в сучасному світі це не матиме вирішального значення.

Використання ШІ у програмуванні передбачає автоматизацію завдань, які традиційно виконували люди. Наприклад, тестування ПЗ, налагодження, оптимізація та генерація коду, а також розробка No-code та Low-code.

За допомогою ШІ програмісти можуть оптимізувати робочий процес, зменшити кількість помилок і зосередитись на творчих аспектах програмування.

Автоматизація завдань. Інструменти штучного інтелекту автоматизують повторювані та механічні завдання, на кшталт виконання базових SQL-запитів, аналізу даних та оптимізації Data Science-проєктів.

Виправлення помилок. ШІ — ідеальний союзник щодо усунення помилок. Після сканування коду ШІ пропонує способи його оптимізації та алгоритм виправлення неточностей.

Переклад коду. Іноді розробники працюють з кількома мовами програмування (наприклад, задля сумісності або перенесення кодових баз, які написані застарілою мовою). Переклад забирає час і потребує розуміння як вихідної, так і цільової мови. Тож такий процес стає ресурсозатратним.

• DeepCoder — інструмент, який був розроблений Microsoft Research. Збирає інформацію з відкритих баз даних та створює код з нуля. Користувач лише визначає ідею своєї програми, а DeepCoder створює її;
• Diffblue — дочірня компанія Оксфордського університету. Інструменти ШІ Diffblue Playground та Diffblue Cover автоматизують написання модульних тестів для Java;
• Visual Studio IntelliCode — інструмент завершення коду, який розробили у Microsoft. Рекомендує найбільш імовірний метод або функцію, спираючись на попередні дії розробника.

Цей перелік не є вичерпним. Кожен може знайти власне застосування для ШІ. Навіть LLM (велика мовна модель), на кшталт ChatGPT, яка не була спеціально розроблена для кодингу, здатна допомагати у розв'язанні базових завдань програмування.

Програмування розвиває критичне мислення та вміння глибоко розумітися на внутрішній роботі ПК. А знання мов програмування допомагає думати, як комп'ютер, і розуміти, які процеси в ньому відбуваються.

Недостатнє знання мов програмування означає неповне розуміння функцій комп'ютера, а це створює додаткові неточності. Не дивно, що, за даними GitClear, збільшення  використання коду, що згенерував ШІ, призводить до зниження його якості.

Логічно порівняти програмування з малюванням. Адже малювання — це творчий процес, а штучний інтелект поки що не може досягти того рівня креативності, який здатні запропонувати художники.

Програмування також є творчим процесом. Для створення складних проєктів недостатньо обробити сотні рядків коду. Для цього необхідна креативність, яка притаманна лише людині.

Факт того, що ШІ може створювати картини, не змусив творчих людей кинути малювання. Тож використання ШІ у програмуванні не повинно зумовити деградацію навчання в цій сфері.

Крім цього, прибічники думки про витіснення програмістів штучним інтелектом можуть діяти у своїх інтересах.

Наприклад, раніше згадані висловлювання Хуанга також можуть мати корисливий підтекст. Завдяки подібним тезам він привертає увагу до ШІ, просуваючи ШІ-продукт Nvidia Inference Microservices, і розвиває довіру акціонерів компанії.

Важко однозначно стверджувати, чи зможе ШІ повністю замінити програмістів. Однак темпи розвитку цієї технології демонструють, що такий сценарій має ненульову ймовірність: так, напевно, не за рік і не за два, але такий розвиток подій стане можливим.

Щоб мати попит на ринку, програмістам необхідно навчитися взаємодіяти з ШІ, а не уникати його. У цьому можуть допомогти освітні курси, моніторинг останніх розробок в галузі ШІ, а також різноманітні статті з цієї тематики.

До речі, останні часто публікуються на нашому сайті. Підпишіться на розсилку, щоб не пропустити нових матеріалів!