Nākotnes pārprogrammēšana: kā AI no jauna definē izstrādātājus un valodas

Ar AI darbināmas programmēšanas laikmets ir klāt, un tas nav tikai atbalsta pasākums; tā zog uzmanības centrā. AI jau pārraksta koda izveides noteikumus. Tomēr tā ir tikai aisberga redzamā daļa, kad runa ir par tā potenciālu. Ne tik tālā nākotnē algoritmi ir gatavi novērst valodas barjeras un radikāli pārveidot cilvēka izstrādātāju lomu. Tātad, vai mēs esam liecinieki cilvēka programmētāja beigām, kā mēs to zinām? Noskaidrosim.

AI ietekme: progress un izaicinājumi

Stabilitātes AI izpilddirektors krāsas tumšs priekšstats programmētājiem, drosmīgi apgalvojot, ka mākslīgais intelekts viņus aizstās tikai piecu gadu laikā. OpenAI iesaistās all-in, montāža ārēju darbuzņēmēju “armija”, lai papildinātu savu modeļu apmācību, potenciāli iznīcinot sākuma līmeņa kodēšanas darbus. Blumbergs draudīgi deklarē ka Indijas milzīgais 5 miljonu kodētāju kopums atrodas uz AI darba pokalipses robežas. Neskatoties uz šīm drausmīgajām prognozēm, diskusijas par Reddit liecina, ka daudzi programmētāji nerūpējas par savu darba drošību. Bet vai mēs varam atļauties palikt tik pārgalvīgi, saskaroties ar tik radikālām pārmaiņām?

Ja jūs domājat, ka AI ir tikai blakusparādība, iespējams, jums vajadzētu pārdomāt. Tā ir taisnība, ka šobrīd, lai gan mākslīgais intelekts var atdarināt cilvēka rakstītās produkcijas sintaksi un struktūru, tai bieži ir grūti saprast “kāpēc” aiz vārda “kas”. Citiem vārdiem sakot, tai trūkst dziļas izpratnes par pamatā esošo loģiku un nodomu. 

Tomēr jau tagad ir satriecoši 92% ASV izstrādātāju aptver AI kodēšanas rīki gan darbā, gan brīvajā laikā. Šie viedie algoritmi var saputot 40% no jūsu koda, no vienkāršiem skriptiem līdz sarežģītiem. Cilvēciskās kļūdas kļūst par pagātni. Attīstības ātrums ir turbokompresors, ar AI slīpi koda dokumentēšanas laiks par 45-50% un koda rakstīšanas laika samazināšana par 35-45%.

AI sasniedzamība neaprobežojas tikai ar vienu valodu; tas aptver tos visus. Mūsu pašu dati liecina, ka Java, Python un C++ izstrādātāji gūst vienlīdzīgu labumu no Machinet AI tērzēšanas funkcijas, kas var ģenerēt kodu, izmantojot konkrēta projekta kontekstu un sniegto aprakstu. Šī iekļaušana nodrošina lietotāju iesaistes pieaugumu par 25%. 

Bet neapstāsimies pie tā Sākot no AI jau atklāj kļūdas lietojumprogrammās, nodrošinot, ka produkti ir stabili, uzticami un izturīgi. Neironu tīkli var nenogurstoši meklēt ievainojamības, kuras cilvēki varētu palaist garām. AI pilnveido savas prasmes, lai identificētu programmatūras vājās vietas un uzlabotu tās aizsardzību, tuvinot mūs soli tuvāk nākotnei, kurā cilvēka uzraudzība var kļūt novecojusi.

AI algoritmi pat apgūst koda tulkošanas mākslu. AI ir kā poliglots programmētājs, kas analizē kodu, kas rakstīts vienā valodā, un pēc tam izveido līdzvērtīgu versiju citā. Piemēri jau ir — IBM nesen Atklāja tā palīgs, kas izmanto AI modeli, lai tulkotu COBOL Java valodā. Jautājums ir, kam ir vajadzīgi cilvēku eksperti vai vairākas programmēšanas valodas, kad AI beidzot varēs to visu paveikt?

Valodu daudzveidības beigas

Esmu pārliecināts, ka nevar apturēt tādu lielo valodu modeļu kā GPT-4 pieaugumu. Viņi saprot gan dabisko valodu, gan kodu, izjaucot robežas kā vēl nekad. 

AI pārņemšana rada jautājumus par programmēšanas ainavas nākotni. Mūsdienās pastāv simtiem programmēšanas valodu, un regulāri tiek izstrādātas jaunas. Vairāki tiek aktīvi izmantoti nozarē. Saskaņā ar PYPL indekss, Python ir vispopulārākā valoda visā pasaulē, kam seko Java, JavaScript, C# un C/C++. Citi dati šovi ka no 2022. gada JavaScript bija visizplatītākais programmatūras izstrādātāju vidū. Dažas valodas ir piemērotas līdzīgiem mērķiem un lietojumprogrammām, piemēram, Java un GO.

Tātad, vai šīs valodas, kurām katrai ir sava niša un mērķis, kļūs nederīgas, jo mākslīgais intelekts kļūst arvien labāks kodēšanas jomā? Es uzskatu, ka mākslīgais intelekts ir tuvu tam, ka vecākas, lēnākas un mazāk drošas tehnoloģijas kļūs novecojušas. Tas potenciāli varētu novest pie valodu centralizācijas, saglabājot tikai ātrākās un efektīvākās valodas. Izstrādātāji tos vairs neizvēlēsies, pamatojoties uz personīgajām vēlmēm vai vēsturiskajām kodu bāzēm. Tā vietā viņi tiks atlasīti viņu sniegumam. AI vadīti rīki tos rūpīgi analizēs un salīdzinās, lai noteiktu optimālās izvēles iespējas konkrētiem uzdevumiem. Šajās analīzēs tiks ņemti vērā tādi faktori kā izpildes ātrums, atmiņas lietojums un mērogojamība.

Var pat parādīties centrālā, mākslīgajam intelektam draudzīga valoda vispārīgiem kodēšanas uzdevumiem. Tomēr dažiem specializētiem uzņēmumiem būs sava vieta nišas jomās, piemēram, zinātniskajā skaitļošanā. AI var atvieglot to integrāciju, ja to izmantošana ir nepieciešama specifisku problēmu dēļ. Šī hibrīdā pieeja apvienos centralizācijas efektivitāti ar specializācijas spēku, piedāvājot elastību un daudzveidību izstrādes procesā.

Mantotās sistēmas krustcelēs

AI ietekme sniedzas tālāk par jauna koda izveidi; tas ir arī potenciāls mantojuma slepkava. Migrācija no novecojušām valodām uz jaunākām, efektīvākām valodām var būt apgrūtinošs un dārgs process. Tomēr mantoto sistēmu turēšana ir arī finansiāls slogs. Parasti tehnoloģiju komandas piešķirt aptuveni 75% no attīstības budžeta uzturēšanas uzdevumiem. Un, ja organizācija turpina paļauties uz mantotajiem risinājumiem, tā var paredzēt ikgadēju budžeta pieaugumu par aptuveni 15%.

Šeit iesaistās AI vadīti migrācijas rīki. Tie atvieglos organizācijām esošās programmatūras atjaunināšanu uz šī jaunā laikmeta optimālajām valodām. Ar AI darbināmi produkti automātiski analizēs un sapratīs novecojušo kodu bāzu sarežģītību. Tie identificēs mantotā koda pamatfunkcionalitāti, atkarības un iespējamās problēmas, padarot migrācijas procesa plānošanu un izpildi daudz vienkāršāku. 

Es pat sagaidu, ka AI identificēs konkrētajam projektam vispiemērotāko valodu un automātiski konvertēs kodu bāzi, pārrakstot sadaļas, lai tās atbilstu paraugpraksei, likvidējot liekās vai novecojušas funkcijas un optimizējot rezultātu, lai uzlabotu veiktspēju un drošību. Tādējādi AI vadīti migrācijas rīki pakāpeniski padarīs mantoto kodu par pagātnes reliktu.

Vai cilvēku programmētāji izdzīvos revolūciju?

Galu galā šajā ainavā, kurā dominē AI, cilvēku programmētāju loma mainīsies. Tā vietā, lai kodu rakstītu manuāli, tie pārvarēs plaisu starp biznesa vajadzībām un AI iespējām. Viņi definēs mērķus, sniegs atgriezenisko saiti un nodrošinās, ka kods atbilst viņu redzējumam. Būtībā izstrādātāji kļūs par “savienotājiem” ar programmēšanas pamatzināšanām. Tajā pašā laikā es redzu, ka AI kodēšanas palīgi attīstās par holistiskiem risinājumiem ar lietotājam draudzīgām saskarnēm, kas ļauj cilvēkiem efektīvi informēt par savām vajadzībām algoritmiem.

Šīs izmaiņas demokratizēs programmēšanas jomu. Pašlaik ir beigusies 26 miljoni programmatūras izstrādātāji visā pasaulē. AI sasniegumi paver ceļu miljardiem cilvēku, lai kļūtu par programmatūras veidotāju. Viņi varēs pieprasīt algoritmus, lai izstrādātu pielāgotas lietojumprogrammas, neatkarīgi no tā, vai tās ir spēles vai korporatīvās programmas. Vai domājat izveidot jaunu Angry Birds versiju ar kaķiem? Vienkārši izskaidrojiet savas idejas AI sistēmām un iegūstiet tūlītējus rezultātus, bez nepieciešamības saprast, kā tieši darbojas šī melnā kaste. 

Šajā kontekstā rodas aktuāls jautājums: kas šajā topošajā paradigmā gaidāms jaunākā un vidējā līmeņa izstrādātājiem? Manā skatījumā ne daudz. AI ir gatavs tos ievērojami pārspēt visos aspektos. Viņi var kļūt par AI uzraugiem vai patstāvīgi pilnveidot savas prasmes, iespējams, iesaistoties mazāk finansiāli izdevīgos projektos, lai sasniegtu labi kvalificētu un augsti apmaksātu programmētāju zināšanu līmeni. 

Pēdējā grupa joprojām būs pieprasīta nozarēs, kur kļūdas ir dārgas, un 5% precizitātes uzlabojums var radīt miljoniem vai pat miljardu ietaupījumu. Tie ir, piemēram, augstfrekvences tirdzniecība, kur tikai 10 milisekundes var noteikt peļņu vai zaudējumus, banku darbība un militāro tehnoloģiju programmēšana.

Šī maiņa radīs patiesu globālu konkurenci programmētāju vidū. Šobrīd tā darbojas zināmā mērā pseidoglobālā ietvaros. Atšķirībā no mūziķiem, kas konkurē tādās platformās kā Spotify ar vienaudžiem no visas pasaules, izstrādātāji joprojām var galvenokārt koncentrēties uz vietējiem tirgiem un konkrētiem uzdevumiem. Tomēr tirgus, kurā AI var pārvaldīt ievērojamu daļu programmēšanas uzdevumu, kļūs par sarežģītu. Ar to, ka esat "pietiekami labs", vairs nepietiks. Programmētājiem būs jācenšas panākt izcilību, lai konkurētu gan ar vienaudžiem visā pasaulē, gan ar AI.