Как реальные программисты используют искусственный интеллект.
Определение роли искусственного интеллекта в сфере программирования, вероятно, следует выявить на основе практического опыта и эмпирических данных. Об этом говорит портал The New Stack, освещая мнения программистов, которые уже используют искусственный интеллект в своей работе.
Рина Диана Кабаллар опубликовала ряд советов для программистов о том, как успешно адаптироваться и использовать возможности генеративного искусственного интеллекта. Она утверждает, что, по мнению многих, искусственный интеллект может заменить программистов в будущем, но на данный момент еще рано говорить о конкретных сценариях.
Для понимания, как искусственный интеллект может применяться в практическом программировании, программисты обсуждали статью Кабаллар и делали свои выводы на основе собственного опыта. Они оценили различные возможности искусственного интеллекта и предсказали, как это может развиваться в будущем. В ходе обсуждения они также высказали свои представления о роли программистов сегодня и в будущем, а также о том, что изменится, а что останется прежним.
Применение искусственного интеллекта упрощает работу и может быть весьма информативным. Например, разработчик полного стека, Дэниел Уолтрип, отметил, что искусственный интеллект помогает ему справляться с выгоранием, а также снижает интенсивность выполнения задач, особенно когда сталкивается с неизвестными проблемами. Таким образом, он может легко исправить ошибки без необходимости тратить время на поиски решений через гугл или документацию.
Другой программист, Йосип Мишкович, работающий с встраиваемыми системами и цифровыми системами, также подчеркнул пользу искусственного интеллекта в своей работе. Он отметил, что без помощи больших языковых моделей (LLM) ему было бы трудно работать с новыми языками программирования. Даже если автозаполнение кода иногда ошибается, он все равно находит этот подход более эффективным, чем создание кода с нуля. Таким образом, использование искусственного интеллекта значительно повышает его продуктивность.
В дискуссии также упоминался пример, когда один из участников с помощью чатбота с искусственным интеллектом создал целое приложение на новом фреймворке. Он сравнил этот опыт с более информативным, чем простое чтение вводной книги. Еще один разработчик отметил, что LLM похож на дополненную документацию с искусственным интеллектом, позволяющую задавать вопросы и получать более эффективные ответы, чем традиционное RTFM (читать руководство перед использованием).
Таким образом, опыт реальных программистов показывает, что искусственный интеллект действительно имеет значительный потенциал для оптимизации рабочего процесса, повышения продуктивности и облегчения работы с неизвестными или сложными задачами. Однако вопрос о том, насколько он заменит программистов в будущем, остается предметом дальнейших исследований и обсуждений.
Другой комментатор, видимо, разделяет мнение о том, что искусственный интеллект не заменит программистов полностью, так как программное обеспечение, которое создано с помощью ИИ, все равно требует квалифицированного программиста для его дальнейшего редактирования, тестирования и внедрения. Он также выражает опасения относительно возможной потери дохода от продажи курсов по программированию, если ИИ будет предлагать альтернативные решения и обучающие материалы.
Однако есть и те, кто восхищается способностью ИИ разбираться с унаследованным кодом даже 30-летней давности. Это значительно экономит время на анализе и понимании старых фрагментов кода, упрощая процесс работы с устаревшими системами.
Искусственный интеллект также находит применение в отладке, а некоторые программисты даже используют так называемый "метод утенка", при котором произносят свои мысли о коде вслух, чтобы выявить ошибки. Один из разработчиков отмечает, что этот подход эффективно работает с помощью ChatGPT, хотя он всегда старается самостоятельно прояснить свои мысли.
Однако некоторые программисты все же сомневаются в способности ИИ полностью отлаживать свой собственный код. Они указывают, что ИИ может предложить неправильные ответы, и они не доверяют ему исправлять ошибки в коде без контроля со стороны человека.
Тем не менее, другие программисты полагают, что искусственный интеллект обладает потенциалом для совершенствования отладки и способен находить и исправлять ошибки в коде. Один из комментаторов отмечает, что модель GPT3.5-Turbo демонстрирует возможность пошагово диагностировать и исправлять ошибки, что позволяет сэкономить время и повысить эффективность работы.
Таким образом, вопрос о том, заменит ли искусственный интеллект программистов или предложит им автоматизированную помощь, остается предметом обсуждения. Комментаторы склоняются к тому, что в будущем сотрудничество между ИИ и программистами станет нормой. Однако они утверждают, что 100% искусственный интеллект или 100% человек не смогут сравниться с сочетанием обоих подходов, и совместные усилия приведут к наилучшим результатам.
Кроме того, мнение о том, способен ли ИИ заменить менеджеров проектов, также обсуждалось. Один из комментаторов выразил уверенность в том, что ИИ способен улучшить взаимопонимание между менеджерами и подчиненными, что может значительно повысить эффективность работы.
В итоге, обсуждение роли искусственного интеллекта в программировании продолжается, и будущее покажет, как именно эти технологии будут применяться в индустрии, а также как они повлияют на роль программистов и менеджеров.