05.06.2023 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментПрименение генеративного искусственного интеллекта означает более быстрое кодирование, но также и большее количество кода, которым необходимо управлять, наряду с бóльшими ожиданиями со стороны бизнеса, отмечают опрошенные порталом ZDNet эксперты. Потенциал значительного повышения производительности благодаря инструментам генеративного ИИ, таким как ChatGPT или GitHub Copilot, очевиден, но не усложнит ли их применение работу технологических специалистов? Сейчас эти инструменты помогают людям выдавать код по запросу на множестве языков, от Java до Python, вместе с полезными рекомендациями. 95% разработчиков в недавнем опросе Sourcegraph сообщили, что используют Copilot, ChatGPT и другие инструменты генеративного ИИ. Но автоматическая генерация нового кода решает лишь часть проблем на предприятиях, которые уже поддерживают громоздкие кодовые базы, и требует высокого уровня согласованности, подотчетности и безопасности. Для начала, задачи обеспечения безопасности и качества, связанные с работой над ПО, не собираются исчезать в ближайшее время. «ChatGPT и другие большие языковые модели помогают программистам и инженерам-разработчикам создавать код практически на любом языке, — говорит Энди Турай, аналитик компании Constellation Research. — Однако бóльшая часть сгенерированного кода уязвима с точки зрения безопасности и может не соответствовать корпоративному уровню. Поэтому, хотя ИИ может помочь ускорить процесс кодирования, необходимо позаботиться об анализе кода ...
читать далее.
