Программисты используют продукты OpenAI, GitHub, Microsoft и «Сбера»
С января 2022 г. по август 2024 г. аудитория нейросетей, предназначенных для написания кода, среди абонентов оператора T2 (экс-Tele2) увеличилась в 58 раз до 52 144 уникальных пользователей в месяц. Пик интереса к такому инструменту разработки пришелся на апрель 2024 г. — тогда программировать с помощью искусственного интеллекта (ИИ) пытались 81 627 абонентов оператора.
Рост пользователей таких ИИ-инструментов подтвердил представитель «Вымпелкома» (бренд «Билайн»). Согласно данным «Билайн.Аналитики», в августе 2024 г. по сравнению с тем же месяцем 2023 г. количество пользователей сервисов для генерации кода с помощью ИИ выросло в 58 раз, а в августе 2023 г. по сравнению с августом 2022 г. — в 25 раз. Абсолютные цифры представители «Вымпелкома» не раскрыли.
Представитель МТС воздержался от комментариев. «Ведомости» также направили запрос в «Мегафон».
T2 вел подсчеты мобильных пользователей, но на десктопе тренд может проявляться еще активнее, считает представитель оператора. Основной прирост аудитории произошел за счет пользователей в возрасте от 25 до 34, от 35 до 44 и от 45 до 54 лет, фиксирует big data T2. По итогам августа большинство пользователей нейросетей для написания кода образуют мужчины (55%).
В 2023 г. компания Open AI выпустила обновленную версию нейросети ChatGPT — GPT-4. В ней появилась возможность написания кода по описанию функции программы. Также такая опция доступна на сайтах alphacode.deepmind.com, askcodi.com, codeium.com, doesnotexist.codes, gemini.google.com и tabnine.com. Из российских площадок возможность дать задание написать код нейросети есть у «Сбера» в Gigacode и у «Яндекса» в Yandex Code Assistant.
AI-ассистент разработчика Gigacode за несколько месяцев с момента запуска был установлен более чем 20 000 пользователей, говорит представитель «Сбера».
За неделю «Яндекс» получил более 3000 заявок на тестирование Yandex Code Assistant от внешних компаний, рассказал «Ведомостям» директор по продукту облачной платформы Yandex Cloud Григорий Атрепьев. «Внутри «Яндекса» технологию применяют тысячи разработчиков, 60% из которых делают это на регулярной основе. Сейчас с помощью сервиса специалисты могут по фрагменту кода сгенерировать наиболее вероятное его продолжение, в будущем появится возможность код-ревью (проверки кода)», — сказал он.
Нейросети выступают в роли «джунов» (начинающих программистов. — «Ведомости»), которым более опытные специалисты поручают выполнение простых или относительно простых задач, требующих корректировки, обращает внимание главный редактор «Рейтинга рунета» Анатолий Денисов. «Нейросеть не программирует, как человек: она работает с кодом, как с текстом, не понимая его смысла. В перспективе, возможно, мы увидим системы, которые смогут действительно «программировать» и интерпретировать задачи на более глубоком уровне», — говорит Денисов.
Применение нейросетей для написания кода действительно востребовано среди программистов, потому что технологии стремительно развиваются, говорит директор департамента разработки «Рексофта» Николай Сокорнов. Пока модели могут эффективно отрабатывать достаточно простые запросы и функции, объяснение ошибок или конвертацию готового кода в другой язык программирования, перечисляет он. По оценкам эксперта, в общем объеме разработки по всему российскому рынку процент задач, выполненных с помощью AI-ассистента, не превышает 5-10%.
Нейросети приходят на помощь и в случае объяснения непонятных вещей: они могут объяснить незнакомый код, фреймворк, язык программирования и т. п., перечисляет эксперт центра ИИ «Контура» Антон Рогозин. К примеру, программист пишет код на C#, но коллеги просят поправить ошибку при сборке образа с помощью Dockerfile. Если специалист слабо с этим знаком, он может уточнить у нейросетей, что тут написано, что это значит и как поправить код.
Профессиональные программисты используют нейросети для выполнения так называемого auto-completion, т. е. автоматического «дописывания», когда код дописывается моделью в качестве разумного продолжения, объясняет архитектор ИИ Softline Digital ГК Softline Дмитрий Зборошенко. В качестве аналогии можно привести пример с автозаполнением текстовых сообщений в смартфонах. В международном комьюнити фаворитом является GitHub Copilot, а из российских аналогов можно выделить Gigacode, говорит эксперт. Также популярностью пользуется и решение Copilot от Microsoft, добавляет генеральный директор цифровой платформы для организации командировок и управления расходами «Ракета» Дмитрий Кривошеев. По данным исследования компании Axiom JDK, 73% Java-разработчиков, которые применяют инструменты ИИ, используют ChatGPT.
97% программистов в мире применяют нейросети в работе, показало исследование GitHub, опубликованное в августе 2024 г., говорит генеральный директор АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» Кирилл Семион. Действительно, ИИ упрощает и ускоряет процесс создания новых решений, но есть и обратная сторона медали: привыкание к нейросетям катастрофически снижает компетенции разработчиков, предупреждает он.
«Здесь можно провести аналогию: многие помнят советские конструкторы, представлявшие собой набор частей, из которых можно собрать что угодно: самолет, автомобиль, башенный кран или что пожелает фантазия маленького инженера. Lego тоже с этого начиналось. Но сегодня никто не покупает кубики Lego, в магазинах продается набор для готовой инструкции. Следуя описанным шагам, можно собрать, например, самолет. Но если выбросить инструкцию, а самолет случайно упадет и рассыплется на части, мало кто сможет самостоятельно собрать его обратно», — сокрушается Семион.
Кроме того, после истории с ливанскими пейджерами на код будут смотреть в разы тщательнее — данные, полученные от нейросети, могут содержать намеренные закладки и уязвимости, обращает внимание сооснователь СУБД-разработчика Postgres Professional, глава комитета по интеграции российского ПО АРПП «Отечественный софт» Иван Панченко.
Источник: Ведомости
Изображение: The KonG/Shutterstock.com
