Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастыра ала ма? Соңғысы, код редакторын өшіру.

« Соңғысы, код редакторын өшіріңіз ». Бұл сөз тіркесі әзірлеушілер форумдарында жиі айтылып жүр, бұл жасанды интеллект кодтау көмекшілерінің көбеюіне қатысты алаңдаушылық әзілді көрсетеді. Жасанды интеллект модельдері код жазуға қабілетті бола бастаған сайын, көптеген бағдарламашылар адам әзірлеушілері лифт операторларымен немесе коммутатор операторларымен бірдей тағдырға тап бола ма деп сұрауда - автоматтандырудың кесірінен жұмыс орындары ескірді. 2024 жылы батыл тақырыптарда жасанды интеллект біздің барлық кодымызды жаза алады, бұл адам әзірлеушілерінің істейтін ештеңесі қалмайды деп жарияланды. Бірақ бұл шу мен сенсацияның артында шындық әлдеқайда нәзік.

Иә, жасанды интеллект қазір кез келген адамға қарағанда кодты тезірек жасай алады, бірақ бұл код қаншалықты жақсы және жасанды интеллект бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің бүкіл өмірлік циклін өз бетінше басқара ала ма? Көптеген сарапшылар «соншалықты жылдам емес» дейді. Microsoft компаниясының бас директоры Сатья Наделла сияқты бағдарламалық жасақтама инженериясының жетекшілері «Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастырмайды, бірақ ол олардың арсеналындағы маңызды құралға айналады. Бұл адамдарға аз емес, көп нәрсе істеуге мүмкіндік беру туралы» деп атап көрсетеді. ( Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастыра ма? Шабыттың артындағы шындық | The PyCoach | Artificial Corner | Наурыз, 2025 | Medium ) Сол сияқты, Google компаниясының жасанды интеллект жөніндегі басшысы Джефф Дин жасанды интеллект күнделікті кодтау тапсырмаларын орындай алса да, «онда әлі де шығармашылық пен мәселелерді шешу дағдылары жетіспейтінін» – бұл адам әзірлеушілері ұсынатын қасиеттер. Тіпті OpenAI компаниясының бас директоры Сэм Альтман да бүгінгі жасанды интеллект «тапсырмаларды орындауда өте жақсы» бірақ «толық жұмыстарда нашар» екенін . Қысқасы, жасанды интеллект жұмыстың бөліктеріне көмектесуде керемет, бірақ бағдарламашының жұмысын басынан аяғына дейін толығымен өз мойнына ала алмайды.

«Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастыра ма?» деген сұраққа шынайы және теңгерімді көзқарас қарастырылады. Біз жасанды интеллекттің бүгінгі таңда бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу рөліне қалай әсер ететінін және алда қандай өзгерістер болатынын қарастырамыз. Нақты әлемдегі мысалдар мен соңғы құралдар (GitHub Copilot-тан ChatGPT-ге дейін) арқылы біз әзірлеушілердің жасанды интеллект дамыған сайын қалай бейімделіп, бейімделіп, өзекті болып қала алатынын зерттейміз. Қарапайым иә немесе жоқ жауабының орнына, болашақ жасанды интеллект пен адам әзірлеушілерінің ынтымақтастығы екенін көреміз. Мақсат - жасанды интеллект дәуірінде жаңа құралдарды қабылдаудан бастап жаңа дағдыларды үйренуге дейін және алдағы жылдары кодтау мансабының қалай дамуы мүмкін екенін болжау үшін әзірлеушілердің жасанды интеллект дәуірінде қалай өркендей алатыны туралы практикалық түсініктерді атап өту.

Бүгінгі таңда бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудегі жасанды интеллект

Жасанды интеллект заманауи бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жұмыс процесіне тез еніп кетті. Ғылыми фантастикадан алыс, жасанды интеллектке негізделген құралдар қазірдің өзінде код жазып, қарап шығуда , жалықтыратын тапсырмаларды автоматтандыруда және әзірлеушілердің өнімділігін арттыруда. Бүгінгі таңда әзірлеушілер жасанды интеллектті код үзінділерін жасау, функцияларды автоматты түрде аяқтау, қателерді анықтау және тіпті сынақ жағдайларын жасау үшін пайдаланады ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ) ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ). Басқаша айтқанда, жасанды интеллект қиын жұмыс пен шаблонды өз қолына алып, бағдарламашыларға бағдарламалық жасақтаманы жасаудың күрделі аспектілеріне назар аударуға мүмкіндік береді. Қазіргі уақытта бағдарламалауды өзгертіп жатқан кейбір көрнекті жасанды интеллект мүмкіндіктері мен құралдарын қарастырайық:

• Кодты генерациялау және автоматты түрде толтыру: Заманауи жасанды интеллект кодтау көмекшілері табиғи тілдегі сұрауларға немесе ішінара код контекстіне негізделген код жасай алады. Мысалы, GitHub Copilot (OpenAI Codex моделіне негізделген) теру кезінде келесі жолды немесе код блогын ұсыну үшін редакторлармен біріктіріледі. Ол контекстке бейімделген ұсыныстарды ұсыну үшін ашық бастапқы кодтың кең ауқымды оқыту жиынтығын пайдаланады, көбінесе тек түсініктемеден немесе функция атауынан тұтас функцияларды аяқтай алады. Сол сияқты, ChatGPT (GPT-4) сізге қажет нәрсені қарапайым ағылшын тілінде сипаттаған кезде берілген тапсырма үшін код жасай алады. Бұл құралдар қарапайым көмекші функциялардан бастап әдеттегі CRUD операцияларына дейін бірнеше секунд ішінде шаблон кодын жасай алады.

• Қателерді анықтау және тексеру: Жасанды интеллект қателерді анықтауға және код сапасын жақсартуға да көмектеседі. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін статикалық талдау құралдары мен линтерлері бұрынғы қате үлгілерінен сабақ алу арқылы ықтимал қателерді немесе қауіпсіздік осалдықтарын белгілей алады. Кейбір жасанды интеллект құралдары код жолдарын талдау арқылы автоматты түрде бірлік сынақтарын жасайды немесе сынақ жағдайларын ұсынады. Бұл әзірлеуші ​​жіберіп алған шеткі жағдайлар туралы лезде кері байланыс ала алатынын білдіреді. Қателерді ерте тауып, түзетулерді ұсыну арқылы жасанды интеллект әзірлеушімен бірге жұмыс істейтін талмайтын сапаны бақылау көмекшісі сияқты әрекет етеді.

• Кодты оңтайландыру және рефакторинг: Жасанды интеллекттің тағы бір қолданылуы - бар кодты жақсартуды ұсыну. Бір үзінді берілгенде, жасанды интеллект кодтағы үлгілерді тану арқылы тиімдірек алгоритмдерді немесе таза іске асыруларды ұсына алады. Мысалы, ол кітапхананы идиоматикалық түрде пайдалануды немесе рефакторингтелуі мүмкін артық кодты белгілеуді ұсынуы мүмкін. Бұл техникалық қарызды азайтуға және өнімділікті жақсартуға көмектеседі. Жасанды интеллект негізіндегі рефакторинг құралдары кодты ең жақсы тәжірибелерге сәйкестендіру үшін түрлендіре алады немесе кодты жаңа API нұсқаларына жаңарта алады, бұл әзірлеушілердің қолмен тазалауға жұмсайтын уақытын үнемдейді.

• DevOps және автоматтандыру: Код жазудан басқа, жасанды интеллект құрастыру және орналастыру процестеріне үлес қосады. Интеллектуалды CI/CD құралдары машиналық оқытуды пайдаланып, қандай сынақтардың сәтсіз аяқталуы мүмкін екенін болжайды немесе белгілі бір құрастыру жұмыстарына басымдық береді, бұл үздіксіз интеграция құбырын жылдамырақ және тиімдірек етеді. Жасанды интеллект өндіріс журналдарын және өнімділік көрсеткіштерін талдап, мәселелерді анықтай алады немесе инфрақұрылымды оңтайландыруды ұсынады. Шын мәнінде, жасанды интеллект тек кодтауға ғана емес, сонымен қатар бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу өмірлік циклі бойынша - жоспарлаудан бастап техникалық қызмет көрсетуге дейін көмектеседі.

• Табиғи тіл интерфейстері және құжаттама: Біз сондай-ақ жасанды интеллекттің әзірлеу құралдарымен табиғи өзара әрекеттесуді қамтамасыз ететінін көреміз. Әзірлеушілер жасанды сұрай және нәтижелер ала алады. Жасанды интеллект чатботтары (мысалы, ChatGPT немесе мамандандырылған әзірлеуші ​​​​ассистенттері) бағдарламалау сұрақтарына жауап бере алады, құжаттамаға көмектесе алады, тіпті жоба құжаттамасын жаза алады немесе код өзгерістеріне негізделген хабарламаларды жаза алады. Бұл адам ниеті мен код арасындағы алшақтықты жояды, бұл әзірлеуді қалағандарын сипаттай алатындар үшін қолжетімді етеді.

• 

Әзірлеушілер жасанды интеллект құралдарын қолданады: 2023 жылғы сауалнама әзірлеушілердің басым көпшілігінің 92%-ы жасанды интеллект кодтау құралдарын қандай да бір мақсатта - жұмыста, жеке жобаларында немесе екеуінде де пайдаланғанын көрсетеді. Тек аз ғана 8%-ы кодтауда жасанды интеллект көмегін пайдаланбағанын хабарлады. Бұл диаграмма әзірлеушілердің үштен екісі жасанды интеллект құралдарын жұмыста да, жұмыстан тыс уақытта , ал төрттен бір бөлігі оларды тек жұмыста, ал аз ғана бөлігі тек жұмыстан тыс уақытта пайдаланатынын көрсетеді. Қорытынды: жасанды интеллект көмегімен кодтау әзірлеушілер арасында тез арада кең таралған ( Сауалнама жасанды интеллекттің әзірлеуші ​​тәжірибесіне әсерін көрсетеді - The GitHub Blog ).

тиімділіктің артуына және кодтаудағы ауыртпалықты азайтуға әкелді . Жасанды интеллект шаблондық кодты жасауға және қайталанатын тапсырмаларды шешуге көмектесетіндіктен, өнімдер жылдамырақ жасалуда ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ) ( Жасанды интеллект 2025 жылы әзірлеушілерді алмастыра ма: болашаққа шолу «адам әзірлеушілеріне бірден байқалмауы мүмкін» тұтас алгоритмдерді немесе шешімдерді ұсына алады . Нақты әлемдегі мысалдар көп: инженер ChatGPT-тен сұрыптау функциясын енгізуді немесе кодындағы қатені табуды сұрай алады, ал жасанды интеллект бірнеше секунд ішінде жобалық шешім шығарады. Amazon және Microsoft өздерінің әзірлеушілер топтарына жасанды интеллект жұп бағдарламашыларын (Amazon's CodeWhisperer және Microsoft's Copilot) орналастырды, бұл тапсырмалардың жылдамырақ орындалатынын және шаблондыққа жұмсалатын қарапайым сағаттардың азаятынын хабарлайды. Шын мәнінде, әзірлеушілердің 70%-ы өздерінің әзірлеу процесінде жасанды интеллект құралдарын қолданатынын немесе пайдалануды жоспарлап отырғанын айтты ( әзірлеушілердің 70%-ы жасанды интеллект кодтау құралдарын пайдаланады, 3%-ы олардың дәлдігіне өте сенеді - ShiftMag ). Ең танымал көмекшілер - ChatGPT (респонденттердің ~83%-ы пайдаланады) және GitHub Copilot (~56%), бұл жалпы сөйлесу жасанды интеллекті мен IDE-интеграцияланған көмекшілердің екеуі де негізгі рөл атқаратынын көрсетеді. Әзірлеушілер бұл құралдарға негізінен өнімділікті арттыру (респонденттердің ~33%-ы сілтеме жасайды) және оқуды жеделдету (25%) үшін жүгінеді, ал шамамен 25%-ы қайталанатын жұмысты автоматтандыру арқылы тиімдірек болу үшін оларды пайдаланады.

Бағдарламалаудағы жасанды интеллекттің рөлі мүлдем жаңа емес екенін атап өту маңызды – оның элементтері жылдар бойы бар (IDE-де немесе автоматтандырылған тестілеу жүйелерінде кодты автоматты түрде толтыруды қарастырыңыз). Бірақ соңғы екі жыл бетбұрыс кезеңі болды. Қуатты үлкен тіл модельдерінің (OpenAI GPT сериясы және DeepMind AlphaCode сияқты) пайда болуы мүмкін мүмкіндіктерді айтарлықтай кеңейтті. Мысалы, DeepMind AlphaCode бәсекеге қабілетті бағдарламалау байқауында өнер көрсетіп , кодтау қиындықтары бойынша шамамен 54% рейтингке – бұл негізінен орташа адам бәсекелесінің шеберлігіне сәйкес келеді ( DeepMind AlphaCode орташа бағдарламашының шеберлігіне сәйкес келеді бәсекеге қабілетті өнер көрсеткен алғашқы жағдайы болды . Дегенмен, тіпті AlphaCode өзінің барлық шеберлігімен ең үздік адам бағдарламашыларын жеңуден әлі де алыс екені айқын көрінеді. Бұл байқауларда AlphaCode рұқсат етілген әрекеттер шеңберіндегі мәселелердің шамамен 30%-ын шеше алды, ал ең үздік адам бағдарламашылары мәселелердің 90%-дан астамын бір әрекетпен шешеді. Бұл олқылық жасанды интеллект белгілі бір деңгейге дейін жақсы анықталған алгоритмдік тапсырмаларды орындай алатынын, бірақ терең ойлау мен тапқырлықты қажет ететін ең қиын мәселелер адамның бекінісі болып қала беретінін .

Қорытындылай келе, жасанды интеллект әзірлеушілердің күнделікті құралдар жинағына берік еніп кетті. Код жазуға көмектесуден бастап орналастыруды оңтайландыруға дейін, ол әзірлеу процесінің әрбір бөлігіне әсер етеді. Бүгінгі қарым-қатынас көбінесе симбиотикалық: жасанды интеллект қосалқы ұшқыш әзірлеушілердің рөлін және олардың жұмысының сипатын жақсы немесе жаман жаққа қалай өзгертіп жатқанын қарастырамыз

Жасанды интеллект әзірлеушілердің рөлдері мен өнімділігін қалай өзгертеді

Жасанды интеллект күнделікті жұмыстың көп бөлігін басқаратындықтан, бағдарламалық жасақтама әзірлеушісінің рөлі шынымен де дами бастады. Әзірлеушілер стандартты код жазуға немесе қарапайым қателерді түзетуге сағаттар жұмсаудың орнына, бұл тапсырмаларды жасанды интеллект көмекшілеріне жүктей алады. Бұл әзірлеушінің назарын жоғары деңгейлі мәселелерді шешуге, архитектураға және бағдарламалық жасақтама инженериясының шығармашылық аспектілеріне аударады. Негізінде, жасанды интеллект кеңейтіп , оларға өнімдірек және әлеуетті түрде инновациялық болуға мүмкіндік береді. Бірақ бұл бағдарламалау жұмыстарының азаюына немесе жай ғана басқа жұмыс түріне әкеле ме? Өнімділік пен рөлдерге әсерін қарастырайық:

Өнімділікті арттыру: Көптеген есептер мен алғашқы зерттеулер бойынша, жасанды интеллект кодтау құралдары әзірлеушілердің өнімділігін айтарлықтай арттырып келеді. GitHub зерттеуі Copilot қолданатын әзірлеушілер жасанды интеллект көмегінсіз тапсырмаларды әлдеқайда жылдам орындай алатынын көрсетті. Бір экспериментте әзірлеушілер Copilot көмегімен кодтау тапсырмасын орта есеппен 55%-ға жылдамырақ шешті – онсыз 2 сағат 41 минуттың орнына шамамен 1 сағат 11 минут уақыт кетті ( Зерттеу: GitHub Copilot-тың әзірлеушілердің өнімділігі мен бақытына әсерін сандық бағалау - The GitHub Blog ). Бұл жылдамдықтың таңғажайып өсуі. Бұл тек жылдамдық емес; әзірлеушілер жасанды интеллект көмегі көңілсіздікті және «ағын үзілістерін» азайтуға көмектесетінін хабарлайды. Сауалнамаларда әзірлеушілердің 88%-ы бұл олардың өнімділігін арттыратынын және оларға қанағаттанарлық жұмысқа назар аударуға мүмкіндік беретінін айтты ( Әзірлеушілердің қанша пайызы github copilot ... жасайды деп айтты ). Бұл құралдар бағдарламашыларға жалықтыратын бөліктерді өңдеу арқылы «аймақта» қалуға көмектеседі, бұл өз кезегінде қиын мәселелер үшін ақыл-ой энергиясын үнемдейді. Нәтижесінде, көптеген әзірлеушілер кодтау әлдеқайда қызықты болды деп санайды – аз жұмыс және көбірек шығармашылық.

Күнделікті жұмысты өзгерту: Бағдарламашының күнделікті жұмыс процесі өнімділіктің артуымен қатар өзгеріп отырады. «Қарбалас жұмыстың» көп бөлігі – шаблон жазу, жалпы үлгілерді қайталау, синтаксисті іздеу – жасанды интеллектке жүктелуі мүмкін. Мысалы, деректер класын getter және setter арқылы қолмен жазудың орнына, әзірлеуші ​​жасанды интеллектке оны жасауды сұрай алады. Дұрыс API шақыруын табу үшін құжаттаманы қарап шығудың орнына, әзірлеуші ​​жасанды интеллектке табиғи тілде сұрай алады. Бұл әзірлеушілер жаттап кодтауға салыстырмалы түрде аз уақыт жұмсайтынын және адамның пікірін қажет ететін тапсырмаларға көбірек уақыт жұмсайтынын . Жасанды интеллект кодтың оңай 80%-ын жазуды өз қолына алған кезде, әзірлеушінің жұмысы жасанды интеллект шығысын бақылауға (код ұсыныстарын қарау, оларды тестілеу) және жасанды интеллект шеше алмайтын күрделі 20%-ды шешуге ауысады. Іс жүзінде, әзірлеуші ​​​​күнін жасанды интеллект жасаған тарту сұраныстарын сұрыптаудан немесе жасанды интеллект ұсынған түзетулер пакетін қараудан бастауы мүмкін, бұл өзгерістердің барлығын нөлден жазудың орнына.

Ынтымақтастық және командалық динамикасы: Қызығы, жасанды интеллект командалық динамикаға да әсер етуде. Күнделікті тапсырмаларды автоматтандырған кезде, командалар кіші әзірлеушілерді аз тағайындай отырып, көбірек нәтижеге қол жеткізе алады. Кейбір компаниялар өздерінің аға инженерлері өзін-өзі қамтамасыз ете алатынын хабарлайды - олар жас мамандардың алғашқы жобаларын жасамай-ақ, жасанды интеллект көмегімен мүмкіндіктерді тез арада прототиптей алады. Дегенмен, бұл жаңа қиындық тудырады: тәлімгерлік және білім алмасу. Жас мамандар қарапайым тапсырмаларды орындау арқылы үйренудің орнына, олар жасанды интеллект нәтижелерін тиімді басқаруды . Командалық ынтымақтастық жасанды интеллект нұсқауларын бірлесіп жетілдіру немесе жасанды интеллект жасаған кодты қателіктерге қарап шығу сияқты іс-шараларға ауысуы мүмкін. Оң жағынан алғанда, командадағы әрбір адамның жасанды интеллект көмекшісі болған кезде, бұл ойын алаңын теңестіріп, дизайнды талқылауға, шығармашылық ми шабуылына және қазіргі уақытта ешбір жасанды интеллект стандартты түрде түсінбейтін күрделі пайдаланушы талаптарын шешуге көбірек уақыт береді. Шын мәнінде, GitHub-тың 2023 жылғы сауалнамасының нәтижелеріне сәйкес, командалық ынтымақтастықты жақсартады Сауалнама жасанды интеллекттің әзірлеуші ​​​​тәжірибесіне әсерін көрсетеді - The GitHub Blog ).

Жұмыс рөлдеріне әсері: Негізгі сұрақ - жасанды интеллект бағдарламашыларға деген сұранысты азайта ма (өйткені әрбір бағдарламашы қазір өнімдірек), әлде ол жай ғана талап етілетін дағдыларды өзгерте ме. Басқа автоматтандырудың тарихи прецеденті (мысалы, devops құралдарының немесе жоғары деңгейлі бағдарламалау тілдерінің пайда болуы) әзірлеушілердің жұмыс орындарының жойылып кетпей, керісінше жоғарылағанын көрсетеді . Шынында да, салалық сарапшылар бағдарламалық жасақтама инженериясының рөлдері өсе береді , бірақ бұл рөлдердің сипаты өзгереді. Жақында жарияланған Gartner есебінде 2027 жылға қарай бағдарламалық жасақтама инженериясының ұйымдарының 50%-ы өнімділікті арттыру үшін жасанды интеллектпен кеңейтілген «бағдарламалық жасақтама инженериясының интеллекті» платформаларын қабылдайтыны , бұл көрсеткіш 2024 жылы небәрі 5%-дан жоғары ( Бағдарламалық жасақтама инженериясының болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] сол интеллектуалды платформалармен жұмыс істейтінін білдіреді. Сол сияқты, McKinsey консалтингтік фирмасы жасанды интеллект көптеген тапсырмаларды автоматтандыруы мүмкін болса да, бағдарламалау жұмыстарының шамамен 80%-ы әлі де адамды қажет етеді және «адамға бағытталған» болып қала береді деп . Басқаша айтқанда, бізге көптеген әзірлеуші ​​​​лауазымдарына адамдар қажет болады, бірақ лауазымдық сипаттамалар өзгеруі мүмкін.

«Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтама инженері» немесе «Жедел инженер» сияқты рөлдердің пайда болуы - ЖИ компоненттерін құруға немесе басқаруға маманданған әзірлеушілер. Біз ЖИ/ML тәжірибесі бар әзірлеушілерге сұраныстың күрт өсіп келе жатқанын көріп отырмыз. Indeed талдауына сәйкес, ЖИ-ге қатысты ең көп сұранысқа ие үш жұмыс орны - деректер ғалымы, бағдарламалық жасақтама инженері және машиналық оқыту инженері , және бұл рөлдерге сұраныс соңғы үш жылда екі еседен астам өсті ( Бағдарламалық жасақтама инженерлері үшін болашақ бар ма? ЖИ-дің әсері [2024] ). Дәстүрлі бағдарламалық жасақтама инженерлерінен машиналық оқыту негіздерін түсіну немесе ЖИ қызметтерін қолданбаларға біріктіру күтіледі. Әзірлеушілерді артық етуден алыс, «ЖИ мамандықты көтере алады, әзірлеушілерге жоғары деңгейлі тапсырмалар мен инновацияларға назар аударуға мүмкіндік береді». ( ЖИ 2025 жылы әзірлеушілерді ауыстырады ма: болашаққа шолу ) Көптеген күнделікті кодтау тапсырмаларын ЖИ орындауы мүмкін, бірақ әзірлеушілер жүйені жобалаумен, модульдерді біріктірумен, сапаны қамтамасыз етумен және жаңа мәселелерді шешумен көбірек айналысады. ЖИ-мен жұмыс істейтін бір компанияның аға инженері мұны жақсы қорытындылады: ЖИ біздің әзірлеушілерімізді алмастырмайды; ол оларды күшейтеді Қуатты жасанды интеллект құралдарымен қаруланған жалғыз әзірлеуші ​​бірнешеуінің жұмысын атқара алады, бірақ сол әзірлеуші ​​қазір күрделірек және әсерлі жұмысты қолға алуда.

Нақты мысал: GitHub Copilot бағдарламасын барлық әзірлеушілері үшін біріктірген бағдарламалық жасақтама фирмасының сценарийін қарастырайық. Тікелей әсер бірлік сынақтары мен шаблондық кодты жазуға жұмсалатын уақыттың айтарлықтай қысқаруы болды. Бір жас әзірлеуші ​​Copilot көмегімен жаңа мүмкіндік кодының 80%-ын тез жасай алатынын, содан кейін қалған 20%-ын теңшеуге және интеграция сынақтарын жазуға уақыт жұмсай алатынын анықтады. Оның код шығару өнімділігі екі есеге жуық өсті, бірақ одан да қызығы, оның үлесінің сипаты өзгерді - ол кодты шолушы және сынақ дизайнері . Сондай-ақ, команда кодты шолулар жасанды интеллект қателерін жұмыс процесінде адамның бақылауы мен тәжірибесі одан да маңызды бола бастағанын көрсетеді

Қорытындылай келе, жасанды интеллект әзірлеушілердің жұмыс істеу тәсілін сөзсіз өзгертіп отыр: оларды жылдамдатады және оларға ауқымды мәселелерді шешуге мүмкіндік береді, сонымен қатар олардан біліктілікті арттыруды (жасанды интеллектті пайдалануда да, жоғары деңгейлі ойлауда да). Бұл «жасанды интеллект жұмыс орындарын тартып алады» деген әңгімеден гөрі «жасанды интеллект жұмыс орындарын өзгертеді» деген әңгіме. Бұл құралдарды тиімді пайдалануды үйренген әзірлеушілер өз әсерін арттыра алады – біз жиі еститін клише: «Жасанды интеллект әзірлеушілерді алмастырмайды, бірақ жасанды интеллектті қолданатын әзірлеушілер пайдаланбайтындарды алмастыра алады». алмайды ) және әзірлеушілер өз дағдыларын жасанды интеллектпен бірге өркендеу үшін қалай бейімдей алатындығы қарастырылады

Жасанды интеллекттің шектеулері (адамдардың өмірлік маңызы неге жоғары)

Қазіргі заманғы жасанды интеллекттің таңғажайып мүмкіндіктеріне қарамастан, оның адам бағдарламашыларын ескіртуіне кедергі келтіретін айқын шектеулері . Бұл шектеулерді түсіну бағдарламашылардың әзірлеу процесінде әлі де қаншалықты қажет екенін түсінудің кілті болып табылады. Жасанды интеллект - қуатты құрал, бірақ ол адам әзірлеушісінің шығармашылығын, сыни ойлауын және контекстік түсінігін алмастыра алатын сиқырлы оқ емес. Бағдарламалаудағы жасанды интеллекттің кейбір негізгі кемшіліктері және адам әзірлеушілерінің тиісті күшті жақтары:

• Шынайы түсінік пен шығармашылықтың болмауы: Қазіргі жасанды интеллект модельдері түсінбейді ; олар үлгілерді таниды және оқыту деректеріне негізделген ықтимал нәтижелерді қайталайды. Бұл жасанды интеллект түпнұсқа, шығармашылық шешімдерді немесе жаңа проблемалық салаларды терең түсінуді қажет ететін тапсырмалармен күресе алатынын білдіреді. Жасанды интеллект бұрын көрген сипаттамаға сәйкес келетін код жасай алады, бірақ одан бұрын-соңды болмаған мәселеге жаңа алгоритм жасауды немесе түсініксіз талапты түсіндіруді сұраса, ол сәтсіздікке ұшырауы мүмкін. Бір бақылаушы айтқандай, бүгінгі таңда жасанды интеллектте «адам әзірлеушілері ұсынатын шығармашылық және сыни ойлау мүмкіндіктері жоқ». ( ЖС 2025 жылы әзірлеушілерді алмастыра ма: болашаққа қысқаша шолу ) Адамдар стандартты емес ойлауда – салалық білімді, интуицияны және шығармашылықты біріктіріп, бағдарламалық жасақтама архитектураларын жобалау немесе күрделі мәселелерді шешуде шебер. Керісінше, жасанды интеллект үйренген үлгілерімен шектеледі; егер мәселе сол үлгілерге сәйкес келмесе, жасанды интеллект дұрыс емес немесе мағынасыз код шығаруы мүмкін (көбінесе сенімді түрде!). инновациялар – жаңа мүмкіндіктерді, жаңа пайдаланушы тәжірибесін немесе жаңа техникалық тәсілдерді ойлап табу – адам басқаратын әрекет болып қала береді.

• Контекст және жалпы көріністі түсіну: Бағдарламалық жасақтаманы құру тек код жолдарын жазу ғана емес. Бұл себепті – бизнес талаптары, пайдаланушы қажеттіліктері және бағдарламалық жасақтама жұмыс істейтін контекст. Жасанды интеллекттің контекст терезесі өте тар (әдетте бір уақытта берілген енгізумен шектеледі). Ол жүйенің жалпы мақсатын немесе бір модульдің кодта айқын көрсетілгеннен тыс басқа модульмен қалай әрекеттесетінін шынымен түсінбейді. Нәтижесінде, жасанды интеллект шағын тапсырма үшін техникалық тұрғыдан жұмыс істейтін, бірақ үлкен жүйе архитектурасына сәйкес келмейтін немесе кейбір жасырын талаптарды бұзатын кодты жасауы мүмкін. Бағдарламалық жасақтаманың бизнес мақсаттары мен пайдаланушылардың күтулеріне сәйкес келетініне көз жеткізу үшін адам әзірлеушілері қажет. Күрделі жүйелерді жобалау – бір бөліктегі өзгеріс басқаларына қалай әсер етуі мүмкін екенін, компромисстерді қалай теңестіру керектігін (мысалы, өнімділік пен оқылымдылық) және код базасының ұзақ мерзімді эволюциясын қалай жоспарлау керектігін түсіну – бүгінгі таңда жасанды интеллект жасай алмайтын нәрсе. Мыңдаған компоненттері бар ірі жобаларда жасанды интеллект «ағаштарды көреді, бірақ орманды емес». Бір талдауда атап өтілгендей, «ЖИ ауқымды бағдарламалық жасақтама жобаларының толық контексті мен күрделілігін түсінуде қиындықтарға тап болады», соның ішінде бизнес талаптары мен пайдаланушы тәжірибесін ескеру қажет ( «ЖИ 2025 жылы әзірлеушілерді алмастыра ма: болашаққа қысқаша шолу »). Адамдар жалпы көріністі сақтайды.

• Ақыл-ой және түсініксіздікті шешу: Нақты жобалардағы талаптар көбінесе бұлыңғыр немесе өзгермелі болады. Адам әзірлеушісі түсініктеме іздей алады, ақылға қонымды болжамдар жасай алады немесе шындыққа жанаспайтын сұраныстарды кері қайтара алады. Жасанды интеллектте ақылға қонымды ойлау немесе түсініктеме беретін сұрақтар қою мүмкіндігі жоқ (егер сұрауда нақты цикл болмаса және тіпті оны дұрыс орындауға кепілдік болмаса). Сондықтан жасанды интеллектпен жасалған код кейде техникалық тұрғыдан дұрыс, бірақ функционалды түрде ауытқуы мүмкін - егер нұсқаулар түсініксіз болса, пайдаланушының шынымен нені көздегенін білу үшін оның пайымдауы жоқ . Керісінше, адам бағдарламашысы жоғары деңгейдегі сұранысты түсіндіре алады («бұл интерфейсті интуитивті ету» немесе «қолданба тұрақты емес енгізулерді әсем өңдеуі керек») және кодта не істеу керектігін анықтай алады. Жасанды интеллект әзірлеушіні шынымен ауыстыру үшін өте егжей-тегжейлі, бірмәнді сипаттамалар қажет болады, тіпті мұндай сипаттаманы тиімді жазу кодтың өзін жазу сияқты қиын. Forbes Tech Council мақаласында орынды айтылғандай, жасанды интеллект әзірлеушілерді ауыстыру үшін түсініксіз нұсқауларды түсініп, адам сияқты бейімделуі керек - қазіргі жасанды интеллектте жоқ ойлау деңгейі ( Сергий Кузиннің жазбасы - LinkedIn ).

• Сенімділік және «Галлюцинациялар»: Бүгінгі генеративті жасанды интеллект модельдерінің белгілі кемшілігі бар: олар қате немесе толығымен ойдан шығарылған нәтижелерді шығара алады, бұл құбылыс көбінесе галлюцинация . Кодтау кезінде бұл жасанды интеллект сенімді болып көрінетін, бірақ логикалық тұрғыдан қате немесе қауіпсіз емес код жазатынын білдіруі мүмкін. Әзірлеушілер жасанды интеллект ұсыныстарына соқыр сенім арта алмайды. Іс жүзінде жасанды интеллектпен жазылған әрбір код адамның мұқият қарауын және тексеруін қажет етеді . Stack Overflow сауалнамасының деректері мұны көрсетеді - жасанды интеллект құралдарын пайдаланатындардың тек 3%-ы жасанды интеллект нәтижесінің дәлдігіне өте сенеді , ал аз пайызы оған белсенді түрде сенбейді ( әзірлеушілердің 70%-ы жасанды интеллект кодтау құралдарын пайдаланады, 3%-ы олардың дәлдігіне өте сенеді - ShiftMag ). Әзірлеушілердің басым көпшілігі жасанды интеллект ұсыныстарын пайдалы кеңестер ретінде қабылдайды, ізгі хабар ретінде емес. Бұл төмен сенім ақталады, себебі жасанды интеллект ешқандай құзыретті адам жасай алмайтын таңқаларлық қателіктер жіберуі мүмкін (мысалы, бірінен соң бірі қателіктер жіберу, ескірген функцияларды пайдалану немесе тиімсіз шешімдер шығару), себебі ол мәселені шынымен түсіндірмейді. Бір форум пікірінде кекесінмен айтылғандай, «Олар (ЖИ) көп галлюцинация жасайды және адам ешқашан жасамайтын таңқаларлық дизайн таңдауларын жасайды» ( ЖИ салдарынан бағдарламашылар ескіріп қала ма? - Мансаптық кеңес ). Бұл қателерді анықтау үшін адамның бақылауы өте маңызды. ЖИ сізге мүмкіндіктің 90%-ын тез алуы мүмкін, бірақ қалған 10%-ында нәзік қате болса, оны диагностикалау және түзету әлі де адам әзірлеушісіне жүктеледі. Ал өндірісте бірдеңе дұрыс болмаған кезде, оны түзету адам инженерлеріне жүктеледі – ЖИ әлі өз қателіктері үшін жауапкершілікті өз мойнына ала алмайды.

• Код базаларын сақтау және дамыту: Бағдарламалық жасақтама жобалары жылдар бойы өмір сүріп, өсіп келеді. Олар тұрақты стильді, болашақ қолдаушылар үшін анықтықты және талаптар өзгерген сайын жаңартуларды қажет етеді. Бүгінгі таңда жасанды интеллект өткен шешімдерді есте сақтамайды (шектеулі нұсқаулардан тыс), сондықтан басшылыққа алынбаса, үлкен жоба бойынша кодтың тұрақтылығын сақтай алмауы мүмкін. Адам әзірлеушілері кодтың тұрақтылығын қамтамасыз етеді – анық құжаттама жазу, ақылды, бірақ түсініксіз шешімдердің орнына оқылатын шешімдерді таңдау және архитектура дамыған кезде қажет болған жағдайда кодты қайта өңдеу. Жасанды интеллект бұл тапсырмаларға көмектесе алады (мысалы, қайта өңдеуді ұсыну), бірақ нені қайта өңдеу керектігін немесе қай бөліктерін қайта жобалау қажет екенін шешу – бұл адамның шешімі. Сонымен қатар, компоненттерді біріктірген кезде, жаңа мүмкіндіктің бар модульдерге әсерін түсіну (кері үйлесімділікті қамтамасыз ету және т.б.) адамдар шешетін нәрсе. Жасанды интеллект жасаған кодты адамдар біріктіріп, үйлестіруі керек. Тәжірибе ретінде кейбір әзірлеушілер ChatGPT-ке тұтас шағын қолданбаларды құруға рұқсат беруге тырысты; нәтиже көбінесе бастапқыда жұмыс істейді, бірақ сақтау немесе кеңейту өте қиын болады, себебі жасанды интеллект ойластырылған архитектураны үнемі қолданбайды – ол адам сәулетшісі аулақ болатын жергілікті шешімдер қабылдау.

• Этикалық және қауіпсіздік мәселелері: Жасанды интеллект көбірек код жазған сайын, ол бейтараптық, қауіпсіздік және этика мәселелерін де тудырады. Жасанды интеллект тәжірибелі адам әзірлеушісі байқайтын қауіпсіздік осалдықтарын байқаусызда тудыруы мүмкін (мысалы, кірістерді дұрыс зарарсыздандырмау немесе қауіпсіз емес криптографиялық тәжірибелерді пайдалану). Сонымен қатар, жасанды интеллектте этика немесе әділдікке деген алаңдаушылық сезімі жоқ - ол, мысалы, бейтарап деректерге үйреніп, байқаусызда кемсітетін алгоритмдерді ұсынуы мүмкін (несиені мақұлдау коды немесе жалдау алгоритмі сияқты жасанды интеллект басқаратын функцияда). Адам әзірлеушілері осы мәселелер бойынша жасанды интеллект нәтижелерін аудиттеу, ережелердің сақталуын қамтамасыз ету және бағдарламалық жасақтаманы этикалық мәселелермен толтыру үшін қажет. әлеуметтік аспектісі - пайдаланушы сенімін, құпиялылық мәселелерін түсіну және адами құндылықтарға сәйкес келетін дизайн таңдауларын жасау - «елемеуге болмайды. Әзірлеудің бұл адамға бағытталған аспектілері, кем дегенде, жақын болашақта жасанды интеллекттің қолынан келмейді». ( Жасанды интеллект 2025 жылы әзірлеушілерді алмастыра ма: болашаққа шолу ) Әзірлеушілер жасанды интеллектке қосқан үлестері үшін ар-ұждан және сапа қақпасы ретінде қызмет етуі керек.

Осы шектеулерді ескере отырып, қазіргі консенсус бойынша, жасанды интеллект құрал болып табылады, оны алмастырушы емес . Сатья Наделла айтқандай, бұл әзірлеушілерді ауыстыру емес, оларға мүмкіндік беру Жасанды интеллект бағдарламашыларды ауыстыра ма? Айқайдың артындағы шындық | The PyCoach | Жасанды бұрыш | Наурыз, 2025 | Medium ). Жасанды интеллектті кіші көмекші ретінде қарастыруға болады: ол жылдам, шаршамайтын және көптеген тапсырмаларды бірінші болып орындай алады, бірақ жылтыратылған соңғы өнімді шығару үшін аға әзірлеушінің басшылығы мен тәжірибесі қажет. Тіпті ең озық жасанды интеллект кодтау жүйелері де көмекшілер (Copilot, CodeWhisperer және т.б.) орналастырылатыны және автономды кодтаушылар ретінде емес екені айқын. Компаниялар бағдарламалау топтарын жұмыстан шығарып, жасанды интеллекттің жұмыс істеуіне жол бермейді; керісінше, олар әзірлеушілердің жұмыс процестеріне жасанды интеллектті енгізуде, бұл оларға көмектеседі.

OpenAI-дің Сэм Альтманнан мысал келтірілген бір дәйексөз келтірілген, ол жасанды интеллект агенттері жақсарғанымен, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуде «бұл жасанды интеллект агенттері адамдарды толығымен алмастырмайды» Сэм Альтманның айтуынша, жасанды интеллект агенттері жақын арада бағдарламалық жасақтама инженерлері атқаратын тапсырмаларды орындайды: Толық мақала 5 ұпайда - India Today «виртуалды әріптестер» ретінде жұмыс істейді . Басқаша айтқанда, жасанды интеллект ақырында кейбір салаларда кіші әзірлеушінің жұмысын атқаруы мүмкін, бірақ бұл кіші әзірлеуші ​​жұмыссыз қалмайды - олар жасанды интеллектті басқару және жасанды интеллект орындай алмайтын жоғары деңгейлі тапсырмаларды шешу рөліне айналады. Тіпті болашаққа көз жүгіртсек те, кейбір зерттеушілер 2040 жылға қарай жасанды интеллект өз кодының көп бөлігін өзі жаза алады деп болжаған кезде ( Бағдарламалық жасақтама инженерлері үшін болашақ бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] машиналарда жетіспейтін шығармашылық ұшқын мен сыни ойлауды басқару, бағыттау және қамтамасыз ету үшін адам бағдарламашылары әлі де қажет болады деген пікір жалпыға ортақ .

, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу тек кодтау ғана емес екенін атап өткен жөн . Ол мүдделі тараптармен байланыс орнатуды, пайдаланушылардың әңгімелерін түсінуді, командаларда бірлесіп жұмыс істеуді және итеративті дизайнды қамтиды – бұл адами дағдылардың міндетті түрде қажет болатын салалары. Жасанды интеллект клиентпен кездесуде отырып, олардың шынымен не қалайтынын талқылай алмайды, сондай-ақ басымдықтарды талқылай алмайды немесе команданы өнімге арналған көзқараспен шабыттандыра алмайды. Адами фактор орталық болып қала береді.

Қорытындылай келе, жасанды интеллекттің маңызды кемшіліктері бар: шынайы шығармашылықтың болмауы, контекстті шектеулі түсіну, қателіктерге бейімділік, жауапкершіліктің болмауы және бағдарламалық жасақтама шешімдерінің кең ауқымды салдарын түсінбеу. Бұл олқылықтар адам әзірлеушілерінің жарқыраған тұстары. Жасанды интеллектке қауіп ретінде қараудың орнына, оны адам әзірлеушілері үшін қуатты күшейткіш жасанды интеллектпен кеңейтілген даму әлемінде өзекті және құнды болып қалу үшін өз дағдылары мен рөлдерін бейімдеу арқылы бұл күшейтуді қалай пайдалана алатыны талқыланады

Жасанды интеллект дәуірінде бейімделу және өркендеу

Бағдарламашылар мен әзірлеушілер үшін кодтаудағы жасанды интеллекттің өсуі міндетті түрде үлкен қауіп болмауы керек - бұл мүмкіндік болуы мүмкін. Ең бастысы - бейімделу және даму . Жасанды интеллектті пайдалануды үйренгендер өнімдірек және сұранысқа ие болады , ал оны елемейтіндер артта қалғанын байқауы мүмкін. Бұл бөлімде біз жасанды интеллект құралдары күнделікті дамудың бір бөлігіне айналған сайын әзірлеушілердің өзекті болып қалуы және өркендеуі үшін практикалық қадамдар мен стратегияларға назар аударамыз. Қабылдауға болатын ойлау тәсілі - бәсекелестік емес, жасанды интеллектпен үздіксіз оқу және ынтымақтастық. Әзірлеушілер қалай бейімделе алатыны және қандай жаңа дағдылар мен рөлдерді ескеруі керек:

1. Жасанды интеллектті құрал ретінде қабылдаңыз (Жасанды интеллект кодтау көмекшілерін тиімді пайдалануды үйреніңіз): Ең алдымен, әзірлеушілер қолжетімді жасанды интеллект құралдарымен танысуы керек. Copilot, ChatGPT немесе басқа кодтау жасанды интеллекттерін жаңа жұп бағдарламалау серіктесіңіз ретінде қарастырыңыз. Бұл жақсы сұраулар немесе түсініктемелер жазуды үйренуді және жасанды интеллект жасаған кодты қалай тез тексеруді немесе жөндеуді білуді білдіреді. Әзірлеуші ​​​​IDE немесе нұсқаны басқаруды үйренуі керек сияқты, жасанды интеллект көмекшісінің ерекшеліктерін үйрену дағдылар жиынтығының бір бөлігіне айналуда. Мысалы, әзірлеуші ​​​​жазған код бөлігін алып, жасанды интеллекттен оны жақсартуды сұрап, содан кейін өзгерістерді талдау арқылы жаттығуы мүмкін. Немесе тапсырманы бастаған кезде оны түсініктемелерде сипаттап, жасанды интеллект не ұсынатынын көріңіз, содан кейін сол жерден жетілдіріңіз. Уақыт өте келе сіз жасанды интеллекттің неде жақсы екенін және онымен қалай бірлесіп жасау керектігін түсінесіз. Мұны «Жасанды интеллект көмегімен әзірлеу» - құралдар жинағыңызда қосуға болатын жаңа дағды. Шынында да, әзірлеушілер қазір «жедел инженерияны» жасанды интеллектке дұрыс сұрақтар қоюды білу дағдысы ретінде айтады. Оны меңгергендер сол құралдарды қолдану арқылы айтарлықтай жақсы нәтижелерге қол жеткізе алады. Есіңізде болсын, «жасанды интеллектті қолданатын әзірлеушілер қолданбайтындарды алмастыра алады» – сондықтан технологияны қабылдап, оны өз одақтасыңыз етіңіз.

2. Жоғары деңгейлі дағдыларға назар аударыңыз (мәселелерді шешу, жүйелік дизайн, архитектура): Жасанды интеллект төменгі деңгейлі кодтауды көбірек өңдей алатындықтан, әзірлеушілер абстракция сатысымен жоғары көтерілуі . Бұл жүйенің дизайнын және архитектурасын түсінуге көбірек көңіл бөлуді білдіреді. Күрделі мәселелерді шешу, масштабталатын жүйелерді жобалау және архитектуралық шешімдер қабылдау дағдыларын дамытыңыз - адамның түсінігі маңызды салалар. Шешімнің тек «не» дегенге емес, «неге» және «қалай» дегенге назар аударыңыз. Мысалы, барлық уақытыңызды сұрыптау функциясын жетілдіруге жұмсаудың орнына (жасанды интеллект сіз үшін біреуін жаза алатын кезде), қолданбаңыздың контексті үшін қандай сұрыптау тәсілі оңтайлы екенін және оның жүйеңіздің деректер ағынына қалай сәйкес келетінін түсінуге уақыт бөліңіз. Дизайндық ойлау - пайдаланушы қажеттіліктерін, деректер ағындарын және компоненттердің өзара әрекеттесуін ескере отырып - жоғары бағаланады. Жасанды интеллект код жасай алады, бірақ бағдарламалық жасақтаманың жалпы құрылымын шешетін және барлық бөліктердің үйлесімді жұмыс істеуін қамтамасыз ететін - әзірлеуші. Жалпы ойлауыңызды жетілдіру арқылы сіз жасанды интеллектке (және команданың қалған бөлігіне) дұрыс нәрсені құруға бағыт беретін адам ретінде өзіңізді алмастырылмайтын етесіз. Болашаққа бағытталған бір есепте айтылғандай, әзірлеушілер «мәселелерді шешу, дизайн ойлау және пайдаланушылардың қажеттіліктерін түсіну сияқты адами түсінік алмастырылмайтын салаларға назар аударуы керек» ( 2025 жылы жасанды интеллект әзірлеушілерді алмастыра ма: болашаққа шолу )

3. Жасанды интеллект және машиналық оқыту біліміңізді жетілдіріңіз: жасанды интеллектті түсіну көмектеседі . Әзірлеушілердің барлығы машиналық оқыту зерттеушісі болуы міндетті емес, бірақ бұл модельдердің қалай жұмыс істейтінін жақсы түсіну пайдалы болады. Машиналық оқыту мен терең оқытудың негіздерін үйреніңіз - бұл жаңа мансап жолдарын ашып қана қоймай (жасанды интеллектке байланысты жұмыс орындары қарқынды дамып келе жатқандықтан ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ), сонымен қатар жасанды интеллект құралдарын тиімдірек пайдалануға көмектеседі. Мысалы, егер сіз үлкен тілдік модельдің шектеулерін және оның қалай оқытылғанын білсеңіз, оның қашан сәтсіздікке ұшырауы мүмкін екенін болжай аласыз және тапсырмаларыңызды немесе тесттеріңізді соған сәйкес жасай аласыз. Сонымен қатар, көптеген бағдарламалық өнімдер қазір жасанды интеллект мүмкіндіктерін біріктіруде (мысалы, ұсыныс қозғалтқышы бар қолданба немесе чатбот). Машиналық оқыту туралы білімі бар бағдарламалық жасақтама әзірлеушісі сол мүмкіндіктерге үлес қоса алады немесе кем дегенде деректер ғалымдарымен ақылды түрде ынтымақтаса алады. Оқуды қарастыратын негізгі салаларға мыналар жатады: деректер ғылымының негіздері , деректерді алдын ала өңдеу, оқыту және қорытынды жасау және жасанды интеллект этикасы. Жасанды интеллект фреймворктерімен (TensorFlow, PyTorch) және бұлттық жасанды интеллект қызметтерімен танысыңыз; тіпті модельдерді нөлден бастап құрмасаңыз да, жасанды интеллект API-ін қолданбаға қалай біріктіру керектігін білу құнды дағды болып табылады. Қысқасы, «жасанды интеллект сауаттылығы» веб немесе дерекқор технологияларында сауатты болу сияқты маңызды бола бастады. Дәстүрлі бағдарламалық жасақтама инженериясы мен жасанды интеллект әлемін меңгере алатын әзірлеушілер болашақ жобаларды басқаруға тамаша мүмкіндік алады.

4. Күшті жұмсақ дағдылар мен салалық білімді дамыту: Жасанды интеллект механикалық тапсырмаларды өз мойнына алған сайын, ерекше адами дағдылар одан да маңызды бола түседі. Қарым-қатынас, командалық жұмыс және салалық сараптама екі еселенетін сала болып табылады. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу көбінесе мәселелік саланы – қаржы, денсаулық сақтау, білім беру немесе кез келген басқа сала болсын – түсіну және оны шешімдерге айналдыру туралы. Жасанды интеллектте мұндай контекст немесе мүдделі тараптармен байланыс орнату мүмкіндігі болмайды, бірақ сізде бар. Сіз жұмыс істейтін салада білімді болу сізді бағдарламалық жасақтаманың нақты әлемдегі қажеттіліктерді қанағаттандыратынына көз жеткізу үшін басты тұлға етеді. Сол сияқты, ынтымақтастық дағдыларыңызға назар аударыңыз: тәлімгерлік, көшбасшылық және үйлестіру. Командаларға кодты (жасанды интеллектпен жазылған кодты қоса алғанда) қарап шығу, жасөспірімдерге ең жақсы тәжірибелер бойынша тәлімгерлік ету және күрделі жобаларды үйлестіру үшін аға әзірлеушілер қажет болады. Жасанды интеллект жобалардағы адамдардың өзара әрекеттесу қажеттілігін жоймайды. Шын мәнінде, жасанды интеллект кодты жасау арқылы аға әзірлеушінің тәлімгерлігі жасөспірімдерге , жасанды интеллектпен қалай жұмыс істеу керектігін және оның нәтижесін тексеруді . Бұл жаңа парадигмада басқаларға бағыт-бағдар бере білу – құнды дағды. сыни ойлауды жаттықтырыңыз – жасанды интеллект нәтижелеріне сұрақ қойып, оларды тексеріп, басқаларды да солай істеуге шақырыңыз. Салауатты скептицизм мен тексеру ойлауын дамыту жасанды интеллектке соқыр сенім артудың алдын алады және қателіктерді азайтады. Негізінен, жасанды интеллектте жетіспейтін дағдыларды жақсартыңыз: адамдарды және контекстті түсіну, сыни талдау және пәнаралық ойлау.

5. Өмір бойы оқу және бейімделу: Жасанды интеллект саласындағы өзгерістер қарқыны өте жылдам. Бүгінгі таңда заманауи болып көрінетін нәрсе бірнеше жылдан кейін ескіруі мүмкін. Әзірлеушілер өмір бойы оқуды бұрынғыдан да көбірек қабылдауы керек. Бұл жаңа жасанды интеллект кодтау көмекшілерін үнемі сынап көруді, жасанды интеллект/машина жасау бойынша онлайн курстардан немесе сертификаттардан өтуді, болашақ жаңалықтардан хабардар болу үшін зерттеу блогтарын оқуды немесе жасанды интеллектке бағытталған әзірлеушілер қауымдастықтарына қатысуды білдіруі мүмкін. Бейімделу маңызды – жаңа құралдар мен жұмыс процестері пайда болған кезде оларға ауысуға дайын болыңыз. Мысалы, егер эскиздерден UI дизайнын автоматтандыра алатын жаңа жасанды интеллект құралы пайда болса, фронтенд әзірлеушісі үйренуге және оны енгізуге дайын болуы керек, назарын жасалған UI-ді жетілдіруге немесе автоматтандыру жіберіп алған пайдаланушы тәжірибесінің мәліметтерін жақсартуға аударуы керек. Оқуды мансабының үздіксіз бөлігі ретінде қарастыратындар (көптеген әзірлеушілер қазірдің өзінде солай істейді) жасанды интеллект әзірлемелерін біріктіруді оңайырақ табады. Бір стратегия - аптаңыздың аз бөлігін оқу мен тәжірибеге арнау – оны өз болашағыңызға инвестиция салу деп қарастырыңыз. Компаниялар сонымен қатар әзірлеушілеріне жасанды интеллект құралдарын тиімді пайдалану бойынша тренингтер өткізе бастады; мұндай мүмкіндіктерді пайдалану сізді алға жылжытады. Жасанды интеллектті дамып келе жатқан серіктес ретінде қарастыратын және сол серіктеспен жұмыс істеу тәсілін үнемі жетілдіретін әзірлеушілер табысқа жетеді.

6. Жаңа рөлдер мен мансап жолдарын зерттеңіз: Жасанды интеллект дамуға енген сайын жаңа мансаптық мүмкіндіктер пайда болады. Мысалы, жедел инженер немесе жасанды интеллект интеграциясы бойынша маман өнімдерде жасанды интеллектті пайдалану үшін дұрыс сұраныстарды, жұмыс процестерін және инфрақұрылымды жасауға бағытталған рөлдер болып табылады. Тағы бір мысал - жасанды интеллект этикасының инженері немесе жасанды интеллект аудиторы - жасанды интеллект нәтижелерін бейімділікке, сәйкестікке және дұрыстыққа шолуға бағытталған рөлдер. Егер сізде осы салаларға қызығушылық болса, өзіңізді дұрыс біліммен орналастыру осы жаңа жолдарды ашуы мүмкін. Тіпті классикалық рөлдердің ішінде де сіз «жасанды интеллект көмегімен жасалған фронтенд әзірлеушісі» және «жасанды интеллект көмегімен жасалған бэкэнд әзірлеушісі» сияқты мамандандырылған құралдарды пайдаланатын орындарды таба аласыз. Ұйымдардың жасанды интеллект айналасында топтарды қалай құрып жатқанын бақылаңыз. Кейбір компанияларда жобаларда жасанды интеллектті енгізуді басқару үшін «жасанды интеллект гильдиялары» немесе шеберлік орталықтары бар - мұндай топтарда белсенді болу сізді алдыңғы қатарға шығара алады. Сонымен қатар, жасанды интеллект құралдарының өздерін әзірлеуге үлес қосуды қарастырыңыз: мысалы, әзірлеуші ​​​​құралдарын жақсартатын ашық бастапқы коды бар жобалармен жұмыс істеу (мүмкін, жасанды интеллекттің кодты түсіндіру қабілетін арттыру және т.б.). Бұл сіздің технологияны түсінуіңізді тереңдетіп қана қоймай, сонымен қатар сізді өзгерістерді басқаратын қауымдастыққа орналастырады. Ең бастысы - мансаптық икемділікке . Егер сіздің қазіргі жұмысыңыздың кейбір бөліктері автоматтандырылса, сол автоматтандырылған бөліктерді жобалайтын, бақылайтын немесе кеңейтетін рөлдерге ауысуға дайын болыңыз.

7. Адами қасиеттерді сақтау және көрсету: Жасанды интеллект орташа мәселе үшін орташа код жасай алатын әлемде адами әзірлеушілер ерекше және жанашырлық шешімдерді жасауға тырысуы керек. Бұл пайдаланушы тәжірибесінің шеберлігіне, ерекше жағдайлар үшін өнімділікті оңтайландыруға немесе жай ғана таза және жақсы құжатталған код жазуға назар аударуды білдіруі мүмкін (жасанды интеллект мағыналы құжаттаманы немесе түсінікті код түсініктемелерін жазуда онша жақсы емес - сіз сол жерде құндылық қоса аласыз!). Жұмысқа адами түсінікті енгізуді мақсат етіңіз: мысалы, егер жасанды интеллект код бөлігін жасаса, сіз басқа адам кейінірек түсінетіндей негіздемесін түсіндіретін түсініктемелер қосасыз немесе оны оқуға оңай болатындай етіп реттейсіз. Осылайша, сіз таза машина жасаған жұмыста жетіспейтін кәсібилік пен сапа қабатын қосасыз. Уақыт өте келе, нақты әлемде «тек жұмыс істейтін» жоғары сапалы бағдарламалық жасақтама үшін беделге ие болу сізді ерекшелендіреді. Клиенттер мен жұмыс берушілер жасанды интеллект тиімділігін адам шеберлігімен үйлестіре .

Білім беру жолдарының қалай бейімделуі мүмкін екенін де қарастырайық. Жаңадан бастаған әзірлеушілер оқу процесінде жасанды интеллект құралдарынан бас тартпауы керек. Керісінше, жасанды интеллектпен оқу ( мысалы, үй тапсырмасына немесе жобаларға көмектесу үшін жасанды интеллектті пайдалану, содан кейін нәтижелерді талдау) олардың түсінуін жеделдете алады. Дегенмен, негізгі қағидаларды - алгоритмдерді, деректер құрылымдарын және негізгі бағдарламалау тұжырымдамаларын терең үйрену , сонда сізде берік негіз болады және жасанды интеллекттің қашан адасып жатқанын анықтай аласыз. Жасыл интеллект қарапайым кодтау жаттығуларын өңдейтіндіктен, оқу бағдарламалары дизайн мен интеграцияны қажет ететін жобаларға көбірек салмақ қосуы мүмкін. Егер сіз жаңадан келген болсаңыз, күрделі мәселелерді шешу және жасанды интеллектті көптеген құралдардың бірі ретінде пайдалану қабілетіңізді көрсететін портфолио құруға назар аударыңыз.

Бейімделу стратегиясын қорытындылау үшін: жолаушы емес, ұшқыш болыңыз. Жасанды интеллект құралдарын пайдаланыңыз, бірақ оларға тым тәуелді болмаңыз немесе өзіңізді ыңғайсыз сезінбеңіз. Дамудың ерекше адами аспектілерін жетілдіруді жалғастырыңыз. Бағдарламалық жасақтама инженериясының беделді пионері Грэди Буч мұны жақсы айтқан: «Жасанды интеллект бағдарламашы болудың мәнін түбегейлі өзгертеді. Бұл бағдарламашыларды жоймайды, бірақ олардан жаңа дағдыларды дамытуды және жаңа жолдармен жұмыс істеуді талап етеді». ( Бағдарламалық жасақтама инженерлері үшін болашақ бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ). Әзірлеушілер осы жаңа дағдылар мен жұмыс істеу тәсілдерін белсенді түрде дамыту арқылы мансаптарының жетекші орнында қала алатынына кепілдік бере алады.

Бұл бөлімді қорытындылау үшін, жасанды интеллект дәуірінде болашақ мансабын қалайтын әзірлеушілерге арналған қысқаша анықтамалық тізім:

Осы стратегияларды орындау арқылы әзірлеушілер жасанды интеллект төңкерісін өз пайдасына айналдыра алады. Бейімделетіндер жасанды интеллект арттыратынын және бағдарламалық жасақтаманы ескіртудің орнына бұрынғыдан да жақсырақ жасауға мүмкіндік беретінін көреді.

Болашаққа көзқарас: Жасанды интеллект пен әзірлеушілер арасындағы ынтымақтастық

Жасанды интеллект басқаратын әлемде бағдарламалаудың болашағы қандай? Қазіргі үрдістерге сүйене отырып, біз жасанды интеллект пен адами әзірлеушілер бір-бірімен тығыз байланыста жұмыс істейтін . Бағдарламашының рөлі бақылаушы және шығармашылық лауазымға ауыса береді, ал жасанды интеллект адамның басшылығымен «ауыр жұмысты» көбірек атқарады. Бұл қорытынды бөлімде біз болашақтағы кейбір сценарийлерді болжаймыз және бейімделуді жалғастыра берсек, әзірлеушілердің болашағы оң болып қала беретініне сендіреміз.

Жақын болашақта (алдағы 5-10 жылда) жасанды интеллект әзірлеу процесінде компьютерлердің өздері сияқты кең таралуы мүмкін. Қазіргі таңда ешбір әзірлеуші ​​кодты редакторсыз немесе Google/StackOverflow қолында болмағандай жазбайтыны сияқты, көп ұзамай ешбір әзірлеуші ​​фонда жұмыс істейтін жасанды интеллект көмегінсіз код жаза алмайды. Интеграцияланған әзірлеу орталары (IDE) өзегіне жасанды интеллектпен жұмыс істейтін мүмкіндіктерді қосу үшін дамып келеді (мысалы, сізге кодты түсіндіре алатын немесе жоба бойынша кодты толығымен өзгертуді ұсына алатын код редакторлары). Біз әзірлеушінің негізгі міндеті мәселелер мен шектеулерді жасанды интеллект түсінетіндей етіп тұжырымдау, содан кейін жасанды интеллект ұсынатын шешімдерді іріктеу және жетілдіру болатын . Бұл кейде «жедел бағдарламалау» немесе «жасанды интеллект оркестрлеуі» деп аталатын бағдарламалаудың жоғары деңгейлі түріне ұқсайды.

Дегенмен, не істеу керектігінің мәні – адамдар үшін мәселелерді шешу – өзгеріссіз қалады. Болашақ жасанды интеллект сипаттамадан тұтас қолданба жасай алуы мүмкін («дәрігерге жазылу үшін маған мобильді қосымша жасап беріңіз»), бірақ сол сипаттаманы нақтылау, оның дұрыстығына көз жеткізу және нәтижені пайдаланушыларды қуанту үшін дәл баптау жұмысына әзірлеушілер (дизайнерлермен, өнім менеджерлерімен және т.б. бірге) қатысады. Шын мәнінде, егер қарапайым қосымшаларды жасау оңай болса, адам шығармашылығы мен бағдарламалық жасақтамадағы инновация одан да маңызды бола түседі . Біз бағдарламалық жасақтаманың гүлденуін көруіміз мүмкін, онда көптеген күнделікті қосымшалар жасанды интеллект арқылы жасалады, ал адам әзірлеушілері шекараларды кеңейтетін озық, күрделі немесе шығармашылық жобаларға назар аударады.

, бағдарламалауға кіру кедергісі төмендеуі мүмкін – яғни дәстүрлі бағдарламалық жасақтама инженері емес адамдардың көпшілігі (мысалы, бизнес-талдаушы немесе ғалым немесе маркетолог) жасанды интеллект құралдарын пайдаланып бағдарламалық жасақтама жасай алады (жасанды интеллектпен күшейтілген «кодсыз/төмен код» қозғалысының жалғасы). Бұл кәсіби әзірлеушілерге деген қажеттілікті жоймайды; керісінше, оны өзгертеді. Әзірлеушілер мұндай жағдайларда кеңес беру немесе бағыттау рөлін көбірек атқара алады, бұл азаматтар әзірлеген қолданбалардың қауіпсіз, тиімді және қолдауға болатындығына кепілдік береді. Кәсіби бағдарламашылар жасанды интеллект көмегімен жасалған «бағдарламашы еместер» пайдаланатын платформалар мен API-лерді құруға назар аударуы мүмкін.

Жұмыс орындары тұрғысынан алғанда, кейбір бағдарламалау рөлдері азаюы мүмкін, ал басқалары өсуі мүмкін. Мысалы, егер компаниялар қарапайым тапсырмалар үшін жасанды интеллектке сүйенсе, кейбір бастапқы деңгейдегі кодтау лауазымдарының саны азаюы мүмкін. Болашақта шағын стартапқа жас әзірлеушілердің жартысына жуық саны қажет болатынын елестету мүмкін, себебі олардың жасанды интеллектпен жабдықталған аға әзірлеушілері негізгі жұмыстың көп бөлігін орындай алады. Бірақ сонымен бірге мүлдем жаңа жұмыс орындары пайда болады (бейімделу бөлімінде талқылағанымыздай). Сонымен қатар, бағдарламалық жасақтама экономиканың одан да көп бөлігіне енген сайын (жасанды интеллект тар қажеттіліктер үшін бағдарламалық жасақтама жасайтындықтан), бағдарламалық жасақтамаға қатысты жұмыс орындарына жалпы сұраныс артуы мүмкін. Тарих көрсеткендей, ұзақ мерзімді перспективада көбірек әкеледі , дегенмен олар әртүрлі жұмыс орындары - мысалы, белгілі бір өндірістік тапсырмаларды автоматтандыру автоматтандырылған жүйелерді жобалау, күтіп ұстау және жетілдіру бойынша жұмыс орындарының өсуіне әкелді. Жасанды интеллект және бағдарламалау тұрғысынан алғанда, кіші әзірлеуші ​​бұрын орындайтын кейбір тапсырмалар автоматтандырылған болса, біз жасағымыз келетін бағдарламалық жасақтаманың жалпы көлемі кеңейеді (өйткені қазір оны жасау арзанырақ/жылдамырақ), бұл көбірек сандық трансформацияға байланысты сұраныстың азаймай, артып келе жатқан рөлдердің қатарында екені айтылған

2040 жылға арналған болжамды ескеруіміз керек : Оук Ридж ұлттық зертханасының зерттеушілері 2040 жылға қарай «машиналар... өз кодының көп бөлігін өздері жазады» ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ). Егер бұл дәл болса, адам бағдарламашыларында не қалады? Мүмкін, назар өте жоғары деңгейдегі басшылыққа (машиналарымызға олардың не істеуін қалайтынымызды кеңінен айтуға) және жүйелерді күрделі интеграциялауды, адам психологиясын түсінуді немесе жаңа проблемалық салаларды қамтитын салаларға аударылатын шығар . Тіпті мұндай жағдайда да адамдар өнім дизайнерлері, талаптар инженерлері және жасанды интеллект бойынша жаттықтырушылар/тексерушілер қандай кодты және не үшін жазу керектігін шешуі керек , содан кейін соңғы нәтиженің дұрыс және мақсаттарға сәйкес келетінін тексеруі керек. Бұл өздігінен жүретін көліктердің бір күні өздерін қалай жүргізетініне ұқсас, бірақ сіз әлі де көлікке қайда бару керектігін және күрделі жағдайларға араласу керектігін айтасыз – сонымен қатар адамдар жолдарды, жол қозғалысы ережелерін және оның айналасындағы барлық инфрақұрылымды жобалайды.

Осылайша, көптеген сарапшылар болашақты алмастырушы емес, ынтымақтастық . Бір технологиялық консалтингтік компания айтқандай, «даму болашағы - адамдар мен жасанды интеллект арасындағы таңдау емес, екеуінің де ең жақсысын пайдаланатын ынтымақтастық». ( 2025 жылы жасанды интеллект әзірлеушілерді алмастырады ма: болашаққа қысқаша шолу ) Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуді сөзсіз өзгертеді, бірақ бұл жойылудан гөрі әзірлеуші ​​​​рөлінің эволюциясы. «Өзгерістерді қабылдайтын, дағдыларын бейімдейтін және жұмысының ерекше адами аспектілеріне назар аударатын» олардың құндылығын төмендетпейтінін, керісінше мүмкіндіктерін арттыратынын байқайды

Басқа саламен параллель жүргізе аламыз: инженерия мен сәулет өнерінде компьютерлік көмекші дизайнның (CAD) өсуін қарастырайық. Бұл құралдар инженерлер мен сәулетшілердің орнын басты ма? Жоқ - олар оларды өнімдірек етті және күрделірек жобалар жасауға мүмкіндік берді. Бірақ адамның шығармашылығы мен шешім қабылдауы орталықта қалды. Сол сияқты, жасанды интеллектті компьютерлік көмекші кодтау ретінде қарастыруға болады - ол күрделілік пен ауыр жұмысты шешуге көмектеседі, бірақ әзірлеуші ​​дизайнер және шешім қабылдаушы болып қала береді.

Ұзақ мерзімді перспективада, егер біз шынымен де дамыған жасанды интеллектті (айталық, алатын ) елестетсек, қоғамдық және экономикалық өзгерістер тек бағдарламалаудан әлдеқайда кең болар еді. Біз әлі ондай деңгейге жеткен жоқпыз және біз жасанды интеллектті жұмысымызға қалай интеграциялайтынымызды айтарлықтай басқара аламыз. Ақылды жол - жасанды интеллектті адам әлеуетін арттыратын . Бұл адамдарды хабардар ететін құралдар мен тәжірибелерге (және саясатқа) инвестиция салуды білдіреді. Біз қазірдің өзінде компаниялардың жасанды интеллектті басқаруды - бұл жасанды интеллектті этикалық және тиімді нәтижелерге қол жеткізу үшін әзірлеуде қалай пайдалану керектігі туралы нұсқаулықтар ( Сауалнама жасанды интеллекттің әзірлеуші ​​​​тәжірибесіне әсерін көрсетеді - The GitHub Blog ). Бұл үрдіс, бәлкім, өсіп, адамның бақылауы жасанды интеллектті дамыту құбырының ресми бөлігі болып табылатынын қамтамасыз етеді.

Қорытындылай келе, «Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастыра ма?» деген сұраққа жауап беруге болады: Жоқ, бірақ бұл бағдарламашылардың жұмысын айтарлықтай өзгертеді. Бағдарламалаудың қарапайым бөліктері негізінен автоматтандырылған жолда. Шығармашылық, күрделі және адамға бағытталған бөліктер қалады және шынымен де айқынырақ болады. Болашақта бағдарламашылар команда мүшесі сияқты ақылды ЖСА көмекшілерімен қатар жұмыс істейтін болады. Тәулік бойы код жаза алатын ЖСА әріптесіңіз бар екенін елестетіп көріңізші – бұл өнімділікті арттырудың тамаша тәсілі, бірақ оған қандай тапсырмалармен жұмыс істеу керектігін айтып, оның жұмысын тексеретін біреу қажет.

Ең жақсы нәтижелерге жасанды интеллектке серіктес ретінде қарайтындар қол жеткізеді. Бір бас директор айтқандай, «Жасанды интеллект бағдарламашыларды алмастырмайды, бірақ жасанды интеллектті қолданатын бағдарламашылар жасамайтындарды алмастырады». Іс жүзінде бұл технологиямен бірге даму міндеті әзірлеушілерге жүктелгенін білдіреді. Бағдарламалау мамандығы өліп жатқан жоқ - ол бейімделуде жасанды интеллектпен серіктестікте табысты және қанағаттанарлық мансапқа қол жеткізе алады .

Соңында, әзірлеушілердің қолында супер күштер бар дәуірге аяқ басып келе жатқанымызды атап өткен жөн. Бағдарламашылардың келесі буыны бұрын бірнеше күн қажет болған нәрселерге бірнеше сағат ішінде қол жеткізеді және жасанды интеллектті пайдалану арқылы бұрын қол жетпейтін мәселелерді шешеді. Қорқыныштың орнына, алға жылжу сезімі оптимизм мен қызығушылыққа . Егер біз жасанды интеллектке ашық көзбен қарасақ – оның шектеулерін білсек және өз жауапкершілігімізді ескерсек – жасанды интеллект пен бағдарламашылар бірлесіп, екеуінің де жалғыз жасай алатынынан әлдеқайда асып түсетін керемет бағдарламалық жүйелерді құратын болашақты қалыптастыра аламыз. Адам шығармашылығы мен машина тиімділігінің үйлесімі – бұл күшті үйлесім. Ақырында, бұл ауыстыру , синергия туралы. Жасанды интеллект пен бағдарламашылардың тарихы әлі де жазылып жатыр – және оны адам да, машина да бірге жазатын болады .

Дереккөздер:

1. Brainhub, «Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024]» ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ).

2. Brainhub, Сатья Наделла мен Джефф Диннің жасанды интеллекттің құрал ретіндегі, оны алмастырушы емес екендігі туралы сараптамалық дәйексөздері ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ) ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ).

3. Medium (PyCoach), «Жасанды интеллект бағдарламашыларды ауыстыра ма? Даудың артындағы шындық» , онда шынайылық пен даудың айырмашылығы атап өтілген ( Жасанды интеллект бағдарламашыларды ауыстыра ма? Даудың артындағы шындық | The PyCoach авторы | Жасанды бұрыш | Наурыз, 2025 | Medium ) және Сэм Альтманның Жасанды интеллект тапсырмаларды жақсы орындайды, бірақ толық жұмыс істемейді деген сөзі.

4. DesignGurus, «Жасанды интеллект әзірлеушілерді алмастыра ма... (2025)» атты мақаласында , жасанды интеллект әзірлеушілерді артық етудің орнына олардың мүмкіндіктерін кеңейтіп Жасанды интеллект 2025 жылы әзірлеушілерді алмастыра ма: Болашаққа шолу ) және жасанды интеллекттің артта қалушылық салаларын (шығармашылық, контекст, этика) тізімдейді.

5. Stack Overflow әзірлеушілерінің 2023 жылғы сауалнамасы, әзірлеушілердің 70%-ы жасанды интеллект құралдарын пайдаланады, дәлдікке сенімі төмен (3% жоғары сенім артады) ( әзірлеушілердің 70%-ы жасанды интеллект кодтау құралдарын пайдаланады, 3% олардың дәлдігіне жоғары сенім артады - ShiftMag ).

6. GitHub 2023 сауалнамасы әзірлеушілердің 92%-ы жасанды интеллект кодтау құралдарын қолданып көргенін және 70%-ы пайдасын көргенін көрсетеді ( сауалнама жасанды интеллекттің әзірлеуші ​​​​тәжірибесіне әсерін көрсетеді - The GitHub Blog ).

7. GitHub Copilot зерттеуі, жасанды интеллект көмегімен тапсырманы 55%-ға жылдам орындауды анықтады ( Зерттеу: GitHub Copilot-тың әзірлеушілердің өнімділігі мен бақытына әсерін сандық бағалау - The GitHub блогы ).

8. GeekWire, DeepMind-тің AlphaCode бағдарламасында орташа адам бағдарламашы деңгейінде жұмыс істейді (жоғары 54%), бірақ ең үздік көрсеткіштерден алыс ( DeepMind-тің AlphaCode бағдарламасы орташа бағдарламашының шеберлігіне сәйкес келеді ).

9. IndiaToday (2025 жылғы ақпан), Сэм Альтманның жасанды интеллект «әріптестерінің» жас инженерлердің тапсырмаларын орындайтыны, бірақ «адамдарды толығымен алмастырмайтыны» туралы ( Сэм Альтманның айтуынша, жасанды интеллект агенттері бағдарламалық жасақтама инженерлері атқаратын тапсырмаларды жақын арада орындайды: Толық оқиға 5 тармақта - India Today ).

10. McKinsey & Company компаниясының бағалауы бойынша, автоматтандыруға қарамастан, бағдарламалау жұмыстарының шамамен 80%-ы адамға бағытталған болып қала береді ( Бағдарламалық жасақтама инженерлерінің болашағы бар ма? Жасанды интеллекттің әсері [2024] ).

Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 Ең үздік жасанды интеллект жұптық бағдарламалау құралдары
Әзірлеу жұмыс процесін жақсарту үшін сізбен кодтау серіктесі сияқты бірлесіп жұмыс істей алатын жетекші жасанды интеллект құралдарын зерттеңіз.

🔗 Кодтау үшін ең жақсы жасанды интеллект қандай – жасанды интеллект кодтаудың ең жақсы көмекшілері
Кодты генерациялау, жөндеу және бағдарламалық жасақтама жобаларын жеделдету үшін ең тиімді жасанды интеллект құралдарына арналған нұсқаулық.

🔗 Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтамасын әзірлеу – Технологияның болашағын өзгерту
Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтаманы құру, тестілеу және орналастыру тәсілін қалай төңкеріске ұшыратып жатқанын түсініңіз.