Fenyegetést jelent-e az AI a fejlesztők számára?

Bár az AI fejlesztésének veszélyeivel kapcsolatos kérdések némileg elcsendesedtek, és a mindennapi munkában használt AI eszközök még mindig sok kívánnivalót hagynak maguk után, az új fejlesztések és áttörések újra és újra arra késztetnek minket, hogy feltegyük ezeket a kérdéseket. A mesterséges intelligencia fejlődése az üzleti életben és a programozásban sok izgalmat és vitát generál.

A programozás szemszögéből nézve alapvető kérdés merül fel a szakma jövőjével kapcsolatban – valóban fenyegetést jelent-e az AI a programozókra, vagy a legnagyobb szövetségesükké válik, így az AI használatában jártas programozók gyorsan és hibátlanul képesek lesznek bármilyen alkalmazást létrehozni? E kérdés megválaszolásához néhány kulcsérvet kell megvizsgálni:

  1. Az AI nem fogja helyettesíteni az embereket, de azok, akik hatékonyan tudják használni, helyettesítik azokat, akik nem hajlandók vagy nem képesek erre.
  2. Egy példa erre az AI használata a rutinfeladatok automatizálására, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy összetettebb problémákra összpontosítsanak.

  3. A fejlesztés jelenlegi szakaszában az AI nem képes helyettesíteni a komplex rendszereken dolgozó tapasztalt programozókat.
  4. Ugyanakkor képes automatizálni bizonyos feladatokat és jelentősen növelni ezen szakemberek hatékonyságát. Például automatikusan generálhat kódot viszonylag egyszerű funkciókhoz.

  5. A programozók általában karrierjük elején végzett egyszerűbb feladatokat is automatizálni fogják.
  6. Ez azonban nem kell, hogy aggodalomra adjon okot. Példák közé tartozik a kód automatikus ellenőrzése az alkalmazott programozási minták szempontjából, vagy az alapvető tesztek létrehozásának automatizálása.

  7. Az AI automatizálhatja a programozó munkájának egyes aspektusait, de nem fogja teljesen helyettesíteni a programozót.
  8. A programozókra továbbra is szükség lesz fontos döntések meghozatalához, összetett problémák megoldásához és értéknövelt szoftverek létrehozásához. Például az információs rendszerek architektúrájának megtervezése, amely mély elemzést és az üzlet megértését igényli.

Devin

De lépjünk tovább Devinre, egy innovatív eszközre, amely bár jelenleg csak a Cognition által közzétett teaser (https://www.cognition-labs.com), megmutatja a mesterséges intelligencia fejlesztésének jövőjét a programozás területén.

Devin, a világ első teljesen autonóm AI szoftvermérnöke, a szoftverfejlesztési iparban növekvő automatizálási igényekre adott válasz. Az új technológiák elsajátításának, a kódban lévő hibák keresésének és javításának, valamint saját AI modellek képzésének és alkalmazásának képessége értékes eszközzé teszi a fejlesztők számára. Devin kulcsfontosságú jellemzői közé tartozik:

  • komplex feladatok önálló tervezésének és végrehajtásának képessége,
  • autonómia a kódban lévő hibák keresésében és javításában,
  • új technológiák önálló elsajátításának képessége.

A Cognition közzétett egy összehasonlítást Devin képességei és a programozást támogató jól ismert nyelvi modellek teljesítménye között. Az érvelés és következtetés terén Devin több százalékponttal felülmúlta a ma elérhető legjobb modelleket, mint például az OpenAI GPT-4 és az Anthropic Claude 2.

Devin

Microsoft AutoDev

A fejlesztési folyamatok automatizálásának következő lépése az AutoDev, egy teljesen automatizált AI-alapú szoftverfejlesztési környezet. Kulcsfontosságú elvei közé tartozik az AI rendszerek autonómiájának, hatékonyságának és biztonságának növelése. És ami a legfontosabb, ellentétben Devinnel, nyílt forráskódú modellben érhető el, ami azt jelenti, hogy mindenki számára elérhető.

Devin

Forrás: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)

Az AutoDev használatának fő előnye, hogy rendkívüli mértékben segít az ismétlődő feladatok automatizálásában. Egy példa az automatikus egységtesztek generálása, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy összetettebb projektaspektusokra összpontosítsanak.

A második kérdés az, hogy képes-e olyan ügynököket létrehozni, amelyek ellenőrzik egymás teljesítményét. Ez csökkenti a hibákat, és lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy önállóan ellenőrizze az általa létrehozott megoldások teljesítményét, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kreatív problémamegoldásra és innovációra összpontosítsanak. Például az AutoDev automatikusan építi és telepíti az alkalmazásokat, ami több időt ad a fejlesztőknek új funkciók tervezésére.

Együttműködés az AI-val vagy a programozási feladatok automatizálása?

A GitHub által végzett felmérés szerint az AI párprogramozás a legelterjedtebb megoldás, amelyet a szoftverfejlesztők ma használnak – az Egyesült Államokban a fejlesztők akár 92%-a. Ez 55%-kal gyorsítja a munkát (https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/). A mesterséges intelligencia képes befejezni az ismétlődő kódsorokat, vagy további funkciókat javasolni programozási minták vagy korábbi példák alapján.

Az AI-val való együttműködés és a programozási feladatok automatizálása kapcsán érdemes megfontolni, hogy melyik megközelítés előnyösebb. És hogy szükség van-e arra, hogy egyet válasszunk, vagy bölcsen kombináljuk őket. Egyrészt az AI-val való együttműködés jelentősen javíthatja a fejlesztők munkáját, például a kód tesztelésének automatizálásával, ami lehetővé teszi a potenciális hibák gyorsabb és pontosabb észlelését.

Másrészt a programozási feladatok teljes automatizálása olyan szoftverhibákhoz vezethet, amelyeket nehéz észlelni és potenciálisan veszélyesek, valamint fontos funkciók hiányához, mint például a biztonság. Fontos emlékezni arra, hogy az AI a programozók különböző szintű kifinomultságú által létrehozott elérhető tárolókból tanul. Még a hibákkal együtt is. Ezenkívül sok szoftvermegoldás nem rendelkezik átfogó dokumentációval vagy nagyszámú nyilvánosan elérhető példával, így a mesterséges intelligencia korlátozottan érti, hogyan működnek. Ez hallucinációkhoz vezethet, azaz az AI kitalálhatja a használt megoldások és API-k darabjait.

Devin

Forrás: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)

Összefoglalás. Az angol lesz a fő programozási nyelv?

A mesterséges intelligencia és az AI ügynökeket használó eszközök, mint például Devin és AutoDev fejlesztése új lehetőségeket és kihívásokat teremt a szoftverfejlesztési ipar számára. Az angol nyelv növekvő szerepével, mint új programozási nyelv – amelyet a segítőknek adott parancsokhoz használnak – egy újabb nyelv lesz, amelyet sok programozónak még jobban meg kell tanulnia, mint korábban. Az AI teljes potenciáljának kihasználásához fontos, hogy ne csak a programozás technikai aspektusaira összpontosítsunk, hanem a kommunikációs készségek fejlesztésére és az üzleti és kulturális kontextus megértésére is, amely kritikus a szoftverek emberek számára történő tervezéséhez.

Devin

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTokon.

Robert Whitney

JavaScript szakértő és oktató, aki IT osztályokat mentorál. Fő célja, hogy növelje a csapat termelékenységét azáltal, hogy megtanítja másoknak, hogyan működjenek együtt hatékonyan a kódolás során.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nagyszerű ChatGTP bővítmény, amelyek megkönnyítik az életed
  2. Új üzleti lehetőségek feltérképezése a ChatGPT-4 segítségével
  3. 3 lenyűgöző AI író, amit ma ki kell próbálnod
  4. Szintetikus színészek. A 3 legjobb AI videógenerátor
  5. Mik a gyengeségei az üzleti ötletemnek? Egy ötletbörze a ChatGPT-vel
  6. A ChatGPT használata az üzletben
  7. Új, mesterséges intelligenciával működő szolgáltatások és termékek
  8. Automatizált közösségi média bejegyzések
  9. A közösségi média bejegyzések ütemezése. Hogyan segíthet az AI?
  10. A mesterséges intelligencia szerepe az üzleti döntéshozatalban
  11. A vállalati NLP ma és holnap
  12. AI-segített szöveges chatbotok
  13. AI alkalmazások az üzletben - áttekintés
  14. A mesterséges intelligencia fenyegetései és lehetőségei az üzleti életben (2. rész)
  15. Az AI fenyegetései és lehetőségei az üzletben (1. rész)
  16. Mi a mesterséges intelligencia jövője a McKinsey Global Institute szerint?
  17. Mesterséges intelligencia az üzletben - Bevezetés
  18. Mi az NLP, vagyis a természetes nyelvfeldolgozás az üzletben
  19. Google Fordító vs DeepL. 5 alkalmazás a gépi fordításra az üzleti életben
  20. Automatikus dokumentumfeldolgozás
  21. A hangrobotok működése és üzleti alkalmazásai
  22. Virtuális asszisztens technológia, vagy hogyan beszéljünk az AI-val?
  23. Mi az üzleti intelligencia?
  24. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a BPM-ben?
  25. A mai és holnapi kreatív mesterséges intelligencia
  26. Mesterséges intelligencia a tartalomkezelésben
  27. Az AI erejének felfedezése a zenealkotásban
  28. 3 hasznos AI grafikai tervező eszköz. Generatív AI az üzletben
  29. MI és a közösségi média – mit mondanak rólunk?
  30. Vajon a mesterséges intelligencia helyettesíti a vállalati elemzőket?
  31. AI eszközök a menedzser számára
  32. A jövő munkaerőpiaca és a közelgő szakmák
  33. RPA és API-k egy digitális vállalatban
  34. Új interakciók. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a készülékek működtetésének módját?
  35. Multimodális mesterséges intelligencia és annak alkalmazásai az üzleti életben
  36. Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni.
  37. AI tartalomdetektorok. Érdemesek rájuk?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Melyik AI csevegőrobot vezeti a versenyt?
  39. A chatbot AI versenytársa a Google keresésnek?
  40. Hatékony ChatGPT kérdések HR és toborzás számára
  41. A prompt mérnökség. Mit csinál egy prompt mérnök?
  42. MI és mi még? A legfontosabb technológiai trendek az üzlet számára 2024-ben
  43. MI és üzleti etika. Miért érdemes etikus megoldásokba fektetni?
  44. Meta AI. Mit érdemes tudni a Facebook és az Instagram AI-támogatott funkcióiról?
  45. AI szabályozás. Mit kell tudnod vállalkozóként?
  46. 5 új felhasználási mód az AI számára az üzletben
  47. AI termékek és projektek - miben különböznek másoktól?
  48. AI mint szakértő a csapatodban
  49. AI csapat vs. szerepek megosztása
  50. Hogyan válasszunk karrierterületet az AI-ban?
  51. AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést
  52. AI-vezérelt folyamatautomatikus. Hol kezdjük?
  53. 2023 legérdekesebb 6 AI eszköze
  54. Mi a cég mesterséges intelligencia érettségi elemzése?
  55. AI a B2B személyre szabásához
  56. ChatGPT felhasználási esetek. 18 példa arra, hogyan javíthatja vállalkozását a ChatGPT segítségével 2024-ben
  57. AI Mockup generátor. A 4 legjobb eszköz
  58. Mikrotanulás. Gyors módja az új készségek elsajátításának.
  59. A 2024-es év legérdekesebb mesterséges intelligencia alkalmazásai a vállalatoknál
  60. Milyen kihívásokat jelent az AI projekt?
  61. A 2024-es év legjobb 8 AI eszköze az üzleti életben
  62. AI a CRM-ben. Mit változtat az AI a CRM eszközökben?
  63. Az EU AI Törvény. Hogyan szabályozza Európa a mesterséges intelligencia használatát
  64. A 7 legjobb AI weboldalépítő
  65. No-code eszközök és AI újítások
  66. Mennyivel növeli a mesterséges intelligencia a csapatod termelékenységét?
  67. Hogyan használjuk a ChatGTP-t piackutatásra?
  68. Hogyan lehet szélesíteni az AI marketingkampányod elérését?
  69. Mesterséges intelligencia a szállításban és logisztikában
  70. Milyen üzleti problémákat tud megoldani a mesterséges intelligencia?
  71. Hogyan illeszted össze az AI megoldást egy üzleti problémával?
  72. Mesterséges intelligencia a médiában
  73. AI a banki és pénzügyi szektorban. Stripe, Monzo és Grab
  74. A mesterséges intelligencia az utazási iparban
  75. Hogyan segíti az AI az új technológiák születését
  76. AI a kereskedelemben. A globális vezetők áttekintése
  77. A 4 legjobb AI képkészítő eszköz
  78. A legjobb 5 AI eszköz az adatelemzéshez
  79. A mesterséges intelligencia forradalma a közösségi médiában
  80. Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz?
  81. 6 legnagyobb üzleti hiba, amit az AI okozott
  82. AI stratégia a vállalatodban - hogyan építsd fel?
  83. A legjobb AI tanfolyamok – 6 fantasztikus ajánlás
  84. A közösségi média figyelés optimalizálása AI eszközökkel
  85. IoT + AI, avagy hogyan csökkentsük az energia költségeket egy vállalatnál
  86. AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz
  87. GPT Bolt – a legérdekesebb GPT-k áttekintése az üzleti életben
  88. LLM, GPT, RAG... Mit jelentenek az AI rövidítések?
  89. AI robotok – a jövő vagy a jelen az üzletben?
  90. Mennyi a költsége az AI bevezetésének egy vállalatnál?
  91. Mit csinálnak a mesterséges intelligencia szakértők?
  92. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia egy szabadúszó karrierjében?
  93. A munka automatizálása és a termelékenység növelése. Útmutató az AI-hoz szabadúszók számára
  94. AI a startupok számára – legjobb eszközök
  95. Weboldal építése mesterséges intelligenciával
  96. Eleven Labs és mi más? A legígéretesebb AI startupok
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Ki kicsoda az AI világában?
  98. A szintetikus adatok és azok fontossága az üzleted fejlesztésében
  99. A legjobb AI keresőmotorok. Hol keressünk AI eszközöket?
  100. Videó AI. A legújabb AI videógenerátorok
  101. AI a menedzsereknek. Hogyan teheti könnyebbé a munkáját az AI
  102. Mi újság a Google Gemini-ben? Minden, amit tudni érdemes.
  103. Mesterséges intelligencia Lengyelországban. Cégek, találkozók és konferenciák
  104. AI naptár. Hogyan optimalizáld az idődet egy cégnél?
  105. MI és a munka jövője. Hogyan készítsük fel vállalkozásunkat a változásra?
  106. AI hangklónozás az üzlet számára. Hogyan lehet személyre szabott hangüzeneteket létrehozni mesterséges intelligenciával?
  107. "Mindannyian fejlesztők vagyunk." Hogyan segíthetnek a polgári fejlesztők a vállalatának?
  108. Tényellenőrzés és AI hallucinációk
  109. AI a toborzásban – toborzási anyagok lépésről lépésre történő kidolgozása
  110. Sora. Hogyan fogják a valósághű videók az OpenAI-tól megváltoztatni az üzletet?
  111. Midjourney v6. Innovációk az AI képgenerálásban
  112. MI a KKV-kban. Hogyan versenyezhetnek a KKV-k a nagyvállalatokkal az MI segítségével?
  113. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az influenszer marketinget?
  114. Valóban fenyegetést jelent a mesterséges intelligencia a fejlesztők számára? Devin és a Microsoft AutoDev
  115. A legjobb AI chatbotok az e-kereskedelemhez. Platformok
  116. AI chatbotok az e-kereskedelemben. Esettanulmányok
  117. Hogyan maradjunk naprakészen az AI világában zajló eseményekkel kapcsolatban?
  118. Az AI megfékezése. Hogyan tegyük meg az első lépéseket az AI alkalmazásához az üzletünkben?
  119. Zavarodottság, Bing Copilot vagy You.com? Mesterséges intelligencia keresőmotorok összehasonlítása
  120. Lengyelországban működő mesterséges intelligencia szakértők
  121. ReALM. Egy úttörő nyelvi modell az Apple-től?
  122. Google Genie — egy generatív AI modell, amely képekből teljesen interaktív világokat hoz létre
  123. Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál
  124. LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben
  125. AI videógenerálás. Új horizontok a videótartalom előállításában a vállalkozások számára
  126. A legjobb AI átirati eszközök. Hogyan alakíthatjuk át a hosszú felvételeket tömör összefoglalókká?
  127. A sentiment-analízis mesterséges intelligenciával. Hogyan segít ez a változások előmozdításában az üzletben?
  128. A mesterséges intelligencia szerepe a tartalommoderálásban