Fast Company: первым «убийственным приложением» для генеративного ИИ станет программирование

В информационном бюллетене AI Decoded, который выпустила Fast Company, говорится ^[1], что первым «убийственным приложением» для генеративного искусственного интеллекта ^[2] станет программирование. Уже сейчас половина всех случаев использования больших языковых моделей приходится на написание компьютерного кода.

Авторы отмечают, что технологическая индустрия напирает на «трансформационную» роль ИИ в работе компаний. Венчурные капиталисты и основатели ИИ-стартапов предсказывают, что основные бизнес-функции будут переформатированы одна за другой, чтобы их выполняли умные агенты. Однако, по словам аналитиков, первым процессом, который будет преобразован, станет не обслуживание клиентов, юриспруденция или маркетинг, а разработка программного обеспечения. Они отмечают, что такие инструменты, как Cursor и Windsurf, теперь могут выполнять программные проекты с минимальным участием или контролем со стороны инженеров-людей.

Навин Рао, главный директор по ИИ в Databricks, считает, что на кодирование приходится половина всех случаев использования БЯМ. Опрос GitHub 2024 года показал, что более 97% разработчиков использовали инструменты кодирования ИИ на работе, а 30–40% организаций активно поощряют их внедрение. 

Стремительный рост оценок ИИ-стартапов по кодированию подчёркивает эту динамику. Cursor от Anysphere привлёк $900 млн при оценке в $9 млрд — по сравнению с $2,5 млрд в начале этого года. Тем временем OpenAI приобрела Windsurf (ранее Codeium) за $3 млрд.

Такие инструменты быстро совершенствуются. Директор по продуктам OpenAI Кевин Вейл объяснил, что всего пять месяцев назад лучшая модель компании занимала около одной миллиона в известном бенчмарке для конкурентоспособных кодеров, находясь в верхних двух или трёх процентилях. Сегодня лучшая модель OpenAI, o3, занимает 175-е место среди лучших конкурентоспособных кодеров в мире в том же тесте. Вероятно, вскоре она сможет претендовать на первое место. «После этого момента компьютеры всегда будут лучше людей в написании кода», — сказал Вейл.

Инструменты кодирования на основе ИИ приобретают более сильные способности к рассуждению и могут обрабатывать гораздо больше информации одновременно. Хотя они сохраняют общие знания из предварительной подготовки, но зависят от конкретных входных данных, связанных с проектом, таких как описание программного обеспечения, предоставляемых человеком. Эта информация хранится в кратковременной памяти ^[3], известной как контекстное окно. В настоящее время современные инструменты могут продуктивно рассматривать менее 100 000 токенов, но это число возрастет.

Исследователь Google DeepMind Николай Савинов рассказал, что инструменты кодирования ИИ скоро будут поддерживать контекстные окна с 10 миллионами токенов, а в конечном итоге и 100 миллионов. С таким типом памяти ^[4] инструмент ИИ сможет поглощать огромные объёмы человеческих инструкций и даже анализировать существующую кодовую базу целой компании для руководства по созданию и оптимизации новых систем. «Я полагаю, что мы очень скоро доберёмся до сверхчеловеческих систем кодирования ИИ, которые будут совершенно непревзойдёнными, новым инструментом для каждого кодера в мире», — сказал Савинов.

Многочисленные источники в отрасли между тем сообщают, что значительная часть первой волны проектов ИИ столкнулась с непредвиденными проблемами, такими как беспорядочные или неполные данные, отсутствие инфраструктуры, устаревшие IT-системы и отсутствие внутренних знаний. В итоге их так и не запустили в производство. Один основатель компании заявил, что доля успешных проектов ИИ первой волны была менее 10%.

Консалтинговая фирма Accenture недавно опубликовала исследование о том, что отличает такие проекты. Аналитики выделили возможность агрессивного масштабирования для пользователей и бизнес-функций, а также поддержку руководства, переподготовку сотрудников и значительные вложения в ИИ и облачную инфраструктуру. 

Однако данные Accenture показывают, что таких компаний пока меньшинство. Опросив руководителей почти 2000 компаний с доходом более $1 млрд, аналитики обнаружили, что только около трети (34%) сделали долгосрочные инвестиции в систему генеративного ИИ, ориентированную на основную бизнес-функцию. Также было обнаружено, что среди опрошенных 15% готовы «переосмыслить» внедрение ИИ, 43% «прогрессируют» в этом направлении, а ещё 43% «просто экспериментируют».

В Fast Company отмечают, что некоторым компаниям, возможно, было бы лучше проигнорировать раннюю шумиху вокруг ИИ и дождаться, пока модели, инструменты и инфраструктура созреют. 

Между тем СЕО и сооснователь стартапа Windsurf Варун Мохан уверен ^[5], что развитие вайб-кодинга не снизит востребованность разработчиков, а, наоборот, позволит компаниям нанимать больше инженеров для развития проектов.