ИИ вдвое снизит нагрузку на разработчиков ПО к 2030 году

Искусственный интеллект сильно повлияет на разработку ПО уже к началу будущего десятилетия, считают учёные из Университета Лугано (Швейцария). По их мнению, ИИ будет не только помогать в написании кода, но и позаботится о психическом здоровье разработчиков.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображения: GrumpyBeere / pixabay.com

Рассматривая этапы реализации жизненного цикла разработки ПО, они говорят о системе HyperAssistant — это гипотетический преемник таких сервисов помощи в написании кода как GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT, Google Gemini и Tabnine. HyperAssistant представляет собой более функциональную версию современных средств автоматизированного программирования — он стремится поддерживать психическое здоровье разработчиков, рекомендуя делать перерывы и гимнастику. Он более эффективен в выявлении ошибок, уязвимостей и в оптимизации кода. HyperAssistant также координирует проведение встреч с другими членами команды и том режиме, который предпочитает разработчик. Он также предоставляет учебные рекомендации, способствуя внедрению новых функций и развитию новых навыков у специалистов.

Современный генеративный ИИ находится на более низком уровне развития. Он допускает ошибки, недостаточно хорошо оптимизирует код, не учитывает психологических аспектов работы, уникальных навыков и потребностей каждого разработчика, мало что делая для синергии команды. А разработчики могут дополнительно ограничивать положительный эффект ИИ, излишне доверяя ему или не проверяя то, что он предлагает.

В 2030 году, считают швейцарские учёные, это изменится к лучшему. В одном из примеров программист, придя на работу, видит переработанный за ночь код со сводками изменений. В процессе дальнейшей работы система предупреждает об ошибках в коде и предлагает изменения, оптимизируя процесс отладки. ИИ также сравнивает практику программирования с нормативной документацией и особенностями проекта. В результате специалисту в 2030 году потребуется всего полдня, чтобы проделать объём работы, на которую сегодня уходит полный рабочий день.