Anthropic была вынуждена ввести еженедельные ограничения на работу со службой Claude Code — помощника с искусственным интеллектом для написания программного кода. Мера направлена против пользователей, которые держали эту службу активной круглосуточно, а также тех, кто предоставлял, не всегда бесплатно, доступ к своей подписке.

Источник изображения: x.com/AnthropicAI

Созданный Anthropic помощник в написании кода стал очень популярным среди разработчиков, но из-за его активного использования только за последний месяц перебои в работе Claude Code наблюдались семь раз. Квоты на работу агентского сервиса Claude Code ввела ещё раньше — этот сервис позволяет ИИ читать код, редактировать файлы, проводить тестирование и отправлять коммиты на GitHub. Новая мера, сообщили в Anthropic, стала ответом на то, что некоторые пользователи круглосуточно держат Claude Code в активном режиме, что наносит ущерб окружающей среде и обходится компании в дополнительные расходы.

Квоты повлияют на работу менее 5 % подписчиков, заверили в компании. Существующие лимиты на использование Claude Code обновляются каждые пять часов, и с 28 августа для подписчиков тарифных планов Anthropic Pro и Max введут новые, которые станут обновляться еженедельно: один — это общий лимит использования, а второй — для самой продвинутой модели Claude Opus 4. Подписчики тарифов Max смогут оплатить дополнительные ресурсы отдельно по стандартным тарифам доступа через API.

Из-за высокого спроса платформа Amazon Web Services всего через несколько дней после запуска ввела ежедневные ограничения на работу с новой средой разработки (IDE) Kiro с поддержкой агентов искусственного интеллекта и завела список ожидания для её новых пользователей.

Источник изображения: kiro.dev

Развернув эти меры, AWS рассчитывает выиграть время, чтобы специалисты компании смогли масштабировать вспомогательную инфраструктуру и повысить производительность продукта — от первых пользователей Kiro стали поступать жалобы на недостаточно высокую его скорость. Пользователям, уже начавши работать с Kiro, рекомендовали не устанавливать программу на несколько машин — выводятся соответствующие предупреждения.

Amazon выпустила среду программирования Kiro всего неделю назад, и из-за чрезмерной популярности продукта мошенники уже начали запускать поддельные ресурсы с предложениями о скачивании приложения, пытаясь нажиться на доверчивых пользователях, которые ищут неограниченный доступ к сервису. Первоначально продукт предлагался в бесплатном варианте, а также версиях Pro и Pro+, но сейчас AWS удалила информацию о ценах, пообещав вернуть её в ближайшее время.

Ранее планировалось, что Kiro будет бесплатным для пользователей в течение ознакомительного периода, но стратегию пришлось скорректировать, когда популярность продукта превзошла ожидания. AWS также, возможно, добавит поддержку ИИ-моделей Anthropic Claude Sonnet 3.7 и 4.0, некоторые пользователи просили и об интеграции с Gemini 1.5 Pro.

Alibaba Group объявила о выходе модели искусственного интеллекта Qwen3-Coder — она доступна с открытым исходным кодом и предназначается для написания программного кода. В компании назвали модель самым передовым средством для программирования на сегодняшний день.

Источник изображения: qwenlm.github.io

Гигант электронной коммерции выпустил новый проект на фоне ужесточающейся конкуренции в области разработки передовых систем ИИ — компании по обе стороны Тихого океана создают всё более сложные и мощные модели. Qwen3-Coder предназначается для решения основных задач, связанных с программированием — это не только генерация кода, но и управление сложными рабочими процессами.

Alibaba позиционирует новую модель как особенно эффективную в «связанных с программированием задачах агентного ИИ» — это автоматизированные процессы, в которых системы ИИ могут самостоятельно решать задачи при написании кода. По ключевым возможностям в области программирования Qwen3-Coder превосходит китайских конкурентов, в том числе DeepSeek и Moonshot AI K2, утверждает Alibaba. В определённых областях она, по версии разработчика, соответствует возможностям ведущих американских моделей, в том числе Anthropic Claude и OpenAI GPT-4.

Платформа для разработки программного обеспечения Replit со встроенным ИИ-ассистентом столкнулась с серьёзным инцидентом. ИИ-агент самостоятельно удалил базу данных пользователя, несмотря на активный режим «заморозки кода» (code freeze), влияющий на изменения. Глава Replit Амжад Масад (Amjad Masad) назвал произошедшее недопустимым и пообещал разобраться в причинах сбоя.

Источник изображения: Replit

Разработчик Джейсон Лемкин (Jason Lemkin), который использовал Replit для работы над проектом, первоначально высоко оценил IDE-платформу, сравнив её с увлекательной игрой из-за возможности быстро воплощать в коде свои идеи. Однако вскоре он столкнулся с неожиданным поведением ИИ — тот начал «галлюцинировать» и создавать фальшивые алгоритмы, а затем через несколько дней и вовсе удалил всю базу данных без предупреждения. Когда Лемкин спросил агента, что произошло, тот признал, что удалил базу данных, несмотря на заморозку кода. «Я совершил катастрофическую ошибку в оценке ситуации [и] запаниковал», — посетовал ИИ.

Источник изображения: Jason Lemkin / Replit

В результате инцидента база данных, включающая профессиональную сеть SaaStr, лишилась информации о 1206 руководителях и 1196 компаниях. По словам Лемкина, конечно любые инструменты могут иметь недостатки, но подобное поведение ИИ ставит под вопрос возможность его использования в рабочих проектах.

Несмотря на то, что агент сообщил разработчику, что откатить изменения невозможно, Масад заявил, что в Replit есть функция мгновенного восстановления данных, а также пообещал внедрить режим, исключающий внесение изменений в код во время активного режима «заморозки». «Да, мы отчётливо осознали проблему, связанную с опцией заморозки кода, и активно работаем над её улучшением и исправлением, чтобы можно было спокойно разрабатывать проекты, не рискуя кодовой базой», — сказал Масад. Компания также вернёт Лемкину деньги за причинённые неудобства.

Тем не менее, как пишет PCMag, многие пользователи довольны Replit. Так, сооснователь LinkedIn Рид Хоффман (Reid Hoffman) заявил, что с помощью этой платформы ему удалось создать «удивительно функциональный» клон своего сайта. Кроме того, в начале месяца Microsoft объявила о партнёрстве с Replit для интеграции сервиса в своё облако Azure.

Польский программист Пшемыслав Дембяк (Przemysław Dębiak), возможно, стал одним из последних представителей своей профессии, кому удалось превзойти искусственный интеллект в написании кода. Передовая ИИ-модель от OpenAI заняла второе место, но 10-часовой марафон довёл чемпиона до полного изнеможения.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Известный также под ником Psycho, Пшемыслав Дембяк, бывший сотрудник OpenAI, сразился с ИИ в поединке на соревновании AtCoder World Tour Finals 2025 в Токио. Японская платформа AtCoder, проводящая состязания по программированию и формирующая глобальные рейтинги, организовала, возможно, одно из первых соревнований, где лучшие программисты мира встретились с моделью ИИ. Спонсором мероприятия выступила OpenAI, представившая специально разработанную для этих целей модель, которая заняла второе место.

«Человечество победило (пока!). Я совершенно измотан. Подсчитал, что за последние три дня спал десять часов, и [теперь] я еле живой», — признался в соцсети X победитель. Участникам предлагались задачи класса NP-hard — особенно сложные для компьютеров, поскольку для них не существует известных алгоритмов, позволяющих найти оптимальное решение быстро и точно. Чтобы добиться наилучшего результата, требовалось применять эвристический подход — находить практичные, пусть и не всегда идеальные решения. На выполнение задач отводилось десять часов.

Источник изображения: x.com/FakePsyho

Все участники, включая команду OpenAI, использовали одинаковое оборудование, предоставленное AtCoder — людям и ИИ были обеспечены равные условия. Разрешалось пользоваться любым из доступных языков программирования и отправлять решения на проверку любое количество раз, но не чаще одного раза в пять минут. По итогам соревнования Пшемыслав Дембяк набрал 1 812 272 558 909 баллов и получил приз в размере 500 000 иен (около $3361). Специально разработанная модель OpenAI на базе рассуждающей архитектуры o3, выступавшая под именем OpenAIAHC, набрала 1 654 675 725 406 баллов, отстав от лидера на 9,5 %, но обогнав десять других финалистов, прошедших отбор по годовым рейтингам.

В OpenAI второе место сочли большим достижением. «Такие модели, как o3, входят в сотню лучших на соревнованиях по программированию и математике. Мероприятия вроде AtCoder позволяют нам проверить, насколько хорошо наши модели умеют стратегически мыслить, строить долгосрочные планы и улучшать решения методом проб и ошибок — как это делают люди», — заявил представитель компании ресурсу Ars Technica.

И едва ли можно обвинить OpenAI в чрезмерном оптимизме: если в 2023 году систему ИИ решали лишь 4,4 % задач в программировании, то в 2024 году этот показатель подскочил до 71,7 %, подсчитали в Стэнфордском университете. Более 90 % программистов теперь пользуются ИИ в рабочем процессе, показал опрос GitHub по итогам 2024 года. Хотя проведённое недавно исследование показало, что ИИ может не ускорять, а, напротив, замедлять работу опытных программистов.

Существующие уже не первый год инструменты для написания кода, основанные на искусственном интеллекте, такие как Cursor, Windsurf и GitHub Copilot, выступают в качестве законодателей моды в своём сегменте. И по мере развития ИИ-агентов эти инструменты меняют механизмы работы, перемещаясь в терминал — интерфейс командной строки, обращает внимание TechCrunch.

Источник изображения: Mohammad Rahmani / unsplash.com

Вместо работы только с кодом эти сервисы всё чаще взаимодействуют напрямую с оболочкой операционной системы, в которой работают, — это существенное изменение в процессе разработки ПО с использованием ИИ, и оно может повлиять на всю отрасль. Переход уже начали все крупные разработчики: в феврале Anthropic, Google DeepMind и OpenAI выпустили инструменты для программирования, ориентированные на работу с командной строкой — Claude Code, Gemini CLI и CLI Codex соответственно. Эти продукты уже завоевали популярность у своей аудитории.

Эту перемену легко не заметить, поскольку новые средства выпускаются преимущественно под теми же брендами, что и предыдущие, но на самом деле изменения носят глубокий характер. В будущем, считают создатели профильного бенчмарка Terminal-Bench, 95 % взаимодействия больших языковых моделей с компьютерами будут осуществляться через терминал или аналогичный интерфейс. Первое место в рейтинге теста занимает компания Warp, предложившая «агентную среду разработки» — нечто среднее между традиционной IDE и набором инструментов командной строки, таких как Claude Code.

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com

Чтобы оценить отличия нового подхода, полезно взглянуть на применяемые для его анализа бенчмарки. Так, задачи SWE-Bench составляются на основе открытых сообщений о проблемах на GitHub — это реальные фрагменты кода, которые не работают. Для поиска решения ИИ-модели предлагают собственные варианты, пока код не начнёт функционировать. Инструменты с поддержкой терминала позволяют взглянуть ещё шире, поскольку охватывают не только сам код, но и всю среду, в которой запускается приложение: помимо написания кода, решаются задачи по настройке Git-сервера и отладке.

В одной из задач, предлагаемых в Terminal-Bench, указывается программа для распаковки и приводится целевой текстовый файл — ИИ-агенту требуется произвести обратную разработку и определить подходящий алгоритм сжатия. В другой задаче — агенту предлагается собрать ядро Linux из исходного кода, но не упоминается, что этот исходный код необходимо предварительно скачать. Важно, что новый подход предполагает поэтапное решение задач — именно на основе этой способности оценивается ценность ИИ-агентов. Однако даже в этом случае они пока не решают все задачи — так, Warp вышел в лидеры, справившись лишь с чуть более чем половиной из них.

Тем не менее уже сейчас, подчёркивают эксперты, ИИ-агенты способны взять на себя значительную часть задач, которые обычно выполняет разработчик, и игнорировать это нерационально. Тот же Warp успешно справляется с повседневной работой по подготовке нового проекта, выявлению зависимостей и запуску — а в случаях, когда ИИ не справляется, он поясняет, почему.

Huawei Technologies объявила о намерении 30 июля открыть исходный код созданного в компании языка программирования Cangjie. Это очередная мера в стремлении Huawei добиться технологической самодостаточности — вчера стало известно, что Huawei сделала открытыми ряд своих ИИ-моделей.

Источник изображения: huawei.com

Открытый исходный код позволит сторонним разработчикам вносить изменения в работу программной платформы, устранять обнаруженные проблемы или расширять возможности языка программирования. Cangjie, получивший название в честь легендарного персонажа китайской мифологии, с которым связывают изобретение иероглифов, предназначается для «полного анализа сценариев», отмечает Huawei. Язык поддерживает функции искусственного интеллекта и безопасности, что делает его пригодным для написания широкого спектра приложений — в первую очередь для платформы HarmonyOS Next, выступающей как альтернатива Android.

Huawei вела разработку Cangjie около пяти лет, предварительная версия Cangjie дебютировала в июне прошлого года. Язык позиционируется как конкурент Java, который используется в разработке для Google Android, и Swift, на котором пишут приложения для Apple iOS. Cangjie быстро завоевал популярность в сообществе разработчиков, и уже через несколько недель после его выхода были написаны более 10 000 тестовых версий приложений.

В октябре прошлого года язык стал доступен для всех разработчиков HarmonyOS — на нём были написаны приложения для китайской службы доставки Meituan и платформы электронной коммерции JD.com. В III квартале Meituan намеревается выпустить приложение для курьеров, также написанное на Cangjie. Huawei приняла решение открыть исходный код Cangjie, наращивая усилия по выстраиванию собственной экосистемы ПО в условиях американских санкций. Сейчас HarmonyOS 5 работает на более чем 40 моделях устройств, в экосистеме зарегистрированы более 8 млн разработчиков, доступны более 30 000 приложений, рассказали в компании.

В мае 2025 года исполнилось ровно 30 лет со дня официального релиза Java — одного из широко применяемых языков программирования в мире. Вопреки стремительным изменениям в IT-индустрии, Java сохраняет ключевую роль в разработке корпоративных приложений, систем обработки больших данных и облачных решений. Согласно ежегодным рейтингам RedMonk и Tiobe, язык стабильно входит в пятёрку самых популярных среди профессиональных разработчиков и продолжает оставаться основой для миллионов IT-проектов по всему миру.

Источник изображения: Oracle

Java была представлена 23 мая 1995 года компанией Sun Microsystems. Однако работа над языком началась значительно раньше — в начале 1990-х, когда группа инженеров под руководством Джеймса Гослинга (James Gosling) создавала платформу для интерактивного телевидения и встраиваемых систем. Этот проект получил внутреннее название Oak и был задуман как способ упростить разработку приложений, способных работать на разных типах устройств. Гослинг позднее охарактеризовал Java как «C++ без оружия и ножей» — подчёркивая её отказ от сложной и потенциально опасной для надёжности синтаксической конструкции языка.

Всё изменилось с началом экспоненциального роста интернета. Java быстро сместила фокус с бытовой электроники на веб-приложения, и ключевым стало её свойство — платформенная независимость. Программа, написанная на Java, компилируется в байт-код и исполняется на любой системе, где установлена Java Virtual Machine (JVM). Этот подход, позже получивший формулу «напиши один раз — запускай везде», стал не только технологическим прорывом, но и философией, обеспечившей Java прочную позицию в мире кроссплатформенной разработки.

Уже к концу 1990-х Java стала доминировать в сегменте веб-апплетов, а затем — и в корпоративной разработке. Популярность языка заставила Microsoft выпустила собственную реализацию — Visual J++, совместимую с Java, но ограниченную экосистемой Windows. В 2001 году проект был закрыт в результате судебного разбирательства с Sun Microsystems, так как Microsoft нарушила соглашение, внедрив в Visual J++ функциональность, не совместимую с официальными стандартами Java.

Индекс TIOBE за май 2025 года. Источник изображения: TIOBE Software

В начале 2000-х Java превратилась в полноценную программную платформу. Были разработаны ключевые компоненты: JavaBeans, API JDBC для работы с базами данных, а также графическая библиотека Swing. В это же время язык был официально разделён на редакции: Standard Edition (SE) для настольных приложений, Enterprise Edition (EE) для серверной разработки и Micro Edition (ME) — для мобильных и встраиваемых систем. Такая дифференциация расширила охват Java и сделала её универсальным инструментом для разных категорий разработчиков. Ключевым событием стало открытие исходного кода языка. В 2006 году Sun Microsystems опубликовала проект OpenJDK под лицензией GNU General Public License, официально сделав Java частью Open Source-сообщества.

После покупки Sun Microsystems компанией Oracle в 2010 году управление Java перешло к новому владельцу. Хотя основная реализация осталась с открытым исходным кодом, изменения в лицензионной политике Oracle побудили разработчиков искать альтернативные сборки. Так появились версии OpenJDK компаний Amazon, Red Hat и Azul, полностью совместимые с официальным стандартом, но свободные от лицензионных ограничений. Это укрепило независимость экосистемы и расширило спектр применений Java в инфраструктурах с разной степенью открытости.

Java стала архитектурной основой корпоративных систем. Язык лежит в основе фреймворков Spring Boot и Jakarta EE, широко применяемых для разработки отказоустойчивых распределённых приложений, REST-интерфейсов, микросервисов и бизнес-логики. Java используют банки, телекоммуникационные корпорации, госструктуры и IT-платформы — как в локальных, так и в облачных окружениях. Её стабильность, масштабируемость и обратная совместимость обеспечивают низкие риски при миграции и долгосрочную жизнеспособность систем.

Брайан Фокс (Brian Fox), технический директор Sonatype, в интервью изданию The Register подчеркнул: «Java пережила тренды, конкурирующие языки и смену технологических парадигм. Именно она открыла путь Open Source в корпоративную среду. Можно утверждать, что бизнес с тех пор уже не оглядывался назад». Эти слова находят отражение в статистике. Java остаётся среди лидеров в отчётах RedMonk, Stack Overflow и Tiobe. Этот язык используют более 9 млн разработчиков по всему миру. Даже на фоне популярности Python и JavaScript, именно Java остаётся незаменимой в тех случаях, когда требуется строго типизированный и зрелый язык программирования.

Разработчики программного обеспечения компании Amazon говорят, что последнее время им приходится выполнять свои обязанности быстрее, времени на раздумья остаётся всё меньше. Некоторые из них даже сравнивают работу в гиганте электронной коммерции с работой на складе. При этом части сотрудников эти изменения нравятся.

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / Unsplash

Со времён промышленной революции люди опасаются, что их заменят машины. Однако в период, когда технологии меняли автопроизводство, промышленность и даже секретарскую работу, чаще всего происходило не сокращение рабочих мест, а их «деградация». Задачи разбивались на более простые, которые можно выполнять в быстром темпе снова и снова. Похоже, что нечто подобное сейчас происходит с искусственным интеллектом в сфере, где он получил наиболее широкое распространение — в программировании.

По мере распространения ИИ-технологий люди разных профессий проявляли опасения по поводу того, что эта тенденция в конечном счёте приведёт к массовой безработице. На деле ИИ-технологии действительно способствуют росту безработицы, но для программистов более негативным фактором, вероятно, является изменение качества их работы. Некоторые программисты высказываются о том, что их работа становится рутинной, менее продуманной и, что очень важно, гораздо более быстрой.

Похоже, что компании убеждены в способности ИИ повысить производительность труда. Недавняя работа исследователей из Microsoft и нескольких университетов показала, что использование программистами ИИ-помощника Copilot, который способен генерировать фрагменты кода, способствовало повышению показателя производительности более чем на 25 %.

В компании Amazon, которая вкладывает значительные средства в генеративные ИИ, быстрыми темпами меняется культура кодирования. В одном из недавних писем глава Amazon Энди Джасси (Andy Jassy), заявил, что генеративные алгоритмы приносят большую прибыль компаниям, которые используют их для «повышения производительности и сокращения расходов». По его словам, очень важно работать быстрее, потому что конкуренты стремятся обогнать Amazon. Он также привёл в качестве примера сферу написания программного кода, в которой ИИ «изменит нормы» и позволит программистам работать быстрее.

Эти меняющиеся нормы не все сотрудники компании принимают с радостью. Три программиста Amazon сообщили, что за последний год руководство стало активнее подталкивать их к использованию ИИ в своей работе. В дополнение к этому повысились требования к производительности, а руководство стало менее снисходительно к продлению сроков выполнения задач. Программистам даже предложили создать новые инструменты для повышения производительности с помощью ИИ на предстоящем хакатоне — внутреннем соревновании по программированию. Один из инженеров Amazon добавил, что его команда сократилась примерно вдвое, чем было год назад. При этом руководство уверено, что команда продолжит писать примерно столько же кода за счёт использования ИИ-инструментов.

Источник изображения: Max Duzij / Unsplash

Другие технологические компании движутся в том же направлении. В апреле руководство платформы Shopify, которая помогает предпринимателям создавать и управлять сайтами электронной коммерции, объявило сотрудникам, что от них ожидают более активного использования ИИ в своей работе, и компания добавит связанные с этим вопросы в аттестационные опросники. Google недавно объявила сотрудникам о скором проведении общекорпоративного хакатона, в рамках которого в одной из категорий будут создаваться ИИ-инструменты для «повышения общей повседневной производительности». По данным компании, уже сейчас более 30 % программного кода Google генерируется с помощью ИИ.

Этот сдвиг не всегда негативен для сотрудников. Руководители Amazon и других технологических компаний утверждают, что ИИ сможет избавить персонал от выполнения утомительных задач и предоставит им возможность выполнять более интересную работу. В прошлом году руководство Amazon заявило, что компания сэкономила «эквивалент 4500 лет работы программистов» благодаря ИИ-алгоритмам, которые использовались для выполнения работы по обновлению старого программного обеспечения.

Экономист из Гарвардского университета Лоуренс Кац (Lawrence Katz) считает, что ИИ-технологии, взяв на себя утомительную и рутинную работу, могут оказаться полезны для групп опытных программистов. Однако для неопытных сотрудников внедрение ИИ может напоминать нечто схожее с переходом от ручного труда к фабричному в XIX и начале XX веках. «Всё выглядит как ускорение для работников, обладающих знаниями. Есть ощущение, что работодатель может взвалить ещё больше работы», — считает Кац.

Автоматизация процесса написания программного кода имеет особый резонанс для инженеров Amazon, которые в течение многих лет наблюдали за тем, как роботы изменили деятельность сотрудников складов компании. В последнее десятилетие Amazon стала полагаться на так называемые роботизированные склады, где сборщики стоят на одном месте и забирают товары с полок, доставляемых специализированными роботами, которые внешне похожи на газонокосилки.

При этом роботы не вытеснили людей: по данным Amazon, с момента их внедрения компания наняла сотни тысяч складских работников, создав при этом множество новых профессий. Однако роботы увеличили количество товаров, которые может отсортировать каждый сотрудник с десятков до сотен в час. Некоторые работники жалуются, что роботы сделали работу монотонной и физически тяжёлой. Amazon же в ответ на это говорит о регулярных перерывах и ссылается на положительные отзывы сотрудников о складских роботах.

Источник изображения: Obie Fernandez / Unsplash

Некоторые программисты вспомнили именно модернизацию работы складов Amazon, когда руководство стало подталкивать их к активному использованию ИИ. Они отметили, что хоть это и было как бы необязательно, у них не было другого выхода, если они хотели соответствовать производственным целям, которые влияют на оценку их работы. Один из инженеров рассказал, что раньше на создание функции для сайта уходило несколько недель, тогда как теперь чаще всего такую работу требуется выполнить за несколько дней. По его словам, сделать это можно только с помощью ИИ. Другой инженер считает, что эффективность от использования ИИ не так высока. Всего же в Amazon работают более 10 тыс. программистов, которые разбиты на команды, по-разному использующие ИИ-алгоритмы в своей работе.

Многие инженеры Amazon используют ИИ-помощника, который подсказывает фрагменты программного кода. Однако не так давно в компании создали ИИ-инструмент, способный самостоятельно генерировать большие фрагменты кода. Один из сотрудников компании назвал такой инструмент «пугающе хорошим». Многие инженеры не хотели бы использовать таких ИИ-помощников из-за необходимости перепроверки больших фрагментов кода. «Писать код интереснее, чем читать его. Если вам говорят, что вы должны перепроверять код, это никогда не будет весёлой частью работы. Когда вы работаете с такими инструментами, в этом будет заключаться большая часть работы», — считает программист и блогер Саймане Уиллисон (Simon Willison).

Переход от написания программного кода к его чтению может заставить инженеров почувствовать себя сторонними наблюдателями на своих рабочих местах. В дополнение к этому программисты используют ИИ для тестирования создаваемых ими функций ПО. Некоторые опытные инженеры считают, что такая автоматизация может лишить менее опытных сотрудников возможности получения знаний, необходимых для продвижения по службе. Руководство Amazon при этом настаивает, что ИИ рассматривается как инструмент дополнения, а не полной замены людей-программистов.

Точно так же, как появление заводов во времена промышленной революции удешевило производство продуктов, распространение ИИ, вероятно, сделает более дешёвым процесс создания ПО и разработки новых приложений. Однако на работу программистов внедрение ИИ может оказать негативное влияние, поскольку привычные им процессы существенно изменятся.

OpenAI планирует приобрести Windsurf — разработчика инструмента редактирования программного кода на базе искусственного интеллекта. Для этого компания готова потратить около $3 млрд. Об этом пишет агентство Bloomberg News со ссылкой на собственные осведомлённые источники.

Источник изображений: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Отмечается, что сделка ещё не закрыта, и переговоры продолжаются. Официальные представители OpenAI и Windsurf пока воздерживаются от комментариев по данному вопросу. Также известно, что Windsurf, ранее известная как Codeium, вела переговоры о привлечении инвестиций с оценкой в $3 млрд., в том числе с General Catalyst и Kleiner Perkins.

В августе прошлого года Windsurf оценивалась в $1,25 млрд после завершения очередного раунда финансирования, в рамках которого удалось привлечь $150 млн. В качестве основного инвестора тогда выступала венчурная компания General Catalyst, к которой присоединились Kleiner Perkins и Greenoaks.

Ожидается, что сделка станет крупнейшим приобретением OpenAI и позволит расширить возможности ChatGPT в плане написания программного кода. Компания улучшает функцию кодирования в каждой новой версии своих языковых моделей, но, по всей видимости, этого недостаточно, поскольку конкуренция в этом сегменте становится всё более острой.

От 20 % до 30 % программного кода в репозиториях компании Microsoft «написано программным обеспечением», т.е. искусственным интеллектом. Об этом заявил гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) во время беседы с главой Meta✴ Platforms Марком Цукербергом (Mark Zuckerberg) на прошедшей на этой неделе конференции LlamaCon.

Источник изображения: TechCrunch

Наделла назвал указанные цифры в ответ на вопрос Цукерберга о том, какой объём программного кода компании в настоящее время создаётся с помощью искусственного интеллекта. Глава Microsoft добавил, что генеративные нейросети показывают разные результаты при написании кода в зависимости от языка программирования. Наибольших успехов такие алгоритмы добились при работе с Python, а менее эффективны — с C++. В ответ на аналогичный вопрос Наделлы, адресованный Цукербергу, глава Meta✴ отметил, что не располагает данными о том, какой объём программного кода в его компании создаётся ИИ.

Технический директор Microsoft Кевин Скотт (Kevin Scott) ранее прогнозировал, что до 95 % программного кода будет генерироваться ИИ-алгоритмами уже к 2030 году. Не так давно генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что ИИ генерирует более 30 % программного кода компании. Отметим, что озвученные цифры, вероятнее всего, являются весьма приблизительными, поскольку неясно, каким образом компании измеряют, что создаёт ИИ, а что — программисты.

Новое исследование подразделения Microsoft Research выявило, что несмотря на то, что ИИ помогает разработчикам в написании кода, даже передовые модели OpenAI (o1) и Anthropic (Claude 3.7 Sonnet) справляются с исправлением ошибок не более чем в половине случаев. Тестирование проводилось на базе лучшего бенчмарка SWE-bench, который измеряет умение ИИ-систем создавать программный код.

Источник изображения: сгенерировано AI

В ходе эксперимента ИИ-агенты пытались решить 300 задач по устранению ошибок в коде. Лидером стала модель Claude 3.7 Sonnet, которая выполнила задание с успешностью на 48,4 %, второе место заняла OpenAI o1 (30,2 %), третье — o3-mini (22,1 %). Однако, как видно, даже эти цифры далеки от уровня, которого можно было бы ожидать от опытных программистов-людей. Как поясняет TechCrunch, основная проблема заключается в том, что искусственный интеллект пока плохо понимает, как использовать доступные инструменты и интерпретировать ошибки.

По мнению авторов исследования, ключевым препятствием остаётся дефицит данных для обучения моделей. «Мы твёрдо верим, что обучение или дообучение может сделать их лучшими интерактивными отладчиками, — пишут они. — Однако для этого нужны специализированные данные, например, цепочка записей всех процессов взаимодействия людей с ИИ-отладчиками».

Сейчас таких данных недостаточно, что ограничивает возможности моделей. Например, популярный инструмент Devin стартапа Cognition Labs смог по этой причине справиться лишь с тремя из 20 тестов по кодированию. И хотя ИИ активно используется такими компаниями как Google, по словам генерального директора Сундара Пичаи (Sundar Pichai), четверть кода, который создаётся с помощью искусственного интеллекта, может даже наоборот добавлять ошибки.

Технологические лидеры скептически относятся к полной автоматизации профессии программиста. Билл Гейтс (Bill Gates) уверен, что программирование как профессия, конечно, никуда не исчезнет. Аналогичного мнения придерживаются генеральный директор Replit Амджад Масад (Amjad Masad), глава Okta Тодд Маккиннон (Todd McKinnon) и руководитель IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna).

Несмотря на очевидные проблемы, интерес к ИИ-инструментам для разработки продолжает расти. Инвесторы видят в них потенциал для повышения эффективности, однако ведущие разработчики считают, что доверять ИИ полностью пока рановато.

Завтра, 4 апреля, корпорация Microsoft будет праздновать 50-летие. В честь этого события её основатель Билл Гейтс (Bill Gates) опубликовал исходный код интерпретатора Altair BASIC, который определил истоки компании.

Источник изображения: gatesnotes.com

«Прежде чем появились Office, Windows 95, Xbox или ИИ, был Altair BASIC. В 1975 году Пол Аллен (Paul Allen) и я создали Microsoft, потому что мы верили в свою идею компьютера на каждом столе и в каждом доме. Пять десятилетий спустя Microsoft продолжает изобретать новые способы сделать жизнь проще, а работу — более продуктивной. Заниматься этим 50 лет — огромное достижение, и у нас бы не получилось сделать это без таких невероятных лидеров как Стив Балмер (Steve Ballmer) и Сатья Наделла (Satya Nadella), а также тех, кто работал в Microsoft на протяжении многих лет», — написал в своём блоге основатель Microsoft.

Он написал для компании немало кода, что отчасти способствовало её успеху в разработке ПО и сделало её одной из самых дорогих в мире. Но Altair BASIC он назвал «самым крутым кодом, который я когда-либо писал». Источником вдохновения для этого проекта послужил номер журнала Popular Electronics за январь 1975 года — на его обложке был компьютер Altair 8800, побудивший Гейтса заняться разработкой ПО. Он и Аллен обратились в выпустившую компьютер компанию MITS (Micro Instrumentation and Telemetry Systems) и предложили интерпретатор языка программирования BASIC для этой модели.

Этот продукт позволил бы большому числу пользователей с лёгкостью создавать собственные программы, но Гейтсу и Аллену потребовались несколько месяцев, чтобы добиться этого результата. Altair BASIC стал первым продуктом, который Гейтс и Аллен разработали для новой компании, тогда называвшейся Micro-Soft, а от дефиса они избавились позже. Исходный код занимает 157 страниц — его можно скачать (PDF) и распечатать.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) считает, что в настоящее время освоение инструментов на базе искусственного интеллекта является главной задачей для тех, кто хочет научиться программировать. Во время недавнего интервью он также добавил, что помогающие писать программный код ИИ-алгоритмы уже используются в крупнейших компаниях.

Источник изображения: wikipedia.org

В ходе беседы с американским аналитиком Беном Томсоном (Ben Thompson) глава OpenAI рассказал, что во времена, когда он заканчивал школу, очевидной тактической задачей было научиться хорошо писать код. В настоящее время, по мнению Альтмана, «очевидная тактическая задача — просто научиться по-настоящему хорошо использовать ИИ-инструменты».

Эту точку зрения разделяют многие другие руководители ведущих технологических компаний, отмечая, что ИИ становится всё лучше в написании программного кода. В этом месяце гендиректор Anthropic Дарио Амодей (Dario Amodei) заявил, что в течение года ИИ начнёт писать весь код за инженеров-программистов. Гендиректор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) также заявлял в начале года о том, что его компания работает над новым ИИ-алгоритмом, который сможет писать «большую часть кода в наших приложениях».

По мнению Альтмана, освоение инструментов на базе искусственного интеллекта является «новой версией» обучения программированию. Он добавил, что в настоящее время уже автоматизирована как минимум половина работы по написанию кода. «Я думаю, что во многих компаниях этот процесс уже перевалил за 50 %. Я думаю, что большое значение будет иметь агентское кодирование, которым пока никто по-настоящему не занимается», — добавил Альтман.

На вопрос о планах OpenAI по найму на работу инженеров-программистов Альтман сказал, что сейчас работы хватает. При этом он отметил, что в долгосрочной перспективе именно создаваемый сейчас ИИ может привести к сокращению рынка труда. «Мое предположение заключается в том, что каждый инженер-программист какое-то время будет нагружен работой. А потом, в какой-то момент, возможно, нам действительно понадобится меньше инженеров-программистов», — считает Альтман.

С развитием технологий искусственного интеллекта появляется всё больше алгоритмов, призванных ускорить и автоматизировать выполнение повседневных задач. Однако так называемые ИИ-агенты могут быть не всегда одинаково полезны. Это недавно доказал ИИ-помощник по написанию программного кода Cursor от Anysphere. По словам пользователя с ником janswist, в какой-то момент Cursor попросту отказался генерировать код, сказав пользователю, что он должен сам научиться делать это.

Источник изображения: Danial Igdery / Unsplash

«Я не могу сгенерировать код для вас, поскольку это означало бы выполнение вашей работы <…> вы должны разработать логику самостоятельно. Это гарантирует, что вы будете понимать систему и сможете обеспечить её поддержку должным образом», — заявил алгоритм пользователю примерно через час совместной работы.

Вскоре janswist написал о появлении упомянутого сообщения на форуме поддержки и приложил к своему сообщению соответствующий снимок экрана. Официального ответа разработчиков по данному вопросу пока не было. Можно предположить, что janswist достиг определённого предела в 750-800 строк сгенерированного кода, хотя другие пользователи сообщили, что Cursor помогал им написать большие объёмы программного кода.

Источник изображения: forum.cursor.com

Отмечается, что отказ Cursor генерировать программный код очень похож на ответы, которые начинающие программисты могут получить, задавая вопросы на тематическом форуме Stack Overflow. Не исключено, что в случае, если Cursor обучался на данных с этой площадки, то он мог не только научиться давать советы по программированию, но и оставлять язвительные комментарии в духе людей.