Помимо нашумевшего ассистента Devin, появились еще решения. Нас интересуют ИИ ассистенты, которые могут полностью заменить разработчиков. И такое решение тоже (почти) есть - GPT Pilot. Почти - потому что если вы все же хотите совсем обойтись без разработчика, вам придется им стать. Хотя бы отчасти.
Есть решения, которые помогают решать проблемы с кодом на GitHub автоматически (SWE-agent, AutoCodeRover, но это продукты для разработчиков, хоть и многообещающие).
Стартап Cognition AI привлек $175 млн при оценке в $2 млрд. Компания существует всего полгода и известна созданием ИИ ассистента Devin, который умеет самостоятельно разрабатывать приложения по текстовому запросу от пользователя. Одним из инвесторов Devin является Андрей Карпаты (один из фаундеров OpenAI, и бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla).
Что такое GPT Pilot?
Создатели подчеркивают, что GPT Pilot - действует как разработчик, а не как чат бот. То есть он пишет большую часть кода самостоятельно, но когда ему нужны разъяснения или проверка кода, он попросит у вас помощи.
GPT Pilot - настоящий ИИ разработчик, “который может писать создавать функции, отлаживать их, обсуждать с вами проблемы, просить о проверке и т. д.”
Тем не менее, полностью обойтись без разработчиков не удастся. ИИ может написать большую часть кода (по оценкам создателей - может быть, 95%), но для остальных 5% разработчик будет нужен до тех пор, пока мы не получим полноценный ИИ (AGI), способный заменить человека полностью.
Что собой представляют эти 5-10%, для которых потребуются усилия живого разработчика? Разработчики так отвечают на это вопрос: это обычно исправления или небольшие изменения, которые ИИ с трудом замечает, но для человека это может быть просто.
Как и в случае других профессий, ИИ "отнимет" у разработчиков простую рутинную работу, оставив принципиальные и нетривиальные задачи на профессионале [высокого уровня, добавлю от себя].
Основные принципы работы GPT Pilot
- Корректировка кода после реализации: вы можете захотеть изменить то, как что-то работает или выглядит после его реализации. Обычно разработчик или менеджер продукта, увидев, как выглядит реализация, решает подкорректировать ее. Например, потому что не учли какие-то кейсы. Если человек сообщит GPT Pilot, что не так, исправить проблемы в самой задаче будет гораздо проще.
- ИИ может исправлять свои собственные ошибки. На самом деле, люди тоже почти никогда не пишут работающий код с первой попытки. После того, как GPT-4 напишет код, GPT Pilot может запустить код, запросить что-то исправить.
- Процесс написания кода не является линейным. На самом деле вы все время переписываете свой код. Иногда вы проводите рефакторинг кодовой базы, потому что после первоначальной реализации понимаете, что есть лучший способ реализовать что-то. В других случаях вы делаете это из-за изменения требований. Как я уже упоминал в пункте 1, после того, как вы видите, что решение не работает, вам иногда нужно откатить кучу изменений, подумать об альтернативном решении проблемы и попробовать решить ее таким образом. Чтобы GPT Pilot или любой другой разработчик ИИ мог работать в больших масштабах, ему необходим механизм, который позволит вернуться назад, выбрать альтернативный путь и переопределить задачу.
- В процессе создания инструмента разработчики GPT Pilot поняли, что первичное описание задачи крайне важно, оно влияет на реализацию задачи (! вот для этого нужны продакт менеджеры!). И поэтому разработчики создали новый агент под названием «Spec Writer», (дословно - “писатель спецификаций”) который поможет определить требования проекта до того, как он начнет писать код. Чтобы сэкономить массу времени и ресурсов, добавлю от себя.
- Также важно фокусироваться на одной задаче (если вы скажете GPT Pilot внести два разных изменения в код, ему будет трудно сосредоточиться на обоих) и разбивать кодовую базу на более мелкие файлы (в GPT-4 гораздо проще реализовать функции и исправить ошибки, если код разбит на множество файлов, а не на несколько больших файлов). Интересно, что сам логирует код (изначально создатели ИИ ассистента не говорили GPT-4 вести логи кода).
Примеры приложений, созданных с помощью GPT Pilot
Пример - GPT Optimizely, инструмент для АВ тестирования (экспериментов с различными версиями интерфейса и не только, чтобы определить, какая из них работает лучше с точки зрения вовлечения пользователей, конверсии).
Когда владелец сайта создает новый тест и выбирает, какие элементы HTML он хочет протестировать, GPT Optimizely показывает A и B версии элементов половине пользователей. Затем он будет отслеживать событие клика в каждой версии и отображать результаты на дашборде.
Как начать работать?
Потребуется установить Python 3.9+, а затем следовать инструкции. Для пользователя, который никогда не имел дела с кодом, это будет непростая задача. Но в целом решаемая.
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!
#ииинструменты #иибудущее #иидлябизнеса #ии #ai #нейросети #будущееии #разработка #разработкасайтов #разработкасайта #разработкаприложений #devinai #devin #gptpylot #sweagent #autocoderover
Быстрое развитие ChatGPT поразило нас и одновременно зародило обеспокоенность, что ИИ отнимет наши рабочие места. Самсунг уже строит заводы без людей, бизнесмены заявляют о готовности заменять работников на ИИ. Что нас ждет?
К 2030 году уже 40% рабочих мест в мире могут оказаться под риском
Расскажу про результаты исследования. Важно, что это личный разговорный репетитор, который “живет” в обычном телефоне и общается с ребенком на обычном языке. А значит, этот способ обучения может быть доступен в регионах, где обучение, а тем более - персонализированное, все еще недоступно.
Расскажу, что может этот ИИ с "эмоциональным интеллектом", зачем нам это, и как может повлиять на нашу жизнь.
Привет
А на русском команды и задание понимает GPT-Pilot?