IT + Программирование

С развитием технологий искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью процесса программирования. От автоматизации написания кода до анализа данных и тестирования — ИИ трансформирует привычные подходы к разработке программного обеспечения, меняя правила игры для программистов и компаний по всему миру. В этой статье рассмотрим, как именно ИИ влияет на мир программирования и почему это важно для каждого разработчика.

1. Автоматизация написания кода и повышение продуктивностиСовременные ИИ-инструменты, такие как GitHub Copilot и Ghostwriter, предоставляют разработчикам возможность ускорить написание кода. Они предлагают автозавершение строк, исправляют ошибки и даже создают целые блоки программного кода. Это позволяет программистам сосредоточиться на решении более сложных задач, избавляя их от рутинных процессов. В результате значительно повышается продуктивность и сокращается время на выполнение проектов.

2. Оптимизация и улучшение качества кодаИИ помогает находить и исправлять ошибки на ранних стадиях разработки. Множество современных ИИ-помощников выполняют анализ кода, выявляют потенциальные уязвимости и предлагают пути их устранения. Это не только повышает безопасность приложений, но и значительно улучшает их стабильность. Автоматизированное тестирование с помощью ИИ позволяет выявить критические ошибки задолго до того, как продукт поступит в эксплуатацию.

3. Персонализированное обучение и наставничествоДля начинающих разработчиков и студентов ИИ-инструменты стали настоящими наставниками. Платформы, такие как LeetCode и CSS Diner, интегрированные с ИИ, позволяют учиться программированию в интерактивном формате. Пользователь получает обратную связь в реальном времени, а обучение адаптируется под его уровень знаний и скорость освоения материала. Это делает процесс обучения более эффективным и увлекательным, помогая быстрее освоить ключевые навыки.

4. Ускорение работы с большими данными и аналитикойОбработка больших данных — одна из областей, где ИИ демонстрирует свои уникальные возможности. Современные алгоритмы ИИ помогают анализировать огромные массивы данных, находить закономерности и выдавать прогнозы. Это особенно актуально в областях машинного обучения, аналитики данных и бизнес-аналитики. Умение использовать эти инструменты становится неотъемлемой частью навыков разработчиков и аналитиков, работающих с данными.

5. Разработка без кода и low-code платформыПоявление no-code и low-code платформ расширяет границы программирования, делая его доступным не только разработчикам, но и специалистам без глубоких знаний в кодировании. С помощью ИИ такие платформы помогают пользователям создавать рабочие приложения, сайты и даже сложные бизнес-решения, используя визуальные интерфейсы и готовые шаблоны. Это позволяет бизнесу быстрее реализовывать идеи и выводить продукты на рынок.

6. Влияние ИИ на проектирование интерфейсовПроектирование пользовательских интерфейсов (UI/UX) становится более персонализированным благодаря ИИ. Современные инструменты анализа поведения пользователей помогают создавать интерфейсы, которые не только визуально привлекательны, но и максимально удобны в использовании. ИИ-анализ данных о поведении пользователей позволяет улучшать продукты на основе реальных взаимодействий.

7. Этика и ответственность разработчиков в эпоху ИИС ростом возможностей ИИ возникает вопрос этики и ответственности разработчиков. Правильное использование ИИ требует понимания возможных последствий и ограничений технологий. Важно не только следовать техническим стандартам, но и учитывать социальные и этические аспекты внедрения ИИ-решений. Поэтому специалисты, работающие с ИИ, должны обладать не только техническими, но и базовыми знаниями в области этики и регулирования.ЗаключениеИИ стремительно меняет подходы к программированию, открывая новые горизонты и делая работу разработчиков более продуктивной и интересной.

В начале сентября Сэм Боуман, техлид исследовательской группы по безопасности ИИ в Anthropic, написал статью о том, как сделать человекоподобный ИИ полностью безопасным. Мы сделали краткий обзор статьи, чтобы держать вас в курсе.

Вот основные моменты:

Для разработки TAI (ИИ человеческого уровня) стартапам нужны мощные вычислительные ресурсы. Чтобы получить к ним доступ, нужно сотрудничать с крупными компаниями, которые имеют доступ к последним исследованиям.

Решить проблему выравнивания. Это значит придумать способы следить за тем, как ИИ учится, и создать алгоритмы, которые помогут ему учиться безопасно.

Важно создать внешние меры безопасности, чтобы контролировать ИИ. Ещё нужно проводить стресс-тесты, чтобы убедиться, что он не делает ничего плохого.

Составить план безопасности (RSP), который поможет убедиться, что ИИ безопасен. В этом плане нужно описать, какие риски могут быть и как их можно предотвратить.

Работать с правительствами и другими организациями, чтобы сделать общество более устойчивым к угрозам, связанным с ИИ.

Создавать простые примеры, которые покажут, как ИИ может быть опасен, и рассказывать людям о них.

Придумать план на случай, если что-то пойдет не так с ИИ. Например, если он начнёт вести себя не так, как задумано, нужно знать, как его остановить.

Разработать и управлять ИИ, следуя правилам безопасности. Это значит защищать его от атак и проверять, что он работает правильно.

Придумать способы контролировать ИИ, который умнее людей. Это значит создать алгоритмы для алгоритмов (такая вот рекурсия), чтобы одни алгоритмы следили за другими и проверяли, что они делают.

Нужно сделать так, чтобы ИИ мог работать безопасно, даже если что-то пойдёт не так.

Заботиться о том, чтобы ИИ не использовался в целях с негативными последствиями. Для этого нужно придумать правила и проверить, как они работают.

Сделать так, чтобы ИИ помогал людям принимать важные решения. Для этого нужно проверить, как он работает, и рассказать людям о нём.

Создать систему, которая будет быстро реагировать на новые данные и помогать ИИ учиться.

Создавать простые примеры, которые покажут, как ИИ может быть опасен, и рассказывать людям о них.

И, наконец, подумать о том, как человекоподобный ИИ может помочь людям, и создать пилотные проекты, чтобы проверить, как это работает.

Изначально я не особо хотел выкладывать тут итоги из-за того, что помимо целевой аудитории в мои посты регулярно заглядывает куча народу разной степени отбитости: помешанные на политике, блюстители чистоты русского языка от заимствований, просто неадекваты. Тем не менее, на меня все же подписано почти 200 человек, и думаю, они заслуживают узнать промежуточный финал этой истории.

Для тех, кто не в теме или уже забыл - в мае 2023 года я поставил перед собой челлендж до конца года попасть в компанию "большой пятерки": Meta, Amazon, Google, Netflix и Apple. Дедлайн был изначально очень оптимистичным, поэтому челлендж я провалил, так что можете с чистой совестью звать меня неудачником, ведь к поиску работы я приступил только в апреле 2024. К тому моменту у меня было уже порядка 800 решенных задачек на LeetCode, десятки моков по алгоритмам и системному дизайну, несколько полностью пройденных курсов и пара книг. И вот итоги:

1. Амазон: дошел до онсайта, на котором завалил одно из четырех поведенческих интервью. Моя STAR история про сбор фидбека от коллег оказалась слабовата. Итог - кулдаун полгода и заверения в том, что мне по силам пройти интервью, просто в этот раз чуть не хватило.

2. Яндекс - как один из вариантов я рассматривал его с самого начала, так как конкуренция там ниже и выше шанс попасть на реально годный проект, после которого меня с руками и ногами оторвут по всему миру. В принципе так и получилось. Все этапы я прошел идеально, получил лычку сеньора и неплохой оффер с релокационным пакетом. После двух недель раздумья принял, сейчас собираюсь в Москву.

3. Meta - вот тут вообще вышла интересная история. Изначально я на них особо не расчитывал, так как знал, что интервью там сложные (в первую очередь из-за сурового тайминга, 40 минут на 2 задачи). Тем не менее, когда мне в мае написал рекрутер, я согласился попробовать. И внезапно - эти интервью я тоже прошел практически идеально и в итоге получил аппрув на комитете на E4 (мидл). Казалось бы, happy end, но нет - я застрял на поиске команды. В Лондоне сейчас очень мало позиций, и когда их станет больше, не очень понятно. И в итоге я решил все же пойти в Яндекс по следующим причинам:

   1. Я не хочу ставить все на работу в Meta. Может быть, команда так и не найдется, может, они введут очередной фриз, может, россиянам перестанут выдавать визы в UK. Риски все равно есть.

   2. Я не хочу ставить жизнь на паузу. На Кипре нам с женой не нравилось, а со всеми плюшками Яндекса в Москве вырисовывается очень даже приятная картинка.

   3. Даже если все закончится хорошо и мне найдут команду и сделают оффер, остается еще оформить доки, получить визу и так далее. Суммарно процесс занимает сейчас около 4 месяцев, и в это время нужно где-то жить и желательно зарабатывать деньги в процессе, а не проедать сбережения.

Сразу отвечу на самые очевидные вопросы:

1. Нет, я не боюсь, что меня по прилету сразу посадят за экстремизм. Во-первых, я еще на Meta не работаю (и не факт, что буду), во-вторых, за два года не было ни одного уголовного дела на россиян, работающих там, хотя их не так уж и мало, и многие из них регулярно посещают страну. Даже если в будущем такой прецент возникнет, можно просто не прилетать в РФ.

2. Нет, я не боюсь мобилизации. У меня военник категории "В", плюс Яндекс делает отсрочку, плюс у них есть свой юридический отдел, который занимается такими делами. Риски для меня околонулевые.

В общем, с одной стороны вроде как и не успех, с другой - точно не провал. Год точно потрачен не зря.