Нейросеть скоро будет писать втрое больше кода за разработчиков
По словам экспертов, код, созданный ИИ нужно проверять, так как он далёк от совершенства и создаёт уязвимости
12.03.2025
| Ведомости
В системах МТС уже 8% строк программного кода пишется с помощью искусственного интеллекта (ИИ). А к 2027 г. доля созданного нейросетями кода вырастет до 25% — втрое больше, чем сейчас. Об этом рассказал первый вице-президент по технологиям МТС Павел Воронин.
По словам эксперта, на российском рынке количество кода, сгенерированного ИИ, будет расти примерно такими же темпами. Это связано с развитием инструментов для разработчиков: популярность таких сервисов растет с каждым годом, и к 2030 г. более 90% программистов будут использовать ИИ-помощников для проверки и написания кода.
Другие эксперты подтвердили тенденцию, что количество строк, написанных ИИ, будет расти с каждым годом. В среднем на российском рынке в части разработки ИИ забирает на себя 5-10% рутинных задач, но эти показатели будут расти, отметил технический директор IT-компании HFLabs Никита Назаров.
В приложениях, где не требуется высокая производительность, написание кода с помощью ИИ действительно растет, подтверждает директор по продуктам Servicepipe Михаил Хлебунов. Сюда относятся в первую очередь интерфейс администратора, веб-порталы и мобильные приложения. ИИ способен оптимизировать код, дать подсказку, заполнить поля данными, но создавать что-то новое он не способен, уверен архитектор информационной безопасности UserGate Дмитрий Овчинников. Eсть специализированное ПО, для разработки которого к услугам ИИ пока прибегать бесполезно. Речь идет, например, о начинке для межсетевых экранов или иных средств защиты информации, которые требуют особого внимания и контроля со стороны разработчиков, отметил эксперт.
Использование ИИ для написания кода позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных и креативных аспектах работы. Поэтому постепенно роль разработчика эволюционирует от «кодера» к «архитектору решений», который использует ИИ как инструмент для реализации более сложных и амбициозных проектов.
ИИ тоже ошибается
Написание кода с помощью ИИ — это тренд, который стал особенно заметен в прошлом году и продолжится в этом, замечает руководитель направления по развитию стратегии информационной безопасности IT-интегратора «Телеком биржа» Александр Блезнеков. Например, уже четверть стартапов, входящих в крупный акселератор Кремниевой долины Y Combinator, имеют 95% кодовых баз, сгенерированных ИИ, рассказывал управляющий партнер акселератора Джаред Фридман в выпуске на YouTube-канале Y Combinator в марте. «Допустим, стартап с 95% кода, сгенерированного ИИ, выходит на рынок и через год или два у него уже 100 млн пользователей. Он рухнет или нет?» — спрашивал Фридмана в этом выпуске генеральный директор Y Combinator Гарри Тан.
Однако код, сгенерированный с помощью ИИ, далек от совершенства. Он может вносить уязвимости в приложения, вызывать сбои или совершать ошибки, заставляя разработчиков изменять код или проводить серьезную отладку. Поэтому важно уметь читать код и находить ошибки, утверждают эксперты.
Пока ИИ не заменит разработчиков, так как сложно представить, как нейросеть будет решать проблемы с расследованием дефектов в коде или выявлять проблему производительности приложений, где обычно требуется держать довольно большой контекст, считает Назаров. Простое копирование кода, написанного ИИ, без понимания, что именно он написал, — плохая и небезопасная идея, продолжает эксперт. Нужно оценивать применимость тех решений, которые предложил ИИ, а это может сделать только разработчик.
Эксперты считают, что полное вытеснение IT-специалистов в ближайшем будущем маловероятно. Искусственный интеллект не всегда способен уловить тонкости и особенности проектов, что повышает риск ошибок. Существует также угроза утечек кода при использовании нейросетей из облачных сервисов. Кроме того, ИИ может глючить или предоставлять неверные рекомендации IT-работникам, поэтому вопросы безопасности и этики требуют человеческого вмешательства, особенно когда речь идет о принятии решений, касающихся персональных данных пользователей.
Что уже внедрено
МТС предлагает внешнему рынку продукт — DevX-платформу, в которую входят AI-ассистент для интегрированной среды разработки (IDE), ускоряющий написание кода и улучшающий его качество, AI-агент для автоматизации полного цикла разработки от постановки задачи до запуска приложений, а также коллаборативный инструмент для тестирования и отладки интерфейса прикладного программирования (API), рассказал Воронин. Сейчас инструмент на базе ИИ доступен более 1000 разработчиков, указал он.
Также у МТС есть ИИ-ассистент Kodify, который подойдет как крупным корпорациям, которым необходимо создавать большое количество кода, так и небольшим компаниям, где штат программистов невелик. Сервис может генерировать код по текстовому описанию, автоматически дополнять его, выявлять ошибки и тем самым помогает увеличивать скорость разработки до 55%, говорит топ-менеджер.
«Использование ИИ в разработке — это рыночный стандарт», — комментирует Пихтовников. В Ростелекоме используется собственное решение — интеллектуальный помощник разработчиков Василиса, сообщил он. С начала 2025 г. было выполнено более 15 000 генераций программного кода.
Яндекс в 2024 г. разработал собственного помощника для работы с кодом — SourceCraft Code Assistant, напоминает руководитель платформы SourceCraft (проект Yandex B2B Tech) Дмитрий Иванов. Каждую неделю разработчики Яндекса с помощью ассистента принимают около 250 000 строк кода, указал он. Также за полгода публичного тестирования доступ к сервису запросили тысячи внешних пользователей — от индивидуальных разработчиков до крупных компаний из ритейла, банковской сферы и других индустрий, подчеркнул Иванов. Ассистент поддерживает более 30 языков программирования, в том числе C++, Go, Java, Kotlin, Python и др. Также в 2025 г. Яндекс представил пятое поколение семейства моделей YandexGPT, которое улучшило навыки работы: YandexGPT 5 научилась лучше понимать контекст и писать код.
Ведомости
Ведущее деловое издание России