Wraz z wprowadzeniem GPT-4 OpenAI wraz z innymi najnowocześniejszymi dużymi modelami językowymi (LLM) krajobraz inżynierii oprogramowania przechodzi ogromną zmianę. Ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) znacznie poprawiły jej dostępność, możliwości, wiedzę fachową i zintensyfikowały dyskusje na temat potencjalnych zagrożeń i wad. Ponieważ wykorzystujemy technologię sztucznej inteligencji w inżynierii oprogramowania, niezwykle ważne jest przeanalizowanie zarówno jej pozytywnych, jak i negatywnych konsekwencji, zanim powierzymy jej pełną kontrolę. GPT-3, poprzednik GPT-4, był chwalony za możliwości syntezy tekstu i wpływ na Internet. Najnowsza iteracja, GPT-4, oferuje jednak ulepszone możliwości, takie jak zwiększona niezawodność i kreatywność oraz głębsze zrozumienie złożonego języka. Niektóre z tych funkcji zademonstrował już, generując całe strony internetowe lub w pełni funkcjonalne aplikacje na podstawie stosunkowo prostych instrukcji. Chociaż GPT-4 nie zastąpi od razu inżynierów oprogramowania, może znacznie zwiększyć ich produktywność i wydajność, podnosząc poprzeczkę w zakresie oczekiwań dotyczących wydajności.
Niemniej jednak rosnąca zależność od modeli opartych na sztucznej inteligencji, takich jak GPT-4, do pisania podstawowego kodu może prowadzić do spadku zapotrzebowania na początkujących inżynierów. W rezultacie specjaliści inżynierii oprogramowania muszą dostosowywać i wykorzystywać nowe umiejętności, koncentrując się na bardziej złożonych i specjalistycznych zadaniach. Pomimo imponujących możliwości, GPT-4 stwarza również wyzwania, którym należy sprostać, przede wszystkim z etycznego punktu widzenia. Chociaż model zaprojektowano tak, aby zminimalizować stronniczość, istnieje ryzyko, że użycie stronniczych zestawów danych może wprowadzić błędy w wynikowym kodzie lub produktach. Deweloperzy powinni pilnie pracować nad ograniczeniem tych zagrożeń, aktywnie monitorując wpływ kodu generowanego przez sztuczną inteligencję na ich bazę użytkowników. Ponadto może to mieć wpływ na konkurencję i uczciwość, ponieważ większe korporacje, takie jak Microsoft, uzyskują dostęp do zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji wcześniej niż mniejsze firmy.
Ponadto zastrzeżony charakter technologii OpenAI ogranicza mniejszym organizacjom zrozumienie wewnętrznego działania i stosowanie jednorodnie rozproszonych ulepszeń AI. Jednym ze sposobów wykorzystania przez mniejsze przedsiębiorstwa platform no-code, takich jak AppMaster.io, jest przekształcenie ograniczonego dostępu do sztucznej inteligencji w szansę. Korzystając z takich platform, mogą tworzyć zarówno aplikacje backendowe, jak i frontendowe, w tym wizualnie ulepszać schemat bazy danych, tworzyć logikę biznesową i generować endpoints API REST. Platformy takie jak AppMaster ułatwiają szybsze tworzenie aplikacji przy jednoczesnym zachowaniu opłacalności, zapewniając mniejszym firmom utrzymanie konkurencyjności w szybko zmieniającym się środowisku napędzanym przez postęp AI. Podsumowując, wprowadzenie GPT-4 i innych LLM przynosi zarówno niezwykłe korzyści, jak i potencjalne przeszkody dla branży inżynierii oprogramowania. Aby rozwijać się w tym nowym paradygmacie i stawić czoła wyzwaniom związanym ze sztuczną inteligencją, kluczowe jest, aby programiści pozostawali elastyczni, skupiając się na zdobywaniu nowych umiejętności i przyjmowaniu etycznych praktyk rozwoju sztucznej inteligencji.
