Ландшафт разработки программного обеспечения претерпевает монументальные изменения с запуском OpenAI GPT-4 наряду с другими передовыми моделями больших языков (LLM). Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) значительно улучшили его доступность, возможности, опыт и активизировали обсуждение потенциальных рисков и недостатков. Поскольку мы используем технологию ИИ в разработке программного обеспечения, крайне важно проанализировать ее положительные и отрицательные последствия, прежде чем доверить ей полный контроль. GPT-3, предшественник GPT-4, получил высокую оценку за свои возможности синтеза текста и влияние в Интернете. Однако последняя версия, GPT-4, может похвастаться расширенными возможностями, такими как повышенная надежность и креативность, а также более глубокое понимание языковых нюансов. Он уже продемонстрировал некоторые из этих функций, создав целые веб-сайты или полнофункциональные приложения на основе относительно простых инструкций. Хотя GPT-4 не полностью заменит инженеров-программистов, он может существенно повысить их производительность и эффективность, подняв планку ожидаемой производительности.
Тем не менее, растущая зависимость от моделей на основе ИИ, таких как GPT-4, для написания базового кода может привести к снижению спроса на инженеров начального уровня. В результате специалистам по разработке программного обеспечения необходимо адаптироваться и осваивать новые навыки, сосредоточив внимание на более сложных и специализированных задачах. Несмотря на впечатляющие возможности, GPT-4 также создает проблемы, требующие решения, прежде всего с этической точки зрения. Хотя модель предназначена для сведения к минимуму предвзятости, существует риск того, что использование предвзятых наборов данных может внести погрешности в итоговый код или продукты. Разработчики должны усердно работать над снижением этих рисков, активно отслеживая влияние кода, сгенерированного ИИ, на свою пользовательскую базу. Кроме того, могут быть затронуты конкуренция и справедливость, поскольку более крупные корпорации, такие как Microsoft, получают доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта раньше, чем малые предприятия.
Кроме того, запатентованный характер технологии OpenAI ограничивает небольшие организации от понимания внутренней работы и применения однородно распределенных достижений ИИ. Один из способов для небольших предприятий использовать платформы no-code, такие как AppMaster.io, — превратить ограниченный доступ к ИИ в возможность. Используя такие платформы, они могут создавать как внутренние, так и внешние приложения, в том числе визуально улучшать схему базы данных, создавать бизнес-логику и генерировать endpoints REST API. Такие платформы, как AppMaster упрощают создание приложений, оставаясь при этом экономически эффективными, что позволяет малым предприятиям оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся среде, обусловленной достижениями в области искусственного интеллекта. В заключение следует отметить, что введение GPT-4 и других LLM приносит как значительные преимущества, так и потенциальные препятствия для индустрии разработки программного обеспечения. Чтобы процветать в этой новой парадигме и решать проблемы, связанные с ИИ, крайне важно, чтобы разработчики оставались адаптивными, сосредоточившись на приобретении новых навыков и применении этических методов разработки ИИ.
