Штучны інтэлект ужо актыўна выкарыстоўваецца ў праграмаванні — ад аўтадапаўнення коду да генерацыі тэстаў і аналізу памылак. Аднак цалкам аўтаномныя «ШІ-праграмісты» пакуль далёкія ад рэальнасці.
Штучны інтэлект ужо актыўна выкарыстоўваецца ў праграмаванні — ад аўтадапаўнення коду да генерацыі тэстаў і аналізу памылак. Аднак цалкам аўтаномныя «ШІ-праграмісты» пакуль далёкія ад рэальнасці.
Да такой высновы прыйшлі даследчыкі з MIT CSAIL, Каліфарнійскага ўніверсітэта ў Берклі, Корнела і Стэнфарда, якія прэзентавалі фундаментальнае даследаванне на канферэнцыі ICML 2025. «Сённяшнія ШІ-кодэры ў асноўным знаходзяцца на нізкім або сярэднім узроўні аўтаноміі, выступаючы як інструмент або кансультант, а не як паўнавартасны агент», — гаворыцца ў даследаванні.
Аўтары працы адзначаюць, што поспехі апошніх гадоў — толькі пачатак. Існуючыя сістэмы добра спраўляюцца з простымі задачамі накшталт завяршэння функцый або напісання фрагментаў коду, але з ростам маштабу праектаў і лагічнай складанасці ўзнікаюць сур’ёзныя праблемы.
Навукоўцы заяўляюць: «Калі мы выкарыстоўваем LLM або кадзіруючых агентаў, мы звычайна задаём ім спецыфікацыю на натуральнай мове. Аднак паміж англійскай і кодам існуе разрыў абстракцыі, што прыводзіць да няпоўных або двухсэнсоўных інструкцый. У выніку карыстальнікі часта сутыкаюцца з несупадзеннем».
Сярод ключавых перашкод вылучаюцца цяжкасці з доўгатэрміновым планаваннем архітэктуры, працай з вялікімі кодавымі базамі, разуменнем семантыкі праграм, а таксама адаптацыяй да хутка зменлівых бібліятэк і API.
Даследчыкі таксама паказваюць на абмежаванасць існуючых бенчмаркаў. Большасць тэстаў правяраюць толькі генерацыю кода на ўзроўні функцый і не адлюстроўваюць рэальных задач інжынераў — такіх як міграцыя паміж мовамі, рэфактарынг буйных сістэм або падтрымка бяспекі. Больш за тое, сучасныя мадэлі часта галюцынуюць пры пошуку памылак, даюць некарэктныя падказкі і дрэнна спраўляюцца з рэдкімі мовамі і спецыялізаванымі бібліятэкамі.
Перспектыўныя напрамкі развіцця звязаны са стварэннем агентных сістэм, здольных самастойна апрацоўваць патрабаванні і правяраць іх рэалізацыю на ўзроўні коду, а таксама з прымяненнем эвалюцыйных алгарытмаў, якія будуць паляпшаць рашэнні паэтапна. Асаблівая ўвага надаецца інтэрфейсу ўзаемадзеяння: ШІ павінен вучыцца ўдакладняць незразумелыя інструкцыі, а не прымушаць распрацоўшчыкаў падладжвацца пад сябе.
Тым не менш даследчыкі падкрэсліваюць, што роля чалавека застанецца ключавой. Нават пры высокай аўтаматызацыі неабходны чалавечы нагляд і верыфікацыя. «У доўгатэрміновай перспектыве ШІ зможа выконваць рутынныя задачы, а інжынеры будуць засяроджвацца на стратэгічных рашэннях і архітэктуры. Але без даверу і празрыстасці казаць пра поўную роўнасць чалавека і машыны ў праграмаванні пакуль рана», — гаворыцца ў працы.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.