«Я видел что -то на X, где кто -то в основном сказал:« Послушай, я атмосферировал это приложение. Мне не нужны разработчики. Я крут ». И затем, в течение 24 часов, на них были атакованы.
Именно так Рэйчел Лейкок, технический директор «Мыслил», начала очень рефлексивный разговор с новым стеком о будущем ИИ и его нынешнего влияния на технологическую индустрию.
Вскоре после этого она сказала, что пользователь X написал: «Я не знал, что делаю, но люди, которые явно атаковали меня».
Laycock не удивлен, потому что, в конце концов, эти инструменты искусственного интеллекта обучаются в Интернете.
«Интернет не обязательно полон отличного кода, и генерирование большего из этого не обязательно полезно для нас», — пояснила она. «Там огромное внимание уделяется производительности и созданию кода как можно быстрее. Поскольку отставания бесконечны, и все жалуются на то, что ИТ или технический отдел недостаточно быстры, и нам нужно получить больше функций».
Но для нее самой большой проблемой в технологической индустрии является устаревший кодекс, который только ухудшится с кодом, сгенерированным AI в масштабе.
ИИ действительно играет роль в оплате этого долга и, наконец, переехала в облако, но Лэйкок утверждает, что только увеличивает спрос на глубокомую мышление инженеров по решению проблем. Прочитайте основные моменты из этого эксклюзивного разговора о том, как ИИ может увеличить рабочую силу разработки программного обеспечения, а не заменить его.
ИИ и модернизация наследия
Многие организации делают ставку на то, что агенты искусственного интеллекта станут умнее, а затем лучше. Большая надежда особенно вкладывается в извлеченное авторское поколение или ИИ на основе тряпки, чтобы попытаться улучшить модели и инструменты еще быстрее.
Но мы не почти понимаем долгосрочное воздействие ИИ.
«Неясно, когда мы доберемся до урегулированного пространства того, что являются лучшими тремя или пятью лучшими инструментами и моделями, которые люди используют для этого. Это очень, очень изменчиво», — сказал Лейкок. Добавьте к этому: «Большинство вещей, которые люди демонстрируют, — это создание приложения Greenfield», которое, по ее словам, относительно легко.
Наследия модернизация по -прежнему является главной задачей, стоящей перед большинством предприятий.
Нынешний рынок, продолжила она, «слишком много внимания уделяется эффективности производства кода, что на самом деле не проблема в отрасли».
В целом, модернизация Legacy по -прежнему является главной задачей, с которой сталкиваются большинство предприятий. Кроме того, находится фрагментация знаний на сотнях приложений, которые еще больше препятствуют этому переходу в облако.
Это повторяет то, что жалуются разработчики, замедляет их: технический долг и документация.
Как бизнес, так и технологические отделы застряли в попытках понять код. Добавление только более сгенерированного AI кода уменьшает это понимание.
Истинная стоимость попыток заменить разработчиков на ИИ
«Между тем, все похожи: как я могу просто сделать это как можно быстрее? Я не хочу нанимать кого -либо нового. Я хочу меньше разработчиков», — сказал Лейкок.
Индустрия занимается делом замены работы ИИ, прежде чем она еще не доказана в масштабе. И после того, как вредоносные пакеты NPM обнаружили, что инфекция курсора AI с помощью учетных данных Backdoor крадет, также неясно, что безопасность также в масштабе.
«С точки зрения агентского ИИ, я вижу, что работает, — это вещи, которые более сосредоточены на конкретной задаче», — сказала она. «Таким образом, идея« Исправить этот билет на джира », но не говорите:« Исправьте эти 100 билетов », потому что он состоится во многих бесконечных петлях и стоят вам удачи в токенах».
Это не похоже на Copilot Github, который имеет номинальную стоимость 100 долларов сша на разработчика в год. Оценки стоимости агентов ИИ могут преодолеть до десятков тысяч на одного застройщика в год. Так называемая «токен-амика» определенно станет следующим приоритетом Finops.
Существует теория, что модель надзора, управляемая ИИ, будет дешевле, чем платить зарплату разработки программного обеспечения. За исключением того, что, опять же, никто не доказал возможность ИИ в масштабе, и они не запускают цифры по истинной стоимости.
«Если бы у меня было много агентов, выполняющих дискретные задачи — в основном агентская ферма — и тогда у вас были старшие застройщики (или даже младшие застройщики, что снова звучит опасно) в основном контролирует их», — сказал Лейкок. «Вы услышите от компаний -продуктов или от крупных поставщиков облачных услуг, которые стимулируют, чтобы все использовали много -много жетонов».
«Никто не говорит о том, что [AI] не могу сделать и что нужно решить; И создание большего количества кода на самом деле не поможет нам ».
— Рэйчел Лейкок, технический директор
«Если Microsoft, Google и AWS говорят то же самое. Ну, они хотят, чтобы люди использовали графические процессоры, верно? Это означает использование токнов» », — продолжила она. «Они хотят, чтобы вы строили бегающих агентов. Им все равно, если они пойдут в бесконечном цикле. Или, может быть, они заботятся, но это стимулы для получения рабочей нагрузки, верно?»
Этот риск не означает полностью отклонение ИИ. Лейкок находит некоторых более опытных сверстников просто увольняющих его, что является его собственным видом риска.
«Нам нужно найти какую -то середину: что он может сделать? Для чего мы можем использовать это?» сказала она. «Не просто отвергайте это. Не используйте его в гневе. Они будут продолжать меняться и улучшаться, но именно ваш опыт скажет нам, где находятся пробелы, и это то, что я чувствую, в данный момент не хватает. Никто не говорит о том, что он не может делать и что нужно решить, и генерирование большего количества кода на самом деле не поможет нам».
Прямо сейчас речь идет о том, чтобы заставить команды принять эти новые инструменты искусственного интеллекта для тестирования границ, чтобы более старшие инженеры с 10 или 20 -летним опытом могли помочь решить эти граничные условия. И, конечно же, эти старшие инженеры обучают следующее поколение младших инженеров — потому что у вас не может быть старших инженеров, если они не являются младшими.
По словам Лейкока, для в основном корпоративной клиентской базы, в основном, есть чувство консерватизма — они «ждут, чтобы увидеть, где все приземлится».
«Потому что, если вы думаете о том, чтобы развернуть изменения, даже развертывание Github Copilot будет большим для них в масштабе», — сказала она. «С десятками тысяч разработчиков это нелегкое изменение».
Когда вы развернетесь в таком масштабе, эти предприятия должны быть уверены, что они делают ставки на правильный инструмент и выбор моделей.
Она продолжила: «Весь ландшафт недостаточно урегулирован, чтобы они сделали это в масштабе».
Codeconcise: преодоление загадки устаревшего кода
Одним из основных барьеров для цифровой модернизации и перехода в облако является просто то, что вокруг людей все меньше и меньше людей создавали эти старые системы.
Команды, с неполной документацией и архитектурными записями решений, остаются неопределенными, что действительно является службой зомби и на что опирается весь бизнес.
ИИ — отличный в объяснении сложности — является частью этого решения. Но, как и в случае с приближением модернизации Big Bang, она далеко не совсем рядом с решением. По словам Лейкока, и это не может быть просто использовать ИИ для восстановления кода, потому что вы должны понять код мэйнфрейма, чтобы иметь возможность перевести его в облачный насыщенный контекст.
«Одна из проблем, с которыми мы сталкиваемся, — это все понимание кодовой базы: знаем ли мы, что он делает?» сказала она. «Почему он это делает?»
MendingWorks создал новый генеративный инструмент искусственного интеллекта, CodeConcise Legacy Assistant, который индексирует код вместе с окном контекста и разговорным наложением искусственного интеллекта, чтобы помочь клиентам понять свои системы. Благодаря CodeConcise команда «Мысль» стремится создать контекстное окно в партнерстве с экспертами по предметам.
Мы ни в коем случае не думают, что это уникально в этом подходе к решению постоянной проблемы переезда в облака.
Вместо большого подхода к большим взрыву и смены, мыслительные заводы защищают ИИ, чтобы помочь понять ваши системы, чтобы вы могли сделать правильные сокращения между зависимостями и командами, работая со всеми, чтобы затем модернизировать эту межфункциональную часть.
«Люди думают о том, как вы можете использовать ИИ, чтобы в основном понять рабочие процессы и потоки данных, а затем перевести — в основном восстановление кодовой базы», - сказала она. Это может быть год или даже 10 лет, но «идея о том, что вы можете использовать ИИ для восстановления кода, является потрясающей вещью, если вы думаете о некоторых проблемах, которые мы пытаемся решить. Мы еще не там, но вы можете начать делать с этим».
Настало время для ранних экспериментов по ИИ в соответствии с этими более поздними изменениями игры.
«Понимание чего -то большого, сложного, несколько структурированного, несколько неструктурированного, на разных языках, способных допрашивать его», — размышлял Лейкок. «Итак, мы построили интерфейс чата с надписью: что это делает? Кто такие пользователи системы? Как они его используют? Объясните эту функциональность. Такие вещи».
Вместо большого подхода к большим взрыву и смены, мыслительные заводы защищают ИИ, чтобы помочь понять ваши системы, чтобы вы могли сделать правильные сокращения между зависимостями и командами, работая со всеми, чтобы затем модернизировать эту межфункциональную часть.
«Мы всегда принимали то, что мы называем тонким ломтиком», что, по ее словам, является «интерактивным подходом к определению того, каковы различные домены, контексты и модели, которые вы можете использовать, который помогает вам нарезать и создавать швы вокруг кусочков, которые вам необходимы, и перейти к процессу [of] Определение мертвого кода и вещей, которые вам не нужны ».
Разыскивается: больше разработчиков для экспериментов с искусственным интеллектом
В то время как эта мечта к реальности все еще находится в работе, Laycock видит, как индустрия застряла в произведении генерации кода, при решении проблемы устаревшего-более интересный и эффективный случай использования Gen AI для большинства предприятий.
«Потому что это причина, по которой они не могут двигаться быстрее»,-продолжила она: устаревшие приложения и устаревшие структуры данных не поддерживают модели точной настройки. По ее словам, ИИ также будет играть роль, адаптируя архитектуру данных, чтобы иметь возможность поддержать создание приложений ИИ.
«Это две большие, не простые проблемы, которые, я думаю, ИИ может увеличить и поддержать, — предсказал Лейкок, — но это не просто волшебным образом вы нажимаете кнопку».
На данный момент ThoughtWorks является краудсорсингом отставания к гипотезам о том, куда будет направлена технологическая индустрия. От миграции и модернизации приложений до генерации кода до агентов искусственного интеллекта и за ее пределами, Laycock говорит, что каждая организация должна использовать этот подход к мышлению продукта, тестируя теории, осматривая и тестируя ИИ на протяжении жизненного цикла разработки программного обеспечения, а не только этот бит написания кода внутреннего цикла.
«ИИ встает во всех этих вещах, что здорово, но мы должны помнить, что это не детерминированное».
— Laycock
«Теперь они просто как: как мы можем сделать бит на старте как можно быстрее и не нуждаться в разработчиках? И мне нравится: почему это всегда возвращается к тому, чтобы просто не нуждаться в разработчиках?» Лейкок сказал.
«Я понял. Мы прошли через различные талантливые войны. Трудно нанимать хороших людей, но вы как -то пугаете людей, даже [from] Присоединившись к отрасли, и мы не доказали, что они нам еще не нужны ».
Она утверждает, что основное внимание не должно устранение технического таланта, но на использовании ИИ для увеличения их ролей. Это может быть посредством абстракции, устранения труда, создания тестов, написания документов и захвата этого целостного взгляда на опыт разработчика.
В этом фундаментальном сдвиге, сказал Лейкок, не забудьте наблюдать за всем, когда вы вкладываете AI, сгенерированное AI или что-нибудь в производство.
«Соблюдайте это. ИИ вводится во всех этих вещах, что здорово, но мы должны помнить, что это не детерминированно. И, вероятно, гораздо больше тренировок и настройки, которые необходимо выполнить по некоторым из этих более сложных проблем, прежде чем мы доберемся до Святого Грааля», — сказал Лейкок.
В конце концов, она сказала: «Я убежден, что работа людей изменится, но [as to] Как работа изменится и изменится », — как отрасль мы еще не выяснили это.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дженнифер Риггинс — культурная сторона технического рассказчика, журналиста, писателя и ведущего событий и подкастов, помогающих поделиться историями, где сталкиваются культура и технологии и перевести влияние технологий, которую мы строим. Она была … читайте больше от Дженнифер Риггинс
