Financial Times: Использование ИИ для кодирования - миллиард инвестиций в "приложение-убийцу"

Задачи для ИИ, связанные с разработкой программного обеспечения, привлекают инвесторов, но возможности по зарабатыванию денег на генеративном искусственном интеллекте по-прежнему ускользают от многих.

На этом фоне проекты, связанные с использованием ИИ при составлении программного кода привлекли уже почти 1 млрд долларов инвестиций, претендуя на статус «убийственного приложения» (‘killer app’ status). Такие компании, как Replit, Anysphere, Magic, Augment, Supermaven и Poolside AI, только в этом году привлекли $433 млн, доведя общую сумму с января 2023 года до $906 млн, согласно Dealroom.

«Сегодня программная инженерия и кодирование — это область номер один, на которую повлиял ИИ», — заявляет Хади Партови, генеральный директор образовательной некоммерческой организации Code.org, давний инвестор из Кремниевой долины и советник Airbnb, Uber, Dropbox и Facebook. «На данном этапе программная инженерия без ИИ немного похожа на письмо без текстового процессора».

Растущая уверенность в преимуществах ИИ-кодирования в Кремниевой долине контрастирует с вопросами некоторых инвесторов об экономических преимуществах генеративного ИИ и вероятной отдаче от прогнозируемых триллионных инвестиций Big Tech в вычислительную инфраструктуру для поддержки технологии в ближайшие годы.

Ханна Сил, партнер Index Ventures, которая инвестировала в стартап Augment вместе с Эриком Шмидтом и другими, сказала, что «гораздо проще монетизировать ИИ, если вы можете встроить свой продукт в существующий рабочий процесс и сделать выгоду мгновенно видимой».

В отношении инструментов ИИ, ориентированных на зарабатывание денег, у Сил рекомендует ответить на вопросы: «Сколько времени нужно, чтобы оценить, и насколько значима эта добавленная стоимость?», в то время как она добавила, что «с помощниками-кодировщиками ответ очень ясен».

Энтузиазм в отношении ИИ побудил стартапы и технологических гигантов Microsoft, Amazon, Meta и Google бороться за доминирование в переполненном секторе, создавая помощников и агентов ИИ, которые могут писать и редактировать компьютерный код.

Один из руководителей совета директоров Code.org, в который входят Дэвид Тредвелл, глава отдела электронной коммерции Amazon, и Кевин Скотт, главный технический директор Microsoft, недавно сообщил Партови, что к концу года его компания прекратит нанимать людей, которые пишут код без ИИ.

«Чем проще становится [программирование], тем больше растет спрос, потому что можно создать гораздо больше технологий», — добавил Партови.

Принадлежащая Microsoft GitHub, крупнейшая в мире платформа для разработки программного обеспечения, была одной из первых, кто превратил большую языковую модель — программное обеспечение, лежащее в основе ChatGPT, которое может генерировать текст, изображения или код, — в помощника по кодированию.

«При использовании GPT-3, первой крупной модели OpenAI, мы довольно быстро поняли, что она настолько хороша в написании кода, что мы можем создать на ее основе продукт», — сказал Томас Домке, генеральный директор GitHub, который был приобретен Microsoft за 7,5 млрд долларов в 2018 году.

Прототип превратился в GitHub Copilot, помощника по кодированию с использованием искусственного интеллекта, который был широко запущен в 2022 году и имеет почти 2 млн платных подписчиков. «Теперь эта модель пишет код лучше, чем среднестатистический разработчик», — сказал Домке.

По состоянию на апрель выручка GitHub выросла на 45 процентов в годовом исчислении, и, по словам генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы, ее годовой темп роста выручки в начале этого месяца составил 2 млрд долларов.

«Copilot обеспечил более 40 процентов роста выручки GitHub в этом году и уже является более крупным бизнесом, чем весь GitHub, когда мы его приобрели», — сказал он на конференции по доходам 30 июля.

По словам Наделла, более 77 000 организаций — от BBVA, FedEx и H&M до Infosys и Paytm — внедрили инструмент, что на 180 процентов больше, чем в предыдущем году.

Тем не менее, ИТ-отделы крупных компаний сохраняют некоторые сомнения вокруг последствий безопасности использования автоматизированных инструментов программирования для создания кода производственного уровня.

Домке сказал, что он не ожидает, что код, сгенерированный ИИ, будет развернут без ручных проверок и обеспечения прочих "противовесов".

«В целом мы видим рост производительности на 20–35 процентов от предприятий, которые предоставили внутреннюю статистику», — сказал Домке, имея в виду таких клиентов, как латиноамериканский гигант электронной коммерции Mercado Libre и группа профессиональных услуг Accenture.

Прошлогодний анализ McKinsey показал, что прямое влияние ИИ на производительность разработки программного обеспечения может составлять от 20 до 45 процентов от текущих годовых расходов на эту функцию, с преимуществами, включая создание первоначальных проектов кода, исправление кода и рефакторинг.

«Ускоряя процесс кодирования, генеративный ИИ может подтолкнуть наборы навыков и возможностей, необходимые в разработке программного обеспечения, к проектированию кода и архитектуры», — заявили в McKinsey.

Инженеры-программисты говорят, что они уже интегрировали помощников ИИ в свой ежедневный рабочий процесс, и это помогает не только работать быстрее, но и быть более креативными.

«Я лично пишу код каждый день с GitHub Copilot, часто вместе с ChatGPT», — сказал Марк Тушер, ученый по глубокому обучению и главный технический директор немецкого стартапа по робототехнике Sereact.

Инструмент GitHub наиболее полезен для «повторяющихся задач», таких как пользовательские интерфейсы и бэкэнд продуктов, добавил он, в то время как он использует ChatGPT для решения более абстрактных проблем.

«ChatGPT предложит несколько классических идей, несколько новых статей, а затем вы можете спросить: «Как это можно сделать на Python?», и он создаст код», — сказал Тушер. «Оба инструмента очень, очень крутые».

Хотя все программисты, которых он знает, используют эти продукты, и «это принципиально меняет то, как мы работаем», Тушер сказал, что эти инструменты были не более чем мощными помощниками, а не заменой для кодеров.

«Ни один GenAI не знает о хорошей архитектуре программного обеспечения или о том, как собирать системы», — добавил он. «Это то, над чем нам все еще приходится думать самим».