BÉT logóÁrfolyamok: 15 perccel késleltetett adatok

A favágómunkát nyerte meg a mesterséges intelligencia: így alakul át a szoftverfejlesztők világa

A legnagyobb tech cégek újabb mesterségesintelligencia-alapú kódoló ügynököket dobtak piacra, amelyek célja, hogy a programozók válláról levegyék a monotonná vált, időigényes feladatokat. A Microsoft és az OpenAI új fejlesztései már most a szoftverkódok jelentős részét automatikusan generálják – de az emberi kreativitást még nem tudják pótolni. Miközben a technológia átalakítja az iparágat, komoly kérdések merülnek fel a minőségbiztosítás, a munkaerőpiac és az MI megbízhatósága kapcsán is.

A mesterséges intelligencia új hulláma most a programozás világát alakíthatja át: a legnagyobb technológiai cégek sorra dobják piacra azokat a kódoló MI-ügynököket, melyek célja, hogy a szoftverfejlesztők válláról levegyék az ismétlődő, fárasztó munkát. De miközben ezek az eszközök valóban növelhetik a termelékenységet, korántsem biztos, hogy megoldják a szoftverfejlesztés legnehezebb kihívásait.

Kódolás mesterséges intelligenciával: új korszak a szoftveriparban – így alakulhat át a szoftverfejlesztők világa
Kódolás mesterséges intelligenciával: új korszak a szoftveriparban – így alakulhat át a szoftverfejlesztők világa / Fotó: Northfoto

A Microsoft nemrég jelentette be a GitHub Copilot új MI-ügynökét, melyet nem az OpenAI Codexe hajt, hanem az Anthropic Claude 3.7 Sonnet nevű modell. Az új ügynök olyan feladatokra specializálódott, mint a kisebb hibák javítása, tesztbővítés, dokumentációkészítés és kódrészletek átszervezése – vagyis éppen azokra a feladatokra, melyeket a legtöbb fejlesztő „unalmas, de szükséges” munkának tart. Nem csak a Microsoft mozgolódik: az OpenAI is új Codex-verziót mutatott be, mely több feladaton képes párhuzamosan dolgozni – írja az Axios. 

A nagy technológiai cégek becslése szerint ma már a saját kódjaik mintegy 30 százalékát mesterséges intelligencia írja.

Az Amazon Web Services korábbi vezetője, Matt Garman tavaly egy félreérthető kijelentésével került a figyelem középpontjába, amikor azt mondta: „két éven belül nem lesz szükség emberi programozókra”. Később pontosított: az MI nem a fejlesztőket helyettesíti, hanem megszabadítja őket a nem szeretett feladatoktól – például a verziófrissítésektől vagy a kód dokumentálásától. Ez a szemlélet jól illeszkedik a Szilícium-völgy „dogfooding” kultúrájához, vagyis ahhoz a gyakorlathoz, hogy az új technológiákat először házon belül, saját folyamataikban alkalmazzák. Innen terjedhetnek majd tovább más iparágakba – de nem biztos, hogy mindenütt ugyanolyan jól működnek.

Bár a nagy nyelvi modellek rendkívül ügyesen generálnak kódot, gyakran „hallucinálnak” – vagyis hibás, nem létező vagy értelmetlen kódrészleteket hoznak létre. Erre az egyik legjobb példa maga a ChatGPT: sok esetben nem csak a mi kérésünket teljesíti, hanem magától hozzásző mást is, ám erről le lehet szoktatni. A programozás azonban egy szigorúan bináris világ: a kód vagy működik, vagy nem. Ez kezdetben szűrőként is szolgálhat, de a rejtett hibák és félreértelmezések csak később, a rendszer használata során kerülnek elő – amikor már sokkal nehezebb és költségesebb javítani őket.

A legsúlyosabb problémák nem a kódolásban, hanem

  • a félreértelmezett elvárásokban,
  • rosszul definiált funkciókban
  • és a valódi emberi igények félreismerésében gyökereznek.

Ezeket pedig a jelenlegi mesterséges intelligenciák nem értik – és nem is tudják megoldani. Ahogy az MI-ügynökök egyre több rutinfeladatot végeznek el, a fejlesztők szerepe átalakulhat: kreatív mérnökként és prototípus-tervezőként működnek majd, improvizatív „vibe coding” stílusban – ötleteket dobva be az MI-nek, majd kipróbálva, hogy mi működik a legjobban. Az viszont biztos: 

azok a fejlesztők, akik képesek közvetíteni az emberi igények és a gépi képességek között, a jövőben is nélkülözhetetlenek maradnak. 

A kódoló MI-ügynökök nem elveszik, hanem átalakítják a szoftverfejlesztői szakmát – és ezzel együtt a teljes technológiai munkaerőpiacot is: az MI-ügynökök automatizálják a repetitív, rutinszerű programozási feladatokat, így csökkenhet az igény alacsonyabb szintű fejlesztői munkakörökre. A fejlesztők szerepe viszont átalakulhat: nagyobb hangsúly kerül a tervezésre, architektúrára és MI-felügyeletre, vagyis magasabban képzett munkaerőre lesz szükség, miközben a belépő szintű pozíciók száma csökkenhet. Ugyanakkor új munkahelyek is létrejöhetnek: például promptmérnök (aki szakszerűen és hatékonyan képes kommunikálni a mesterséges intelligenciával), MI-tréner vagy tesztelő szerepkörökben.

 

Portfóliónk minőségi tartalmat jelent minden olvasó számára. Egyedülálló elérést, országos lefedettséget és változatos megjelenési lehetőséget biztosít. Folyamatosan keressük az új irányokat és fejlődési lehetőségeket. Ez jövőnk záloga.