В останні роки застосування мовних моделей до програмування змінило повсякденне життя розробників. Такі інструменти, як GitHub Copilot, ChatGPT та Replit Ghostwriter, підвищили продуктивність, пропонуючи фрагменти коду, автоматизуючи повторювані завдання та навіть генеруючи повні рішення з описів природною мовою. Однак нещодавні досягнення вже демонструють поступовий характер, що свідчить про те, що LLM, за своєю текстовою природою, досягли структурної межі. LLM були розроблені
для інтерпретації природної мови, а пізніше адаптовані для обробки коду. Ця адаптація дала значні результати, але стикається з обмеженнями, оскільки код – це не просто текст, а й логіка, залежності та поведінка. Його інтерпретація вимагає алгоритмічного мислення, структурної узгодженості та розуміння широких контекстів – навичок, які універсальні LLM не були розроблені для пропонування.
Бразильські мікро-, малі та середні підприємства (ММСП) позитивно оцінюють потенціал штучного інтелекту (ШІ): 77% осіб, які приймають рішення, вважають, що ШІ оптимізує процеси їхніх компаній. Про це свідчать результати дослідження «ШІ в мікро-, малих та середніх підприємствах: тенденції, виклики та можливості», проведеного на замовлення Microsoft для Edelman Comunicação.
Згідно з дослідженням, 75% опитаних компаній висловлюють оптимізм щодо впливу штучного інтелекту (ШІ) на їхню роботу, і це відображається в інвестиційних планах компаній, причому 73% заявляють, що продовжуватимуть інвестувати або вперше інвестуватимуть у ШІ, а 61% з них вже мають план дій або конкретні цілі, пов'язані з цією технологією.
Однак, щоб подолати ці обмеження, виникає потреба в штучному інтелекті, що базується на коді, системі, розробленій з самого початку для обробки коду як своєї першої мови. Цей підхід вимагає нової трансформаційної архітектури, здатної глибоко розуміти семантику, логіку та складні структури програмного забезпечення, виходячи за рамки простого автодоповнення коду.
Серед важливих компетенцій цього нового покоління штучного інтелекту - глибоке семантичне розуміння коду, логічне та алгоритмічне мислення, підтримка розширеного контексту в складних базах даних, розуміння залежностей та бібліотек, здатність тестувати та перевіряти код, а також інтерпретація неоднозначних вимог. Поєднання цих навичок дозволить штучному інтелекту діяти автономно, надійно та послідовно.
Розробка цієї архітектури вимагатиме нових наборів даних, специфічних алгоритмів та змін у нашому сприйнятті програмування. Це фундаментальна трансформація, яка виходить за рамки поступових коригувань та переосмислює, що означає створювати програмне забезпечення за допомогою штучного інтелекту. Очікується, що протягом п'яти років ми побачимо системи, здатні діяти як повноцінні розробники програмного забезпечення.
Поточна фаза універсалізованих програм LLM демонструє, що продуктивність зросла, але автономія залишається обмеженою. Майбутній розвиток залежатиме від створення моделей нативного коду, здатних обробляти складність, залежності та логічні міркування інтегрованим чином, прокладаючи шлях для більш стратегічного, масштабованого та надійного програмування. Ця зміна не лише переосмислює технологію, але й роль розробника.
Замість простого виконання команд, професіонал стане архітектором та керівником інтелектуальних систем, керуючи ШІ для перетворення абстрактних специфікацій на повні та функціональні рішення. Революція в програмуванні ШІ тільки починається. Наступне покоління не обмежуватиметься оптимізацією завдань; воно обіцяє переосмислити саму концепцію розробки програмного забезпечення, зробивши системи ШІ повноцінними технічними партнерами, здатними розуміти, створювати та повторювати складні рішення з автономністю та контекстним інтелектом.
