Üç soru ve cevap: Kodlama asistanları artık programcıların yerini mi alıyor?

amerikali

Yeni Üye
Kodlama asistanları en popüler yapay zeka uygulamalarından biri olmayı vaat ediyor. Her şeyden önce, programcıları can sıkıcı rutin görevlerden kurtarıp gerçekten önemli şeylere konsantre olmalarını sağlamayı amaçlıyorlar. Ve çok sayıda uygun asistan seçeneği var – ama gerçekten ne kadar iyi çalışıyorlar? Ve ne için uygun değiller? Yeni iX'in baş yazarı Dr. Alexander Schatten, bir röportajında yazılım geliştiricilerinin pratikte nelere dikkat etmesi gerektiğini açıklıyor.


Reklamcılık








Dr. Alexander Schatten, SBA-Research'te kıdemli araştırmacı, yönetim danışmanı ve podcaster: podcast.zukunft-denken.eu







Yapay zeka kod asistanlarına rağmen yazılım geliştiricilerin işleri konusunda endişe duymalarına gerek yok mu?

İşlerinden (uzun vadede) korkmaları gerekip gerekmediğini bilmiyorum. Kısa ve orta vadede bana öyle geliyor ki yapay zeka araçları, yazılım yaşam döngüsündeki diğer karmaşık araçlara benzer bir etkiye sahiptir: yetkin programcılar güçlendirilir ve işlerinde daha iyi hale gelir, ancak orta veya düşük nitelikli olanlar programcıları daha iyi hale getirir. daha da kötü işler yapmak (çok basit bir şekilde ifade etmek gerekirse).

Uzun bir süredir, çok az yetkin programcımız vardı ve çok fazla sayıda programcımız işlerinin karmaşık zorlukları karşısında bunalıyordu. Daha da kötüsü: Çoğu bunun farkında bile değil (Dunning-Kruger etkisi ruhuyla). Bu genellikle bu programcıların büyük projelere yerleştirdiği ve düzeltilmesi zor olan büyük sistemik ve geniş kapsamlı hatalara yol açar.

Yapay zeka bir şirkette stratejik olarak yanlış kullanılırsa, yapay zeka yalnızca bu hataların daha hızlı ve daha büyük ölçekte yapılmasına yardımcı olacaktır.



Yapay zeka asistanları neyi özellikle iyi programlayabilir?

Bir yandan, nispeten basit kalıp kodlarda yardımcı olurlar, ancak aynı zamanda (yetenekli programcıların elinde) prototipler kullanarak yeni problemlere başlamayı kolaylaştırmaya da yardımcı olabilirler.

Kalite güvence önlemlerine yönelik destek de çok faydalı olabilir. Örneğin, yapay zeka test veya dokümantasyon yazmada yardımcı olabilir.

Ayrıca aşina olmadığınız kod parçaları üzerinde çalışırken de destek alabilirsiniz: “Bu yöntemi / bu düzenli ifadeyi bana açıkla”. Ancak, bu açıklamaların hiçbir şekilde hatasız olmadığı her zaman eklenmelidir. AI ifadelerini değerlendirmede uygun yeterlilik her zaman mevcut olmalıdır.

Hangi alanlarda zayıflıyorlar veya tamamen başarısız oluyorlar?

Şu anda daha büyük kod tabanlarını veya teknik yan etkileri takip etmek pek mümkün değil. Ancak teknik gelişmelerle bu durum değişebilir.

Temel sorun, AI büyük müdahalelerde bulunduğunda, bunların doğru şekilde yapıldığına güvenmeniz gerektiğidir. Örneğin, AI büyük bir yeniden düzenleme yaparsa sonuçları yeterince kontrol etmek artık kolay değildir.

Ancak hızlı ve kolay bir şekilde yapılabiliyorsa, içerdiği riske rağmen bunu yapmak çok caziptir.

Bay Schatten, yanıtlarınız için çok teşekkür ederim! Yeni Temmuz iX'teki dört ayrıntılı makale, kodlama asistanlarıyla ilgili mevcut durum hakkında ayrıntılara giriyor. Araç genel bakışına ek olarak, oluşturulan kodun ne işe yaradığını da gösteriyoruz. Yeni sayımızın tüm konularına buradan ulaşabilirsiniz. iX 7/2024 artık Haberler Shop'ta ve kiosklarda mevcut.

“Üç Soru ve Cevap” serisinde iX, günümüzün BT zorluklarının özüne inmek istiyor – ister PC'nin önündeki kullanıcının görüşü, ister yöneticinin görüşü veya bir yöneticinin günlük yaşamı olsun. Günlük uygulamanızdan veya kullanıcılarınızın uygulamalarından önerileriniz var mı? Hangi konuda kimin ipuçlarını kısa ve öz bir şekilde okumak istersiniz? O zaman bize yazmaktan veya forumda yorum bırakmaktan çekinmeyin.




(için)