AI はポイントアンドクリックプログラミングに終止符を打つことができるでしょうか?

マウスクリックプログラミングは、プログラミングの世界では常に新しいトレンドとなっています。簡単に言えば、既成のコード モジュールを組み合わせて新しいソフトウェアを作成するプログラミング方法です。言うまでもなく、このプログラム作成方法は完璧とは程遠いものです。まず、この種のプログラミングを行うプログラマーは、それらのモジュールに何が含まれているのかさえ知らない可能性があります。これにより、2 つの基本的な問題が発生します。1 つは偶発的または意図的なエラーまたは欠陥 (バグ) であり、もう 1 つは適切に動作しない不良コードです。

前者は、モジュールが異なるシナリオ用に記述される可能性があり、意図したシナリオとは異なるシナリオではプログラムの実行速度が遅くなることに起因します。これは、負荷が動作している場合に特に当てはまります。後者は、プログラマーがコードブロックを十分に注意深く見ていない可能性があり、その結果、ハッカーがシステムに侵入できる隠れたバックドアが生まれる余地が残ってしまうという事実に帰着します。適切なテストが行​​われない場合、ほとんどの場合、気付かれません。

現在、GitHub、Copilot、DeepMind、AlphaCode などのオープンソース コード リポジトリがあります。これらは、人工知能 (AI) が独自のコードをコンパイルするために使用できるコード データベースとして機能します。

AIはプログラミングにどのように役立つのでしょうか?

ここで AI は何ができるでしょうか? まず、AI は段階的に一般的な脅威をモデル化するテストを作成できます。 2 番目に、AI は独自のコード ブロックを作成し、何千ものコード ブロック (その多くは十分ではありません) を含むコード ベースから適切なコード ブロックをコンパイルできます。最終的には、時間とお金の節約になります。

AIによっては、動作が明確で効率的な最適化されたコードをAIが独自に記述できる場合もあります。この種のコードは適切に記述されているため、後で処理するのが簡単です。これにより、将来何らかの更新を実装する必要がある場合に時間を節約できます。さらに、AI は、特定のパラメータを使用してコード データベース内のオープン ソース コードを調整する場合に、はるかに効率的です。これにより、コードを迅速に分析およびフィルタリングし、ベスト プラクティスを適用して、運用リソースを効率的に使用して本番環境で使用するコードを作成できます。

ソフトウェア開発におけるもう一つの問題は、顧客とそのニーズを明確に理解していないことです。作業範囲と最終製品の具体的な詳細が明確でないために、プログラマーが解釈を任されることがよくあります。 AI により、顧客はカタログから必要なパラメータを選択できるようになり、プログラマーやプロジェクト マネージャーにとって理解しやすい作業範囲が作成されます。

AIは人間のプログラマーに取って代わることができるでしょうか?

この質問に対する答えは2つあります。 AI はある程度人間のプログラマーに取って代わり、複雑性が限られたタスクを処理できます。既存のオープンソース コードのデータベースを使用して複製できるシンプルな製品が必要な場合は、AI に頼ってコード全体を簡単に作成できます。しかし、大規模なプロジェクトに直面した場合、すべての作業を AI に任せることはできません。この場合、AI は開発プロセス全体を担うのではなく、補助的なツールとしてのみ頼りにすることができます。つまり、大規模なプロジェクトでは、ユーザー エクスペリエンスやフロントエンド作業などの側面を監督するプロジェクト マネージャーや専門家が依然として必要です。

AI の知的能力は、ソフトウェア開発中に発生する創造的なタスクにはほとんど不十分であり、製品を完成させるのに必要な創造的な作業量の複雑さを管理することもできません。しかし、AI はコードブロックの使用などの基本的なタスクで IT 専門家と競争できるようになるため、IT 専門家の間で競争が活発化することは間違いありません。

原題: AI はマウスクリックプログラミングに終止符を打てるか? 、著者: Dmitry Mishunin