В последние годы технология искусственного интеллекта стремительно развивается и всё глубже проникает в разные сферы человеческой деятельности, создавая новые возможности и меняя привычные процессы. Особенно ярко это проявляется в программировании, где ИИ-инструменты становятся надёжными помощниками и зачастую позволяют значительно экономить время и ресурсы. Один из таких примеров — недавний опыт разработчика, который с помощью GPT за 30 минут смог восстановить .NET приложение, разработка которого ранее в MFC заняла целых три недели. История начинается с того, что автор проекта, имея небольшой опыт исключительно в VC++ и MFC, попробовал использовать GPT для создания аналога своего уже существующего инструмента — приложения для автоматизации преобразования документов Excel в PDF.
Это типичная задача, часто встречающаяся в бизнес-среде, где требуется оперативно генерировать отчёты и сохранять их в удобных для распространения форматах. Несмотря на то что разработчик ранее не работал с .NET и не владел языком VB, он решил попробовать новый подход и поэтапно задавал GPT конкретные вопросы, направляя искусственный интеллект и корректируя получаемый код под свои нужды. В итоге за полчаса он получил работоспособное приложение с небольшим, но важным алгоритмом, который казался слишком сложным для автоматической генерации кода. Этот опыт произвёл на разработчика двойственное впечатление.
С одной стороны, впечатляла скорость и качество результата, что предоставляло высокий потенциал для ускорения работ и экономии времени. С другой – возникло чувство тревоги по поводу того, что уже сегодня ИИ способен выполнять задачи, которые человек осваивал месяцами. Вопрос, что произойдёт через несколько лет с профессиями, связанными с программированием, стал более актуальным и требующим внимания. Переход от MFC к .NET существенно изменил ландшафт разработки.
MFC (Microsoft Foundation Classes) — это набор библиотек для работы с графическим интерфейсом и приложениями в среде Windows, существующий с 90-х годов. Он предоставлял разработчикам низкоуровневый доступ к функционалу системы, но требовал сложного и длительного написания кода. К тому же процесс компиляции и отладки был менее удобным по современным меркам. В то время как .NET представляет собой современную платформу с интегрированной средой и высокоуровневыми языками программирования, такими как C#, которая значительно упрощает создание приложений, предоставляя мощные средства для автоматизации многих рутинных задач.
Искусственный интеллект GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI — это модель машинного обучения, способная генерировать текст на естественном языке, в том числе программный код, по заданным запросам. Использование GPT для генерации кода стало настоящей революцией в программистской среде. Вместо механического написания строк кода разработчик может четко формулировать задачу, а ИИ создаёт рабочее решение с учётом лучших практик и шаблонов. Важно отметить, что хотя GPT выводит готовый код, у разработчика остаётся роль контролёра — он проверяет и адаптирует результат под конкретные требования. Даже начинающий в .
NET человек может благодаря ИИ получить работающее приложение, опираясь на подсказываемый шаг за шагом код, без глубокого погружения в нюансы синтаксиса и структуры платформы. Этот подход представляет новую парадигму в программировании – вместо узкоспециализированного знания языков и множественных библиотек всё большее значение приобретает умение формулировать запросы и эффективно использовать функции ИИ. Это означает, что навыки разработки приложений трансформируются; профессионалы становятся координаторами и наставниками ИИ, а не только авторами каждого символа кода. Кроме того, быстрая генерация программного обеспечения с помощью GPT открывает массу перспектив в бизнесе. Возможность за считанные минуты получить готовый инструмент автоматизации резко сокращает время вывода продукта на рынок, снижает затраты и снижает порог вхождения для малого и среднего бизнеса в цифровую сферу.
В то же время, это требует от специалистов переориентации на контроль качества, тестирование и интеграцию решений, а не исключительно на написание кода своими руками. Вместе с тем возникает и ряд вызовов и вопросов. Например, насколько сгенерированный ИИ код будет надёжным и безопасным? Требует ли он глубокого анализа на предмет уязвимостей? Как сохранить авторское право и прозрачность в ситуациях, когда код создаётся автоматически? На такие темы в профессиональном сообществе ведутся активные дискуссии. Возвращаясь к опыту разработчика, который поделился своим экспериментом на платформе Hacker News, он отметил, что не понимал ни единой строчки итогового .NET кода, но приложение работало безупречно.
При этом он сохранил обе версии — исходную на MFC и новую, созданную GPT, и выразил готовность предоставить их для изучения заинтересованным специалистам. Это открывает возможности для сравнения подходов и общей оценки прогресса, которого достиг искусственный интеллект в области программирования. Если смотреть в будущее, можно предположить, что уже через несколько лет подобные инструменты станут стандартом в индустрии. Они помогут не только создавать приложения, но и поддерживать, исправлять ошибки и даже проектировать сложные архитектуры под руководством человека. Появится новая профессия — ИИ-инженер программного обеспечения, специалист, координирующий работу искусственного интеллекта и анализирующий выдаваемый им код.
Итогом становится переход от объёмной ручной работы к более интеллектуальной деятельности с упором на творческий подход и стратегическое мышление. А знание языка программирования на низком уровне постепенно будет уступать место пониманию общего процесса разработки и оптимальному взаимодействию с ИИ. Таким образом, использование GPT в качестве инструмента для быстрой переработки старого приложенческого кода на новую платформу показывает, насколько кардинально меняется сама природа разработки программного обеспечения. Сегодня ИИ не заменяет разработчика, а максимально расширяет его возможности, позволяя эффективнее справляться с задачами любой сложности быстрее, чем когда-либо прежде.
