Trenerzy info mobile

Wykorzystanie AI w programowaniu – czy jest zalecane dla początkujących?

Rewolucja na rynku związana z wprowadzeniem AI jest już faktem. Branże testują najróżniejsze rozwiązania, mające na celu zautomatyzować powtarzalne czynności i zwiększyć wydajność pracowników.

 

Między zawodami,, które mogą zostać zastąpione przez robota, często wymienia się także programistów. O ile każda osoba dobrze znająca branżę IT zdaje sobie sprawę, że narzędzia AI nie posiadają umiejętności takich, jak człowiek (przede wszystkim miękkich), to kwestia wykorzystania ich w celach automatyzacji jest praktycznie rozstrzygnięta. Sami developerzy i inżynierzy coraz częściej  korzystają z narzędzi sztucznej inteligencji, aby usprawnić swoją pracę i skupić się na poszukiwaniu nowych rozwiązań, a nie podstawowych, powtarzalnych czynnościach.

 

Ponieważ korzystanie z AI w IT ma swoje wady i zalety, musimy postępować rozważnie. Doświadczony programista, znający swoje możliwości, na pewno poprawnie rozezna, w jakich działaniach może wesprzeć się stosownymi narzędziami. Co jednak z młodym developerem, dopiero wchodzącym do branży, który części “rutynowych zadań” dopiero się uczy?

 

W naszym artykule omówimy zarówno wady, i zalety wykorzystania AI w programowaniu przez debiutantów w branży oraz wspomnimy o narzędziach sztucznej inteligencji przydatnych w pracy developera. Oto nasz rozkład jazdy:

 


 

  1. Do czego można stosować AI w pracy programisty? Poznaj najważniejsze funkcje i zalety popularnych narzędzi
  2. Druga strona medalu, czyli wady stosowania sztucznej inteligencji w programowaniu
  3. Zastosowanie AI w programowaniu przez początkujących: szansa czy zagrożenie?

 


 

 

Do czego można stosować AI w pracy programisty? Poznaj najważniejsze funkcje i zalety popularnych narzędzi

Omówimy teraz, w jakich czynnościach AI może wspierać programistów, i wymienimy narzędzia z każdej grupy. W naszym zestawieniu skupimy się przede wszystkim na potrzebach osoby, która dopiero zaczyna swoją przygodę z tworzeniem oprogramowania.

 

 

Tworzenie kodu z narzędziami AI

AI oferuje duże możliwości z zakresu automatyzacji procesów tworzenia oprogramowania. I tym samych ich znacznego przyspieszenia.

 

Jak to dokładnie wygląda?

 

Algorytmy uczenia maszynowego, operujące na ogromnych zbiorach danych i korzystające z dużej mocy obliczeniowej, potrafią identyfikować wzorce w sposobie tworzenia oprogramowania, co pozwala im generować kod automatycznie.

 

Ponadto bardziej zaawansowane mechanizmy głębokiego uczenia (deep learning) i sieci neuronowych potrafią rozpoznawać najlepsze praktyki, co z kolei umożliwia  automatyczną optymalizację kodu. Dzięki czemu końcowy program cechuje się lepszą strukturą, a w samym kodzie eliminowane są powtórzenia.

 

Na pewno główną zaletą narzędzi tego rodzaju jest zwiększenie produktywności zespołu poprzez zmniejszanie czasu spędzanego przez developerów na wykonywaniu rutynowych zadań. Pozwala to im skoncentrować się na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów programistycznych.
 

 

Jakie narzędzia wykorzystuje się do szybszego kodowania (z autouzupełnianiem)?

Najpopularniejszą sztuczną inteligencją wspomagającą web developerów w szybkim i precyzyjnym pisaniu kodu jest Copilot od GitHuba, który jest oparty na modelu Codex. Narzędzie to  wykorzystuje obszerną bazę wiedzy GitHuba, stworzoną na podstawie milionów linii kodu. Co ciekawe, narzędzie zaczęło wspomagać programistów już w 2021 r., czyli zanim ChatGPT od OpenAi zapoczątkował swój podbój rynku.

 

Jednym z najbardziej imponujących aspektów Copilota jest jego zdolność do autouzupełniania kodu, co obejmuje nie tylko sugerowanie Ci jego fragmentów, ale także kompletnych funkcji. To jak posiadanie pomocnika, który potrafi przewidzieć Twoje potrzeby, udzielającego Ci autosugestii w czasie rzeczywistym. Ponadto Copilot potrafi przetwarzać polecenia w rzeczywisty kod, poprawia jego jakość i pełni rolę edytora, który sprawdza naszą pracę. Świetnie nadaje się do sprawdzenia literówek i błędów w składni używanego języka.

 

Jeszcze bardziej zaawansowanym narzędziem jest IntelliSense, który umożliwia rozwiązywanie problemów w konkretnych środowiskach programistycznych, takich jak Visual Studio Code i PyCharm.

 

IntelliSense analizuje kontekst, uwzględniając istniejący kod, znane zmienne i metodykę. Następnie, tak jak Copilot, podpowiada Ci odpowiednie fragmenty kodu w czasie rzeczywistym. Dodatkowo sugestie IntelliSense podsuwają rozwiązania problemów, dzięki czemu zaoszczędzasz czas potrzebny na szukanie składni lub odwoływanie się do dokumentacji.

 

Bardzo ciekawą propozycją jest TabNine – narzędzie wykorzystujące model GPT-3 do dostarczania trafnych i precyzyjnych uzupełnień kodu, które można zintegrować z różnymi edytorami. Główną cechą TabNine jest jego ogromny model językowy,  który umożliwia mu zrozumienie kontekstu kodowania. Ponadto obsługuje wiele języków programowania i potrafi uczyć się stylu kodowania użytkownika, dzięki czemu jest mu w stanie oferować spersonalizowane rekomendacje.

 

 

Optymalizacja kodu, czyli code review z wykorzystaniem AI – dobre źródło nauki dla początkujących programistów

Zespoły programistyczne coraz chętniej wdrażają code review do swojej pracy, gdyż pomaga to ulepszyć kod i wykryć niektóre bugi jeszcze przed etapem testowania. Feedback od innych członków zespołu pomaga programistom rozwijać swój warsztat i pozwala podejść w sposób krytyczny do swojej pracy.

 

Jednak wiele mniejszych firm nie stać na wprowadzenie code review w swoich zespołach ze względu na czasochłonność tej procedury i brak wystarczającej liczby osób w zespole.

 

Nieodzowne wsparcie mogą tu stanowić narzędzia AI, które mogą wspomóc programistów zarówno w sprawdzaniu błędów, jak i poprawie jakości kodu.

 

Co jest niezwykle istotne, przy korzystaniu z narzędzi AI minimalizujemy negatywne aspekty code review związane z czynnikiem ludzkim – zmęczeniem osób dokonujących ewaluacji kodu oraz subiektywnością tej oceny. Ten aspekt code review z wykorzystaniem AI wiąże się z jeszcze inną zaletą – zapewnieniem spójności kodu i całości oprogramowania.

 

Ponadto automatyczne narzędzie jest w stanie wyłapać problemy często słabo widoczne gołym okiem i wykonuje swoje zadanie szybciej niż człowiek.

 

Code review z wykorzystaniem AI jest przede wszystkim polecane dla początkujących programistów, ponieważ narzędzia bazujące na sztucznej inteligencji generują raporty z konkretnymi wskazówkami. Co więcej, tłumaczą użytkownikom, na czym polegają wykryte błędy i wskazują ich źródło. Z ich pomocą możesz również uzyskać wyjaśnienia dotyczące funkcji czy fragmentu kodu, który jest dla Ciebie nowością. Dlatego narzędzia AI są niezwykle przydatne podczas nauki nowych technologii lub na samym początku ścieżki programistycznej.

 

 

Jakie narzędzia można wykorzystać do programistycznego code review?

Do code review  świetnie nadaje się najpopularniejsze narzędzie AI, czyli ChatGPT. Dobrze tłumaczy wszelkie technologie i odpowiada na konkretne wątpliwości użytkownika.

 

Innym polecanym narzędziem jest CodeClimate, który wykorzystuje statyczną analizę kodu oraz sztuczną inteligencję do wszechstronnej oceny jakości naszej pracy. Automatycznie przeskanowuje bazy kodu, identyfikując potencjalne błędy, zduplikowany kod, a także słabe rozwiązania. Na zakończenie analizy udziela rekomendacji dotyczących potencjalnych optymalizacji.

 

Jeszcze bardziej zaawansowanym narzędziem jest DeepCode, który wychodzi poza standardowe wykrywanie błędów. Przeprowadza dogłębną analizę kodu, aby odkryć potencjalne luki w zabezpieczeniach oraz związane z nimi zagrożenia. Dzięki niemu programiści mogą wzmocnić zarówno bezpieczeństwo, jak i ogólną efektywność aplikacji, eliminując potencjalne błędy w kodzie.

 


Ponieważ jesteśmy świadomi, jak cenne jest code review w pracy początkującego programisty, nasz program wdrożeniowy Junior Front-end Developer zawiera specjalny moduł AI, podczas którego uczymy kursantów przeprowadzania tego procesu z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji. Daje im to szansę na korzystanie z licznych dobrodziejstw code review, nawet kiedy nie mają możliwości współpracy z innymi programistami.


 

 

Automatyczne testowanie i debugowanie z zastosowaniem AI

Narzędzia sztucznej inteligencji potrafią generować przypadki testowe na podstawie zachowania i struktury aplikacji, tworząc kompleksowy zestaw scenariuszy, który może obejmować nawet najbardziej skomplikowane sytuacje. To umożliwia przeprowadzenie dokładnego i efektywnego procesu testowania, który może pomóc w wykrywaniu i naprawianiu błędów, zanim staną się one poważnymi problemami.

 

W przypadku testów prostych funkcjonalności, które nie korzystają z zewnętrznych importów, model jest w stanie szybko zakończyć analizę w zaledwie 5 sekund.

 

W najgorszym scenariuszu otrzymujemy testy o ograniczonej użyteczności, ale dzięki modelom mamy już stworzony szkielet i większość możliwych przypadków testowych, nawet jeśli wymagają one doprecyzowania.
 

 

Jakich narzędzi możemy używać do testowania kodu?

Do testowania kodu możemy spokojnie skorzystać z ChatuGPT.  Przy czym warto wprowadzać do niego bardziej szczegółowe instrukcje, aby wygenerowana odpowiedź od razu uwzględniała interesujące nas elementy.

 

Do bardziej zaawansowanych narzędzi należy chociażby CodeQL od GitHuba, które służy do semantycznej analizy kodu. CodeQL pomaga programistom zrozumieć zachowanie ich kodu oraz identyfikować potencjalne zagrożenia.

 

Do oprogramowania typu open-source polecamy narzędzie Snyk, które łączy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu detekcji i naprawy błędów. Snyk skanuje bazy kodu, identyfikuje słabe punkty i udziela rekomendacji dotyczących ich naprawy.

 

 

ChatGPT zamiast żółtej kaczuszki, czyli AI jako interaktywny wirtualny asystent

Sztuczna inteligencja może programistom ułatwiać pracę dzięki wykonywaniu za nich prostych czynności, nawet bezpośrednio niezwiązanych z kodowaniem.

 

Prawdopodobnie większość programistów doświadczyła efektu „żółtej kaczuszki” przynajmniej raz w życiu. To sytuacja, gdy rozwiązanie danego problemu przychodzi nam do głowy podczas tłumaczenia go innej osobie, którą prosimy o pomoc.

 

W niektórych przypadkach podobnej „eureki” możesz doświadczyć podczas „rozmowy” z ChatemGPT. To narzędzie umożliwia również udane sesje brainstormingowe z samym sobą, często podsuwając ciekawe pomysły.

 

Ponadto narzędzia stworzone przez OpenAI są doskonałe do przepisywania kodu z jednego języka programowania na drugi.  Dla początkujących developerów również stanowi to świetną okazję do nauki.

 

 

Druga strona medalu, czyli wady stosowania sztucznej inteligencji w programowaniu

AI daje nam szansę na szybszą i wydajniejszą pracę, ale niesie też ze sobą szereg zagrożeń i ograniczeń, szczególnie dla debiutantów na scenie IT. Omówmy je po kolei.
 

 

Bezpieczeństwo danych

Znaną wadą stosowania AI są kwestie bezpieczeństwa.

 

Technologie sztucznej inteligencji często potrzebują dużej ilości danych do prawidłowego funkcjonowania, co budzi obawy dotyczące bezpieczeństwa i ochrony prywatności użytkowników. Ponadto przy pracach nad większymi projektami często pojawia się konieczność przekształcenia danych w format łatwy do wyświetlenia.

 

Jak możemy zagwarantować, że dane są odpowiednio zabezpieczone i używane zgodnie z intencjami użytkowników?

 

Niestety, umiejętność zadbania o ochronę danych często przekracza kompetencje niedoświadczonego programisty. Sama świadomość zagrożenia jest również mniejsza w tej grupie.

 

Dlatego konieczna jest odpowiednia edukacja i porady ze strony bardziej doświadczonych kolegów.

 

Powyższe stwierdzenia zostały potwierdzone badaniem Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?”, przeprowadzonym przez naukowców z  Uniwersytetu Stanforda.  Według badaczy programiści, którzy byli bardziej sceptyczni nastawieni wobec AI w kwestiach bezpieczeństwa, tworzyli z jego pomocą bardziej bezpieczny kod niż ich mniej uważni koledzy.

 

 

Halucynacja AI i konieczność ograniczonego zaufania

Pierwszym potencjalnym problemem jest nadmierne zaufanie do tego rodzaju narzędzi. ChatGTP i inne narzędzia potrafią fałszować rzeczywistość w sposób przekonujący. Często wydaje się, że wygenerowane rezultaty są poprawne, jednak subtelne niuanse informują nas o czymś zupełnie odwrotnym. Dlatego musimy być w stanie je samodzielnie zauważyć i nigdy nie tracić czujności. Ponadto technologie stosowane w programowaniu wciąż się rozwijają – niektóre rozwiązania przestają być stosowane, a inne przechodzą przez dynamiczne modyfikacje. Algorytmy sztucznej inteligencji nie zawsze nadążają za tymi zmianami.

 

Dodatkowo nie zapominajmy, że np. Copilot bazuje na kodzie dostępnym w publicznych repozytoriach GitHuba, co budzi wątpliwości co do jakości rezultatów jego pracy, gdyż bazują one na wiedzy stworzonej przez developerów o różnych umiejętnościach.

 

Podobny problem pojawia się w przypadku przeprowadzania testów oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, gdyż opierają się na znanych wzorcach debugowania i mogą nie wykryć nietypowych problemów. Programiści powinni więc korzystać również z dodatkowych, ręcznych metod testowania, aby skutecznie identyfikować takie błędy.

 

W kontekście analizy danych istnieje ryzyko popełniania błędów i niepoprawnej interpretacji wyników generowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Niezrozumienie algorytmów i sposobu, w jaki przetwarzają one dane, może prowadzić do fałszywych wniosków i podejmowania nietrafionych decyzji. Stąd wynika potrzeba edukacji i zrozumienia technologii AI zarówno wśród programistów, jak i użytkowników.

 

Jeśli więc nie jesteś w stanie samodzielnie zweryfikować zaproponowanego rozwiązania, nie należy bezwarunkowo mu ufać. A do prawidłowej weryfikacji potrzebna jest zarówno odpowiednia wiedza z danego zakresu, jak i doświadczenie. Dlatego szczególnie początkujący programiści muszą być bardzo uważni przy korzystaniu z narzędzi AI i nie polegać na nich w swojej pracy zbyt często.

 

 

Brak czynnika ludzkiego i rozwoju kompetencji miękkich

Przy procesach decyzyjnych pojawia się też kolejne istotne pytanie – czy możemy zaufać maszynom w podejmowaniu kluczowych decyzji? Czy algorytmy są w stanie uwzględnić wszystkie aspekty i konteksty, które ludzie biorą pod uwagę?

 

Nie zapominajmy o tym, że AI korzysta jedynie z gotowej zawartości stworzonej przez człowieka. W związku z tym nie ma tu miejsca na kreatywność samego algorytmu. Tworzenie oprogramowania przez samo narzędzie AI nie będzie prowadzić do innowacyjnych rozwiązań. Jedynie umiejętne wykorzystanie jego możliwości (chociażby poprzez prosty brainstorming) może prowadzić do powstania czegoś nowego. Dlatego zbytnie opieranie się na technologiach sztucznej inteligencji może na dłuższą metę „zabijać kreatywność”, co jest szczególnie istotne w przypadku nowicjuszy, którzy dopiero uczą się myśleć jak programista i rozwijają umiejętność krytycznego myślenia oraz podchodzenia do zadań z otwartym umysłem.

 

Z powyższym wiąże się także kolejno ryzyko dla właściwego rozwoju junior developera  – praca w branży IT to nie tylko pisanie kodu.

 

Praca na stanowisku developera wymaga także umiejętności korzystania ze specjalistycznej wiedzy dziedzinowej, przekazywanej z programisty na programistę, a także pełnego wachlarza umiejętności miękkich. Trudno jest nabyć komunikacyjne soft-skille, współpracując jedynie z robotem!

 

Tak samo nawet najlepiej przeprowadzone code review z użyciem AI nie da nam w perspektywie długoterminowej tylu korzyści, co feedback od bardziej doświadczonych kolegów i koleżanek.

 

 

Wykorzystanie AI w programowaniu przez początkujących: szansa czy zagrożenie?

Jak najbardziej szansa!

 

ALE:

 

Przede wszystkim szansa do wyrabiania umiejętności krytycznego myślenia, weryfikacji informacji i zdrowego sceptycyzmu. Mądre wykorzystanie AI to świetna okazja na zdobycie przewagi konkurencyjnej na rynku pracy w branży IT – możliwość zwiększenia swojej produktywności i szlifowania umiejętności ze wsparciem wirtualnego pomocnika.

 

Wszystko jednak zależy od tego, jak będziemy widzieć AI – czy jako asystenta, któremu delegujemy rutynowe czynności i którego pracę musimy nadzorować, czy jak… samego siebie.

 

Czy AI może zastąpić programistów? Na pewno tych, którzy właśnie tak uważają, i nie dostrzegają długiej listy argumentów przemawiających za tym, że nie można traktować sztucznej inteligencji jako czegoś więcej niż bardzo pożytecznego narzędzia.

 


 

Pamiętaj, że narzędzia AI nie odbiorą Ci pracy, ale może to zrobić inny pracownik, który umie z nimi efektywnie pracować! Chcesz nauczyć się, jak korzystać z narzędzi AI w sposób skuteczny i rozwojowy? 

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o naszych kursach INTRO do AI w Biznesie oraz OpenAI Next Level, które rozpoczniemy już wkrótce 💪