Репортаж от Wedoany，5 июня на конференции Tencent Cloud AI Industry Application старший исполнительный вице-президент Tencent Тан Даошэн заявил, что в этом году большая часть кода Tencent создана ИИ, и инженеры будут уделять больше времени архитектурному проектированию, управлению выводами ИИ и исправлению результатов кода. Главный научный сотрудник Tencent по ИИ Яо Шуньюй также участвовал в той же дискуссии, где стороны обсудили изменения, которые ИИ привносит в разработку программного обеспечения и промышленное применение.
Это заявление посылает прямой сигнал: программирование с помощью ИИ в Tencent перешло от вспомогательного инструмента к масштабному производству. Раньше инструменты ИИ для кода в основном выполняли функции дополнения функций, объяснения ошибок, генерации тестовых примеров и повышения эффективности отдельных разработчиков; когда «большая часть кода создается ИИ» становится корпоративным стандартом разработки, организационная структура программной инженерии претерпевает более глубокие изменения. Фокус работы инженеров смещается с построчного написания кода на декомпозицию требований, системную архитектуру, определение границ модулей, проверку кода, обеспечение безопасности, оптимизацию производительности и долгосрочное обслуживание. Другими словами, само производство кода сжимается ИИ, а по-настоящему востребованными становятся способности определять проблемы, декомпозировать задачи, управлять сложными системами и оценивать надежность контента, созданного ИИ.
Ранее Tencent уже накопила значительный внутренний опыт в области инструментов ИИ для программирования. Такие инструменты, как CodeBuddy, предоставляют разработчикам возможности генерации кода, дополнения кода, технических вопросов и ответов, модульного тестирования, диагностики кода и вспомогательных процессов разработки, и уже внедрены в различные внутренние бизнес-сценарии Tencent. Для крупных интернет-компаний с огромными объемами кода, частыми итерациями продуктов и сложными устаревшими системами ценность инструментов ИИ для программирования заключается не только в «более быстром написании», но и в снижении повторяющегося труда, ускорении разработки новых функций, помощи инженерам в понимании старого кода, ускорении локализации проблем и снижении затрат на межкомандное взаимодействие. Особенно в сценариях с частыми изменениями бизнес-требований ИИ может взять на себя большой объем шаблонных, повторяющихся и структурированных задач по кодированию, позволяя инженерам сосредоточить больше усилий на стабильности архитектуры и логике продукта.
Однако генерация кода ИИ не означает простого ослабления роли инженера. Напротив, требования к архитектурным, рецензионным и инженерно-управленческим навыкам команды разработчиков возрастут. ИИ может генерировать огромные объемы кода, но также может создавать код, не соответствующий инженерным стандартам, содержащий скрытые уязвимости, с плохой производительностью или сложный в обслуживании. Компаниям необходимо создать новый процесс разработки: «ИИ пишет код, человек определяет архитектуру, система проводит верификацию», включающий автоматизированное тестирование, сканирование кода, управление правами доступа, аудит зависимостей, ограничения стиля кода, проверку интеллектуальной собственности и механизмы соответствия безопасности. Без этих инженерных этапов, чем быстрее ИИ генерирует код, тем выше могут быть риски последующего обслуживания.
С точки зрения промышленного применения, внутренние изменения в Tencent также повлияют на скорость принятия корпоративными клиентами инструментов ИИ для разработки. Многие компании все еще находятся на стадии пробного использования ИИ для программирования отдельными сотрудниками, опасаясь утечки данных, качества кода, границ прав доступа и надежности моделей. После того как Tencent внедрила генерацию кода ИИ в свою собственную крупномасштабную систему разработки, она может предоставить внешним компаниям более убедительный пример: если инструменты ИИ для программирования будут интегрированы с корпоративной базой знаний, стандартами разработки, системой прав доступа, репозиторием кода и облачной средой разработки, они смогут перерасти из инструмента личной эффективности в корпоративную инфраструктуру для производства программного обеспечения. В будущем аутсорсинг программного обеспечения, разработка интернет-продуктов, финансовые технологии, промышленное ПО, разработка игр и корпоративные цифровые проекты могут быть переосмыслены этой моделью.
Это также означает, что влияние ИИ на индустрию программного обеспечения переходит от стадии «умеет ли он писать код» к стадии «кто сможет быстрее организовать ИИ для выполнения сложных инженерных задач». Разрыв в эффективности разработки между компаниями может все больше определяться цепочкой инструментов ИИ, накопленными инженерными данными, качеством кодовых активов и системой управления разработкой. Раскрытие Tencent доли внутренней генерации кода показывает, что ИИ стал важной переменной в процессе производства программного обеспечения компании. Ключевым моментом для дальнейшего наблюдения является то, сможет ли Tencent преобразовать повышение внутренней эффективности разработки в более зрелые облачные продукты для программирования с помощью ИИ и сформировать воспроизводимые инженерные решения для корпоративных клиентов.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
