Как ИИ пишет код и сможет ли он заменить программистов

Когда мы говорим, что ИИ «пишет код», это звучит так, будто он понимает задачу и придумывает решение, как опытный разработчик. Но на самом деле всё прозаичнее: нейросеть не понимает ничего.

Она просто предсказывает, какая строчка кода с наибольшей вероятностью должна идти следующей — как автодополнение в мессенджере, только гораздо сложнее и мощнее.

ИИ обучается на огромных массивах открытых данных. Это публичные репозитории на GitHub, ответы со Stack Overflow, техническая документация, статьи и блоги разработчиков. Вся эта информация превращается в статистическую модель: ИИ не знает, зачем нужен этот код, но помнит, как он выглядел в тысячах других случаев.

В итоге, когда вы просите его написать, например, функцию для парсинга JSON, модель не «придумывает» её с нуля — она собирает из знакомых кусочков то, что чаще всего встречалось в подобных ситуациях. Чем популярнее решение в сети, тем выше шанс, что ИИ предложит именно его.

И иногда это проявляется буквально. В 2024 году исследователи проверяли, как крупные языковые модели вроде CodeLlama отвечают на задачи со Stack Overflow. Оказалось, что в 25,6% случаев ответ ИИ дословно совпадал с реальным постом, вплоть до последнего символа. То есть нейросеть не просто «похожа» на программиста — она буквально цитирует его.

Ранее похожий эксперимент провёл автор с Dev.to. Он начал отвечать на вопросы на Stack Overflow, используя ChatGPT. Спустя несколько недель стало очевидно: ИИ не приносит ничего уникального, он просто повторяет стандартные решения, которые уже и так лежат на форуме — иногда слово в слово.

Поэтому большинство кода, который сегодня генерирует ИИ, — это наработки миллионов разработчиков, которые когда-то открыто поделились своими знаниями. А значит, за любым «умным» решением, выданным ИИ, всегда стоит чей-то человеческий опыт.

Подробно о том, почему ИИ не заменит программистов, рассказываем в статье: https://v.thecode.media/f9tru