Как и многие из вас, мы много говорим об искусственном интеллекте (ИИ) и будущем веб-технологий. Вокруг много шума, и трудно понять, что именно нам, веб-разработчикам, нужно знать.
Интернет намного обширнее, чем наша команда, поэтому мы хотели понять, как вы относитесь к искусственному интеллекту, чему вы надеетесь научиться и что хотите делать с этими новыми технологиями. Таким образом, мы сможем наилучшим образом предоставить вам контент, который поможет вам выделиться из общего информационного шума.
В течение последних нескольких месяцев мы общались с веб-специалистами, чтобы понять ситуацию и их взгляды на ИИ. Конечно, мы не можем поговорить со всеми обо всем. Мы провели лишь небольшую серию бесед с веб-разработчиками, включая экспертов Google Developer Experts , посвященных тому, как разработчики используют ИИ для создания пользовательских функций и повышения производительности в своей повседневной работе.
Мы считаем, что полученные нами знания могут быть широко применимы к другим пользователям интернета. И мы подумали, что сообществу будет интересно узнать, что мы узнали.
Мы учли эти отзывы, а также другие исследования рынка веб-разработчиков, чтобы создать нашу новую коллекцию материалов по искусственному интеллекту . В этой коллекции вы найдете обзоры, ориентированные на веб-разработчиков, практические занятия и демонстрации, а также другие ресурсы для размышлений об инструментах и моделях ИИ в интернете.
И это только начало. В ближайшие месяцы вы увидите от нас гораздо больше.
Повышение производительности с помощью генеративного ИИ.
Мы заметили, что веб-разработчики хотят использовать генеративный ИИ для повышения своей производительности, а также взаимодействовать с чат-ботами для изучения новых технологий или поиска ответов на свои вопросы по веб-разработке.
Разработчики, с которыми мы общались, либо уже используют ИИ в своей повседневной работе, в бизнес- или личных проектах, либо знают кого-то, кто это делает.
Генерация кода
Мы узнали от вас, что инструменты генерации кода, такие как Gemini и Copilot, отлично подходят для стандартных модульных тестов, базового автозаполнения (когда вы знаете, что писать, но вам нужно только это написать) и более простых функций, не требующих обширных знаний кодовой базы. Эти инструменты, как правило, менее полезны, когда речь идет о написании более сложного алгоритмического кода и функций, требующих широкого контекста конкретного проекта.
Более опытные разработчики выразили обеспокоенность по поводу долгосрочного качества своих кодовых баз , включая проблемы, связанные с дублированием кода и долгосрочной поддерживаемостью. Некоторые опасались, что менее опытные члены команды могут не обнаружить ошибки или не знать, как правильно проверить код, созданный инструментами генеративного ИИ.
Разработчики также сообщили, что сценарии использования, требующие специальных знаний в предметной области, такие как написание доступных компонентов, пока некорректно обрабатываются инструментами генерации кода, которые они пробовали.
Обучение с использованием программ магистратуры в области права
Мы видели, как многие разработчики используют ChatGPT и Gemini для изучения концепций разработки программного обеспечения, например, чтобы попросить большую языковую модель (LLM) объяснить, как работает алгоритм сортировки, освоить различные языки программирования или восполнить пробелы в знаниях.
Вы считаете, что программы LLM обеспечивают отличный опыт благодаря быстрой интерактивности вопросов и ответов, а также потому, что ИИ не критикует задаваемые вопросы, а просто предоставляет необходимый ответ.
Вновь возникает проблема, связанная с начинающими разработчиками, которым необходим минимальный уровень знаний, чтобы выявлять случаи, когда модель выдает неверные результаты и генерирует ложные представления.
Защита интеллектуальной собственности как аспект бизнеса
Многие из разработчиков, с которыми мы общались, заявили, что в их компаниях пока нет политики, регулирующей использование разработчиками генеративного ИИ для повышения производительности. Использование инструментов генеративного ИИ часто обусловлено экспериментами разработчиков.
«В моей компании, как правило, неправильно понимают, что означает ИИ, поэтому они разрабатывают неверные политики».
Однако компании, у которых есть соответствующая политика, как правило, не рекомендуют её использование из-за опасений по поводу утечки интеллектуальной собственности компании третьим лицам. В некоторых случаях такие политики были изменены после прямого взаимодействия с компаниями, разрабатывающими эти инструменты, чтобы понять, как используются данные и какие существуют потенциальные риски.
Благодаря корпоративным аккаунтам и партнерским соглашениям, направленным на обеспечение защиты данных, компании с большей вероятностью будут поощрять использование платформы разработчиками.
Генеративный ИИ для пользовательских функций продукта
Что касается продуктовой стороны, нас не удивило, что, когда мы задавали вопрос с использованием термина «ИИ/машинное обучение», ответы часто сводились к генеративному ИИ. Разработчики интересуются тем, как генеративный ИИ может улучшить пользовательский опыт, но не уверены в том, как этот опыт будет выглядеть и какие инструменты доступны для его внедрения в производство.
Для разработчиков, которые уже внедрили или внедряют функции генеративного ИИ в свои продукты, наиболее распространенным вариантом использования является применение генеративного ИИ для ответа на вопросы пользователей с помощью чат-ботов или уникальных интерфейсов.
Качество выходных данных — это главная проблема, о которой мы слышали от вас. В частности, разработчики стремятся обеспечить точность ответов и предотвратить генерацию LLM-ом контента, не связанного с поставленной целью. Это особенно важно, когда результаты работы LLM-ом непосредственно взаимодействуют с пользователем, например, в чат-боте.
«Демонстрации с использованием ИИ — это нечто невероятное. Каждый раз, когда я демонстрирую свой проект, результат получается совершенно другим».
Вы прилагаете много усилий для создания наборов тестов для проверки результатов работы генеративного ИИ на самые разные запросы, но нет четкого и устоявшегося способа тестирования или мониторинга ответов. Большая часть работы по оценке выполняется вручную. Многие разработчики впервые сталкиваются с обработкой недетерминированных результатов. В нашем сообществе пока нет систем, которые хорошо бы с ними работали.
Стоимость запуска модели генеративного искусственного интеллекта также является важным фактором, и разработчики тщательно оценивают соотношение затрат и выгод для своих пользователей.
Стандартные и индивидуальные модели
Чаще всего разработчики, с которыми мы общались, полагались на готовые модели и API. Это оптимизирует время выхода на рынок и использование ограниченного времени и знаний инженеров.
«Я хочу остаться в сфере веб-разработки. Я не хочу становиться инженером машинного обучения».
Хотя разработчики знают и видят потенциальную ценность в передовых методах, таких как Retrieve Augment-Generate (RAG) и тонкая настройка, вы бы предпочли сосредоточиться на веб-разработке. В конечном итоге, вы предпочитаете использовать стандартные инструменты или полагаться на другие команды в создании оптимизированных моделей для их конкретных задач.
Вопросы конфиденциальности и безопасности
Главными проблемами были конфиденциальность и безопасность, особенно для отраслей со строгими требованиями к данным, таких как медицинская промышленность. Искусственный интеллект, внедряемый непосредственно на устройствах, может стать ключом к решению этих задач, но эта область остается в значительной степени неизученной.
Передача пользовательских данных большему числу третьих сторон через облачные API вызывает опасения, и ряд разработчиков видят ценность машинного обучения на устройстве или генеративного ИИ для смягчения потенциальных проблем с конфиденциальностью и безопасностью.
Искусственный интеллект для веб-разработчиков
Искусственный интеллект повсюду и развивается с невероятной скоростью. Как нам оставаться в курсе последних тенденций, интегрировать существующие инструменты и модели или сотрудничать с инженерами машинного обучения для создания новых моделей, которые наилучшим образом соответствуют нашим потребностям?
Основываясь на полученной от вас информации, мы работаем над руководством по использованию ИИ для веб-разработчиков. Наша цель — помочь вам понять основные концепции ИИ, открыть для себя возможности применения генеративного ИИ для повышения производительности и использовать ИИ для создания удобного пользовательского интерфейса с помощью существующих инструментов, моделей и API. Следите за обновлениями, поскольку мы будем публиковать больше материалов в нашей коллекции по ИИ .
Хотя большинство веб-разработчиков предпочитают сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего (а это веб-разработка!), мы призываем тех, кто хочет углубиться в эту тему, создавать инструменты, модели и API, необходимые веб-разработчикам. Мы хотим услышать ваше мнение и узнать, как мы можем помочь вам добиться успеха.
Искусственный интеллект — это быстро развивающаяся область. Поэтому мы будем продолжать взаимодействовать с сообществом по мере изменений, проводя больше дискуссий и опросов. Если вы хотите обсудить это с нами, назначьте встречу с нашей командой.