Devin och Microsoft AutoDev – innehållsförteckning
Är AI ett hot mot utvecklare?
Även om frågor om farorna med AI-utveckling har avtagit något, och AI-verktyg som används i det dagliga arbetet fortfarande lämnar mycket att önska, får nya utvecklingar och genombrott oss att ställa dessa frågor gång på gång. Utvecklingen av artificiell intelligens inom affärslivet och programmering väcker mycket spänning och debatt.
Sett genom programmeringens lins finns det en grundläggande fråga om yrkets framtid – är AI verkligen ett hot mot programmerare, eller kommer det att bli deras största allierade, så att programmerare som är skickliga på att använda AI kommer att kunna bygga vilken applikation som helst snabbt och felfritt? För att besvara denna fråga är det nödvändigt att titta på några centrala argument:
- AI kommer inte att ersätta människor, men de som kan använda det effektivt kommer att ersätta dem som är ovilliga eller oförmögna att göra det.
- Vid den nuvarande utvecklingsstadiet är AI inte kapabel att ersätta erfarna programmerare som arbetar med komplexa system.
- Enklare uppgifter som programmerare vanligtvis gör i början av sina karriärer kommer också att automatiseras.
- AI kan automatisera vissa aspekter av en programmerares arbete, men det kommer inte helt att ersätta programmeraren.
Ett exempel på detta är användningen av AI för att automatisera rutinuppgifter, vilket gör att utvecklare kan fokusera på mer komplexa problem.
Det är dock kapabel att automatisera vissa uppgifter och avsevärt öka effektiviteten hos dessa specialister. Till exempel kan det automatiskt generera kod för relativt enkla funktioner.
Detta bör dock inte vara en orsak till oro. Exempel inkluderar automatiserad kontroll av kod med avseende på tillämpade programmeringsmönster eller automatisering av skapandet av grundläggande tester.
Programmerare kommer fortfarande att behövas för att fatta viktiga beslut, lösa komplexa problem och skapa värdeskapande mjukvara. Till exempel, designa arkitekturen för informationssystem, vilket kräver djup analys och förståelse för affärsverksamheten.
Devin
Men låt oss gå vidare till Devin, ett innovativt verktyg som, även om det för närvarande bara är en teaser publicerad av Cognition (https://www.cognition-labs.com), visar framtiden för utvecklingen av artificiell intelligens inom programmering.
Devin, världens första helt autonoma AI-programvaruingenjör, är svaret på den växande efterfrågan på automatisering inom mjukvaruutvecklingsindustrin. Dess förmåga att lära sig nya teknologier, hitta och åtgärda buggar i koden, samt träna och anpassa sina egna AI-modeller, gör det till ett ovärderligt verktyg för utvecklare. Devins nyckelfunktioner inkluderar:
- förmåga att planera och utföra komplexa uppgifter självständigt,
- autonomi i att hitta och åtgärda buggar i koden,
- förmåga att lära sig nya teknologier självständigt.
Cognition har publicerat en jämförelse av Devins kapabiliteter med prestandan hos välkända språkmodeller som stödjer programmering. När det gäller resonemang och slutsatser överträffade Devin de bästa modellerna som finns tillgängliga idag, såsom OpenAI:s GPT-4 och Anthropic:s Claude 2, med flera procentenheter.

Microsoft AutoDev
Nästa steg i automatiseringen av utvecklingsprocesser är AutoDev, en helt automatiserad AI-baserad mjukvaruutvecklingsmiljö. Dess nyckelprinciper är att öka autonomin, effektiviteten och säkerheten hos AI-system. Och viktigast av allt, till skillnad från Devin, är det tillgängligt i en öppen källkodmodell, vilket innebär att det är tillgängligt för alla.

Źródło: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)
Den största fördelen med att använda AutoDev är att det hjälper enormt med att automatisera repetitiva uppgifter. Ett exempel är den automatiska genereringen av enhetstester, vilket gör att utvecklare kan fokusera på mer komplexa aspekter av projektet.
Den andra frågan är förmågan att skapa agenter som kontrollerar varandras prestanda. Detta minskar fel och gör att artificiell intelligens kan kontrollera prestandan hos de lösningar den skapar på egen hand, vilket gör att utvecklare kan fokusera på kreativ problemlösning och innovation. Till exempel bygger och distribuerar AutoDev automatiskt applikationer, och detta ger utvecklare mer tid att designa nya funktioner.
Samarbete med AI eller automatisering av programmeringsuppgifter?
AI-parprogrammering är den lösning som de flesta mjukvaruutvecklare använder idag, enligt en undersökning av GitHub – så många som 92% av amerikanska utvecklare. Det hjälper till att påskynda arbetet med 55% (https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/). Artificiell intelligens kan slutföra repetitiva kodrader eller föreslå ytterligare funktioner från programmeringsmönster eller tidigare exempel.
I samband med samarbete med AI och automatisering av programmeringsuppgifter är det värt att överväga vilken metod som är mer fördelaktig. Och om vi behöver välja en eller kombinera dem klokt. Å ena sidan kan samarbete med AI avsevärt förbättra utvecklarnas arbete, till exempel genom att automatisera kodtestning, vilket möjliggör snabbare och mer exakt upptäckte av potentiella buggar.
Å andra sidan kan fullständig automatisering av programmeringsuppgifter leda till mjukvarufel som är svåra att upptäcka och potentiellt farliga, samt bristen på viktig funktionalitet, såsom säkerhet. Det är viktigt att komma ihåg att AI lär sig från tillgängliga arkiv skapade av programmerare med varierande nivåer av sofistikering. Även med buggar. Dessutom har många mjukvarulösningar inte omfattande dokumentation eller ett stort antal offentligt tillgängliga exempel, så artificiell intelligens har en begränsad förståelse för hur de fungerar. Detta kan leda till hallucinationer, det vill säga att AI hittar på bitar och delar av de lösningar som används och deras API:er.

Źródło: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)
Sammanfattning. Kommer engelska att bli det huvudsakliga programmeringsspråket?
Utvecklingen av AI och verktyg som Devin och AutoDev som använder AI-agenter skapar nya möjligheter och utmaningar för mjukvaruutvecklingsindustrin. Med den växande rollen av engelska som ett nytt programmeringsspråk – som används för att ge kommandon till assistenter – kommer det att bli ett annat språk som många programmerare behöver behärska ännu bättre än tidigare. För att realisera den fulla potentialen av AI är det viktigt att fokusera inte bara på de tekniska aspekterna av programmering, utan också på att utveckla kommunikationsförmågor och förstå den affärs- och kulturella kontext som är avgörande för att bygga mjukvara som är designad…för människor.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bi-gemenskap på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Robert Whitney
JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.
AI in business:
- 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
- Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
- 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
- Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
- Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
- Att använda ChatGPT i affärer
- Nya tjänster och produkter som använder AI
- Automatiserade inlägg på sociala medier
- Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
- AI:s roll i affärsbeslutsfattande
- Affärsnlp idag och imorgon
- AI-assisterade textchattbotar
- AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
- Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
- Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
- Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
- Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
- Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
- Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
- Automatisk dokumenthantering
- Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
- Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
- Vad är affärsintelligens?
- Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
- Kreativ AI idag och imorgon
- Artificiell intelligens i innehållshantering
- Utforska kraften i AI inom musikskapande
- 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
- AI och sociala medier – vad säger de om oss?
- Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
- AI-verktyg för chefen
- Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
- RPA och API:er i ett digitalt företag
- Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
- Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
- Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
- AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
- ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
- Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
- Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
- Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
- AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
- AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
- Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
- AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
- 5 nya användningar av AI i affärer
- AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
- AI som en expert i ditt team
- AI-team vs. rollfördelning
- Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
- AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
- AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
- 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
- Vad är företagets AI-mognadsanalys?
- AI för B2B-personalisering
- ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
- AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
- Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
- De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
- Vilka utmaningar medför AI-projektet?
- Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
- AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
- UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
- Topp 7 AI webbplatsbyggare
- Ingen kodverktyg och AI-innovationer
- Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
- Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
- Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
- AI inom transport och logistik
- Vilka affärsproblem kan AI lösa?
- Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
- Artificiell intelligens i medierna
- AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
- AI inom resebranschen
- Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
- AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
- Topp 4 AI-bildskapande verktyg
- Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
- Revolutionen av AI i sociala medier
- Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
- 6 största affärsmisstag orsakade av AI
- AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
- Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
- Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
- IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
- AI inom logistik. 5 bästa verktyg
- GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
- LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
- AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
- Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
- Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
- Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
- Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
- AI för startups – bästa verktyg
- Bygga en webbplats med AI
- Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
- OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
- Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
- Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
- Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
- AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
- Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
- AI i Polen. Företag, möten och konferenser
- AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
- AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
- AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
- "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
- Faktakontroll och AI-hallucinationer
- AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
- Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
- Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
- AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
- Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
- Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
- Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
- AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
- Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
- Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
- Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
- AI-experter i Polen
- ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
- Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
- Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
- LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
- AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
- Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
- Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
- AI:s roll i innehållsmoderering