Comments 27
Все верно. Программисты по сути уже не нужны. Пару лет и все.
Причем чем больше получает денег программист - тем в большей он зоне риска. Лафа закончилась.
Я сам программист, ухожу в реал постепенно.
Как раз для высоко квалифицированных спецов я угрозы не вижу. Потому что пока это всё про "написать простой код". Написать много простого кода. Но архитектуру оно строит с трудом. Уникальные приложения вообще не может толком писать. Даже по не популярным api не может подсказать.
Чтобы когда copilot работает, он мог прогнать код через ваш анализатор.
Условный cross tu анализ это очень непросто, нельзя просто взять и скормить кусок кода. Это и в текущих реалиях очень долго.
То есть одна система пока никак не может заменить другую
Это всё бла бла бла, во-первых база gpt-3 до 19 года во вторых алгоритм работы завязан на словарных ключах а не на некой "логике" это означает что решения задачи основывается на предыдущих примерах похожих задач или других диалогов. Насчет того есть ли там ошибки или их там нет сам по себе абсурден, если машина говорит что они там есть а человек говорит что их там нет то машина всегда будет права, другой вопрос какой конкретно человек "не прав" скорей всего что все "человеки" и те кто писали алгоритм и те кто спрашивают, но так как на сайте openAI" есть такие крутые строчки "ChatGPT Mar 23 Version. ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts" то ответ становится очевиден.
Я не разделяю энтузиазм и восторг автора статьи
Автор вероятно хочет верить в чудо, как и многие другие. Я не могу знать, какие деньги вкладываются в продвижение ГПТ, но вряд ли Стивен Вольфрам работал за бесплатно, чтобы ГПТ мог интегралы через его Вольфрам Альфу считать. На то, что это именно хайп, указывает исчезающе малое количество статей даже не с критикой, а с просто с беспристрастным анализом. Ну вот допустим, утверждают создатели, что ГПТ может писать код. Окей, давайте поставим задачу с вариантами ответа на разных языках, вот прям по алфавиту - алгол, бейсик, си, си++, D ... и сравним, а заодно проверим наличие готовых решений на стак оверфлоу или в гитхабе. Другой момент - раз авторы смогли подключить Вольфрам Альфу - они точно так же могли подключить и статический анализатор, просто забыли об этом сказать. Пусть не ищет ошибки, пусть переводит алгоритмы с одного языка на другой без ошибок - это даст намного более ясное понимание, насколько этот ИИ действительно интеллект.
И я бы тоже так считал...
Если бы наш тех лид в рамках внутреннего обучения в компании не показал, как он использует ChatGPT чтобы писать огромные куски кода и тестов этого кода.
Может там где-то и хайп. Но ChatGPT работает. Хотя пользоваться уметь надо(я вот не могу код с его помощью писать).
У меня был негативный опыт с чатгпт, когда человек "написал" с его помощью код для вспомогательного скрипта на Питоне по обработке yml-файлов, генерируемых Clang-Tidy (конкретная задача была в том, чтобы объединять последовательные suggestions в одной и той же строке в один большой suggestion) и недолго думая взял и запихнул в production. Написано было совершенно ужасно - например, код считал suggestions "последовательными" даже если они относились к разным файлам, ибо никакой проверки на это не было вовсе. Чатгпт - это пока что в лучшем случае джун, которого нужно непрерывно контролировать, а ещё большой вопрос, что эффективнее - непрерывно контролировать и допинывать такого вот "джуна" (который к тому же не любит говорить "не знаю") или самому написать.
Ну я про то и говорю: я лично видел как ЧатГПТ в умелых руках выдает много приемлемого кода.
Проблема была в том что код был неприемлемый даже на относительно несложной задаче :) Не знаю, может быть, его бы удалось рано или поздно превратить в приемлемый после ряда итераций по допиныванию чатгпт, но лично мне проще написать самому. Когда ты пишешь - ты "в потоке", а когда ты по сути проверяешь чужой код - это не то, это ИМХО тяжелее.
P.S. Даже джун, которого нужно допинывать, все-таки ИМХО лучше, чем чатгпт - он при должных стараниях рано или поздно вырастет до синьора помидора, а вот насчет чатгпт я как-то не уверен :)
Я прошу прощения, а пруфы-то будут? Ну просто на моей работе достаточно тех-лидов, которые на словах Львы Толстые и Д'Артаньяны, а по факту даже хэлловорд не в состоянии написать самостоятельно. Где конкретный код, которые решает конкретную задачу, решение которой не знает ни гугл, ни среднестатистический программист?
Я не разделяю энтузиазм и восторг автора статьи.
Ну ещё бы :))
Было б странно с вашей стороны разделять энтузиазм и восторг на фоне появления конкурента, который прибьет ваш собственный продукт
Ну а почему он должен прибить? Вот есть сегодня, в 2023 году, продукт А и продукт Б. Совершенно наплевать, как они устроены внутри, я юзер. В чём преимущество конкурента в данной конкретной задаче поиска ошибок в коде?
В стоимости продукта
Не аргумент. Бесплатные анализаторы кода не мешают продавать лицензии PVS-Studio.
Стоимость продукта есть функция спроса и предложения, то есть она может (и будет) меняться -- как у ChatGPT, так и у других систем. Не исключено, что популярность ChatGPT сыграет конкурентам только на руку, т.к. популяризует саму идею "а давайте спросим у софтины, насколько код хорош".
Что что-то прибьёт PVS-Studio я уже читаю более десяти лет :). То Cppcheck, то Clang... То свежий Visual Studio 2010 (пример: "Народ против PVS-Studio: дубль первый"). Не страшно. Однако, считаю полезным знакомить читателей в комментариях (пример) или в таких вот статьях, с реальностью.
Когда программисты говорят про переполнение буфера? Когда имеется в виду
работа с нуль-терминированной строкой, неправильное использование
функций strcat, memcpy и т.д.
А я всегда думал, что это при выходе за границы буфера на запись (т.е. по сути риск испортить данные за пределами буфера).
GPT-3 нашёл 213 Security Vulnerabilities… Или не нашёл