Все, что нужно знать о новой нейросети от МТС для программирования — Kodify

Развитие искусственного интеллекта значительно сказалось не только на медицине, маркетинге, здравоохранении и нашей бытовой жизни, но и на сфере программирования. На базе искусственного интеллекта специалисты теперь самостоятельно прогнозируют и дополняют фрагменты сложных кодов.

Применение ИИ и нейросетей для составления кодов считается одним из самых распространенных сценариев использования инновационных технологий. Еще летом 2023 года, согласно опросу Stack Overflow, который проводился среди 90 тыс. разработчиков из 185 стран, более 77% положительно отнеслись к внедрению искусственного интеллекта в рабочие процессы, а 70% уже использовали генеративные модели в программировании.

Респонденты отметили такие преимущества, как повышение производительности (33 %) и ускорение обучения (25 %), но при этом заявили, что с опаской относятся к точности этих систем, — поделились 3dnews.

Более того, согласно исследованиям GitHub, более 90% асериканских разработчиков уже во всю используют искусственный интеллект в кодинге или работе с авторскими проектами.

В сети уже можно встретить десятки ИИ-генераторов кода. В их числе и GitHub от OpenAI, и Codeium, и GhostWriter от Replit, и Коди от Sourcegraph, и даже Kodify от MTS AI.

Как уже понятно из названия, в данной статье мы остановимся на последнем — отечественном инструменте, предназначенном для генерации кода.

Kodify от МТС AI: что это

В июне 2024 года дочерняя компания всем известного оператора связи МТС анонсировала собственного ИИ-помощника для работы с кодом под названием Kodify.

Как заявляют в MTS AI, генеративный инструмент необходим практически во всех сферах, где требуется написание программного кода. Вроде разработки продуктов и решений, игр и веб-разработки, а также в сферах кибербезопасности, образовании, промышленной автоматизации и системном администрировании.

Отметим, что MTS AI представляет собой дочернюю компанию МТС, которая специализируется на стартапах и цифровых проектах на базе технологий генеративного ИИ. В качестве ключевой задачи программы — поиск перспективных и коммерчески применимых ИИ-решений для бизнеса.

Мы объединяем опытных разработчиков и признанных технологических лидеров, прорывные идеи, исследовательские инициативы мирового класса и надежную инфраструктуру для поиска наиболее жизнеспособных приложений искусственного интеллекта на благо общества, — заявляет о себе компания.

Стартапы, которые проходят отбор компании, тестируются в корпоративной среде. В случае положительного результата запускается «пилот» совместно с компаниями экосистемы МТС. Компания предоставляет разработчикам в рамках своей программы вычислительные мощности, а также доступ к большому количеству данных.

Одним из таких проектов и стал новый ИИ-инструмент Kodify для разработчиков и программистов, который компания вывела на рынок буквально на днях.

Новый инструмент, как считают в MTS AI, может быть интересен для использования и крупными корпорациями, так и небольшими стартапами с небольшим штатом программистов.

Например, его можно использовать в промышленности, чтобы создавать софт для управления системами на производстве, в веб-разработке, чтобы генерировать код для фронтенда и бэкенда, а также в системном администрировании для автоматизации DevOps-задач и управления инфраструктурой, — перечисляют в MTS AI.

Уже ближайшем будущем Kodify сможет полноценно запуститься и пополнить ряд имеющихся на рынке аналогичных продуктов.

Что умеет Kodify?

— Генерирует коды с нуля по текстовому описанию, а также предоставляет наиболее подходящее продолжение уже существующих кодов, предварительно изучив контекст проекта. Причем делает это на самых распространенных языках программирования — Python и Java. По предварительным запросам от клиентов, компания также сможет интегрировать в сервис поддержку необходимых языков.

— Поддерживает on-premise-решения (использование собственной инфраструктуры и ресурсов для размещения ПО). Это позволяет обеспечить полную безопасность и конфиденциальность клиентов при обработке любых данных, что особенно важно для больших корпораций.

Это также позволит дополнительно обучить нейросеть на собственных примерах и полностью управлять источниками информации, — объясняют в компании. Как считают в MTS AI, установка инструмента на сервере заказчика — это главное преимущество продукта.

Отметим, что нейросеть не нуждается в дообучении, поэтому будет доступна пользователям сразу после установки.

В планах компании добавить также возможности анализа и функции оптимизации кода. ИИ-помощник в скором времени будет автоматически проверять коды на наличие уязвимости и ошибок, тестировать их, вести документацию по необходимым программным элементам, а также предлагать оптимальные варианты изменения внутренней программы.

Нейросети уже становятся полноценными ассистентами для разработчиков — они могут выполнять рутинные задачи по созданию и оптимизации кода, тем самым освобождая время сотрудников на решение более трудных и профильных задач. Использование Kodify позволит автоматизировать процесс разработки, а также повысить скорость написания кода и производительность команды до 55%, — поделился продакт-менеджер Kodify Сергей Пономаренко.

Однако нужно понимать, что до тех пор, пока генеративный инструмент от MTS AI не пройдет тестирования на реальных сервисах и продуктах, нельзя утверждать о действительной пользе для программистов и разработчиков. Необходимо брать в учет и безопасность, и качество генерации, ведь порой искусственный интеллект генерирует текст, контент и даже код, которые на деле являются ошибочными.

Сколько будет стоить Kodify?

Точные тарифы и в принципе стоимость инструмента компания пока не раскрывает. Известно только, что порог входа для корпоративных контрактов будет составлять от 5 до 7 млн рублей. На итоговую цену влияет ряд параметров, вроде количества пользователей и сервисов, которые будут использовать инструмент, потоков, наличия интеграции языков или же обеспечения технической поддержкой.

Будет ли Kodify действительно полезен программистам?

Отметим, что в сети, помимо инструмента от MTS AI, уже есть десятки аналогичных решений. Более того, даже на российском рынке подобную разработку — ИИ-помощник GigaCode — уже внедряет «Сбер».

Как утверждает Forbes, ссылаясь на директора по маркетингу сервиса Битрикс24 Александра Вартаняна, особой популярностью и активным внедрением в рабочую среду генеративные модели начали пользоваться именно благодаря возможности генерировать код.

Нейронкой-родоначальником этой тенденции стал веб-сервис для хостинга и разработки GitHub. Еще два года назад на рынок вышел инструмент GitHub Copilot, который оказывал помощь в работе с кодами и автоматизировал часть работы программистов. Однако на отечественном рынке аналогичные решения пока только начинают рождаться.

Да, появляются решения-аналоги вроде GigaCode от «Сбера», но до широкого распространения подобных сервисов пока далеко, — делится Александр Вартанян.

Эксперты считают, что, определенно, таким помощникам есть место быть, однако на текущий момент им тяжело доверять самостоятельную работу, которую можно было бы сравнить с реальным специалистом в программировании.

Нельзя сказать, что такие инструменты подходят для всех — многие программисты не любят, когда кто-то или что-то вмешивается в процесс написания кода. К тому же использовать такие модели стоит осторожно. Иногда они могут сгенерировать с виду неплохой код, но ошибиться в нюансах и тем самым сломать общую логику программы. При этом LLM могут быть хороши для некоторых специалистов как второе мнение, от которого можно оттолкнуться дальше, найти недостатки и получить качественное решение, — считает эксперт.

Несмотря на то, специалист предрекает счастливое будущее инструменту — если получаемый код в итоге будет качественный, то и сам инструмент будет востребован в компаниях. Также, по его словам, особую роль в работе с генеративными моделями играет конфиденциальность и безопасность. Поэтому, в случае, если инструмент сможет обеспечить заявленную защиту данных, то отклик в свою сторону также получит вполне положительный.