50
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ КОДА В РЕАЛЬНОМ
ВРЕМЕНИ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ
Нуруллоев Ибодулло Зубайдилло угли
Докторант кафедры искусственного интеллекта
Ташкентского государственного экономического университета,
Пейсенов Нурдаулет Нарбекович
Студент Университета Пучон в
Ташкенте кафедры “Электронный бизнес”
https://doi.org/10.5281/zenodo.15300528
Аннотация
В данной статье рассматриваются перспективы и вызовы, связанные с
использованием нейросетевых технологий для генерации программного кода в
реальном времени. Проанализированы современные разработки в области
искусственного интеллекта и их применение в программировании, а также
обсуждаются потенциальные риски и ограничения таких систем. Особое внимание
уделяется вопросам надежности, качества создаваемого кода и влияния нейросетей на
профессиональную деятельность программистов.
Ключевые слова:
нейросети, генерация кода, искусственный интеллект,
программирование, автоматизация, GPT, Copilot.
Современные технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются,
и одним из наиболее ярких направлений является использование нейросетей для
генерации программного кода. Такие инструменты, как GitHub Copilot, основанные на
трансформерах, уже демонстрируют значительные успехи в автоматизации рутинных
задач программирования. Однако помимо явных преимуществ подобного подхода
существуют и серьезные вызовы, требующие внимательного изучения.
Одним из ключевых достоинств генерации кода нейросетями является
значительное сокращение времени разработки. Исследование, проведённое Chen et al.
(2023), показало, что использование Copilot увеличивает продуктивность
программиста в среднем на 30%, особенно при решении стандартных задач. Это
означает, что студенты и начинающие разработчики могут быстрее обучаться, получая
готовые фрагменты кода и изучая принципы их построения. Более того, интеграция
ИИ в процесс разработки способствует снижению когнитивной нагрузки (Kim et al.,
2023).
С другой стороны, существует проблема доверия к качеству сгенерированного
кода. Алгоритмы, обученные на больших корпусах открытых репозиториев, не всегда
способны обеспечить корректность и безопасность создаваемого продукта. По данным
работы Liu et al. (2024), более 40% кода, сгенерированного нейросетями, содержат
ошибки или потенциально уязвимые места. Это особенно критично в условиях
реального времени, где от кода может зависеть работа систем жизнеобеспечения или
финансовые процессы.
Ещё один важный аспект — этические и правовые вопросы. К примеру, если
нейросеть сгенерировала код на основе чужих наработок, может ли результат
считаться оригинальным? Вопрос авторских прав всё ещё остаётся открытым и
требует тщательной правовой проработки (Zhao & Hu, 2024). Некоторые исследователи
предлагают рассматривать подобный код как производное произведение, что влечёт
51
за собой необходимость соблюдения лицензий оригинальных источников. Кроме того,
неясно, кто несёт юридическую ответственность в случае, если сгенерированный код
приводит к ошибкам или ущербу. Помимо авторских прав, остро встают вопросы этики
использования ИИ: например, недопустимость намеренного создания вредоносных
программ или обхода ограничений безопасности. Массовое внедрение таких
технологий также может изменить структуру занятости в ИТ-сфере, вызвав опасения
среди программистов относительно утраты рабочих мест или изменения характера
выполняемых задач, смещая акцент с ручного кодирования на контроль и валидацию
решений, предложенных ИИ.
Также стоит отметить, что использование генеративных моделей в кодировании
стимулирует развитие новых методик тестирования программного обеспечения.
Например, автоматическое создание юнит-тестов и предложений по оптимизации
архитектуры кода становятся всё более популярными направлениями. Инструменты
вроде CodeT5+ и Tabnine не только дополняют код, но и предлагают рекомендации по
улучшению читаемости и поддерживаемости проектов. Вместе с тем, важной задачей
становится обучение разработчиков навыкам правильной работы с подсказками
нейросетей, включая критическую оценку предложенных решений. В условиях
стремительной
эволюции
ИИ-систем
формируются
новые
компетенции,
объединяющие классические знания в области программирования с пониманием
особенностей машинного обучения. В будущем ожидается активное развитие
гибридных подходов, когда разработчик и ИИ будут работать в тесной связке,
усиливая друг друга. Всё это требует систематического обновления образовательных
программ и корпоративных стандартов в сфере ИТ.
Таким образом, нейросетевые технологии несомненно открывают новые
горизонты в программировании. Однако их применение должно быть обдуманным и
сопровождаться соответствующими мерами безопасности, юридической защитой и
этическими нормами. Необходимо продолжать исследования в этой области, чтобы
интеграция ИИ в реальную разработку была устойчивой и безопасной.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Chen, A., Brown, J., & Singh, R. (2023).
AI-assisted coding: Productivity gains and pitfalls
.
ACM Transactions on Software Engineering and Methodology.
2.
Kim, S., Yoon, D., & Lee, J. (2023).
Cognitive load in AI-powered code generation
. IEEE
Software, 40(2), 51–58.
3.
Liu, H., Zhang, Q., & Chen, M. (2024).
Security analysis of machine-generated code: A
critical review
. Journal of Systems and Software, 205, 111470.
4.
Zhao, T., & Hu, Y. (2024).
Copyright and ethics in AI-generated programming
. Computer
Law & Security Review, 49, 105852.
