Revoluce přichází: Velké jazykové modely

Pokrok, který nejde zastavit. Umělá inteligence prostřednictvím velkých jazykových modelů (LLM – Large Language Models) = revoluce. To je v roce 2025 bez debaty. AI díky tomu není jen automatizátor rutiny. Stává se rovnocenným parťákem vývojářů. Říká se tomu AI Native Development. Co to vlastně znamená?

Co značí LLMs modely v praxi? Zjednodušují generování kódu, urychlují testování a hledání chyb. Pomáhají zpracovat přehlednější dokumentaci, resp. umožňují využívat personalizované asistenty.

Popíšu funkci nebo algoritmus „normálním“ jazykem a AI to dorazí. Ač hodně zjednodušeno, jedním z nejviditelnějších dopadů LLM je jejich schopnost generovat kód na základě přirozeného jazyka.

Znamená to jediné: dramatické zkrácení času vývoje a snížení potřeby manuálního psaní opakujících se úseků kódu. Je pravda, že metoda kopíruj a vlož je nadsázkou, ale v principu časové úspory se jí v tomto případě trochu podobá.

Tradiční testování softwaru je časově náročné a vyžaduje pečlivou analýzu. AI modely dokážou generovat testovací sady, navrhovat Edge case (případy při méně pravděpodobných extrémních podmínkách) a pomáhat s odstraňováním chyb.

Velké jazykové modely mohou navíc analyzovat výstupy testů a navrhovat opravy. Suma sumárum: snižují chybovost a urychluje vývoj.

Nemusím být programátor, abych pochopil, že vyznat v delším odborném textu (kódu) bez řádné struktury, dokumentace a přesných poznámek je složité. Zejména, pokud se k projektu vracím po nějaké době nebo na něm začne spolupracovat někdo nový.

LLM mohou automaticky generovat komentáře ke kódu, psát dokumentaci a vysvětlovat složité algoritmy.

Každý programátor a kodér má trochu jiný styl a zvyklosti. Je to jako s kávou: je takřka stejná, někdo ji rád černou, jiný s mlékem.

Díky LLM mohou vývojáři využívat personalizované asistenty. Ti jim pomohou s přípravou té jejich kávy: doporučí optimální algoritmy, varují před potencionálními riziky.

Všechno pro má i své proti a opět platí staré dobré dobrý sluha a zlý pán. Proč? Mluví se o bezpečnosti, tzv. biasu, závislostech na AI a problémy integrace s dalšími systémy.

• Bezpečnost a BIAS
  Za prvé často skloňovaná otázka bezpečnosti, ožehavé téma u veškerého programování. Za druhé tzv. BIAS – předpojatost, kdy systémy AI mohou vycházet se stereotypů a následně podporovat předsudky.
• AI závislost
  Zjednodušení práce vede v mnohých oblastech ke „zlenivění“. Proč mám seběhnout dvě patra, když kamarádovi napíšu nebo zavolám. Přílišné spoléhání na AI může vést ke ztrátě hlubšího porozumění kódové logice mezi vývojáři.
• Integrace do dalších systémů
  Vytvořit nezávislou platformu je jedna věc, úspěšně ji propojit s těmi stávajícími věc druhá. Právě tady může nastat komplikace při spoléhání se na AI

Ano, úskalí jsou a je jich dost. Pozitiva ale převažují. Je jasné, že AI Native Development představuje budoucnost programování. Velké jazykové modely totiž nejsou jen pomocným nástrojem – mění samotnou podstatu programování.

Otázkou není, zda AI nahradí programátory. Ale jak se programátoři naučí efektivně využívat AI jako svého parťáka.

• proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/file/1bd359b32ab8b2a6bbafa1ed2856cf40-Paper-Conference.pdf
• ithy.com/article/top-5-large-language-models-2023-kyj0386q
• www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/for-individuals/do-more-with-ai/general-ai/debug-code?form=MA13KP
• www.linkedin.com/pulse/impact-ai-code-commenting-software-documentation-keploy-cf1xc/