giriiş
Yazılım geliştirme son yıllarda önemli ölçüde değişti. Geliştiriciler, tüm uygulamaları oluşturmak için büyük dil modellerini (LLM’ler) yönlendirmeye yönelik AI ile çalışan otomatik tamamlama ile entegre geliştirme ortamlarını (IDE’ler) kullanarak kod önerileri için kod önerileri için CHATGPT’yi kullanmaya taşındılar. Bu değişim, mühendislik ekiplerinin nasıl çalıştığını dönüştürüyor ve yazılım yaratma ve siber güvenlik ekonomisini yeniden şekillendiriyor.
Bu makalede, AI’nın kod editörlerini, jeneratörlerini ve geliştirici iş akışlarını nasıl şekillendirdiğini araştıracağım. Yapay zeka kodlama araçlarının manzarasını, evrimlerini yönlendiren güçleri ve bu değişikliklerin etkilerini – demokratikleştirmenin siber güvenlik risklerini ele almaya kadar inceleyeceğim. Bu eğilimleri anlayarak, kuruluşlar bu yeni dönemin fırsatlarına ve zorluklarına daha iyi hazırlanabilirler.
Yapay zeka güdümlü gelişmenin yeni dönemi
Kasım 2024 AI’nın Gürcü ve Newtonx tarafından yapılan AI Evlat Edinme Karşılaştırma raporuna göre, Ar -Ge (Ürün/Mühendislik/BT) liderlerinin% 50’sinden fazlası, ekipleri için eğitim ve beceri geliştirme nedeniyle artan maliyetler gördüğünü bildiriyor. Ayrıca, Ar -Ge liderlerinin yaklaşık% 40’ı, teknik yeteneklerin bulunmamasının AI’nın ölçeklendirilmesinde bir engel olduğunu bildirmiştir.
2025’e girdikçe, iki eğilimin kod üretimi etrafında geliştirici iş akışlarını şekillendirmesi şaşırtıcı değil: “vibe kodlama” ve özerk ajanlar.
Vibe kodlama Geliştiricilerin LLMS’nin yazılı, hata ayıklama ve test kodunda liderliği almasına izin vererek önemli bilişsel çabayı boşaltmalarını sağlar. Vibe kodlama ile kullanıcılar istedikleri sonuçları tanımlamak için doğal dil istemleri sağlar ve LLM’ler kod snippet’leri oluşturarak, hata ayıklamaya yardımcı olarak ve işlevselliği doğrulayarak yanıt verir. Bu yaklaşım, kodlamayı geleneksel programlama uzmanlığı olmayan bireyler için bile daha sezgisel, erişilebilir ve verimli hale getirmektir.
AI kodlama araçları artık tüm geliştirme döngülerini yönetmek için gelişmiş çok aşamalı ajan mimarilerden yararlanıyor. Bu araçlar özerk bir şekilde kod oluşturabilir, kabuklarda yürütebilir, doğruluğunu doğrulayabilir ve yalnızca gerektiğinde insan doğrulamasını isteyebilir. Daha önce haftalarca manuel çaba gerektiren görevler, sadece LLM token sınırları ve GPU işleme hızları ile kısıtlanan saatler içinde tamamlanmıştır.
Yazılım mühendisleri için bu değişim, geleneksel geliştirme iş akışının çoğunun – API belgelerini okuma, testler yazma, kod uygulaması ve doğrulama – otomatik olabilir ve varlık olabilir. Her kod satırını kendileri yazmak yerine, geliştiriciler artık çıktıları hassaslaştırmak ve optimize etmek için AI araçlarıyla işbirliği yapabilirler.
AI kodlama araçlarının manzarası
Yapay zeka ile çalışan kodlama çözümlerinin patlayıcı büyümesine rağmen, birçok araç kod tamamlama ve kod anlayışı gibi temel bir dizi özellik etrafında birleşir. Bazı araçlar otonom tam uygulama üretimini hedeflerken, diğerleri yaklaşımlarında ilk olarak kalır. Yazma sırasında, ürün farklılaşması kısmen farklı geliştirici izleyicileri (ön uç, arka uç vb.) İçin tasarlanmış araçlar ve farklı arayüzler ve form faktörleri (bağımsız IDE, uzatma, CLI-tool, vb.)
Tam otomasyondaki açık kaynak denemeleri henüz yüksek güvenilirliğe ulaşmamıştır (örneğin, hiçbir büyük AI modeli Swebench’in tam testinde% 50 oto-çözünürlüğü aşmamıştır). Bununla birlikte, vakıf modellerinde ve ajan mimarilerinde devam eden ilerlemeler, daha fazla benimsenme ve daha iyi güvenilirlik konusunda iyimserliği artırıyor.
Yenilikçilik süren iki güç
- Vakıf Modeli İyileştirmeleri:
Temel modellerdeki ilerleme, AI kodlama araçlarının etkinliğini doğrudan etkiler. Modeller doğruluğu, gecikmeyi ve maliyeti geliştirdikçe, kullanıcılar için yineleme hızı maddi olarak gelişir. Rakipler, mühendislik görevlerinin yüksek değeri nedeniyle doğruluğun çıkarım hızından daha ağır bastığı Swebench gibi kamu krizlerine hükmetmek için yarışıyorlar.
- Ajan mimarileri:
Kodlamanın ötesinde, LLM’ler ajan sistemlerine entegre edilmektedir. Bu mimariler, sorunları yönetilebilir görevlere ayırarak LLM’lerin “araç çağrısı”, bellek yönetimi ve geri alınan nesil (RAG) yoluyla karmaşık iş akışlarını yürütmesine izin verir. Birden fazla ajanı uyumlu sistemlere paketleyerek, geliştiriciler artık daha yüksek soyutlama seviyelerine erişebilir ve bu da her zamankinden daha güçlü ve esnek araçlar sağlar. Birçok IDE, daha da karmaşık iş akışları ve görevleri elde etmek için ajanların diğer ajanları çağırmasını sağlayan model bağlam-protokol sunucularını (bunları mini ajan sunucuları olarak düşünebilirsiniz) bile benimsedi.
Yazılım işletmeleri ve siber güvenlik için çıkarımlar
Yapay zeka kodlama araçlarının hızlı bir şekilde benimsenmesi yazılım işi için fırsatlar getirirken, benimsenmenin önündeki bazı engeller vardır. Ar -Ge liderlerinin% 60’ı veri gizliliği ve güvenlik konusunda endişelenmektedir. Yazılım işletmeleri için bazı fırsatlar ve ilgili zorluklar şunlardır:
- Artan kod üretimi: Haftalar yerine saatler içinde doğru kod oluşturma yeteneği, üretim maliyetini önemli ölçüde azaltmıştır. Bununla birlikte, bu aynı zamanda üretilen kod miktarının katlanarak arttığı ve siber tehditler için saldırı yüzeyini artırdığı anlamına gelir. Geleneksel güvenlik programları ve yaklaşımları hala geçerlidir, ancak etkili olabilmek için artan otomasyon, uygulamaların keşfi ve federasyonlu bir güvenli yazılım tedarik zinciri gerektirebilir. İdeal ‘değiştirilmiş sol’ durumu, kod üretim araçlarının güvenliğe duyarlı ve çevreye duyarlı hale gelmesini içerir, bu nedenle rahatsız edici güvensiz kod ve uygulamalar üretmez-ve hala bunun ilk aşamalarında.
- Mühimmatör olmayanlar için erişilebilirlik: Proje Yöneticileri ve Ürün Geliştiricileri gibi teknolojiye ayrılmış profesyoneller artık resmi mühendislik eğitimi olmadan kod üretebilirler. Kod oluşturmanın bu demokratikleştirilmesi, yazılım geliştirmeye katkıda bulunma, yeniliği teşvik etme ve proje zaman çizelgelerini hızlandırma konusunda daha geniş bir kişiye güç verir. Bununla birlikte, yetenekli bir incelemenin gözetimi olmadan potansiyel güvensiz kod ve güvenlik açıkları gibi önemli güvenlik riskleri de getirir. Birçok kuruluş, temel sistemlerden uygulamaların sert bir şekilde izole edilmesi ve ‘prototip’ veya ‘pazarlama’ sistemlerini dağıtma yaklaşımını alır. Ancak hem hız hem de güvenliği sağlamak için, bu yaklaşım, güvenli ve geçici ortamları tam otomatik bir şekilde döndürmek için sıhhi tesisatın kurulmasını gerektirdiği için emek ve maliyet yoğun olabilir.
- Siber güvenlik ekonomisi: Özellikle bir mühendis eskiden haftalar veya aylar süren günlerde bir şeyler üretebiliyorsa, yazılım üretme maliyetinin bir emek perspektifinden maddi olarak azaldığını tahmin etmek çok zorlanmayacaktır. Ne yazık ki, aynı matematik, güvenlik açıklarından yararlanmak için saldırgan kod oluşturmak için modern kod oluşturma araçları kullanan kötü aktörler için geçerlidir. Kod üretme maliyeti ve çabasındaki azalma, sistemleri savunma maliyetinin artmasına neden olabilir. Genellikle güvenlik üzerindeki hıza öncelik veren yeni başlayanlar, ölçeklendikçe artan risklerle karşılaşabilir. Bugün siber güvenlik harcamalarına hükmeten büyük işletmelerin, üretilen yeni kodun büyük hacmini açıklayan çözümlere yatırım yapması gerekebilir.
İleriye giden yol
Bence, AI tarafından üretilen kodun çoğalmasıyla şirketler, gelişim hızına uyacak şekilde siber güvenlik savunmalarına öncelik vermelidir. Açık kaynaklı araçlar, yeni başlayanlar için hayati bir ekolayzer olarak kalır, ancak küçük ve orta ölçekli işletmeler için güvenlik çözümlerinin erişilebilirliğini ve karşılanabilirliğini artırmak için daha geniş bir değişime ihtiyaç vardır. Bu olmadan, tespit edilmiş olsun ya da olmasın, ihlaller frekans ve etki açısından artma olasılığı vardır.
Kuruluşların vibe kodlama ve ajan yapay zeka çağındaki siber güvenlik uygulamalarını güçlendirmek için alabilecekleri diğer önemli yaklaşımlar şunları içerir:
- Sadece yetkili insan ve insan olmayan kuruluşların AI modelleriyle etkileşime girmesini sağlayarak sıkı erişim kontrollerinin sürdürülmesi,
- Araçlar ve AI temsilcileri tarafından hangi verilerin kullanılabileceği ve erişilebileceği konusunda katı kurallar uygulayarak güçlü veri yönetişimi uygulamalarının sağlanması ve
- Kötü niyetli bilgi istemleri veya beklenmedik model çıktıları gibi anomaliler için AI sistemlerini izlemek için izleme ve değerlendirme araçlarını kullanma.
Ayrıca, kuruluşlar vizyonlarını, politikalarını ve standartlarını etkili bir şekilde uygulamak için LLM’lerden yararlanabilirler. Mimari kalıplara, standartlara ve güvenlik politikalarına bağlanmak için tarama yapmak için LLM’lerin kullanılması, eski satıcı araçlarının kod incelemesi ile ilgili olarak kullanılan otomatik kod tarama işlemlerinden mantıklı bir evrimdir. Ayrıca, LLM’ler çeşitli organizasyonel işlevlerde daha geniş politika uyumluluğunu uygulamak için potansiyel olarak genişletilebilir, böylece genel yönetişim ve risk yönetimini geliştirebilir.
Bu yeni AI güdümlü gelişme çağına geçtikçe, önemli bir zorluk, otonom ajanlar gibi araçların üretkenlik kazanımlarını, güçlü, ölçeklenebilir savunmalara artan ihtiyaç ile dengelemek olacaktır. Vibe kodlaması yazılım nasıl oluşturduğumuzu yeniden tanımlayabilirken, aynı zamanda onu nasıl koruduğumuzun temel bir yeniden düşünülmesini gerektirir.
(Not: Bu makalede belirtilen tüm istatistikler, Gürcü ve Newtonx, AI Uygulamalı, Kasım 2024).
Yazar hakkında
Nahim Nasser, VC firması Georgian’ın AI laboratuvarında mühendislik başkanıdır ve burada mühendislik ekibine liderlik eder ve büyümeyi hızlandırmak için portföy şirketleriyle yakın işbirliği yapar. Daha önce, Credit Susam’de Mühendislik Başkan Yardımcısı, Stack’te CTO ve Corelogic’te Mühendislik Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Nahim, Ottawa’daki Carleton Üniversitesi’nde yazılım mühendisliği okudu. Boş zamanlarında çıplak metal sunucularla çalışmaktan ve yürümeye başlayan çocuk ve chihuahua ile vakit geçirmekten hoşlanır. Nahim’e linkedin.com/in/nahimnasser ve Gürcü web sitesinde ulaşılabilir: https://Gegian.io/.