今日、ニューラルネットワークはどこでも使用されています。プログラマーはそれらを使用して、コードを生成し、他のソリューションを説明し、ルーチンタスクを自動化し、アプリケーション全体をゼロから作成します。これにより、効率の向上、エラーの減少、開発の加速につながるはずです。しかし、現実ははるかに普及しています。多くはまだ成功していません。ニューラルネットワークは重要な問題を解決しません – 無知の深さを照らすだけです。
理解する代わりにLLMへの完全な依存性
主な理由は、多くの開発者がLLMに完全に依存しており、彼らが働いているツールを深く理解する必要性を無視していることです。ドキュメントを勉強する代わりに、チャットリクエスト。エラーの理由を分析する代わりに、決定をコピーします。建築ソリューションの代わりに、説明に従ってコンポーネントの生成。これはすべて表面的なレベルで機能しますが、非標準タスクが発生するとすぐに、実際のプロジェクトとの統合または微調整の必要性が必要であり、すべてが崩れます。
コンテキストと時代遅れの慣行の欠如
ニューラルネットワークは、一般化されたコードを生成します。彼らは、あなたのプラットフォームの詳細、図書館のバージョン、環境制限、またはプロジェクトの建築ソリューションを考慮していません。生成されるものはしばしばもっともらしいように見えますが、実際のサポートされているコードとは何の関係もありません。それらが時代遅れのバージョンのフレームワークに属している場合、または長い間効果のないまたは安全でないと認識されてきたアプローチを使用する場合、単純な推奨事項でさえも機能しない場合があります。モデルはコンテキストを理解していません – 統計に依存しています。これは、オープンコードで人気のあるエラーとアンチパットターンが何度も何度も再現されることを意味します。
冗長性、非効率性、プロファイリングの欠如
生成されたAIを生成するコードは、多くの場合冗長です。不要な依存関係、ロジックの複製、抽象化を不必要に追加します。サポートが困難な効果的で重い構造が判明しました。これは、ギャングのサイズ、応答時間、エネルギー消費が重要であるモバイル開発では特に深刻です。
ニューラルネットワークはプロファイリングを実施せず、CPUとGPUの制限を考慮していないため、メモリの漏れを気にしません。コードが実際にどれほど効果的であるかを分析しません。最適化は依然として手作りであり、分析と検査が必要です。それがなければ、アプリケーションは、構造の観点から「正しい」ように見える場合でも、遅く、不安定でリソース集中的になります。
脆弱性とセキュリティに対する脅威
安全を忘れないでください。 LLMを使用して部分的または完全に作成されたプロジェクトが正常にハッキングされた場合、すでに既知のケースがあります。理由は典型的なものです。危険な関数の使用、入力データの検証の欠如、承認の論理のエラー、外部依存関係の漏れです。ニューラルネットワークは、オープンリポジトリで見つかったという理由だけで、脆弱なコードを生成できます。セキュリティスペシャリストの参加と完全な改訂がなければ、このようなエラーは攻撃の入力ポイントに簡単になります。
法律はパレートであり、欠陥の本質
パレートの法律は、ニューラルネットワークではっきりと機能します。努力の20％のために結果の80％が達成されます。このモデルは、大量のコードを生成し、プロジェクトの基礎を作成し、構造を広げ、タイプをアレンジし、モジュールを接続できます。ただし、これはすべて時代遅れであり、現在のバージョンのライブラリまたはフレームワークと互換性があり、重要な手動改訂が必要です。ここでの自動化は、プロジェクトの特定の現実にチェックされ、処理され、適応する必要があるドラフトとして機能します。
注意楽観主義
それにもかかわらず、未来は励みに見えます。トレーニングデータセットの絶え間ない更新、現在のドキュメントとの統合、自動化されたアーキテクチャチェック、設計およびセキュリティパターンへのコンプライアンス – これがすべてゲームのルールを根本的に変更する可能性があります。おそらく数年後には、コードをより速く、より安全で、より効率的に書くことができ、LLMに真の技術的な共著者として依存することができます。しかし、今のところ – 悲しいかな – 多くのことをチェックし、書き直し、手動で修正する必要があります。
ニューラルネットワークは強力なツールです。しかし、彼があなたに反対するのではなく、あなたのために働くためには、いつでもコントロールするための基盤、批判的思考、意欲が必要です。
