Idén att använda stora språkmodeller (LLMs) som en abstraherande nivå inom mjukvaruutveckling är intressant. Jämförelsen av hur kompilatorer omvandlar källkod till binär kod belyser potentialen för AI att omvandla uppmaningar till fungerande system. Även om problem som icke-determinism och hallucinationer skulle lösas, kvarstår en stor utmaning: komplexitet. Mjukvaruutveckling är ingen statisk process; krav förändras ständigt, vilket ökar komplexiteten. Denna komplexitet är en pågående kamp för ingenjörer, vilket leder till olika discipliner som fokuserar på refaktorering och arkitektur.
I teorin kan man överväga att kontinuerligt regenerera en kodbas baserat på uppmaningar för att hantera komplexiteten. Praktiska begränsningar träder dock fram; exempelvis skulle byggandet av en medelstor kodbas på cirka 500 000 rader kod idag kunna ta flera dagar och kosta mycket. Detta är kontraproduktivt, eftersom mjukvaruutveckling lyckas bättre med snabba feedback-loopar. Dessutom finns det en grundläggande fysisk lag: att bearbeta information medför alltid en energikostnad. Att flytta arbete från mänsklig kognition till maskinens datorkraft undviker inte denna kostnad, utan förflyttar den bara, vilket resulterar i lägre effektivitet i den aktuella kontexten.
Sammanfattningsvis, även om tanken att utnyttja LLMs inom mjukvaruutveckling är konceptuellt lovande, belyser praktiska begränsningar de utmaningar som kvarstår, särskilt i fråga om komplexitetsförvaltning och implikationerna av den andra termodynamiska lagen angående energiförbrukningen i beräkning.
Vad är LLMs?
LLMs eller stora språkmodeller är AI-system som är designade för att förstå och generera mänskligt språk baserat på angivna uppmaningar.
Hur förbättrar LLMs mjukvaruutveckling?
LLMs kan automatisera vissa programmeringsuppgifter och ge intelligenta kodförslag, vilket potentiellt effektiviserar utvecklingsprocessen.
Vad är den största utmaningen med att använda LLMs för mjukvaruutveckling?
Den största utmaningen är att hantera komplexiteten i mjukvaran, eftersom förändringar i krav snabbt kan komplicera kodbaserna.
Hur kan Metaistic hjälpa till med utmaningar inom mjukvaruutveckling?
Metaistic kan hjälpa till med att implementera avancerade AI-lösningar som effektiviserar kodningsprocesserna, förbättrar feedback-loopar och adresserar komplexiteten i utvecklingen.
