Цитат 1, 15 март 2025 г.: "Моята платформа е направена без никакъв написан на ръка програмен код. AI вече не е просто асистент, той вече е и строител. Можете да продължите да мрънкате за това или да започнете да строите. Послепис: Да, хората си плащат за тази платформа".

Цитат 2, 17 март 2025 г.: "Хора, атакуваха ме. Стават някакви произволни неща, изчерпва се капацитетът, заобикалят се ограничения, някакви неща са създадени в базата данни. Както знаете, нямам технически познания и ми отнема повече време да разбера какво става. На този етап спирам да споделям публично с какво се занимавам".

Вече месец и половина в технологичните среди се надсмиват на този сюжет, който наистина звучи като виц - но е напълно реален. И е част от грандиозната промяна в начина, по който се създава софтуер.

Мениджърите, инвеститорите и оптимистите виждат в нея по-бързо и по-евтино решаване на технологичните проблеми. Опитните разработчици и пестимистите обаче се опасяват, че ще заживеем в свят, който е все по-зависим от все по-несигурен софтуер.

Програмиране по усет

Създаването на програми от зората на компютрите до наши дни се е променило неимоверно, но остава тежка и трудна работа, която изисква усилията на добре подготвени и добре платени специалисти. Затова и още от 60-те се търси начин то да бъде по-лесно и по-достъпно.

След като три поколения се опитваха да "демократизират" софтуерната разработка чрез езика Basic, Rapid Application Development платформи и No-code решения, в средата на 2021 г. се появи GitHub Copilot. Той идваше с обещанието, че ще предлага релевантен код по заявка, написана в свободен текст. Първоначалните резултати бяха противоречиви, но пък помогнаха много на компанията, партнирала си с Microsoft за проекта - OpenAI.

1 от 10 програмисти работи по цял ден... нищо

1 от 10 програмисти работи по цял ден... нищо

Това коства на компаниите милиарди - поне според ново изследване

В края на 2022 г. се появи ChatGPT. Освен добър чат събеседник, той се оказа в състояние да пише работещ код. Година по-късно в AI сферата конкуренцията беше по всички фронтове, включително - програмирането.

Някъде тогава започнаха да се появяват десетки платформи, специално предназначени да помагат на програмистите. 2024-а дойде със следващата стъпка - полуавтономни решения за разработка и ситуация, в която 25% от стартъпите в Y Combinator имат предимно AI-генериран програмен код.

Cursor: Водещият AI инструмент за програмисти набра над $100 милиона

Cursor: Водещият AI инструмент за програмисти набра над $100 милиона

Приходите на компанията зад него скочиха 25 пъти за година

На фона на това в началото на тази година се появи и терминът Vibe Coding или "програмиране по усет". "Съществува нов вид кодене, което наричам "кодене по усет", при което напълно се отдавате на усещанията, приемате експоненциалите и забравяте, че кодът изобщо съществува. Това е възможно, защото големите езикови модели стават твърде добри", написа в X/Twitter Андрей Карпати, бивш AI директор на Tesla и част от хората, основали OpenAI.

Функции или цяло приложение - на пръв поглед изглежда, че ботът може да направи всичко с достатъчно добро предварително обяснение в Cursor или подобен на него инструмент. Няма дебъгване, няма чудене - всичко тръгва от първия опит. Ако не тръгне - питате AI защо не е тръгнало и той решава проблема. Чисто, просто, бързо, лесно, евтино.

Ако се вярва на това, което стартъпи с милиардни оценки говорят на инвеститорите си, буквално всеки ръководител на проект може да се превърне в армия от разработчици.

Не е така, категоричен е в публикация в LinkedIn основателят на AI платформата nexusGPT Асем Шамах: "Логиката е съблазнителна. Изглежда, че тя демократизира програмирането, прекъсва наследените тесни места и отключва креативността. На практика обаче vibe coding-ът е като да наемете нетърпелив стажант с въображение, който не познава архитектурата ви или нуждите ви за съответствие... и въпреки това да изпращате на пазара всичко, което той произвежда.

Какво може да се обърка?

Да си припомним какво пише увереният онлайн предприемач след срещата си с AI програмирането: "Можете да продължите да мрънкате за това или да започнете да строите". Дали пък недоволните не са в грешка?

Статистиката и няколко изследвания за съжаление са на тяхна страна. Според компанията nucamp директно вложеният без задълбочена проверка AI код може да увеличи дефектите с до 50%, а повтарящите се сегменти в програмата нарастват до 8 пъти, което създава огромни бъдещи главоболия за всеки, който трябва да поддържа даденото приложение.

А поддръжката на нещо, чиято логика е неясна и за собствения му "създател", няма как да е нещо лесно и приятно.

Отиваме обаче към по-големия риск - според експертите от SecureLeap над една трета (36%) от програмния код, създаден от изкуствен интелект има проблеми по линия на сигурността:

  • Незащитени полета за въвеждане на информация, през които се "инжектира" зловреден код;
  • Лошо управление на паролите;
  • Липса на проверки за оторизация;
  • Незащитени данни за достъп;
  • Използване на вече компрометирани практики за сигурност.

Именно така вашият "чудодеен" онлайн продукт, създаден от нулата за 5 дни, може да се сгромоляса за 5 минути и да ви остави с огромни загуби, а данните на клиентите ви да се окажат из целия интернет.

Защо Vibe Coding не работи

Важно е да разберем на какво се дължат огромните проблеми на готовия AI код. На първо място, големите езикови модели са обучавани с това, което е налично онлайн - а то може да е неактуално или пълно с грешки. Все още липсва възможност изкуственият интелект да се "самопроверява" в движение за качеството на кода, който пише.

Освен това, ботовете все още не разбират контекста на поставената им задача в дълбочина и могат да "халюцинират" различни аспекти от решението ѝ.

Последното е друг потенциален кошмар със сигурността - AI обожава да си "измисля" външни библиотеки и модули, които да зарежда в рамките на текущия проект. Хакерите добре знаят това и качват зловреден софтуер под името на различни несъществуващи компоненти, към които реферира най-често ботът.

Допълнителен "бонус" - всички знаем какви са политиките на OpenAI, Anthropic или Google по отношение на данните, които споделяме с техните AI платформи, но дали по същия начин стоят нещата с по-малките платформи? Надали искате вашите запитвания, структури на базите данни, ключове и бизнес логика да стават чуждо достояние.

Време е да хванем волана

Автомобилната аналогия в случая е добра. Автономните коли изглеждат поне на 70% достигнали способностите, които ни се обещават от десетилетия. Заради оставащите 30% обаче надали искате да сте в кола без шофьор на кръстовището на Сточна гара в сутрешен час пик.

От SecureLeap са категорични - можете да оставите AI да е в главната роля на софтуерната разработка само при не-критични функционалности, прототипи и експерименти. До неща като оторизация, плащания и нива на достъп на потребителите ботът не трябва да припарва.

Даже и тогава човек трябва да инспектира регулярно генерирания код - и то заедно с автоматизирани проверки и подробно документиране кое е писано от човек и кое е от машина.

Шамах от nexusGPT има конкретни съвети към разработчиците:

  • Контекстовият прозорец на AI платформите е голям, затова в него трябва да влиза цялото хранилище;
  • Всяко запитване трябва да изисква няколко отговора от изкуствения интелект и на база на човешки анализ да се избира най-добрият;
  • Всеки ред трябва да се прочете преди да отиде в Git;
  • Ако има външни пакети, трябва да се установи категорично, че са тези, които се очаква да са;
  • Това, че нещо работи, не означава, че не трябва да бъде тествано изключително подробно.

Друг съвет, който със сигурност няма да се хареса на почитателите на бързите и лесни решения е заедно с AI да се състави изключително подробна документация на целия проект още преди да му се зададе да пише код. Според много разработчици крайният резултат е значително по-добър.

"AI трябва да бъде мултипликатор, а не извинение за пропускане на експертни познания. Бързината без преглед води до неизлечим технологичен дълг, нарушения и загуба на доверие. Победителите ще съчетаят строгите най-добри практики с ускоряването на LLM - никога няма да предадат волана само на усещанията", казва Шамах.

Иначе казано - в лицето на AI имаме нов и обещаващ инструмент, но с него така или иначе трябва да борави майстор.