Чи зможе генеративний штучний інтелект для коду досягти успіху після загибелі Kite? • TechCrunch

Kite, стартап розробки помічника кодування на основі ШІ, раптово закритого минулого місяця. Незважаючи на десятки мільйонів доларів підтримки венчурного капіталу, Kite намагався оплачувати рахунки, як розповів засновник Адам Сміт у посмертному дописі в блозі, зіткнувшись з інженерними труднощами, які зробили пошук відповідного продукту ринку практично неможливим.

«Ве не вдалося реалізувати наше бачення програмування за допомогою ШІ, тому що ми вийшли на ринок на 10+ років занадто рано, тобто технологія ще не готова», — сказав Сміт. «Наш продукт не монетизувався, і знадобилося надто багато часу, щоб зрозуміти це».

Невдача Kite не віщує нічого доброго для багатьох інших компаній, які прагнуть — і намагаються комерціалізувати — генеративний ШІ для кодування. Copilot — це, мабуть, найпопулярніший приклад, інструмент для генерування коду, розроблений GitHub і OpenAI за ціною 10 доларів на місяць. Але Сміт зазначає, що, хоча Copilot багатообіцяючий, йому ще «попереду пройти довгий шлях» — за оцінками, створення інструменту «виробничої якості», здатного надійно синтезувати код, може коштувати понад 100 мільйонів доларів.

Щоб отримати уявлення про виклики, які чекають на гравців у просторі генеративного коду, TechCrunch поспілкувався зі стартапами, які розробляють системи штучного інтелекту для кодування, зокрема Tabnine і DeepCode, які Snyk придбав у 2020 році. Сервіс Tabnine прогнозує та пропонує наступні рядки коду на основі контекст і синтаксис, як Copilot. DeepCode працює дещо по-іншому, використовуючи AI для сповіщення розробників про помилки під час кодування.

Генеральний директор Tabnine Дрор Вайс чітко розповів про те, що він бачить як перешкоди, що стоять на шляху масового впровадження систем синтезу коду: сам штучний інтелект, досвід користувача та монетизація.

Leave a Comment