ChatGPT доказал, что может успешно управлять технологической компанией

Новое исследование показало, что чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT от OpenAI, могут быстро и экономически эффективно управлять компанией-разработчиком программного обеспечения с минимальным вмешательством человека.

В недавней статье команда исследователей из Университета Брауна и нескольких китайских университетов провела эксперимент, чтобы выяснить, могут ли роботы с искусственным интеллектом, работающие на базе версии модели ChatGPT 3.5, завершить процесс разработки программного обеспечения без предварительного обучения.

Чтобы проверить это, исследователи создали гипотетическую компанию по разработке программного обеспечения под названием ChatDev. Основываясь на модели waterfall — последовательном подходе к созданию программного обеспечения — компания была разбита на четыре различных этапа в хронологическом порядке: проектирование, кодирование, тестирование и документирование.

После этого исследователи назначили роботам с искусственным интеллектом конкретные роли, предложив каждому из них «жизненно важные детали», которые описывали «назначенную задачу и роли, протоколы связи, критерии завершения и ограничения».

Как только исследователи распределили роли роботов с искусственным интеллектом, каждый бот был распределен по соответствующим этапам. «Генеральный директор» и «технический директор» ChatDev, например, работали на этапе «проектирования», а «программист» и «арт-дизайнер» — на этапе «кодирования».

На каждом из этапов работники ИИ общались друг с другом при минимальном участии человека, чтобы завершить определенные этапы процесса разработки программного обеспечения — от принятия решения о том, какой язык программирования использовать, до выявления ошибок в коде — до тех пор, пока программное обеспечение не будет завершено.

Исследователи провели эксперимент с различными сценариями программного обеспечения и применили к ним серию анализов, чтобы увидеть, сколько времени потребовалось ChatDev для завершения каждого типа ПО и сколько будет стоить каждый из них. Например, ChatDev было поручено «разработать базовую игру гомоку».

Гомоку — настольная логическая игра для двух игроков. На квадратной доске размером 19x19 (в традиционном варианте) или 15x15 (в современном спортивном варианте) пунктов игроки поочерёдно выставляют камни двух цветов. Выигрывает тот, кто первым построит непрерывный ряд из пяти камней своего цвета по вертикали, горизонтали или диагонали.

На этапе проектирования генеральный директор попросил технического директора «предложить конкретный язык программирования», который «удовлетворил бы спрос нового пользователя», на что технический директор ответил Python. В свою очередь, генеральный директор сказал: «Отлично!» и объяснил, что «простота и удобочитаемость языка программирования делают его популярным выбором как для начинающих, так и для опытных разработчиков».

После того, как технический директор ответил: «Давайте начнем», ChatDev перешел к этапу кодирования, где технический директор попросил программиста написать файл. После этого программист попросил дизайнера придать программному обеспечению «красивый графический пользовательский интерфейс». Цепочка чатов повторяется на каждом этапе до тех пор, пока ПО не будет разработано.

После назначения ChatDev 70 различных задач исследование показало, что компания, работающая на базе искусственного интеллекта, смогла завершить полный процесс разработки «менее чем за семь минут при затратах в среднем менее одного доллара» — и все это при выявлении и устранении «потенциальных уязвимостей» с помощью своей «памяти» и «самоорганизации».-

В исследовании говорится, что 86,66% сгенерированных программных систем были «выполнены безупречно».

«Наши экспериментальные результаты демонстрируют эффективность и рентабельность автоматизированного процесса разработки программного обеспечения, управляемого CHATDEV»

пишут исследователи в статье

Тем не менее, исследование не является идеальным: были выявлены некоторые ошибки в языковых моделях, которые могут вызвать проблемы при создании программного обеспечения. Тем не менее, исследователи заявили, что полученные результаты «потенциально могут помочь начинающим программистам или инженерам в реальном мире» в будущем.

Источник: https://www.businessinsider.com