Перспективы проекта Rust в области ИИ: практические взгляды от участников проекта

Что это такое

Сводный документ, созданный nikomatsakis 27 февраля 2024 года, собирающий мнения участников и сопровождающих проекта Rust об использовании инструментов ИИ. Документ стремится охватить весь спектр мнений, чтобы понять ландшафт аргументов с каждой стороны.

Ключевые детали из источника

На данный момент у проекта Rust нет единого взгляда или позиции относительно использования инструментов ИИ. Этот документ представляет собой индивидуальные мнения, а не официальную позицию проекта. Обсуждение охватывает как использование ИИ в крейтах rust-lang, так и использование ИИ разработчиками Rust в других местах.

ИИ требует инженерных навыков

Те, кто добивается наилучших результатов от ИИ, подчеркивают, что для эффективной работы с ИИ требуется настоящая инженерия. Как отмечает участник TC: «Для получения хороших результатов требуются внимание и тщательная инженерия. Нужно прилагать усилия, чтобы удерживать модели в пределах рабочего диапазона. Необходимо тщательно структурировать проблему, предоставлять правильный контекст и руководство, а также давать подходящие инструменты и хорошую среду.»

TC также отмечает быстрое улучшение: «То, что может быть неочевидным, — это насколько всё изменилось за последние 2–3 месяца. Когда-то было трудно оправдать использование моделей для серьёзной работы. Но современные модели теперь слишком хороши, чтобы их игнорировать.»

Варианты использования ИИ, не связанные с кодированием

Многие участники находят ценность в ИИ для задач, выходящих за рамки программирования:

• Поиск и обнаружение: davidtwco сообщает об использовании внутренних инструментов ИИ в Arm для поиска по более чем 10 000 страницам архитектурной документации, что упрощает своевременное реагирование на проблемы в вышестоящих репозиториях.
• Навигация по кодовой базе: scottmcm считает ИИ полезным для исследовательских вопросов, таких как «ну, я здесь, и мне нужен Span; где его взять?»
• Ревью кода и исследование идей: BennoLossin использует ИИ для перепроверки работы и задавания вопросов, которые помогают исследовать правильные идеи. RalfJung упоминает интерес к исследованию LLM для ревью кода, ссылаясь на успехи участников ядра Linux с тщательно проработанными промптами для конкретных проектов.
• Обработка данных в больших масштабах: Несколько участников отмечают, что ИИ делает работу с полуструктурированными данными более управляемой, приводя примеры из группы FLS (Future Language Specification).

Разный опыт

Участник yaahc отмечает когнитивный диссонанс между уважаемыми разработчиками, находящими ценность в инструментах ИИ, в то время как другие считают, что «99% ценности, которую люди приписывают этим инструментам, — это дым без огня». Разница, по-видимому, проистекает из того, как структурируются входные данные и как используются инструменты, причём опытные инженеры достигают лучших результатов.