А на десятый день он создал Cowork
Александр Леви — о коде, написанном искусственным интеллектом
Обозреватель “Ъ FM” Александр Леви рассказывает о влиянии ИИ на скорость разработки программного продукта компании Anthropic.
Фото: Антон Великжанин, Коммерсантъ
Фото: Антон Великжанин, Коммерсантъ
Искусственный интеллект Anthropic создал собственный программный продукт Cowork за десять дней. Полностью. Весь код написала нейронная сеть Claude Code. Эту информацию в соцсети X подтвердил один из разработчиков Борис Черни. Cowork — это упрощенная версия кодирующего агента для рядовых пользователей. История его создания стала, пожалуй, первым заметным свидетельством того, как ИИ меняет скорость разработки ПО. Еще в марте прошлого года глава Anthropic Дарио Амодей сделал прогноз, что нейросети будут писать до 90% кода в течение трех-шести месяцев. Его команда оказалась верна слову. По данным IT-компании, примерно 90% кодовой базы самого Claude Code написано этим же Claude Code. Машина минимизировала человеческое участие.
Конечно, Anthropic не существует в вакууме. Конкуренция в этом профильном пространстве довольно напряженная. Google представила режим Gemini 2.5 Deep Think, который не уступил людям в конкретной дисциплине. Нейросеть решила 10 из 12 задач на чемпионате мира по программированию ICPC. Более того, среди них оказалась та, с которой не справилась ни одна реальная команда. OpenAI развивает Canvas — интерфейс ChatGPT для написания и редактирования кода. Microsoft движет GitHub Copilot от помощника к автономному агенту. Meta (признана экстремистской и запрещена на территории России) выпустила Llama 3.3 с показателем 88,4% на бенчмарке HumanEval.
Гонку технологий неизбежно сопровождают риски. В первую очередь речь о безопасности. И подобные проблемы, по информации Security Magazine, наблюдаются в 45% кода, который машины пишут сами. Исследования CodeRabbit показали, что ошибок логики в софте, созданном ИИ, в 1,75 раза больше, чем у ПО, созданного людьми. Нейросети обучаются на доступном онлайн-коде, и последний часто содержит уязвимости. Кроме того, искусственный интеллект часто не понимает контекст, бизнес-требования и ограничения архитектуры. Поэтому пока подобное написание кода требует квалифицированного человеческого надзора.