Компания Google представила результаты внедрения технологий искусственного интеллекта в процессы обновления программного кода. Согласно препринту научной статьи, применение больших языковых моделей (LLM) позволило сократить время миграции кода на 89%.
Масштабные проекты по модернизации затронули несколько ключевых направлений: обновление 32-битных идентификаторов до 64-битных в системе Google Ads, модернизацию библиотек тестирования и переход с Joda на стандартный пакет времени Java. По первоначальным оценкам, ручное выполнение работ потребовало бы многолетних усилий сотен программистов.
Инновационный подход объединил возможности искусственного интеллекта с традиционными инструментами разработки. Специалисты применяли пользовательские скрипты для поиска участков кода, требующих обновления, после чего LLM генерировал необходимые изменения. Примечательно, что 80% модификаций были выполнены автоматически.
Практические результаты превзошли ожидания: миграция с JUnit3 на JUnit4 заняла всего квартал, причем 87% сгенерированного кода не потребовало доработки. При переходе с библиотеки Joda на Java удалось сэкономить почти 90% запланированного времени.
Несмотря на необходимость человеческого контроля за работой ИИ, новая методология продемонстрировала двукратное ускорение процессов по сравнению с традиционными подходами. Успешный опыт Google открывает перспективы для широкого внедрения искусственного интеллекта в процессы разработки программного обеспечения.
