Questo cloud AI: come Google Gemini aiuterà tutti a realizzare progetti più veloci, più economici e migliori

Esplora il futuro della codifica assistita dall'intelligenza artificiale con Google Gemini. Nella nostra intervista esclusiva, Richard Seroter di Google condivide approfondimenti su come gli strumenti di intelligenza artificiale stanno aumentando la produttività, migliorando la qualità del codice e plasmando il futuro dell'ingegneria del software.

Richard Seroter, capo evangelista di Google Cloud.

Quando si tratta di intelligenza artificiale generativa, Google è diventato un attore importante con le sue offerte Gemini. Gli utenti sperimentano Gemini con ogni ricerca, è disponibile come parte di Gmail, ci sono strumenti di codifica e sviluppo che traggono vantaggio da Gemini e altro ancora.

Ho avuto la possibilità di parlare con Richard Seroter, capo evangelista di Google Cloud, per saperne di più su dove Google vede che ci porterà l'intelligenza artificiale, sia a livello di sviluppatore che di consumatore.

Cominciamo.

ZDNET: puoi condividere il tuo viaggio per diventare il principale evangelista di Google Cloud?

Richard Seroter: è una storia lunga e drammatica. In realtà non lo è. Sono entrato in Google Cloud quattro anni fa come primo "product manager outbound" esterno per interagire con clienti e team interni sui nostri prodotti di sviluppo e modernizzazione delle app.

Mi è stato chiesto di guidare le relazioni con gli sviluppatori circa due anni fa e l'anno scorso ho anche avuto il piacere di aggiungere il nostro team di documentazione cloud al nostro gruppo.

Ora ho il privilegio di guidare un gruppo di talentuosi ingegneri, scrittori tecnici e product manager che aiutano le persone a trovare, utilizzare e apprezzare Google Cloud.

ZDNET: puoi condividere alcuni esempi di come gli assistenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale hanno migliorato la produttività degli sviluppatori?

Seroter: l'obiettivo è aiutare i team a spedire più velocemente, in modo più efficiente e con una qualità superiore. Gli assistenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale possono farlo riducendo il cambio di contesto (rimanendo nell'IDE [l'ambiente di sviluppo] per più attività grazie alla chat AI e alla generazione di codice in linea) e creando codice esprimendo l'intento, senza bisogno di richiamare ogni aspetto della sintassi del codice.

Un buon assistente AI accelera inoltre l'acquisizione di nuove competenze, ti aiuta a trovare aree della base di codice da migliorare ed elimina le attività ripetitive.

Ad esempio, utilizzare gli assistenti AI per generare rapidamente codice di connessione al database o oggetti dati è un enorme risparmio di tempo! Sebbene gli sviluppatori non trascorrano tutto il giorno a programmare, tutt'altro! - c'è un legittimo vantaggio in termini di produttività per gli sviluppatori junior e senior.

Abbiamo visto alcuni casi d'uso davvero eccezionali con clienti tra cui Turing e Commerzbank, che hanno entrambi presentato alla nostra recente conferenza Google Cloud Next.

ZDNET: quali misure sono in atto per garantire l'affidabilità e l'accuratezza del codice generato dall'intelligenza artificiale? Come ho mostrato nei miei articoli sui test di codifica, Google Gemini non ha superato diversi test di codifica.

Seroter: sebbene prodotti come Gemini Code Assist siano supportati da modelli rigorosamente addestrati e da una serie di filtri per verificare i risultati prima di restituirli all'utente, le risposte non sono sempre perfette.

Questo è uno dei motivi per cui stiamo creando (e preannunciato in Next) la nostra funzionalità di personalizzazione del codice che ti consente di radicare le risposte nella tua base di codice privata. Continueremo a migliorare e perfezionare i nostri modelli sottostanti, raccogliendo al contempo il feedback dei clienti sulle aree da migliorare.

ZDNET: in che modo la partnership di Google Cloud con Stack Overflow e altre piattaforme migliora i suoi strumenti di intelligenza artificiale? In particolare, cosa stai facendo per garantire che la grande quantità di informazioni incomplete o errate in Stack Overflow venga tenuta fuori dalla knowledge base?

Seroter: i dati di tutti i nostri partner (come Stack Overflow, Snyk e altri) offrono conoscenze aggiuntive che ci consentono di incontrare gli sviluppatori dove si trovano e di fornire risposte più complete alle domande dei nostri utenti.

Nell'ambito della nostra strategia generale di elaborazione dei dati, filtriamo e valutiamo tutti i contributi di dati, compresi i dati dei nostri partner. Utilizziamo una combinazione di tecniche e strumenti per radicare le nostre risposte indipendentemente dal fatto che venga utilizzata o meno una fonte di dati di terze parti e convalidiamo e monitoriamo continuamente la qualità della risposta tramite batterie di test automatizzati e manuali.

ZDNET: in che modo Google garantisce la sicurezza e la privacy del codice cliente quando utilizza Gemini Code Assist?

Seroter: Google non addestra il nostro modello in base alle richieste immesse in Gemini Code Assist. Pubblichiamo la documentazione su come crittografiamo le richieste in transito e il nostro impegno generale in materia di privacy.

Inoltre, ove possibile, citiamo le fonti, forniamo indennizzi e offriamo un accesso sicuro alla rete perimetrale utilizzando i controlli di servizio VPC.

ZDNET: in che modo Google Cloud affronta potenziali pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale utilizzati negli strumenti di sviluppo?

Seroter: lavoriamo duramente per rispettare i principi dell'intelligenza artificiale di Google e disponiamo di protezioni rigorose applicate durante la formazione e il filtraggio delle risposte. Offriamo inoltre molteplici meccanismi di feedback (nell'IDE, altrove) per consentire agli utenti di segnalare qualsiasi cosa ritenuta offensiva o imprecisa.

ZDNET: Puoi discutere dell'impatto dell'intelligenza artificiale sul futuro dell'ingegneria del software e delle pratiche di sviluppo?

Seroter: ci aspettiamo che abbia un impatto positivo praticamente su ogni ruolo nello sviluppo e nella distribuzione del software. I team utilizzeranno sistemi basati sull'intelligenza artificiale per analizzare i dati per creare requisiti, creare prototipi, configurare ambienti di sviluppo, scrivere e aggiornare codice, generare piani di test, rivedere codice, distribuire applicazioni, fornire e ottimizzare l'infrastruttura, risolvere problemi e proteggere i propri sistemi.

Vedrai modelli più rapidi che forniscono risposte contestuali, tenendo conto dei repository di conoscenza locale e delle basi di codice, per l'intero ciclo di vita della distribuzione dell'app. Le nostre pratiche dovranno tenere il passo per quanto riguarda le attività di creazione e curative, la necessità di fornire piattaforme compatibili con l'intelligenza artificiale per creare team e persino il modo in cui testiamo sistemi non deterministici.

La ricerca mostra che gli sviluppatori sono alla ricerca dell’intelligenza artificiale per contribuire a rendere l’ingegneria più efficiente; non si tratta di cambiare radicalmente i flussi di lavoro. Almeno non ancora, ma rimanete sintonizzati.

ZDNET: in che modo la tecnologia AI di Google Cloud aiuta a gestire e ridurre il debito tecnico nei progetti software?

Seroter: il debito tecnico proviene da molte direzioni e talvolta è un debito "buono" accumulato dai team che ottengono valore dal mercato. Ma gli strumenti assistiti dall’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale in generale possono aiutare i team ad applicare le migliori pratiche in anticipo e a risolvere il debito esistente più rapidamente.

Un assistente AI ben addestrato come Gemini Code Assist può generare e convalidare il codice man mano che lo sviluppatore procede, garantendo un numero limitato di compromessi e debiti futuri. Per le basi di codice esistenti, la nostra ampia finestra di contesto in Gemini 1.5 consente ai team di esplorare basi di codice complete alla ricerca di problemi da risolvere.

ZDNET: quali progressi futuri prevedete negli strumenti di sviluppo assistiti dall'intelligenza artificiale su Google Cloud?

Seroter: siamo entusiasti di lanciare sul mercato gli articoli che abbiamo annunciato in anteprima alla nostra recente conferenza Google Cloud Next. La piena consapevolezza della base di codice che deriva dall'offerta di Gemini 1.5 come modello base consente ai team di eseguire modernizzazioni complesse o esplorazione del codice a una velocità inaudita.

Inoltre, la possibilità di personalizzare le risposte in base al codice in GitHub, GitLab o Bitbucket significa che i team possono ottenere ancora più fiducia e contesto dai risultati generati dall'intelligenza artificiale. Cerca ulteriori opzioni di base che aiutino gli sviluppatori a ottenere assistenza tempestiva e pertinente.

Vediamo anche che l'assistenza dell'intelligenza artificiale non risiede solo nell'IDE o avvantaggia gli sviluppatori. L'investimento complessivo di Gemini in Google Cloud offre assistenza AI agli utenti BigQuery che cercano di generare query complesse, agli utenti Cloud SQL che spiegano un'enorme procedura di archiviazione, ai professionisti della sicurezza che analizzano le minacce, agli sviluppatori che creano integrazioni o API low-code e molto altro ancora.

Un cloud assistito dall’intelligenza artificiale aiuta le persone a “costruire” ogni sorta di cose in modo più rapido, economico e con una qualità superiore.

ZDNET: puoi discutere del ruolo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nel miglioramento dei servizi cloud?

Seroter: anche se mi entusiasma la creazione di software, la maggior parte dei software passa il tempo a essere utilizzata. Abbiamo annunciato Cloud Assist come parte di Gemini in Google Cloud e questo prossimo servizio trasformerà il modo in cui i team gestiscono i propri servizi cloud.

Dai suggerimenti di ottimizzazione personalizzati all'aiuto alle persone per individuare i problemi e riportare un sistema online più velocemente, strumenti come questo potrebbero cambiare radicalmente il modo in cui gestisci i servizi (cloud).

Allo stesso tempo, Gemini in Google Cloud è progettato per rendere il cloud complessivo più semplice da utilizzare. Ottenere riepiloghi delle minacce generati dall'intelligenza artificiale in Security Command Center è potente. La visualizzazione dei riepiloghi dei log assistiti dall'intelligenza artificiale in Cloud Logging semplifica l'utilizzo del prodotto.

Offrire una finestra di chat AI sempre presente nella nostra console Cloud significa che non è necessario cambiare contesto per porre una domanda sul prodotto o ottenere chiarezza su un comando CLI. Questo tipo di esperienze forniscono aiuto ovunque ti trovi, il che avrà un grande impatto sull'uso quotidiano del cloud.

ZDNET: Quali sono alcuni casi d'uso innovativi di Google Cloud che ti hanno colpito di recente?

Seroter: traggo ispirazione dall'ampio lavoro basato sulla ricerca di Google e anche dal modo in cui i clienti applicano la tecnologia per risolvere i loro problemi specifici. Il recente lavoro di Google con AlphaFold 3 prevede la struttura e le interazioni delle molecole della vita. È notevole. Stiamo mappando nuovi aspetti del cervello umano. Roba impressionante.

Aziende come Chugai Pharmaceutical sfruttano alcune delle nostre ricerche implementando sistemi cloud per accelerare la scoperta di farmaci. Sono impressionato dai team di Aviator che cercano di aiutare gli sviluppatori a diventare più produttivi durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo.

E aziende come Goldman Sachs stanno democratizzando l’accesso ai dati rendendo open source la loro piattaforma dati. I clienti di Google Cloud risolvono grandi problemi e producono costantemente impatti enormi nei loro settori.

Cosa ne pensi?

Stai utilizzando Gemini adesso, con la ricerca o la posta elettronica o come parte del processo di codifica? Le risposte di Richard ti hanno aiutato a comprendere meglio la prospettiva di Google sull'intelligenza artificiale? Fatecelo sapere nei commenti qui sotto.

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