Magic, стартап, разрабатывающий платформу для генерации кода, аналогичную Copilot от GitHub, объявил сегодня о привлечении 23 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии A под руководством CapitalG, фонда от Alphabet, с участием Элада Гила, Ната Фридмана и Amplify Partners.
Генеральный директор и соучредитель Magic Эрик Стейнбергер говорит, что в юном возрасте его вдохновлял потенциал ИИ. В старших классах он и его друзья подключили школьные компьютеры для обучения алгоритмам машинного обучения, опыт, который потом перерос в научную степень Стейнбергера в области компьютерных наук и его работу в Meta* в качестве исследователя ИИ.
«Я потратил годы на изучение потенциальных путей к созданию общего искусственного интеллекта, а затем были изобретены большие языковые модели (LLM), — сказал Стейнбергер в интервью. «Я понял, что объединение LLM, обученных коду, с моими исследованиями нейронной памяти и обучения с подкреплением может позволить нам создать AI-программиста, который будет чувствовать себя настоящим коллегой, а не просто инструментом. Это было бы чрезвычайно полезно для компаний и разработчиков».
Стейнбергер объединился с Себастьяном Де Ро, чтобы основать Magic, управляемый искусственным интеллектом инструмент, призванный помочь инженерам-программистам писать, проверять, отлаживать и планировать изменения кода. Этот инструмент может «общаться» на естественном языке и сотрудничать с пользователями при внесении изменений в код, утверждает Стейнбергер, работая как парный программист, который может понимать и постоянно узнавать больше о контексте как проектов, так и разработчиков.
«Magic стремится резко сократить время и финансовые затраты на разработку программного обеспечения», — говорит Стейнбергер. «Предоставление командам доступа к ИИ-коллеге, который может понимать устаревший код и помогать новым разработчикам ориентироваться в нем, позволит компаниям масштабировать влияние своих нынешних сотрудников и обучать новых сотрудников с меньшим количеством личного времени. В свою очередь, сотрудники будут быстрее развивать свои навыки и смогут переключаться между высокоэффективными проектами с повышенной гибкостью».
Стейнбергер пока мало рассказывает о технических основах Magic, что, затрудняет сравнение инструмента с конкурентами. Слон в посудной лавке — это вышеупомянутый Copilot, который был обучен на общедоступном коде предлагать дополнение в ответ на описание того, чего разработчик хочет достичь, или даже объяснять, что делает часть кода.
Стейнбергер обещает, что Magic сможет делать то же самое — и даже больше — благодаря «новой архитектуре нейронной сети, которая может считывать в 100 раз больше строк кода, чем трансформеры» (трансформер, впервые созданный исследователями Google, является, пожалуй, самой популярной архитектурой в настоящее время для задач естественного языка, демонстрируя способность не только генерировать код, но и обобщать документы, переводить с одного языка на другой и даже анализировать биологические последовательности). Но в отсутствии демо-версии у нас есть только его объяснение.
«Ранние выпуски будут нуждаться в контроле со стороны человека, но наша конечная цель состоит в том, чтобы ИИ надежно выполнял большие задачи для вас, от начала до конца, без присмотра», — добавил Стейнбергер.
Возможно, более крупная и экзистенциальная проблема для Magic заключается в том, что у Copilot уже есть большое количество поклонников и солидная корпоративная поддержка. Его использовали более 1.2 миллиона человек, и GitHub активно позиционирует его как инструмент корпоративного уровня, недавно запустив корпоративный план под названием Copilot for Business.
Успех Copilot, возможно, способствовал закрытию Kite, стартапа, который разрабатывал помощника по программированию на основе ИИ, мало чем отличающегося от Magic. Несмотря на миллионы венчурных инвестиций, Kite исчерпал свои возможности и так и не нашел product-market fit. Обучение ИИ, как известно, дорого — основатель Kite Адам Смит подсчитал, что создание инструмента «производственного качества», способного надежно синтезировать код, может стоить более 100 миллионов долларов.
«В более широком смысле обучение современных моделей в области искусственного интеллекта остается дорогостоящим», — признал Стейнбергер. «Это поднимает планку для новых участников, таких как мы».
Так или иначе, создатель Magic говорит, что место для таких систем есть и будет. «Индустрия программного обеспечения испытывает бесконечный голод к новым талантам. Каждая организация и продукт выиграют от более быстрой и дешевой доставки большего количества и лучшего программного обеспечения», — сказал Стейнбергер. «Даже со всеми инструментами разработки, которые у нас есть сегодня, результат ограничен человеческим мышлением, набором текста и скоростью общения».