Искусственный интеллект для программной инженерии (AI4SE): обзор возможностей, методов оценки и проблем верификации

Искусственный интеллект для программной инженерии (AI4SE): обзор возможностей, методов оценки и проблем верификации

Авдошин С.М. (НИУ ВШЭ, Москва, Россия)
Песоцкая Е.Ю. (НИУ ВШЭ, Москва, Россия)

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) все заметнее влияет на программную инженерию, меняя подходы к разработке программного обеспечения. Современные большие языковые модели и инструменты разработки с поддержкой ИИ расширили применение искусственного интеллекта от выполнения отдельных вспомогательных задач до участия в различных этапах жизненного цикла программного обеспечения. Во многих современных процессах разработки программные системы все чаще создаются на основе высокоуровневых спецификаций и контекстных требований, тогда как роль разработчика в большей степени смещается в сторону контроля, валидации и координации полученных результатов. Несмотря на быстрое развитие направления Искусственный интеллект для программной инженерии (Artificial Intelligence for Software Engineering, AI4SE), эта область по-прежнему остается фрагментированной и не имеет единой модели, связывающей этапы жизненного цикла разработки, возможности моделей, уровни автономности, контекст применения и подходы к оценке. В работе представлен обзор методов AI4SE с системной точки зрения и предложена формальная модель, объединяющая эти измерения в рамках единого аналитического подхода. На этой основе предложена классификация возможностей искусственного интеллекта в программной инженерии, включая генерацию, преобразование, анализ, тестирование и интерактивную поддержку, а также рассмотрены связанные с ними практические ограничения. В статье также рассматриваются современные подходы к разработке с поддержкой ИИ, формальная верификация сгенерированного кода и мультиагентные подходы к автоматизированному тестированию. Особое внимание уделено методам оценки подобных систем, включая проблемы воспроизводимости результатов, ограниченную переносимость результатов бенчмарков на реальные условия разработки и снижение их информативности по мере широкого использования. Для более сбалансированной оценки систем программной инженерии с поддержкой ИИ предложена многомерная метрика полезности, объединяющая корректность, эффективность, сопровождаемость и уровень риска. Проведенный анализ показывает переход от изолированных инструментов генерации кода к более интегрированным и частично автономным процессам разработки. Надежное внедрение таких систем требует более строгих процедур валидации, более глубокой интеграции проектного контекста и методов оценки, лучше отражающих реальные условия программной инженерии.

Ключевые слова

искусственный интеллект для программной инженерии (AI4SE); большие языковые модели; методы оценки в программной инженерии; разработка программного обеспечения с поддержкой искусственного интеллекта; формальная верификация.

Издание

Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 6, часть 2, 2026, стр. 133-146.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(6)-29

Для цитирования

Авдошин С.М., Песоцкая Е.Ю. Искусственный интеллект для программной инженерии (AI4SE): обзор возможностей, методов оценки и проблем верификации. Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 6, часть 2, 2026, стр. 133-146. DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(6)-29.

Полный текст статьи в формате pdf (на английском) Вернуться к содержанию тома