𝗕𝗲𝗳𝗼𝗿𝗲 𝗬𝗼𝘂 𝗧𝗿𝘂𝘀𝘁 𝗔𝗜 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗪𝗼𝗿𝗸, 𝗥𝗲𝗮𝗱 𝗧𝗵𝗶𝘀
ഒരു ഡെമോ (demo) ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റത്തിൽ (production system) നിന്നും വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പല AI ടൂളുകളും ഡെമോകളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു. ഇവ രണ്ടിനെയും തമ്മിൽ തിരിച്ചറിയാത്ത സ്ഥാപകർ വേഗത്തിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പിന്നീട് അവ വീണ്ടും നിർമ്മിക്കേണ്ടി വരുന്ന സാവധാനത്തിലുള്ള പ്രക്രിയ നേരിടേണ്ടി വരുന്നു.
AI കോഡിംഗ് ഉപയോഗം വർദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. 78%-ത്തിലധികം കമ്പനികളും അവരുടെ പ്രധാന ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചെറിയ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളിൽ ഇത് 60 ശതമാനത്തിലധികമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ അപകടസാധ്യതകൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു. CodeRabbit നടത്തിയ ഗവേഷണത്തിൽ, മനുഷ്യർ എഴുതുന്ന കോഡിനേക്കാൾ 1.75 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ലോജിക് പ്രശ്നങ്ങൾ (logic issues) AI നിർമ്മിക്കുന്ന കോഡുകളിൽ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി. സുരക്ഷാ വീഴ്ചകൾ (Security vulnerabilities) 2.74 മടങ്ങ് കൂടുതലായിരുന്നു. AI നിർമ്മിക്കുന്ന Java കോഡുകൾ 70%-ത്തിലധികം സമയത്തും സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ (security benchmarks) പരാജയപ്പെടുന്നതായി ചില പഠനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു.
പ്രശ്നം ഘടനാപരമാണ് (structural). നിങ്ങൾ അവ്യക്തമായ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് (vague prompt) ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, AI ആർക്കിടെക്ചറും (architecture) കോഡും ഒരേസമയം നിർമ്മിക്കുന്നു. ഇത് തെറ്റായ രീതിയാണ്.
Spec-Driven Development (SDD) ഇതിന് പരിഹാരം കാണുന്നു. നിങ്ങൾ ആദ്യം സിസ്റ്റം നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു. കോഡ് എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ നിങ്ങൾ API രൂപങ്ങൾ (shapes), ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമകൾ (database schemas), അതിർവരമ്പുകൾ (boundaries) എന്നിവ നിശ്ചയിക്കുന്നു. തുടർന്ന്, ആ നിയമങ്ങൾക്കനുസൃതമായി കോഡ് നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഊഹിക്കുന്നതിന് പകരം നിശ്ചിത നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ (constraints) നിന്നുകൊണ്ട് AI പ്രവർത്തിക്കുന്നതുകൊണ്ടാണ് ഈ രീതി ഫലപ്രദമാകുന്നത്.
പ്രൊഡക്ഷൻ റെഡിനസ് (Production readiness) എന്നത് ഒരു അധിക സവിശേഷതയല്ല. അത് നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ഭാഗമാണ്. ഒരു ബാക്കെൻഡും (backend) ഫ്രണ്ട്എൻഡും (frontend) ഉള്ള നിർമ്മിത കോഡ് ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ ടൂൾ മാത്രമാണ്. അതൊരു പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റമല്ല. ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിന് ഇവ ആവശ്യമാണ്:
- Containerized deployment
- Infrastructure-as-code
- Orchestration
- Health checks
- CI/CD pipelines
- Test coverage
- Observability
പ്രൊഡക്ഷനായി AI ടൂളുകളെ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, ഈ അഞ്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:
- കോഡ് എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് ആ ടൂൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്? അത് ഒന്നും ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ആർക്കിടെക്ചറൽ കടം (architectural debt) സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്.
- കോഡ് കൂടാതെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ മറ്റെന്താണ് ഉള്ളത്? ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും (infrastructure) ടെസ്റ്റുകളും ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ ഭാഗമായിരിക്കണം, അവ പിന്നീട് ചിന്തിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങളാകരുത്.
- തീരുമാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ സാധിക്കുമോ? ഒരു 'ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്' (black box) പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ AI എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ കാണേണ്ടതുണ്ട്.
- സിസ്റ്റം പരാജയങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു? എറർ ഹാൻഡ്ലിംഗും (error handling) അലേർട്ടിംഗും (alerting) സിസ്റ്റത്തിൽ തന്നെ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കണം.
- നിങ്ങൾക്ക് കോഡ് മാറ്റാൻ സാധിക്കുമോ? ഒരു പ്രൊപ്രൈറ്ററി പ്ലാറ്റ്ഫോമുമായി (proprietary platform) ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന കോഡ് ഒരു ആശ്രിതത്വമാണ് (dependency), അത് ഒരു ആസ്തിയല്ല (asset).
ഡെമോ ഔട്ട്പുട്ട് മാത്രം നോക്കുന്നത് നിർത്തുക. ഡെമോ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നടന്ന ഘടനാപരമായ ചിന്താഗതിയിലേക്ക് (structured thinking) ശ്രദ്ധിക്കുക.
മികച്ച ടീമുകൾ ആർക്കിടെക്ചർ ഒഴിവാക്കാറില്ല. അവർ ആർക്കിടെക്ചർ വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കാൻ മികച്ച ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് വിവേചനാധികാരം (engineering judgment) നടപ്പിലാക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു, അല്ലാതെ അതിനെ പകരം വെക്കാനല്ല.
Source: https://dev.to/8080_ai/before-you-trust-ai-with-core-product-work-read-this-2go3