この AI クラウド: Google Gemini が、誰もがより速く、より安く、より優れたものを構築できるようにする方法
Google Gemini で AI 支援コーディングの未来を探ってみましょう。我々 の独占インタビューで、Google の Richard Seroter 氏が、AI ツールがどのように生産性を向上させ、コード品質を向上させ、ソフトウェア エンジニアリングの未来を形作るのかについての洞察を共有しています。
Google Cloud のチーフ エバンジェリスト、Richard Seroter 氏は次のように述べています。
生成 AI に関しては、Google が Gemini 製品で主要なプレーヤーになりました。ユーザーはあらゆる検索で Gemini を体験し、Gmail の一部として利用でき、Gemini の恩恵を受けるコーディング ツールや開発ツールもあります。
私は、Google Cloud のチーフ エバンジェリストである Richard Seroter 氏と話す機会があり、開発者レベルと消費者レベルの両方で、AI が私たちをどのような方向に導くと Google が見ているかについて詳しく学びました。
始めましょう。
ZDNET: Google Cloud のチーフ エバンジェリストになるまでの道のりを教えていただけますか?
リチャード・セロター: それは長くてドラマチックな物語です。実際にはそうではありません。私は 4 年前に初の社外「アウトバウンド プロダクト マネージャー」として Google Cloud に入社し、アプリ開発やモダナイゼーション プロダクトについてお客様や社内チームと関わりました。
私は約 2 年前に開発者関係の責任者を依頼され、昨年はクラウド ドキュメント チームをグループに加えることができて光栄でした。
現在、私は人々が Google Cloud を見つけ、使用し、楽しむことができるよう支援する、エンジニア、テック ライター、プロダクト マネージャーからなる才能あるグループを率いる特権に恵まれています。
ZDNET: AI を活用したコーディング アシスタントが開発者の生産性をどのように向上させたかについて、いくつかの例を教えていただけますか?
Seroter: 目標は、チームがより速く、より効率的に、より高品質で出荷できるように支援することです。 AI を活用したコーディング アシスタントは、コンテキストの切り替えを減らし、AI チャットとインライン コード生成のおかげでより多くのアクティビティを行うために IDE [開発環境] に留まり、意図を表現することでコードを作成することでこれを実現できます。コード構文のあらゆる側面。
また、優れた AI アシスタントは、新しいスキルの習得を加速し、コードベースの改善すべき領域を見つけるのに役立ち、反復的なタスクを排除します。
たとえば、AI アシスタントを使用してデータベース接続コードやデータ オブジェクトを迅速に生成すると、時間を大幅に節約できます。開発者は 1 日中コーディングに費やしているわけではありませんが、決してそうではありません。 -- ジュニアおよびシニア開発者にとっては、生産性が向上する正当なメリットがあります。
私たちは、最近の Google Cloud Next カンファレンスで発表した Turing や Commerzbank などの顧客による、この非常に優れたユースケースをいくつか見てきました。
ZDNET: AI が生成したコードの信頼性と正確性を確保するために、どのような対策が講じられていますか?コーディングテストの記事で示したように、Google Gemini はいくつかのコーディングテストに不合格でした。
Seroter: Gemini Code Assist のような製品は、厳密にトレーニングされたモデルと、ユーザーに返す前に結果をチェックするための一連のフィルターによってサポートされていますが、答えが常に完璧であるとは限りません。
これが、プライベート コードベースに答えを根付かせるコード カスタマイズ機能を構築している (そして Next で事前に発表した) 理由の 1 つです。私たちは、改善すべき領域についてお客様からのフィードバックを取り入れながら、基礎となるモデルの改善と改良を続けていきます。
ZDNET: Google Cloud と Stack Overflow およびその他のプラットフォームとのパートナーシップにより、AI ツールはどのように強化されますか?特に、Stack Overflow 内の膨大な量の不完全または不正確な情報がナレッジ ベースに掲載されないようにするために何をしていますか?
Seroter: すべてのパートナー (Stack Overflow、Snyk など) からのデータは、開発者と現場で会い、ユーザーの質問に対してより包括的な回答を提供できる追加の知識を提供します。
全体的なデータ処理戦略の一環として、当社はパートナーからのデータを含むすべてのデータ貢献をフィルタリングして評価します。当社では、サードパーティのデータソースが使用されているかどうかに関係なく、技術とツールを組み合わせて回答を根拠付けし、自動および手動の一連のテストを通じて回答の品質を継続的に検証および監視しています。
ZDNET: Gemini Code Assist を使用する際、Google は顧客コードのセキュリティとプライバシーをどのように確保していますか?
Seroter: Google は、Gemini Code Assist に入力されたプロンプトに基づいてモデルをトレーニングしません。当社は、転送中のプロンプトを暗号化する方法と、全体的なプライバシーへの取り組みに関するドキュメントを公開しています。
また、可能な限り出典を引用し、補償を提供し、VPC Service Controls を使用して境界ネットワークへの安全なアクセスを提供します。
ZDNET: Google Cloud は、開発ツールで使用される AI モデルの潜在的なバイアスにどのように対処しますか?
Seroter: 私たちは Google の AI 原則を遵守するよう努めており、トレーニングと応答フィルタリング中に強力な保護が適用されています。また、ユーザーが攻撃的または不正確とみなされるものにフラグを立てられるように、複数のフィードバック メカニズム (IDE など) も提供しています。
ZDNET: ソフトウェア エンジニアリングと開発実践の将来に対する AI の影響について話してくれますか?
Seroter: 私たちは、これがソフトウェア開発と配信におけるほぼすべての役割にプラスの影響を与えることを期待しています。チームは AI を導入したシステムを使用してデータを分析し、要件の作成、プロトタイプの作成、開発環境のセットアップ、コードの作成と更新、テスト計画の生成、コードのレビュー、アプリケーションの展開、インフラストラクチャのプロビジョニングと最適化、問題のトラブルシューティング、システムの保護を行います。
アプリ配信ライフサイクル全体に対して、ローカルのナレッジ リポジトリとコード ベースを考慮した、コンテキストに応じた回答を提供する高速なモデルが表示されます。創作とキュレーション活動、チームを構築するための AI フレンドリーなプラットフォームの提供の必要性、さらには非決定的システムのテスト方法について考えるときにも、私たちの実践は追いつく必要があります。
調査によると、開発者はエンジニアリングの効率化に役立つ AI を求めています。ワークフローを根本的に変えるわけではありません。少なくともまだではありますが、楽しみにしていてください。
ZDNET: Google Cloud の AI テクノロジーは、ソフトウェア プロジェクトにおける技術的負債の管理と削減にどのように役立ちますか?
Seroter: 技術的負債はさまざまな方向から発生しますが、チームが市場に価値を提供することで発生する「良い」負債である場合もあります。しかし、AI 支援ツールと AI 全体は、チームがベスト プラクティスを早期に適用し、既存の負債をより迅速に解決するのに役立ちます。
Gemini Code Assist のような十分に訓練された AI アシスタントは、開発者の作業に合わせてコードを生成および検証し、限られた数の侵害と将来の負債を保証します。既存のコードベースの場合、Gemini 1.5 の巨大なコンテキスト ウィンドウを使用すると、チームは解決すべき問題を探すためにコードベース全体を探索できます。
ZDNET: Google Cloud 上の AI 支援開発ツールには、将来どのような進歩が見込まれると思いますか?
Seroter: 私たちは、最近の Google Cloud Next カンファレンスでプレビューで発表したアイテムを市場に投入できることをうれしく思っています。 Gemini 1.5 をベース モデルとして提供することでコードベースを完全に認識できるため、チームは複雑な最新化やコード探索を前例のない速度で実行できるようになります。
また、GitHub、GitLab、または Bitbucket のコードに基づいて応答をカスタマイズできるため、チームは AI が生成した結果からさらに信頼性とコンテキストを得ることができます。開発者がタイムリーで適切な支援を受けられるよう、より多くの基礎となるオプションを探してください。
また、AI 支援は IDE 内にだけ存在するわけではなく、開発者に利益をもたらすわけでもありません。 Gemini の Google Cloud への全体的な投資は、複雑なクエリを生成しようとしている BigQuery ユーザー、大規模なストア手順を説明する Cloud SQL ユーザー、脅威を分析するセキュリティの専門家、ローコード統合や API を作成する開発者などに AI 支援をもたらします。
AI 支援クラウドは、人々があらゆる種類のものをより速く、より安く、より高品質で「構築」するのに役立ちます。
ZDNET: クラウド サービスの強化における AI と機械学習の役割についてお話しいただけますか?
Seroter: 私はソフトウェアを構築することに興奮していますが、ほとんどのソフトウェアは運用されることに日々を費やします。 Google Cloud の Gemini の一部として Cloud Assist を発表しました。この今後のサービスは、チームがクラウド サービスを管理する方法を変革します。
パーソナライズされた最適化の提案から、問題を特定してシステムをより迅速にオンラインに戻す支援まで、このようなツールは (クラウド) サービスの運用方法を根本的に変える可能性があります。
同時に、Google Cloud の Gemini は、クラウド全体を使いやすくするように設計されています。 AI が生成した脅威の概要を Security Command Center で取得できるのは強力です。 Cloud Logging で AI 支援のログ概要を確認できるため、プロダクトが使いやすくなります。
Cloud Console に AI チャット ウィンドウが常に表示されるということは、製品について質問したり、CLI コマンドを明確に理解するためにコンテキストを切り替える必要がないことを意味します。このようなエクスペリエンスは、現在の状況に応じて役立ち、日常のクラウドの使用に大きな影響を与えることになります。
ZDNET: 最近感銘を受けた Google Cloud の革新的なユースケースは何ですか?
Seroter: 私は、Google の広範な研究に基づいた取り組みと、顧客が特定の問題を解決するためにテクノロジーをどのように適用するかにインスピレーションを受けています。最近の Google の AlphaFold 3 の研究では、生命分子の構造と相互作用を予測しています。それは驚くべきことだ。私たちは人間の脳の新しい側面をマッピングしています。畏怖の念を抱かせるもの。
中外製薬のような企業は、創薬を加速するためにクラウド システムを導入することで、当社の研究の一部を活用しています。私は、開発ライフサイクル全体にわたって開発者の生産性向上を支援することを検討している Aviator のチームに感銘を受けました。
また、ゴールドマン・サックスなどの企業は、データ プラットフォームをオープンソース化することでデータ アクセスを民主化しています。 Google Cloud の顧客は大きな問題を解決し、常に業界に大きな影響を与えています。
どう思いますか？
あなたは現在、検索や電子メールで、あるいはコーディング プロセスの一部として Gemini を使用していますか?リチャードの回答は、Google の AI に対する見方をさらに理解するのに役立ちましたか?以下のコメント欄でお知らせください。
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