Что скрывает код: от поверхности атаки до производительности

Завышенное доверие к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) усиливает проблемы владения кодом, безопасностью, bus-фактором, обучения персонала и так далее. Вместе с экспертами из разных компаний посмотрим на эти проблемы с разных сторон и разберём, как их можно минимизировать. GenAI теперь с нами, и нет смысла отказываться от его возможностей. Но важно видеть в нём инженерный инструмент — иногда опасный, — а не волшебного помощника.

Мы начинаем серию вебинаров, посвящённую генеративному ИИ в сфере индустрии разработки программного обеспечения и связанным с этим вызовам.

План встречи:

Доклад Андрея Карпова, сооснователя и директора по развитию бизнеса ООО "ПВС":

Не всё золото, что блестит: на примере эффективности сгенерированного С++ кода.

В докладе на практических примерах будет рассмотрено, что создание кода с помощью ИИ не отменяет задач контроля полученного результата: обзора кода, статического анализа, нагрузочного тестирования и так далее. Это кажется очевидным, но сейчас слишком велико очарование новыми технологиями и доверие к ним.

Доклад Алексея Орехова, генерального директора «Группа NN2”:

Уверенность без проверки: три слоя угроз безопасности генеративного ИИ в разработке.

Бездумное доверие к ИИ-коду создаёт угрозы, которые не ловит привычное ревью. Разбираем три слоя рисков: уязвимый код, скрытые бэкдоры в коде и моделях, и утечку ресурсов сервера.

Теги: ai generative ai development