AI har på mange måter revolusjonert programvareutvikling ved å introdusere nye tilnærminger til hvordan vi bygger og skriver kode. Den tradisjonelle måten å programmere på, der utvikleren skriver ut hver linje av kode, har blitt utfordret av en mer utforskende tilnærming – en der utviklere beskriver hva de ønsker å oppnå, og lar AI oversette disse ideene til kode. Dette skiftet, kjent som "vibe coding", handler om å bruke AI som en samarbeidspartner i utviklingsprosessen. Ved å dra nytte av de avanserte ferdighetene til AI, kan utvikleren bevege seg bort fra detaljerte instruksjoner og heller fokusere på intensjonen bak programvaren. På denne måten kan utviklere raskt bygge, iterere og tilpasse programvare, noe som gir nye muligheter for både hastighet og kreativitet.

I denne sammenhengen er det viktig å merke seg hvordan AI-verktøy som Cursor og Windsurf har gjort denne tilnærmingen mulig i dag. Disse integrerte verktøyene, som benytter seg av modeller fra selskaper som Anthropic, Google og OpenAI, kan forstå hele kodebasen og assistere utviklere på hver eneste fase av prosessen. Dette er ikke bare en teknisk utvikling, men en evolusjon av ferdighetene som utviklere må mestre. Å vite hvilke verktøy og modeller som er mest egnet for ulike oppgaver – for eksempel ved bruk av Claude-modeller for spesifikke oppgaver eller ChatGPT for generell problemløsning – blir en ny viktig del av utviklerens kompetanse. Hver modell og verktøy har sine styrker: Cursor er ideell for interaktiv redigering, Windsurf for konteksttunge oppgaver, mens chattegrensesnittene er perfekte for brainstorming og feilsøking.

Dette utviklingen peker mot en fremtid der programvare kan bygges mer abstrakt. AI vil muligens gjøre det mulig å designe programmer ved hjelp av grafiske brukergrensesnitt og høyere nivå input, noe som gjør det mulig å skape programvare uten å måtte stole på generiske biblioteker. I en slik fremtid vil AI ikke bare assistere utviklere, men kan til og med begynne å generere spesialtilpasset kode på egenhånd, basert på kontinuerlige tilbakemeldinger og forbedringer. I en verden der programmert koding ikke lenger er et hinder, vil suksess avhenge i langt større grad av menneskelig kreativitet, evnen til å forstå og formidle brukerbehov, samt ferdigheten til å bruke nettverksmuligheter.

Men det er ikke bare teknologien som er i ferd med å endre seg. AI har potensial til å forandre hvordan brukere interagerer med programvare, fra samtalebaserte grensesnitt til adaptive brukergrensesnitt. Den enorme tilstedeværelsen av AI i hverdagen kan skape nye paradigmer for brukeropplevelse som går langt utover det vi har sett før. Dette skaper også et naturlig behov for å balansere teknologens hastighet med menneskets innsikt og etikk. AI bringer med seg hastighet, bredde av kunnskap og utrettelig utførelse, men den mangler menneskelig forståelse, dømmekraft og verdier.

En optimal arbeidsflyt i fremtiden vil være en symbiose mellom menneskelig kreativitet og AI. Tenk på det som en mestrende håndverker som arbeider sammen med en superkraftig lærling som kan hente verktøy og referanser på et øyeblikk. Den erfarne håndverkeren er fortsatt avgjørende for å skape noe virkelig fremragende, men lærlingen (AI) tilfører en hastighet og et nivå av tilgjengelighet som gjør utviklingsprosessen langt mer effektiv. Det er en ny form for samarbeid, der både mennesker og AI drar nytte av hverandres styrker.

For utviklere betyr dette at det er på høy tid å omfavne disse verktøyene og paradigmeskiftene. Å eksperimentere med AI-assistenter i programmeringsprosessen, dele opp problemer for AI å løse deler av, og perfeksjonere evnen til å lage presise instruksjoner for å få best mulige resultater er ferdigheter som vil være viktige i årene som kommer. Samtidig må utviklere forbli tro mot det som gjør dem unikt verdifulle: evnen til å designe systemer, sette seg inn i brukerens behov og ta beslutninger som sørger for at programvaren stemmer overens med virkeligheten. Dette er den balansen som vil drive fremtidens utvikling og som vil gjøre AI-assistert programvareutvikling ikke bare raskere, men også mer kreativ og virkningsfull.

Hvordan forstår man AI-generert kode og tar ansvar for den?

Når du har fått AI-en til å generere kode, har du nådd en kritisk fase: det er på tide å sørge for at koden er korrekt, trygg og vedlikeholdbar. Som utvikler kan du ikke bare ta koden som AI-en gir deg og sende den videre uten videre vurdering. Du må gjennomgå den, teste den, kanskje forbedre den, og integrere den i resten av kodebasen din. Denne fasen er avgjørende for at AI-bidragene skal fungere godt i ditt prosjekt.

Når du mottar AI-generert kode, bør første steg være å sammenligne den med formålet ditt (det promptet du ga). Løser koden problemet du ønsket å løse? Av og til kan AI-en misforstå eller kun delvis implementere det du ba om. Gå gjennom koden nøye. Gjør deg opp en mental oversikt over hva koden gjør for et typisk input. Hvis du ba om flere handlinger (“gjør X og Y”), bør du forsikre deg om at AI-en har gjort begge deler. Vær også oppmerksom på om koden inkluderer funksjonalitet du ikke ba om. AI-en legger noen ganger til ekstra funksjoner som den mener kan være nyttige, som logging eller ekstra parametere. Dette kan være greit, eller ikke – avhengig av hva du faktisk trenger.

Som med en kollega sin kode, hvis noe virker uklart, kan det være lurt å merke det. Hvis du finner en god grunn til at noe er der, kan du godta det. Hvis ikke, spør AI-en om å fjerne det, eller ta det ut selv. For eksempel, hvis du ba om en primtallssjekker og AI-koden skriver ut noe som “Sjekker 7…” for hvert tall, kan det være et spor etter hvordan prompten ble formulert, eller et mønster fra treningsdataene dens (som kan inkludere tutorial-kode). Hvis du ikke ønsker at dette skal vises, bør du fjerne det eller be AI-en om å fjerne det. I tillegg bør du sjekke om kanten tilfeller håndteres som forventet. Hvis du ba om at den skal håndtere tomme inndata, gjør koden det? Hvis inndata kan være None eller negativt, vurderer AI-en det? Husk at AI-en kanskje måtte ta noen tolkninger, spesielt hvis prompten din var uklar, og den valgte en tolkning som kanskje ikke er ideell.

Den kritiske forståelsen av koden du har fått, bør ikke utelates. Selv om du planlegger å teste koden, er det viktig å lese og forstå den først. Testing kan kanskje ikke dekke alt, og det å lese koden kan være raskere for å oppdage åpenbare feil.

AI-modeller, trent på store mengder kode, vil ofte produsere løsninger som er mest representert i treningsdataene (eller de enkleste løsningene som passer). Dette kalles “majority solution” eller flertallsproblemet. Koden kan være korrekt i generelle tilfeller, men det betyr ikke nødvendigvis at den er den beste løsningen for ditt spesifikke behov. For eksempel, hvis du ba om en søkealgoritme uten å gi videre kontekst, kan AI-en levere en enkel lineær søk, fordi dette er en enkel og vanlig løsning. Kanskje du faktisk trengte et binærsøk, men AI-en visste ikke at effektivitet var kritisk, fordi du ikke spesifiserte det. Lineær søking fungerer i mange moderat store datamengder, men ikke når ytelsen er viktig.

AI-en har også en tendens til å velge løsninger som er vanlige i dens treningsdata, som bruk av globale variabler i enkle eksempler. Men i prosjektet ditt er kanskje ikke dette en akseptabel praksis. Vær oppmerksom på at løsningen som AI-en tilbyr, kan være optimal for generelle scenarier, men ikke nødvendigvis for din spesifikke kontekst.

Som menneskelig utvikler har du innsikt i konteksten som AI-en mangler. Det er viktig å identifisere antakelser i koden. Hvis AI-en antar at en liste er sortert, eller at et input er gyldig, er det noe du bør vurdere. Hvis du ikke har spesifisert det, kan det være en god idé å legge til en sjekk for dette i koden. Vurder alternativer: hvis du kjenner flere måter å løse problemet på (som forskjellige algoritmer), velger AI-en den enkleste, men er det den beste løsningen for ditt prosjekt? Hvis ikke, kan du be AI-en om å gjøre endringer eller bare gjøre det selv.

En annen viktig faktor er lesbarheten av koden. AI-generert kode kan ofte inneholde mer kommentarer enn vanlig, eller kommentarer som er formulert på en merkelig måte. Dette skjer fordi AI-en har lært fra tutorial-kode som ofte har omfattende kommentarer. Sjekk om kommentarene er relevante for ditt prosjekt. Hvis kommentaren for eksempel sier "# sjekk om nummeret er primtall" før en enkel if-setning, kan det være lurt å fjerne det. Men hvis det er en kommentar som forklarer kompleks logikk, er det bedre å beholde den, eller i det minste forbedre den. Koden kan være funksjonelt riktig, men kanskje trenger den en lesbarhetsgjennomgang, spesielt når det gjelder variabelnavn og stil. Et verktøy som en linter kan hjelpe med å sikre at koden følger prosjektets standarder.

I denne prosessen er det essensielt å teste koden du får fra AI-en. Det kan være at den fungerer i generelle tilfeller, men du bør sørge for at den også håndterer alle relevante kanttilfeller i ditt prosjekt. Dette inkluderer alt fra input-validering til hvordan den oppfører seg med ekstreme datamengder.

Endelig bør du huske at AI er et kraftig verktøy, men det er fortsatt du som står ansvarlig for løsningen. Du kan bruke AI-en til å akselerere utviklingen, men du bør aldri stole blindt på den. Du er den som virkelig eier koden – og det er du som må sikre at den fungerer på best mulig måte for ditt spesifikke prosjekt. Hvis du gjør dette, kan du integrere AI-bidrag på en effektiv og ansvarlig måte i ditt arbeid.

Hvordan AI Forandrer Programmering: Fra Vibe Coding til AI-Assistert Ingeniørarbeid

Vibe coding representerer en ny måte å utvikle programvare på, der utviklere ikke nødvendigvis er den eneste drivkraften i kodingprosessen. I stedet bruker de AI som en samarbeidspartner i utviklingsarbeidet, og ideen er å raskt produsere fungerende løsninger gjennom kontinuerlig samspill og justering av koden. Et eksempel på dette er beskrevet av Karpathy, som i en bloggpost deler hvordan han har gått over til å stole på AI for å bygge nettapplikasjoner: “Jeg trykker på ‘Aksepter alle’ hele tiden, jeg leser ikke forskjellene lenger... Når jeg får feilmeldinger, kopierer jeg dem bare inn... Noen ganger kan ikke LLM-ene fikse en feil, så jeg omgår den eller ber om tilfeldige endringer til det forsvinner.” På denne måten vokser koden raskt og effektivt, og prosjektet formes gjennom iterativ prompting og justeringer, i stedet for å bli skrevet ut av en utvikler fra bunnen av. Vibe coding er mer en interaktiv samtale med AI, fremfor den tradisjonelle, ensomme programmeringsprosessen.

Denne nye tilnærmingen har blitt mulig takket være flere sammenfallende trender. For det første har moderne AI-assistenter for koding (som OpenAIs Codex, ChatGPT, Anthropics Claude og andre) blitt bemerkelsesverdig dyktige i å generere og rette koder. AI har nå blitt så god at den kan analysere store mengder kodeskriving fra GitHub og produsere plausible løsninger på mange oppgaver. Videre har utviklerverktøyene utviklet seg, og flere av disse verktøyene lar AI være en integrert del av utviklingsarbeidet. Den siste komponenten er utviklernes endrede tankesett, der flere nå tør å stole på AI for mer avanserte oppgaver. Fra enkle autocompletion-funksjoner til å overlate hele funksjoner eller filer til AI, viser dette hvordan AI-assistenter har blitt en viktig del av programmeringsprosessen.

For mange utviklere har dette ført til en dramatisk økning i produktiviteten. Tidlige brukere rapporterer at de kan utvikle programvarefunksjoner eller prototyper mellom ti og hundre ganger raskere enn før. Dette åpner for nye muligheter, hvor verktøy som Windsurf – en AI-forsterket IDE (integrert utviklingsmiljø) – kan gjøre utviklingsprosessen betraktelig raskere. Til tross for at 100x produktivitet kan høres ekstremt ut, viser undersøkelsene at utviklere allerede er i stand til å generere boilerplate-kode på sekunder, fikse feil på et blunk og til og med få AI til å skrive tester eller dokumentasjon. Det er ikke bare snakk om hypoteser; undersøkelser viser at 75 % av utviklerne allerede bruker AI i sine arbeidsprosesser, og mange selskaper melder om betydelige forbedringer i utviklingshastighet.

Vibe coding gjør det også enklere for ikke-programmerere å bidra til utviklingen av programvare. En person uten kodingsbakgrunn kan nå bruke en AI-assistent til å bygge enkle verktøy, og det har vært flere eksempler på at personer med begrenset teknisk erfaring har klart å bygge populære apper på kort tid. Når terskelen for å lage programvare er så lav, kan flere ta del i utviklingsprosessen, og på sikt kan det utvide hvem som kan lage programvare i det hele tatt.

Det er imidlertid viktige utfordringer som følger med vibe coding. For det første kan man ende opp med kode som virker å fungere i de enkle, ideelle scenarioene, men som skjuler alvorlige problemer under overflaten, som dårlige designbeslutninger eller feil som først blir synlige under mer krevende forhold. Koden kan være effektiv på et teoretisk nivå, men når den settes i produksjon, kan den vise seg å være ustabil, ineffektiv eller vanskelig å vedlikeholde. Det er også risiko for at AI-en velger en tilnærming til koding som ikke er ideell for prosjektets langsiktige mål, for eksempel ved valg av biblioteker eller teknikker som ikke er skalerbare eller sikre.

Vibe coding fører til at man kanskje ikke alltid tar med seg nødvendige kvalitetssikringssteg i utviklingsprosessen. Tradisjonell programvareutvikling innebærer en god del forhåndsplanlegging og design, hvor man velger riktige mønstre og modeller før man begynner å skrive kode. I kontrast kan vibe coding begynne rett i implementeringen, uten klart definerte rammer, noe som kan føre til en utviklingsprosess som er mindre målrettet eller strukturert. Utviklere kan i prosessen komme til et punkt der de har laget en løsning som ikke kan bygges videre på, eller som er vanskelig å vedlikeholde.

Når utviklingens hastighet er prioritet, er det lett å overse viktige aspekter som systemets langsiktige pålitelighet og bærekraft. Vibe coding krever derfor at utviklerne forstår at hastighet ikke nødvendigvis er det eneste målet, og at det er viktig å ha en god plan og system for å vurdere AI-generert kode. Man kan se på vibe coding som en nyttig metode for å få ut raskere løsninger på prototyper eller spesifikke oppgaver, men den kan ikke erstatte grundig testing og planlegging når man bygger på et mer komplekst system. Å bruke AI som en hjelpende hånd, ikke som en erstatning, er essensielt for å sikre at programvaren er både effektiv og holdbar.

Endelig, til tross for risikoene, er vibe coding et eksempel på hvordan teknologi gjør programmering mer tilgjengelig for flere, og dermed kan demokratisere utvikling på en ny måte. For både erfarne utviklere og ikke-programmerere åpner dette for nye måter å skape og innovere på. Men for å oppnå virkelig effektiv og bærekraftig programvareutvikling er det avgjørende å balansere den raske iterasjonen med en grundig forståelse av teknologiens grenser.

Hvordan AI og etikk påvirker programvareutvikling: Eiendom, åpenhet og rettferdighet

I dagens programvareutvikling er bruken av kunstig intelligens (AI) i kodeprosesser et hett tema, og det med god grunn. Det åpner nye muligheter, men samtidig reiser det spørsmål om intellektuell eiendom, etikk og ansvar. Hva skjer når AI genererer koder, dokumentasjon eller bilder? Hvem eier resultatene, og hvordan sikrer vi at vi ikke bryter med eksisterende lover og etiske normer? Disse spørsmålene blir stadig viktigere ettersom AI-verktøy blir en større del av utviklingsprosessen.

For eksempel, dersom et AI-verktøy genererer et bilde, for eksempel et ikon, som er trent på opphavsrettsbeskyttede bilder, hvem har rettighetene til dette nye bildet? I et annet scenario, dersom en AI genererer en betydelig del av programvaren, burde de opprinnelige forfatterne av koden som AI-en ble trent på få kreditt? Dette er spørsmål som har blitt mer presserende etterhvert som AI spiller en større rolle i programvareutvikling. Det er også et spørsmål om hvorvidt noen kan hevde at koden som AI-en genererer kan krenke deres opphavsrett, spesielt hvis den ligner på deres egen kode. For å løse dette, kan verktøy som sjekker likhet være nyttige, men det er et voksende behov for at AI-selskaper implementerer filtre som respekterer lisenser eller lar utviklingsteamene velge bort at deres kode blir inkludert i AI-treningsdata.

Dette er et område som er under utvikling, og det vil ta tid før domstolene kan avklare alle de juridiske aspektene. I mellomtiden bør utviklere ta et konservativt standpunkt for å unngå å krenke andres rettigheter. Å være intellektuelt ærlig og vise respekt for andres arbeid er essensielt. Dersom AI bruker en kjent algoritme fra et publisert papir, bør dette refereres til i kommentarfeltet. Hvis AI benytter seg av et åpen kildekode-bibliotek, bør prosjektet krediteres. Å gi kreditt der det er nødvendig er en god praksis som fremmer åpenhet og respekt for forfatterskap. Det er viktig å forstå at AI-en lærer fra tusenvis av utviklere som har delt sin kode offentlig. Programvareindustrien har et etisk ansvar for å opprettholde åpne lisensavtaler og normer, og utviklere bør aldri utnytte andres arbeid under påskudd av at "AI skrev det, ikke jeg".

Åpenhet og tilskrivning er fundamentale for tillit og ansvarlighet i utviklingsprosessen. Å være åpen om hvordan AI har blitt brukt i utviklingen, og å gi korrekt kreditt når koden kommer fra identifiserbare kilder, er viktig både for intern og ekstern tillit. For eksempel, hvis AI-generert kode introduserer en feil eller sikkerhetsproblem, kan åpenhet om at "denne koden ble generert av AI" hjelpe til med å finne årsaken—kanskje en uklar forespørsel må omformuleres. Det er også viktig å merke seg at noen utviklingsprosjekter, spesielt innen akademia og åpen kildekode, kan ha restriksjoner på AI-bidrag på grunn av IP-bekymringer. I slike tilfeller bør utviklere være transparente om bruken av AI, spesielt dersom lisensbetingelsene er et problem.

Åpenhet er også en etisk nødvendighet når det gjelder brukerdata. Hvis din programvare benytter brukerdata for å forbedre AI-modeller, kan det være nødvendig å informere brukerne i personvernerklæringen om at dataene kan brukes til å trene og forbedre AI-modellene. For eksempel, i regulerte industrier som finans, kan lovgivning som EU’s AI Act kreve at programvareleverandører er transparente om bruken av AI i systemene som påvirker individer, som kredittvurderingsalgoritmer.

Men samtidig bør utviklere være oppmerksomme på at overdreven bruk av disclaimere kan føre til unødvendig bekymring hos brukere eller kunder. Å forklare at "vi brukte AI for å utvikle produktet" kan føre til mistillit, selv om dette er et misforstått synspunkt. Det er viktig å finne balansen og understreke kvaliteten i arbeidet: "Vi benyttet avanserte kodingsassistenter for å fremskynde utviklingen, og all AI-generert kode ble grundig gjennomgått og testet for å møte våre kvalitetsstandarder."

Etikk i utvikling er også nært knyttet til temaet bias og rettferdighet. AI-modeller kan reflektere de skjevhetene og ekskluderende mønstrene som finnes i dataene de er trent på. Bias i AI kan være subtil, men det kan påvirke programvaren på flere måter: Brukergrensesnitt og tekst kan inneholde kulturelle skjevheter eller ubevisst språk som er nedsettende. Eksempler på dette er Microsofts Tay-chatbot fra 2016, som raskt begynte å gjenta rasistiske og kvinnefiendtlige utsagn, eller Apples helseapp, som ved lansering i 2014 manglet en periodetracker—et tegn på manglende mangfold i utviklingsteamet. Det er viktig at utviklere er oppmerksomme på disse potensielle skjevhetene, spesielt når AI-genererte tekster eller data kan reflektere normative, vestlige perspektiver.

Bias kan også dukke opp i koden selv, for eksempel i eksempler på kode, kommentarer eller syntetiske data som AI genererer. AI kan for eksempel automatisk bruke "han/him" pronomen, og dermed opprettholde kjønnsbias. Ettersom kodebasene i stor grad er preget av vestlige perspektiver, kan AI-en overse internasjonaliseringsbehov, som for eksempel støtte for Unicode eller flerspråklige tegnsett, som er essensielt for språk som kinesisk, japansk eller arabisk. Dette er noe utviklere må være bevisste på, spesielt når de utvikler applikasjoner som skal brukes globalt. Å designe for internasjonalisering og inkludere et mangfold av perspektiver i utviklingsprosessen, selv når AI ikke gjør dette automatisk, er en viktig etisk vurdering.

Det er også viktig å være oppmerksom på variabler som rase, kjønn og alder, spesielt når man utvikler algoritmer som kan påvirke samfunnet. AI-modellen vil kanskje ikke automatisk inkludere slike variabler med mindre det blir bedt om det. Å bruke rettferdighetsbegrensninger og sørge for at AI-en ikke "hallusinerer" skjevheter, kan bidra til å sikre at algoritmene er rettferdige og ikke bidrar til diskriminering.

Hvordan lage perfekte Flying Geese-enheter og sette sammen quilten
Hvordan forstå og løse integraler med forskjellige teknikker
Hva er hemmeligheten bak de beste søte barene?
Hvordan presentere seg i profesjonelle sammenhenger?
Hvordan Fotonikk og Optoelektronikk Styrker Overgangen til Industri 5.0