Google Cloud のチーフエバンジェリスト、リチャード・セロター氏。
グーグル
生成 AI に関しては、Google が Gemini の提供で主要なプレーヤーとなっています。ユーザーは検索のたびに Gemini を体験し、Gmail の一部として利用でき、Gemini AI のメリットを享受できるコーディング ツールや開発ツールなどがあります。
私は話す機会がありました リチャード・セロターGoogle Cloud のチーフエバンジェリストである 氏に、開発者レベルと消費者レベルの両方で AI が私たちをどこに導くのか Google が考えていることについて詳しく聞きました。
始めましょう。
また： 会計士の皆さん、ごめんなさい。AIはクリエイティブを置き換えるのではなく、強化するべきです
ZDNET: Google Cloud のチーフエバンジェリストになるまでの経緯を教えていただけますか?
リチャード・セロター: これは長くてドラマチックな話です。実際はそうではありません。私は 4 年前に Google Cloud に入社し、当社のアプリ開発およびモダナイゼーション プロダクトについて顧客や社内チームと連携する初の社外「アウトバウンド プロダクト マネージャー」を務めました。
約 2 年前に開発者リレーションを率いるよう依頼され、昨年はクラウド ドキュメンテーション チームをグループに迎えるという喜びも得ました。
現在、私は、人々が Google Cloud を見つけ、使用し、楽しむことを支援している優秀なエンジニア、技術ライター、プロダクト マネージャーのグループを率いるという栄誉に浴しています。
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、いくつか例を挙げて教えていただけますか?
RS: 目標は、チームがより速く、より効率的に、そしてより高品質で出荷できるように支援することです。AIを搭載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、IDEに留まることでこれを実現します。 [the development environment] AIチャットとインラインコード生成により、より多くのアクティビティが可能になり、意図を表現することでコードを作成できるため、思い出す必要がなくなります。 毎 コード構文の側面。
また： Gemini とは何か? Google の新しい AI モデルについて知っておくべきことすべて
優れた AI アシスタントは、新しいスキルのオンボーディングを高速化し、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 オブジェクトをすばやく生成すると、時間を大幅に節約できます。開発者は一日中コーディングをしているわけではありませんが (そんなことはありません)、ジュニアおよびシニア開発者にとっては生産性のメリットが確実にあります。
私たちは、顧客との素晴らしい使用例をいくつか見てきました。 チューリング そして コメルツ銀行 どちらも最近の Google Cloud Next カンファレンスで講演しました。
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？ 私のコーディングテスト記事Google Gemini はいくつかのコーディング テストに失敗しました。
RS: 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一連のフィルターを備えていますが、回答は常に完璧であるとは限りません。
また： GoogleのGemini 1.5 Proを最初のプロンプトで失敗させました
これが私たちが（そして Nextで事前発表) コードのカスタマイズ機能を使用すると、プライベート コードベースで回答を基盤化できます。当社は、改善すべき領域に関するお客様からのフィードバックを取り入れながら、基盤となるモデルの改善と改良を継続していきます。
ZDNET: Google Cloud と Stack Overflow およびその他のプラットフォームとの提携により、AI ツールはどのように強化されるのでしょうか。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含まれないようにするために、どのような取り組みを行っていますか。
RS: データから すべてのパートナー (Stack Overflow、Snyk など) は、開発者の現状を把握し、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。
また： Google Cloud が Stack Overflow のナレッジベースを Gemini AI に追加
当社の全体的なデータ処理戦略の一環として、パートナーからのデータを含め、すべてのデータ提供をフィルタリングして評価しています。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、さまざまな手法とツールを組み合わせて回答の根拠を示し、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 を使用する場合、Google はどのようにして顧客コードのセキュリティとプライバシーを確保するのでしょうか?
RS: 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。 ドキュメントを公開する 送信中のプロンプトを暗号化する方法と、プライバシーに対する全体的な取り組みについて説明します。
また： GoogleがGemini Code Assistを発表。私はそれがプログラマーの役に立つと慎重ながらも楽観している。
私達も 出典を引用する 可能な限り、 補償、そして提供する 境界ネットワークへの安全なアクセス VPC Service Controls を使用します。
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?
RS: 私たちはGoogleのAI原則を遵守するために努力しており、トレーニング中や 応答フィルタリングまた、ユーザーが不快または不正確と思われる内容にフラグを立てられるよう、複数のフィードバック メカニズム (IDE 内、その他の場所) も提供しています。
ZDNET: AI がソフトウェア エンジニアリングと開発の実践の将来に与える影響についてお話しいただけますか?
RS: 私たちは、AI がソフトウェア開発と配信のほぼすべての役割にプラスの影響を与えると期待しています。チームは AI を組み込んだ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、コードの記述と更新、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、システムのセキュリティ保護を行います。
また： AIトレーナーから倫理学者まで：AIは一部の仕事を廃止するかもしれないが、新しい仕事を生み出すかもしれない
より高速なモデルが、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回答を、アプリ配信ライフサイクル全体に提供するようになるでしょう。私たちの実践は、創造を考える上で追いつく必要があります。 そして キュレーション活動、チームを構築するための AI 対応プラットフォームを提供する必要性、さらには非決定論的システムのテスト方法についても説明します。
調査によると、開発者はエンジニアリングの効率化を支援するためにAIを求めているが、 ワークフローを根本的に変えることについて少なくとも今のところは。でも、お楽しみに。
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?
RS: 技術的負債はさまざまな方向から生じ、時にはチームが市場に価値をもたらすことで蓄積される「良い」負債となることもあります。しかし、AI 支援ツールと AI 全体は、チームがベスト プラクティスをより早く適用し、既存の負債をより早く修正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できるため、妥協点や将来の負債を最小限に抑えることができます。既存のコードベースについては、Gemini 1.5 の巨大なコンテキスト ウィンドウを使用して、チームがコードベース全体を探索し、解決すべき問題を探すことができます。
ZDNET: Google Cloud 上の AI 支援開発ツールには、今後どのような進歩が期待されますか?
RS: 私たちはこの商品を市場に投入できることを嬉しく思っています 先日のGoogle Cloud Nextカンファレンスでプレビューを発表しましたGemini 1.5 をベースモデルとして提供することで、完全なコードベース認識が可能になり、チームは複雑なモダナイゼーションやコード探索をこれまでにないスピードで実行できるようになります。
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また、GitHub、GitLab、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高い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にする、その他の基盤となるオプションを探してください。
また、AI アシスタンスは IDE 内だけで機能するわけではなく、開発者にもメリットをもたらすこともわかっています。Google Cloud への全体的な Gemini 投資により、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 プロシージャを説明している Cloud SQL ユーザー、脅威を分析するセキュリティ専門家、ローコード統合や API を作成する開発者など、さまざまな人に AI アシスタンスが提供されます。
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、より高品質に「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?
RS: ソフトウェアを作るのは楽しいですが、ほとんどのソフトウェアは運用されて終わります。 クラウドアシスト Google Cloud の Gemini の一部として提供され、この新しいサービスにより、チームがクラウド サービスを管理する方法が変わります。
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パーソナライズされた最適化の提案から、問題の特定やシステムのより迅速なオンライン復帰の支援まで、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はクラウド全体の使いやすさを向上させるように設計されています。AI生成 セキュリティコマンドセンターの脅威概要 強力です。Cloud Logging で AI 支援ログの概要を確認すると、製品が使いやすくなります。
Cloud Console に常時表示される AI チャット ウィンドウにより、製品に関する質問をしたり、CLI コマンドについて理解を深めたりするためにコンテキストを切り替える必要がなくなります。このようなエクスペリエンスは、ユーザーの状況に応じてサポートを提供し、日常的なクラウドの使用に大きな影響を与えます。
ZDNET: 最近印象に残った Google Cloud の革新的なユースケースにはどのようなものがありますか?
RS: 私は、Google の幅広い研究に基づく取り組み、そして顧客がテクノロジーを応用して特定の問題を解決する方法に刺激を受けています。 Google の最近の AlphaFold 3 に関する取り組み 生命の分子の構造と相互作用を予測します。これは素晴らしいことです。私たちは 人間の脳の新たな側面。畏敬の念を抱かせるもの。
中外製薬のような企業は、私たちの研究成果の一部を活用しています。 創薬を加速するためのクラウドシステムの導入アビエイターのチームが 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。
そしてゴールドマン・サックスのような企業は データアクセスの民主化 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、Google Cloud のお客様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。
また： AIソリューションが実証されるまでに3か月しかない理由
どう思いますか？
現在、検索やメール、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? Richard の回答は、Google の AI に対する考え方を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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