Im Jahr 2021 machten sich Oleg Klimov, Vlad Guber und Oleg Kiyasko daran, gemeinsam eine Plattform, Refact.ai, zu schaffen, die mehr Unternehmen davon überzeugen könnte, GenAI für die Codierung zu nutzen, indem sie den Benutzern mehr Anpassungsmöglichkeiten – und Kontrolle – über das Erlebnis bietet.
Klimov und Kiyasko hatten fast ein Jahrzehnt lang zusammengearbeitet, um KI-basierte Systeme für Bilderkennung und Sicherheitssysteme zu entwickeln. Guber kannte Kiyashko seit seiner Kindheit; Sie waren Nachbarn in der südukrainischen Stadt Juschnoukrainsk.
„Es war klar, dass KI die Vorstellung davon, was Technik ist, verändern würde“, sagte Klimov gegenüber TechCrunch in einem E-Mail-Interview. „Da wir im Herzen Software-Ingenieure sind, haben wir beschlossen, dass wir in der besten Position sein müssen, dies zu überstehen – indem wir ein unabhängiges System für Software-Engineering schaffen.“
Die meisten Entwickler erkennen die KI-gesteuerten seismischen Veränderungen in ihrem Beruf an. 82 Prozent antworteten auf einen aktuellen HackerRank Umfrage sagten, dass sie glauben, dass KI die Zukunft der Codierung und Softwareentwicklung „neu definieren“ wird.
Refact nutzt generative KI-Modelle, die auf freizügig lizenziertem Code trainiert wurden, um seine Code-Vorschlagsplattform für Entwickler zu betreiben.
Die Mehrheit befürwortet die Änderung: 63 % der Entwickler im Jahr 2023 des VC-Unternehmens HeavyBit Umfrage sagen, dass sie jetzt GenAI bei Codierungsaufgaben verwenden. Doch die Arbeitgeber sind skeptischer. In einem separaten Umfrage 85 % der Führungskräfte und IT-Experten in Unternehmen äußerten Bedenken hinsichtlich der Datenschutz- und Sicherheitsrisiken von GenAI.
Unternehmen wie Apple, Samsung, Goldman Sachs, Walmart und Verizon sind aus Angst vor Datenkompromittierung sogar so weit gegangen, die interne Nutzung von GenAI-Tools einzuschränken.
Wie unterscheidet sich Refact? Es läuft vor Ort, sagt Klimov.
Wie GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer und andere wichtige Codierungsassistenten von GenAI kann Refact Fragen zu Code in natürlicher Sprache beantworten (z. B. „Wann wurde diese Abhängigkeit zuletzt aktualisiert?“), Codezeilen empfehlen und Feinabstimmungen vornehmen, um die Leistung mit einer bestimmten Codebasis zu verbessern .
„Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist die eines ‚starken Nachwuchsingenieurs‘“, sagte Klimov, „oder ein künstlicher Mitarbeiter in einem Team, der produktiv ist, aber Aufsicht braucht.“
Im Gegensatz zu vielen – wenn nicht den meisten – seiner Konkurrenten benötigt Refact jedoch keine Internetverbindung. Es werden nicht einmal grundlegende Telemetriedaten hochgeladen, behauptet Klimov.
Refact kann offline, vor Ort oder in einem in der Cloud gehosteten verwalteten Setup ausgeführt werden.
„Wir entwickeln bessere Kontrollen und Prozesse rund um Quellen und Verwendung von Daten, Sicherheit und Datenschutz, da wir uns der damit verbundenen Herausforderungen bewusst sind [enterprises] Wir stehen vor der Tür und wollen die Integrität der Informationen und innovativen Durchbrüche unserer Kunden sicherstellen“, sagte Klimov.
Die Plattform von Refact wird von kompakten, codegenerierenden Modellen angetrieben, die auf freizügig lizenziertem Code trainiert werden – ein weiterer wichtiger Wettbewerbsvorteil, behauptet Klimov. Es hat sich gezeigt, dass einige Tools zur Codegenerierung, die mit urheberrechtlich geschütztem oder anderweitig restriktiv lizenziertem Code trainiert wurden, diesen Code wieder ausstoßen, wenn sie auf eine bestimmte Art und Weise dazu aufgefordert werden, was (zumindest) ein potenzielles Haftungsrisiko für die Unternehmen darstellt, die sie einsetzen nach (laut einigen IP-Experten).
Anbieter wie GitHub und Amazon haben Einstellungen und Richtlinien eingeführt, die darauf abzielen, die Ängste von Unternehmen zu zerstreuen, die sich vor den IP-Herausforderungen im Zusammenhang mit ihren GenAI-Codierungstools fürchten. Aber es ist unklar, ob sie große Fortschritte gemacht haben. Im Jahr 2023 Umfrage Von den Fortune-500-Unternehmen von Acrolinx gab fast ein Drittel an, dass geistiges Eigentum ihre größte Sorge beim Einsatz generativer KI sei.
„Wir haben für das Training einen freizügigen Lizenzcode verwendet [our models] weil unsere Kunden es verlangten“, sagte Klimov.
Der datenschutz- und IP-bewusste Ansatz von Refact half dabei, 2 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von nicht genannten Investoren einzusammeln – und etwa 20 Pilotprojekte mit Unternehmenskunden zu realisieren. Klimov behauptet, dass die Plattform, die auch in einem Cloud-gehosteten Plan verfügbar ist, der bei 10 US-Dollar pro Sitzplatz und Monat beginnt, umsatzgenerierend ist und derzeit auf dem besten Weg ist, bis zum Sommer „einige Millionen“ jährlich zu verdienen.
Das ist beeindruckend, wenn man bedenkt, dass Anbieter wie GitHub Schwierigkeiten haben, mit ihren Tools zur Codegenerierung Gewinne zu erzielen. Copilot war angeblich Der GitHub-Mutterkonzern Microsoft kostet aufgrund des damit verbundenen Cloud-Verarbeitungsaufwands bis zu 80 US-Dollar pro Benutzer und Monat.
Refact gehört zur wachsenden Kohorte von GenAI-Tools für die Programmierung.
Der Schwerpunkt des in London ansässigen, achtköpfigen Refact-Teams liegt in naher Zukunft auf der Aktualisierung von Refact, um Code autonom auszuführen, „mehrstufige“ Pläne auszuführen und Code selbst zu testen.
„Wir arbeiten aktiv an einem KI-Assistenten der nächsten Generation – einem, der den von ihm geschriebenen Code debuggt und auf jeder großen Codebasis funktioniert“, sagte Klimov. „Wir sind intern gut finanziert und verfügen über das nötige Kapital, um das Produkt weiterzuentwickeln … Wir haben noch nie von der Fülle an Finanzmitteln oder dem Risikokapitalrausch der vergangenen Jahre profitiert, aber was uns wirklich geholfen hat, ist die Verfügbarkeit.“ und der Eifer sehr talentierter Menschen, die sich der KI-Revolution anschließen wollen – und die in Refact einen Ort sahen, an dem sie gedeihen und etwas entwickeln können, das eine nachhaltige Wirkung haben kann.“