Kódolásról szóló új tanulmány az AI szoftverfejlesztésre gyakorolt hatásával kapcsolatban
Chatbot vagy nem spinanga.com/hu/? Ez a különleges tanulmány az ember és a gépek között kialakuló kapcsolatot kutatja, és azt vizsgálja, hogy a robotok, a mesterséges intelligencia és az automatizálás hogyan hatnak munkánkra és életünkre.
A szoftverfejlesztés új dimenziója
A szoftverfejlesztés – akárcsak az online kaszinó játékok – terén a generatív mesterséges intelligencia egyfajta úttörő szerepet tölt be. Ez a technológia amellett, hogy egy fejlődési irányvonal, valódi forradalom, amelyet az innováció és kreativitás hajt. A generatív AI kódíráson túl saját magából is tanul, alkalmazva az intelligens tervezés és implementáció elveit. Ezáltal a szoftverfejlesztés nemcsak munkafolyamat, hanem egy dinamikus párbeszéd, ahol a gépi intelligencia és az emberi kreativitás összefonódik, létrehozva az új generáció szoftverrendszerét. Az ideák, amelyek egykor csak az agyunkban születtek, most a generatív AI által válnak valósággá, formálva a jövő digitális világát.
A szoftverfejlesztés tehát a generatív AI egyik korai felhasználási esete. Kis és nagyvállalatok ezrei alkalmaznak már olyan eszközöket, mint a GitHub Copilot, hogy felgyorsítsák új alkalmazások és szolgáltatások létrehozását.
A GitClear, a Seattle-ben épített fejlesztői elemzőeszköz új kutatási projektje szerint bár fellendítheti az AI a termelést, az általános kódminőségre árthat.
A tanulmány 153 millió megváltozott kódsort elemzett, összehasonlítva a 2023-ban végrehajtott változtatásokat az előző évekhez képest, amikor a mesterséges intelligencia kevésbé volt annyira releváns a kódgenerálás szempontjából. Néhány megállapítás a következőket tartalmazza:
- A „kódlemorzsolódás”, vagyis azon sorok százalékos aránya, amelyeket kevesebb, mint két héttel a megírásuk után dobnak ki, növekszik, és 2024-ben várhatóan megduplázódik. A tanulmány megjegyzi, hogy a nagyobb lemorzsolódás több kockázatot jelent abban, hogy a hibákat bevezetik a gyártásba.
- A „kód másolás/beillesztés” aránya gyorsabban növekszik, mint a „frissített”, „törölt” vagy „áthelyezett” kód. „E tekintetben az AI által generált kód összetétele hasonló a rövid távú fejlesztőhöz, aki nem integrálja átgondoltan a munkáját a tágabb projektbe” – nyilatkozta a GitClear alapítója, Bill Harding .
A lényeg Harding szerint: Az AI-kódasszisztensek - online kaszinó játékok - nagyon jól tudnak kódot adni, de „AI által kiváltott technológiai adósságot” okozhatnak. „A gyors kód hozzáadása kívánatos, ha elszigetelten dolgozik, vagy zöldmezős problémával foglalkozik" - mondta az alapító. Másképpen fogalmazva, a nagyobb mennyiség nem mindig vezet jobb minőséghez.
A sokoldalú MI
A mesterséges intelligencia hasonló, mint egy „vadonatúj hitelkártya, amely lehetővé teszi számunkra, hogy technikai adósságot halmozzunk fel olyan módon, ami korábban elképzelhetetlen volt” – ezt már Armando Solar-Lezama, az MIT professzora a The Wall Street Journalnak mondta az AI kódoló eszközökről. Az AI-kódolás térnyerése hatással lehet a mérnökök javadalmazására is.
Ha a mérnöki vezetők a megváltozott kódsorok alapján hoznak fizetési döntéseket, ez és a mesterséges intelligencia kombinációja ösztönzőleg hat a sajnálatos kódok benyújtására. A szakértők szerint nehéz megmondani, hogy az AI-eszközök pozitív hatással lesznek-e a szoftverfejlesztésre. Meghatározza az AI használatának előnyeit, hogy személyre szabott kódválaszokat kapjunk arról a helyekről, mint például a Phind. Ugyanakkor a rossz kód olvasása „a munka leginkább akaraterőt emésztő összetevője” a fejlesztők számára – derült ki a tanulmányból.
A McKinsey egyik tavalyi kutatása megállapította, hogy lehetséges a „termelékenység hatalmas felfutása” az AI kódolásból, de ez a feladat összetettségétől és a fejlesztői tapasztalattól függ. Végső soron a kódminőség fenntartása érdekében a fejlesztőknek célszerű megérteni a minőségi kódot alkotó attribútumokat, és meg kell kérniük az eszközt a megfelelő kimenetekre - olvasható a tanulmányban.
A gépi tanulás - online kaszinó játékok - és az automatizáció által a kódolás egy dinamikus folyamattá vált, ahol az algoritmusok képesek saját maguktól tanulni és optimalizálni a kódot. A mesterséges intelligencia segít a feladatok gyorsabb végrehajtásában, illetve új kreatív dimenziókat is nyit a programozás terén. A kód tulajdonképpen élettel teli entitássá válik, amely folyamatosan fejlődik és alkalmazkodik az új kihívásokhoz. Így a kódolás dinamikus párbeszéd lesz a fejlett MI és a kreativitásunk között, amely átformálja a digitális világot.
