В июне 2021 г. GitHub объявил Copilot, своего рода автозаполнение для компьютерного кода, основанное на технологии генерации текста OpenAI. Это дало раннее представление о впечатляющем потенциале генеративного искусственный интеллект автоматизировать ценную работу. Спустя два года Copilot является одним из самых зрелых примеров того, как технология может выполнять задачи, которые раньше приходилось выполнять вручную.
На этой неделе Github выпустил отчет, основанный на данных почти миллиона программистов, платящих за использование Copilot, показывает, насколько трансформационным стало кодирование генеративного ИИ. В среднем они принимали предложения ИИ-помощника примерно в 30% случаев, что свидетельствует о том, что система удивительно хорошо предсказывает полезный код.
Приведенная выше поразительная диаграмма показывает, как пользователи склонны принимать больше предложений Copilot, поскольку они проводят больше месяцев, используя инструмент. В отчете также делается вывод о том, что производительность программистов, использующих искусственный интеллект, со временем повышается благодаря тому факту, что предыдущее исследование второго пилота сообщил о связи между количеством принятых предложений и производительностью программиста. В новом отчете GitHub говорится, что наибольший прирост производительности наблюдается у менее опытных разработчиков.
На первый взгляд, это впечатляющая картина новой технологии, быстро доказывающей свою ценность. Любая технология, повышающая производительность и повышает способности менее квалифицированных рабочих может быть благом как для отдельных лиц, так и для экономики в целом. GitHub продолжает предлагать некоторые предположительные предположения, оценив, что кодирование ИИ может увеличить мировой ВВП на 1,5 триллиона долларов к 2030 году.
Но диаграмма GitHub, показывающая связь программистов с Copilot, напомнила мне о другом исследовании, о котором я недавно слышал во время беседы с Талия Рингерпрофессор Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн, об отношении программистов к таким инструментам, как Copilot.
В конце прошлого года команда Стэнфордского университета опубликовал исследовательскую работу в нем рассматривалось, как использование созданного ими помощника искусственного интеллекта, генерирующего код, влияет на качество кода, создаваемого людьми. Исследователи обнаружили, что программисты, получающие предложения ИИ, как правило, включают больше ошибок в свой окончательный код, но те, у кого есть доступ к инструменту, склонны полагать, что их код более безопасный. «Вероятно, кодирование в тандеме с ИИ сопряжено как с преимуществами, так и с рисками», — говорит Рингер. «Больше кода — не значит лучше».
Если принять во внимание природу программирования, этот вывод вряд ли удивителен. Как писал Клайв Томпсон в 2022 ПРОВОДНАЯ функция, Copilot может показаться чудесным, но его предложения основаны на шаблонах в работе других программистов, которые могут быть ошибочными. Эти догадки могут создавать ошибки, которые чертовски трудно обнаружить, особенно когда вы очарованы тем, насколько хорош этот инструмент.
2023-06-29 16:00:00
1688059226
#Огромная #сила #потенциальная #опасность #кода #сгенерированного #искусственным #интеллектом
