Az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök forradalmasítják a szoftverfejlesztést
Szoftverfejlesztők világszerte kezdenek ráérezni a generatív mesterséges intelligencia (AI) által hajtott szövegből kódra átalakító eszközök erejére, amelyek növelik a termelékenységet és felgyorsítják a munkafolyamatot. Ezek az eszközök, mint például az IBM Codenet, a GitHub CoPilot, az Amazon által fejlesztett Code Whisperer, a ServiceNow StarCoder és a Hugging Face, forradalmasítják a kód írásának és ellenőrzésének módját.
Az AI modellek kihasználásával a fejlesztők akár 55%-kal gyorsabban is képesek generálni kódot egyszerű szöveges kérésekből, mint a hagyományos módszerekkel. Ezek az eszközök lehetőséget kínálnak arra is, hogy a kód minőségét ellenőrizzék és véleményezzék különböző programozási nyelveken, ideértve a C++, Java, Go, Python, COBOL, Pascal és Fortran nyelveket is. Az eszközök potenciálja óriási kíváncsiságot és érdeklődést váltott ki a fejlesztői közösségben.
Az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök iránt növekvő érdeklődés
A Google Trends adatai szerint a GitHub CoPilot iránti keresések tízszeresére nőttek az elmúlt év során. A GitHub, a világ legnagyobb szoftverfejlesztői közösségi platformja, jelentős mértékben népszerűsítette a CoPilotot, több mint 1,3 millió fizetős előfizetővel 50 000 szervezetből világszerte. Az indiai IT óriások, mint a Tata Consultancy Services (TCS), az Infosys és a HCLTech is kezükbe vették ezeket az eszközöket.
A ServiceNow 52%-os növekedést jelentett a fejlesztők termelékenységében a szövegből kódra modelljük használata révén. Sumeet Mathur, a ServiceNow India Technológiai és Üzleti Központjának vezérigazgatója és ügyvezető igazgatója elmagyarázza, hogyan alakítja át a generatív AI a Now Platformon belül a szöveget magas minőségű kódjavaslatokká, sőt bizonyos esetekben akár teljes kóddá is. Ezt a kódot aztán értékelhetik, szerkeszthetik és implementálhatják, javítva ezzel a fejlesztés hatékonyságát.
A GitHub CoPilotot az OpenAI Codex nagy nyelvi modellje (LLM) felhasználásával fejlesztették, amely előfizetés alapú, az egyéni felhasználók számára havi 10 dolláros ártól, míg vállalatoknak 19 dollártól elérhető. Mario Rodriguez, a GitHub termékmenedzsment alelnöke hangsúlyozza, hogy a CoPilot átalakítja a fejlesztők munkafolyamatait, lehetővé téve számukra, hogy akár az összes kódjuk 60%-át is írják olyan népszerű nyelveken, mint a Java. Szerinte ez az arány a következő öt évben akár elérheti a 80%-ot is.
Az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök, amellett hogy növelik a sebességet és hatékonyságot, segítenek megőrizni az emberi energiaforrásokat és csökkentik a manuális ismétlődő feladatok okozta frusztrációt. Ezt az innovációt további példákkal is alátámasztják, például Devika, India első AI-szoftverfejlesztője. Devika egy virtuális asszisztens, amely képes emberi utasításokat megérteni, szoftverkódot generálni és akár hibákat is javítani. Ez az open-source projekt célja, hogy versenytársa legyen az Egyesült Államokban a Cognition Labs által indított Devinnek.
A szövegből kódra eszközök elterjedése
Bár az a növekvő termelékenység ígérete vonzó, a nagy IT cégek által való bevezetésük még mindig az kísérleti szakaszban van. A szervezetek óvatosan figyelnek arra, hogy az általuk generált kód helyességét biztosítsák és szűrjék ki a káros tartalmat. Annak ellenére, hogy az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök kínálják a spennan jó lehetőséget, az indiai vállalatok még mindig az elterjesztés korai szakaszaiban vannak.
A fejlesztők nagymértékben támaszkodnak a beépített fejlesztői környezetek (IDE-k) kódbeviteli eszközeire. A szövegből kódra eszközöket azért kezelik be az vállalatokban, mert eredményes eszközök a fejlesztők képzésére, új programozási nyelvek tanulására és a hibák megoldására. Lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a programozási környezetükön belül dolgozzanak anélkül, hogy kontextusváltoztatásra lenne szükségük.
A Gartner becslései szerint körülbelül 65-75% -a az IT szervezetek fejlesztőinek már használ AI kódsegéd programokat, mint például a GitHub CoPilot. Ezek az eszközök IDE-bővítményként működnek, lehetővé téve a fejlesztőknek a beszélgetést az eszközzel és előnyeinek felerősítését. Manjunath Bhat, a Gartner vp elemzője hasonlítja ezt a funkcionalitást az IntelliSense népszerű funkciójához, de azzal a kiegészített előnnyel, hogy könnyed kommunikációra van lehetőség az eszközzel.
Prashanth Kaddi, a Deloitte India partnere hangsúlyozza az IP védelem és más biztonsági gyakorlatok fontosságát. Néhány ügyfél információkat igényel az AI használatáról műszaki artefaktumokban. Az India legnagyobb szoftverexportőre, a TCS több terméket alkalmaz kódgeneráláshoz, ideértve a GitHub CoPilotot, az AWS Code Whisperert, a Google Duet AI-t, a CodeLlama-t és a StarCodert. Ezeket a szövegből kódgeneráló AI modelleket lehet használni a termelékenység, az iterációsebesség és a kódminőség javítása érdekében.
Mohammed Rafee Tarafdar, az Infosys CTO-ja kiemeli a szövegből kódgenerálás jövőjét, amely egyesíti a általános célú és a szakosodott kódsegéd eszközök kombinációját. Az Infosys olyan segédprogramokat fejlesztett ki, amelyek finomhangolásos megközelítést alkalmaznak az olyan területeken, mint a modernizálás, migráció, jelentéskészítés és refaktorálás. Az API által generált kódok hasznosnak bizonyultak a kódolásban, tesztelésben, jelentésgenerálásban és dokumentációs feladatokban.
A Hatás és Óvintézkedések
India a második legnagyobb felhasználói bázisa a ChatGPT-nek az Egyesült Államokon kívül. A programozók jelentős mértékben támaszkodnak a ChatGPT ingyenesen használható eszközére kódgenerálás céljából, különösen megoldáskereséshez. Paramdeep Singh, a Shorthills AI alapítótársa elmondja, hogy a programozók több mint 80%-a használ ChatGPT-t és más szövegből kódra platformokat az alkalmazhatóság növelésére. Ez a támaszkodás látható a Stack Overflowhez hasonló, kódolásra összpontosító oldalak látogatásának csökkenésében, amelyek az elmúlt év során 30-50% -os forgalomcsökkenést tapasztaltak.
Fontos felismerni, hogy az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök használata nem olyan egyszerű, mint a szöveg, képek vagy videók generálása. Ha nem megfelelően kérdeznek rá ezekre az eszközökre, hibás kódot állíthatnak elő, aminek eredményeként ismétlődő munka vagy akár biztonsági sérülékenységek is előfordulhatnak. Óvatosnak kell lenni a generált kód helyességének és biztonságának biztosításában.
Összefoglalva, az AI-hajtotta szövegből kódra átalakító eszközök forradalmasíthatják a szoftverfejlesztést a termelékenység növelése és a kódolási folyamat egyszerűsítése révén. Ahogy ezek az eszközök továbbra is növekvő mértékben terjednek, a fejlesztőknek és szervezeteknek egyensúlyt kell teremteniük a növekvő hatékonyság előnyei és a generált kód helyességének és biztonságának szükséglete között.
GYIK
The source of the article is from the blog japan-pc.jp