Haziran 2021’de, GitHub, OpenAI’nin metin oluşturma teknolojisi tarafından desteklenen bilgisayar kodu için bir tür otomatik tamamlama olan Copilot’u duyurdu. Değerli işleri otomatikleştirmek için üretken yapay zekanın etkileyici potansiyeline erken bir bakış sağladı. İki yıl sonra, Copilot, teknolojinin daha önce elle yapılması gereken görevleri nasıl üstlenebileceğinin en olgun örneklerinden biridir.
Bu hafta Github, Copilot’u kullanmak için ödeme yapan yaklaşık bir milyon programcının verilerine dayanan ve üretken AI kodlamanın dönüşümsel hale geldiğini gösteren bir rapor yayınladı. Ortalama olarak, AI asistanının önerilerini zamanın yaklaşık yüzde 30’unda kabul ettiler, bu da sistemin faydalı kodu tahmin etmede oldukça iyi olduğunu gösteriyor.
Yukarıdaki çarpıcı grafik, kullanıcıların aracı kullanarak daha fazla ay geçirdikçe Copilot’un önerilerini nasıl daha fazla kabul etme eğiliminde olduklarını göstermektedir. Rapor ayrıca, önceki bir Copilot çalışmasının kabul edilen öneri sayısı ile bir programcının üretkenliği arasında bir bağlantı bildirdiği gerçeğine dayanarak, AI ile geliştirilmiş kodlayıcıların üretkenliklerinin zaman içinde arttığını gördüğü sonucuna varıyor. GitHub’ın yeni raporu, en büyük üretkenlik kazanımlarının daha az deneyimli geliştiriciler arasında görüldüğünü söylüyor.
İlk bakışta, bu, değerini hızla kanıtlayan yeni bir teknolojinin etkileyici bir resmi. Üretkenliği artıran ve daha az vasıflı işçilerin yeteneklerini artıran herhangi bir teknoloji, hem bireyler hem de daha geniş ekonomi için bir nimet olabilir. GitHub, AI kodlamanın 2030 yılına kadar küresel GSYİH’yı 1,5 trilyon ABD doları artırabileceğini tahmin ederek, bazı arka plan spekülasyonları sunmaya devam ediyor.
Ancak GitHub’ın programcıların Copilot ile bağ kurduğunu gösteren grafiği bana yakın zamanda Urbana-Champaign’deki Illinois Üniversitesi’nde profesör olan Talia Ringer ile kodlayıcıların Copilot gibi araçlarla ilişkisi hakkında sohbet ederken duyduğum başka bir çalışmayı hatırlattı.
Geçen yılın sonlarında, Stanford Üniversitesi’nden bir ekip, oluşturdukları kod üreten bir yapay zeka asistanı kullanmanın insanların ürettiği kodun kalitesini nasıl etkilediğini inceleyen bir araştırma makalesi yayınladı. Araştırmacılar, yapay zeka önerileri alan programcıların son kodlarına daha fazla hata ekleme eğiliminde olduklarını, ancak araca erişimi olanların kodlarının yanlış olduğuna inanma eğiliminde olduklarını keşfettiler. Daha güvenli. Ringer, AI ile birlikte kodlamanın “Muhtemelen hem faydaları hem de riskleri vardır” diyor. “Daha fazla kod, daha iyi kod değildir.”
Programlamanın doğasını düşündüğünüzde, bu bulgu pek de şaşırtıcı değil. Clive Thompson’ın 2022 WIRED özelliğinde yazdığı gibi, Copilot mucizevi görünebilir, ancak önerileri diğer programcıların çalışmalarındaki kusurlu olabilecek kalıplara dayanmaktadır. Bu tahminler, özellikle aracın çoğu zaman ne kadar iyi olduğu sizi büyülediğinde, tespit edilmesi son derece zor hatalar yaratabilir.
