Yapay zeka asistanları kodun oluşturulma şeklini şimdiden nasıl değiştiriyor?

Bazen kod yardımcıları olarak da adlandırılan Copilot ve onun gibi diğer programların ardındaki temel fikir, programcıların ihtiyaç duyduğu bilgileri yazdıkları kodun hemen yanına koymaktır. Araç, programcının üzerinde çalıştığı dosyadaki kodu ve yorumları (doğal dilde yazılmış açıklamalar veya notlar) ve ayrıca bağlantı verdiği veya aynı projede düzenlenmiş diğer dosyaları izler ve tüm bu metni gönderir. Copilot’un arkasındaki geniş dil modeline bir ipucu olarak. (GitHub, Codex adı verilen Copilot modelini OpenAI ile birlikte geliştirdi. Bu, kod üzerinde ince ayar yapılmış büyük bir dil modelidir.) Copilot daha sonra programcının ne yapmaya çalıştığını tahmin eder ve bunu yapmak için kod önerir.

Kod ile Kodeks arasındaki bu gidiş-dönüş saniyede birden çok kez gerçekleşir ve programcı yazdıkça bilgi istemi güncellenir. Programcı herhangi bir anda Copilot’un önerdiğini sekme tuşuna basarak kabul edebilir veya görmezden gelip yazmaya devam edebilir.

Sekme düğmesine çok basılıyor gibi görünüyor. GitHub ve danışmanlık firması Keystone Stratejisi tarafından Haziran ayında – aracın genel sürümünden bir yıl sonra – neredeyse bir milyon Copilot kullanıcısı üzerinde yayınlanan bir araştırma, GitHub’un kullanıcı verilerine göre programcıların önerilerinin ortalama %30’unu kabul ettiğini ortaya çıkardı.

Dohmke, “Geçen yıl Copilot bir milyardan fazla kod satırı önerdi ve geliştiriciler tarafından da onaylandı” diyor. “Orada, bilgisayarların içinde çalışan bir kod stokastik bir papağan tarafından üretiliyor.”

Copilot, kodlamanın temel becerilerini değiştirdi. ChatGPT’de veya Stable Diffusion gibi görüntü oluşturucularda olduğu gibi, aracın çıktısı çoğu zaman tam olarak istenen şey değildir, ancak buna yakın olabilir. Kanada’daki Polytechnique Montréal’de yazılım geliştirmede makine öğrenimi araçlarının kullanımını inceleyen araştırmacı Arghavan Moradi Dakhel, “Belki doğru, belki değil ama bu iyi bir başlangıç” diyor. Programlama teşvik edici hale gelir: Kodu sıfırdan bulmak yerine, iş yarı biçimli kodun ayarlanmasını ve daha yerinde bir şey üretmek için büyük bir dil modelinin dürtülmesini içerir.

Ancak Copilot henüz her yerde değil. Apple’ın da aralarında bulunduğu bazı firmalar, IP ve diğer özel verilerin rakiplere sızdırılmasından çekinerek çalışanlarından bunu kullanmamalarını istedi. Büyük yazılım projelerinde kodu analiz etmek için yapay zekayı kullanan bir girişim olan Merly’nin CEO’su Justin Gottschlich için bu her zaman anlaşmayı bozacak: “Eğer ben Google veya Intelsem ve IP adresim kaynak kodumsa, asla kullanacağım” diyor. “Neden sana tüm ticari sırlarımı da göndermiyorum? Bu sadece evden çıkmadan önce pantolonunuzu giymeniz gerektiği çok açık.” Dohmke, bunun önemli müşteriler için bir engel olduğunun farkında ve firmanın, kodların Microsoft sunucularına gönderilmemesi için işletmelerin şirket içinde çalıştırabileceği bir Copilot sürümü üzerinde çalıştığını söylüyor.

Copilot, kodlarının arkasındaki modelleri kendi rızaları olmadan eğitmek için kullanılmasından memnun olmayan programcıların açtığı bir davanın da merkezinde yer alıyor. Microsoft, olası davalara karşı dikkatli olan model kullanıcılarına tazminat teklif etti. Ancak hukuki sorunların mahkemelerde çözülmesi yıllar alacak.

Dohmke iyimser ve artıların eksilere ağır bastığına inanıyor: “ABD, İngiltere veya Avrupalı ​​yasa yapıcıların bize yapmamızı söylediği her şeye uyum sağlayacağız” diyor. “Fakat burada hakların korunması ve mahremiyetin korunması ile insanlık olarak ileriye doğru bir adım atmamız arasında orta bir denge var.” Bir CEO’dan bekleyeceğiniz türden bir dövüş konuşması bu. Ancak burası yeni, keşfedilmemiş bir bölge. Hiçbir şey olmasa bile GitHub, daha geniş bir yelpazede yapay zeka destekli profesyonel asistanların önünü açabilecek küstah bir deneye öncülük ediyor.