Trik Terbaru AI 2022: Menulis Kode Komputer – MEMBUAT waktu bertahun-tahun untuk mempelajari cara menulis kode komputer dengan baik. SourceAI, sebuah startup Paris, berpikir pemrograman seharusnya tidak menjadi masalah besar.
Perusahaan sedang menyempurnakan alat yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menulis kode berdasarkan deskripsi teks singkat tentang apa yang harus dilakukan kode.
Beri tahu alat perusahaan untuk “menggandakan dua angka yang diberikan oleh pengguna,” misalnya, dan itu akan menyiapkan selusin baris dengan Python untuk melakukan hal itu. https://www.mrchensjackson.com/
Ambisi SourceAI adalah tanda revolusi yang lebih luas dalam pengembangan perangkat lunak. Kemajuan dalam pembelajaran mesin telah memungkinkan untuk mengotomatisasi serangkaian tugas pengkodean yang terus bertambah, dari segmen kode yang diselesaikan secara otomatis dan algoritme penyetelan halus hingga mencari kode sumber dan menemukan bug yang mengganggu. www.mrchensjackson.com
Mengotomatiskan pengkodean dapat mengubah pengembangan perangkat lunak, tetapi keterbatasan dan titik buta AI modern dapat menimbulkan masalah baru. www.mustangcontracting.com
Algoritme pembelajaran mesin dapat berperilaku tidak terduga, dan kode yang dihasilkan oleh mesin mungkin menyimpan bug berbahaya kecuali jika diteliti dengan cermat.
SourceAI, dan program serupa lainnya, bertujuan untuk memanfaatkan GPT-3, program bahasa AI yang kuat yang diumumkan pada Mei 2020 oleh OpenAI, sebuah perusahaan San Francisco yang berfokus untuk membuat kemajuan mendasar dalam AI.
Pendiri SourceAI termasuk di antara beberapa ratus orang pertama yang mendapatkan akses ke GPT-3. OpenAI belum merilis kode untuk GPT-3, tetapi memungkinkan beberapa pengguna mengakses model melalui API.
GPT-3 adalah jaringan saraf tiruan yang sangat besar yang dilatih pada sekumpulan besar teks yang diambil dari web.
Itu tidak memahami makna teks itu, tetapi dapat menangkap pola dalam bahasa dengan cukup baik untuk menghasilkan artikel tentang subjek tertentu, meringkas sebuah tulisan secara ringkas, atau menjawab pertanyaan tentang isi dokumen.
“Saat menguji alat, kami menyadari bahwa itu dapat menghasilkan kode,” kata Furkan Bektes, pendiri dan CEO SourceAI.
“Saat itulah kami memiliki ide untuk mengembangkan SourceAI.”
Dia bukan orang pertama yang menyadari potensinya. Tak lama setelah GPT-3 dirilis, seorang programmer menunjukkan bahwa itu dapat membuat aplikasi web khusus, termasuk tombol, bidang input teks, dan warna, dengan mencampur ulang potongan kode yang telah dimasukkan. Perusahaan lain, Debuild, berencana untuk mengkomersialkan teknologi tersebut.
SourceAI bertujuan untuk memungkinkan penggunanya menghasilkan program yang lebih luas dalam berbagai bahasa, sehingga membantu mengotomatiskan pembuatan lebih banyak perangkat lunak.
“Pengembang akan menghemat waktu dalam pengkodean, sementara orang yang tidak memiliki pengetahuan pengkodean juga dapat mengembangkan aplikasi,” kata Bektes.
Perusahaan lain, TabNine, menggunakan versi model bahasa OpenAI sebelumnya, GPT-2, yang telah dirilis OpenAI, untuk membangun alat yang menawarkan pelengkapan otomatis baris atau fungsi saat pengembang mulai mengetik.
Beberapa raksasa perangkat lunak tampaknya juga tertarik. Microsoft menginvestasikan $1 miliar di OpenAI pada tahun 2019 dan telah setuju untuk melisensikan GPT-3.
Pada konferensi Build raksasa perangkat lunak pada bulan Mei, Sam Altman, salah satu pendiri OpenAI, menunjukkan bagaimana GPT-3 dapat melengkapi kode secara otomatis untuk pengembang.
Microsoft menolak berkomentar tentang bagaimana mungkin menggunakan AI dalam alat pengembangan perangkat lunaknya.
Brendan Dolan-Gavitt, asisten profesor di Departemen Ilmu Komputer dan Teknik di NYU, mengatakan model bahasa seperti GPT-3 kemungkinan besar akan digunakan untuk membantu pemrogram manusia.
Produk lain akan menggunakan model untuk “mengidentifikasi kemungkinan bug dalam kode Anda saat Anda menulisnya, dengan mencari hal-hal yang ‘mengejutkan’ untuk model bahasa,” katanya.
Namun, menggunakan AI untuk menghasilkan dan menganalisis kode bisa menjadi masalah.
Dalam sebuah makalah yang diposting online pada bulan Maret, para peneliti di MIT menunjukkan bahwa program AI yang dilatih untuk memverifikasi bahwa kode akan berjalan dengan aman dapat ditipu dengan membuat beberapa perubahan yang hati-hati, seperti mengganti variabel tertentu, untuk membuat program yang berbahaya.
Shashank Srikant, seorang mahasiswa PhD yang terlibat dalam pekerjaan tersebut, mengatakan model AI tidak boleh terlalu diandalkan.
“Begitu model ini masuk ke produksi, segalanya bisa menjadi buruk dengan cepat,” katanya.
Dolan-Gavitt, profesor NYU, mengatakan sifat model bahasa yang digunakan untuk menghasilkan alat pengkodean juga menimbulkan masalah.
“Saya pikir menggunakan model bahasa secara langsung mungkin akan menghasilkan kode yang bermasalah dan bahkan tidak aman,” katanya.
“Lagi pula, mereka dilatih dengan kode yang ditulis manusia, yang seringkali bermasalah dan tidak aman.”
Dolan-Gavitt membuat Kode Ini Tidak Ada, sebuah situs web yang meminta pengunjung untuk menilai apakah sebuah kode ditulis oleh manusia atau oleh versi khusus GPT-2.
Dia sekarang mengembangkan kode yang dihasilkan AI untuk menghasilkan bug untuk menguji perangkat lunak keamanan.