Generatori di codice AI: Una guida approfondita al loro funzionamento

Può sembrare controverso, ma la codifica tradizionale appartiene ormai al passato. Soprattutto quando esistono sofisticati generatori di codice per l'intelligenza artificiale, la codifica tradizionale è come correre su per la collina con uno zaino. Scaricare le attività ad alta intensità di lavoro sull'intelligenza artificiale è come abbandonare lo zaino. Quando l'intelligenza artificiale si fa carico del carico, il ciclo di vita della codifica diventa improvvisamente un viaggio molto più soddisfacente, con energia da dedicare alla creatività.

Per farla breve, i generatori di codice dell'intelligenza artificiale sono qui per restare e rendervi la vita più facile, se sapete come usarli al meglio. Questa guida vi fornirà tutti gli strumenti necessari per comprendere il funzionamento dei generatori di codice AI. Abbiamo analizzato i dettagli per offrirvi una guida "for dummies" adatta ai principianti.

Che cos'è un generatore di codice AI?

Un generatore di codice AI è uno strumento che genera codice e suggerimenti di completamento automatico che includono, ma non si limitano a, frammenti di codice, intere funzioni o persino applicazioni complete. I generatori di codice AI utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per generare codice pertinente in base alla richiesta ricevuta dall'utente che delinea la funzionalità desiderata.

Come funziona un generatore di codice AI

In linea di principio, ciò che rende un generatore di codice AI capace di generare codice non è diverso da uno sviluppatore umano in fieri. La base di entrambi sta nell'apprendimento attraverso le risorse online disponibili, nell'applicazione di tale apprendimento e nell'ulteriore evoluzione. Anche gli sviluppatori umani cercano risposte su Internet, proprio come le loro controparti AI. La differenza sta nella scala, nella velocità e nella configurazione.

Gli algoritmi di apprendimento automatico si addestrano su grandi librerie di codice sorgente esistente da progetti open-source, alimentando così lo strumento di generazione del codice. Il processo di addestramento è generalmente suddiviso nelle seguenti fasi:

1. Raccolta dei dati: Internet è pieno di codice sorgente disponibile pubblicamente. Il codice proveniente da siti web come GitHub, Stack Overflow e altre fonti viene raccolto per formare l'enorme set di dati su cui si allenano gli algoritmi di apprendimento automatico. Questo set di dati è ricco di codice che abbraccia diversi linguaggi di programmazione, rendendo così lo strumento di intelligenza artificiale ben preparato in più lingue.
2. Preelaborazione dei dati: È la fase che prepara il dataset per l'addestramento: il codice raccolto viene pulito e preelaborato per garantire che sia adatto all'addestramento. Ciò comporta la rimozione dei codici duplicati, la normalizzazione della formattazione e la segmentazione del codice in parti significative.
3. Formazione del modello: I modelli di apprendimento automatico, spesso basati su reti neurali come Transformers, vengono addestrati utilizzando i set di dati pre-elaborati. Questi modelli imparano a comprendere i costrutti di programmazione, la sintassi e la semantica.
4. Prompt e risposta: Quando l'utente fornisce una richiesta (ad esempio, una descrizione in linguaggio naturale di una funzione desiderata), il generatore di codice AI elabora l'input e genera lo snippet di codice corrispondente.
5. Perfezionamento e feedback: Gli utenti possono perfezionare il codice generato fornendo feedback o ulteriori specifiche, consentendo all'IA di migliorare iterativamente il risultato.

Queste fasi costituiscono un rito di passaggio essenziale nella generazione del codice dell'IA, consolidando la capacità di uno strumento di IA di integrare gli sforzi dello sviluppatore nella programmazione.

Codifica generativa e produttività degli sviluppatori

Una volta terminato l'addestramento, il generatore di codice di IA esegue la generazione di codice in due modi principali:

1. Funzione di completamento automatico

In questo scenario, lo sviluppatore è al posto di guida mentre accetta i suggerimenti di un assistente di guida addestrato. Lo sviluppatore inizia la codifica e il generatore di codice propone suggerimenti di completamento automatico basati su modelli di codifica riconosciuti dai set di dati di formazione. Spetta allo sviluppatore accettare il suggerimento o andare avanti.

2. Input in linguaggio naturale

Gli sviluppatori formulano le loro richieste utilizzando il linguaggio naturale, in modo da indurre l'intelligenza artificiale a generare suggerimenti che soddisfino l'obiettivo dichiarato. Questa opzione consente agli utenti di partecipare allo sviluppo di codice anche se sono alle prime armi. Attraverso la funzionalità di chat, gli sviluppatori possono comunicare direttamente le loro intenzioni allo strumento di intelligenza artificiale. Per esempio, inviando richieste specifiche per l'ottimizzazione del codice, la correzione di bug, ecc. Questa capacità di conversazione dello strumento offre allo sviluppatore un aiuto in ogni fase del processo di generazione del codice.

In molti casi, la codifica generativa può aumentare notevolmente la produttività degli sviluppatori. Una ricerca condotta da McKinsey sostiene che gli ingegneri del software possono sviluppare codice dal 35 al 45% più velocemente, rifattorizzare dal 20 al 30% più velocemente ed eseguire la documentazione dal 45 al 50% più velocemente.

Si tratta di statistiche che indicano un potenziale molto promettente. Tuttavia, la stessa ricerca sottolinea che la produttività come parametro dipende da diverse variabili, come la natura del compito da svolgere (ripetitivo o creativo) e le competenze dell'ingegnere che utilizza l'IA. Più avanti in questa guida discuteremo come e perché questi numeri possono essere facilmente confusi se estrapolati dal contesto.

Tuttavia, nonostante questa dicotomia nel dibattito sulla produttività, possiamo affermare con certezza che la generazione di codice da parte dell'IA può apportare velocità, coerenza e soddisfazione al processo di generazione del codice.

La minore barriera all'ingresso ne fa uno strumento rivoluzionario nel campo dell'ingegneria del software.

Come utilizzare efficacemente la generazione di codice AI

Per sfruttare appieno il potenziale dei generatori di codice AI, seguite queste best practice:

1. Capire lo strumento: Familiarizzare con lo specifico strumento di codifica AI che si sta utilizzando. Ogni strumento ha caratteristiche e limitazioni uniche. Anche iniziare con poco è una buona regola per i principianti. Iniziare a generare piccoli frammenti di codice prima di passare a pezzi di codice più grandi e complessi.
2. Fornire suggerimenti chiari: La qualità del codice generato dipende dalla chiarezza dei vostri input. Fornite indicazioni dettagliate e specifiche per ottenere i migliori risultati. Analizzare il codice generato per comprendere gli schemi e la logica utilizzati dall'intelligenza artificiale. Questo può migliorare le vostre capacità di ingegneria e codifica.
3. Revisione e modifica: verificare sempre l'accuratezza e la completezza del codice generato. Il codice generato dall'IA non sempre soddisfa perfettamente i requisiti.
4. Iterare: Utilizzare le capacità iterative dello strumento per perfezionare il codice. Fornire feedback e dettagli aggiuntivi per migliorare il risultato. La collaborazione con altri sviluppatori per perfezionare e migliorare il codice è fondamentale per affinare la capacità di utilizzare lo strumento di IA.
5. Integrazione con il flusso di lavoro: Cercate di integrare la generazione di codice AI nel vostro flusso di sviluppo esistente per ottenere risultati più efficienti e una maggiore produttività. Gli strumenti di codifica dell'IA sono in rapida evoluzione. Tenetevi al passo con gli ultimi aggiornamenti e le ultime caratteristiche, in modo da poter trarre il massimo beneficio dalle funzionalità migliorate.

Strumenti di generazione di codice AI più diffusi

Diversi strumenti di generazione di codice per l'intelligenza artificiale sono stati ampiamente adottati e ognuno di essi offre punti di forza unici. Pensate a GitHub Copilot, il più popolare generatore di codice AI, come a un assistente altamente qualificato che si affianca alla vostra scrivania, pronto a fornire suggerimenti in tempo reale per il completamento del codice. Utilizza modelli di deep learning addestrati su vaste quantità di codice pubblico, in modo simile a come un apprendista impara studiando i lavori dei maestri.

Zencoder fa un ulteriore passo avanti con il suo flusso di lavoro di riparazione agenziale. Immaginate di avere un team di redattori diligenti che perfezionano automaticamente le vostre bozze. Gli agenti AI di Zencoder si integrano perfettamente nel vostro flusso di lavoro per perfezionare il codice generato dai suoi modelli linguistici. La sua compatibilità con gli IDE più diffusi, come Visual Studio Code e JetBrains, lo rende un potente strumento per aumentare la produttività.

Amazon CodeWhisperer è un altro strumento degno di nota, che fornisce suggerimenti e ottimizzazioni intelligenti del codice sfruttando la vasta infrastruttura cloud e le analisi di Amazon.

Anche Kite è degno di nota per il suo obiettivo di semplificare l'esperienza di codifica. Utilizza l'apprendimento automatico per offrire un completamento contestuale per gli snippet di codice ed è particolarmente efficiente con Python.

Per chi fa parte dell'ecosistema Google, strumenti come AI Hub e Vertex AI offrono solide capacità di generazione di codice. Questi strumenti utilizzano la vasta gamma di framework di Google per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per aiutare a svolgere attività di sviluppo complesse, soprattutto in progetti su larga scala.

Come gli strumenti di un'orchestra che contribuiscono a un'esecuzione armoniosa, questi strumenti di intelligenza artificiale lavorano insieme per mantenere gli sviluppatori all'avanguardia nel settore del software. La loro continua evoluzione promette un'integrazione e un'utilità ancora maggiori, rendendo il processo di sviluppo più efficiente e innovativo.

Limiti della generazione di codice AI

1. Codice difettoso o difficile da capire

L'idea e i vantaggi della generazione di codice AI vengono spesso elogiati, tanto che gli sviluppatori si lasciano andare a grandi aspettative sulla facilità d'uso e sull'aumento della produttività. Tuttavia, la loro esperienza non è sempre in linea con le loro aspettative. Uno studio intitolato "Expectation vs Experience" condotto da studenti di Harvard per verificare come l'utilizzo di GitHub CoPilot influisca sulla produttività illustra perfettamente questo punto. Lo studio è stato condotto assegnando compiti di generazione di codice a 24 studenti per misurare la produttività e la facilità di risoluzione dei problemi utilizzando l'IA. Anche se la maggioranza degli studenti (19 su 24) ha dichiarato di essere soddisfatta e di preferire l'uso di Copilot, non è stato registrato un grande aumento della produttività. Ci sono stati anche casi in cui CoPilot ha suggerito codice difettoso o buggato che lo studente ha trovato difficile da capire o da debuggare. In definitiva, nonostante tutte le affermazioni sulla funzionalità di Copilot, esso non ha "necessariamente ridotto il tempo di completamento dei compiti o aumentato il tasso di successo nella risoluzione di compiti di programmazione in un contesto reale". Pertanto, è importante considerare il proprio livello di competenza in un linguaggio di programmazione e usare il proprio discernimento per esaminare il codice generato dagli strumenti di intelligenza artificiale.

2. Debito tecnico

In parole povere, per debito tecnico (noto anche come debito di progettazione o debito di codice) si intendono i costi sostenuti per aver privilegiato la rapidità di consegna rispetto alla perfezione del codice. In pratica, ci sono delle conseguenze nel prendere scorciatoie indebite nello sviluppo del software. Se il codice generato dall'intelligenza artificiale non viene implementato con la dovuta cura, correggere o eseguire il debug del codice generato dall'intelligenza artificiale in fasi successive può risultare molto costoso e dispendioso in termini di tempo. La mancanza di una cura adeguata comprende, ma non solo, la mancanza di pratiche di sicurezza, test e convalida inadeguati, scarsa qualità e leggibilità del codice, ecc.

3. Manutenibilità del codice

La manutenibilità del codice è un argomento importante nello sviluppo del software. La manutenibilità del codice significa che il codice è facile da leggere, comprendere, modificare e riutilizzare da parte vostra o di altri nel lungo periodo. Questo si può ottenere aderendo agli standard di codifica e alle best practice. Ma quando si tratta di codice generato dall'intelligenza artificiale, la manutenibilità ne risente per una serie di motivi. GitClear ha analizzato 153 milioni di linee di codice modificate tra gennaio 2020 e dicembre 2023 e prevede che il code churn ("la percentuale di linee che vengono ripristinate o aggiornate meno di due settimane dopo essere state scritte") aumenterà di due volte nel 2024. L'eccessivo affidamento al codice generato dall'intelligenza artificiale senza discernimento o senza un'adeguata comprensione e documentazione può portare a problemi di manutenibilità del codice nel lungo periodo.

Considerazioni sulla sicurezza del codice generato dall'intelligenza artificiale

La sicurezza è un aspetto critico dello sviluppo del software e il codice generato dall'intelligenza artificiale non fa eccezione. Jeimy Ruiz di Github insiste sul fatto che il codice generato dall'IA "non è più insicuro di quello generato dall'uomo". E nel suo articolo sul blog afferma che "una combinazione di test, revisioni manuali del codice, scansioni, monitoraggio e cicli di feedback può produrre la stessa qualità del codice generato dall'uomo".

Il codice generato dal computer è destinato a presentare vulnerabilità e problemi di sicurezza. È assolutamente necessario utilizzare un programma di controllo delle vulnerabilità, quando possibile, per individuare le potenziali vulnerabilità di sicurezza. Se gli sviluppatori di software si attengono alle seguenti best practice, i problemi di sicurezza possono essere tenuti a bada o risolti in una fase iniziale.

• Revisione del codice: Eseguire sempre una revisione approfondita del codice per identificare e correggere le potenziali vulnerabilità di sicurezza nel codice generato dall'intelligenza artificiale.
• Convalida degli input: Assicurarsi che il codice generato includa un'adeguata convalida degli input per prevenire problemi di sicurezza comuni come gli attacchi di tipo injection.
• Gestione delle dipendenze: Il codice generato dall'intelligenza artificiale potrebbe includere dipendenze che devono essere controllate per individuare i rischi per la sicurezza.
• Privacy dei dati: Siate cauti nell'utilizzare strumenti di IA che richiedono l'accesso a codice sensibile o proprietario.

Cosa riserva il futuro

L'IA nello sviluppo del software sta andando oltre la semplice scrittura del codice. I sistemi avanzati di intelligenza artificiale sono ora in grado di tradurre requisiti di alto livello in codice funzionale, colmando il divario tra linguaggio naturale e linguaggi di programmazione. Questo progresso accelera significativamente il processo di sviluppo e apre nuove possibilità per gli stakeholder non tecnici di contribuire alla creazione del software.

Nel campo del testing e della manutenzione del software, l'intelligenza artificiale sta facendo passi da gigante. I sistemi guidati dall'intelligenza artificiale possono generare suite di test complete, prevedere potenziali bug e raccomandare strategie di refactoring per migliorare la qualità e la manutenibilità del codice. Queste capacità migliorano l'affidabilità del software e riducono il tempo e le risorse necessarie per il controllo qualità.

In prospettiva, possiamo aspettarci

1. Migliori strumenti di intelligenza artificiale nei nostri software di codifica, che forniscano assistenza in tempo reale e individuino gli errori.
2. Un'intelligenza artificiale che comprenda meglio il linguaggio semplice, in modo da poter spiegare in modo più naturale ciò di cui abbiamo bisogno.
3. Strumenti di codice AI che imparano il nostro stile di codifica personale e si adattano ad esso.
4. L'intelligenza artificiale diventa un partner utile durante l'intero processo di sviluppo, imparando e migliorando insieme a noi.

Questi cambiamenti non sostituiranno gli sviluppatori. Al contrario, ci aiuteranno a lavorare in modo più intelligente e veloce, permettendoci di concentrarci sulla soluzione di problemi più grandi e di essere più creativi.