Ko programerjev več ne bo
V začetku decembra so raziskovalci iz DeepMinda predstavili še eno uporabo umetne inteligence. AlphaCode je natreniran za pisanje kode, kar počne primerljivo uspešno kot ljudje. Na nalogah Codeforces se je uvrstil v 54. percentil, kar ga postavlja ob bok povprečnim programerjem po nekaj mesecih uvajanja. In doba umetne inteligence se je šele začela.
Od umetne inteligence smo dobili že marsikaj, od risanja slik do pisanja besedil, a priprava kode je vendarle eksaktno početje, ker prostora za približne rešitve ni. AlphaCode s tem ni imel težav, saj je na probleme v opisnem človeškem jeziku brez težav poiskal rešitve, ki so bile večinoma pravilne. V 66 odstotkih primerov je že v prvem poizkusu (s prvo rešitvijo) problem pravilno rešil.
To pomeni, da je AlphaCode reševal probleme, ki jih je srečal prvič. Da pa je to lahko storil, jih je moral najprej razumeti v pisani besedi, kar je dosežek že sam po sebi. Pri tem je treba pošteno povedati, da ni niti prvi niti edini. OpenAI, ki te mesece navdušuje s ChatGPT, o katerem pišemo tudi v aktualni številki revije, je svoj model GPT-3 naučil tudi programiranja. GitHub ima tudi lastno orodje Copilot, ki takisto pomaga pisati kodo.
Uporaba orodij za avtomatizirano pisanje kode prinaša tudi tveganja. Prvo tveganje so avtorske pravice, saj se je ta umetna inteligenca učila na drugi kodi in pri svojem ustvarjanju nekritično vgrajuje njene fragmente. Ko je Github Copilot začel delovati, si je hitro nakopal tožbo zaradi piratstva.
Druga težava pa je varnost. Raziskava s Stanforda je pokazala, da je tovrstna koda bolj nagnjena k varnostnim pomanjkljivostim in ranljivostim. Analizirali so Codex, na katerem temelji Copilot, in ugotovili, da je koda luknjičava. Imela je več ranljivosti kot koda profesionalnih programerjev. To kaže, da programerje še potrebujemo. Za zdaj.
