[ad_1]
गिटहब के सीओओ काइल डेगल ने एक पूर्व साक्षात्कार में कहा, “अपने शुरुआती प्रयोग में, हम पायथन, जावास्क्रिप्ट और उस जैसी भाषाओं में बहुत काम कर रहे थे।” कंप्यूटर की दुनिया. “गिटहब मुख्य रूप से एक रूबी कंपनी है, लेकिन हम गो, सी और फ़िरगिट में भी लिखते हैं। और इसलिए हम कोपायलट के अपने उपयोग के मामलों का विस्तार कर रहे थे और विभिन्न भाषाओं में इसका उपयोग कर रहे थे। लेकिन कुल मिलाकर, कोपायलट सार्वजनिक क्षेत्र में मौजूद अधिकांश भाषाओं पर काम करने में सक्षम है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर आधारित उपयोगकर्ता संकेतों के अलावा और कुछ नहीं पर भरोसा करते हुए, जेनएआई-सहायता प्राप्त कोड जनरेटर स्निपेट्स से लेकर पूर्ण फ़ंक्शन तक सॉफ़्टवेयर कोड सुझाव पेश कर सकते हैं। और अपडेट टूल को और भी बेहतर बना सकते हैं।
उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन ने कहा कि उसके कोडव्हिस्परर टूल के अपडेट ने सभी भाषाओं और उपयोग के मामलों में कोड स्वीकृति दर को औसतन लगभग 20% से बढ़ाकर 35% कर दिया है।
अमेज़ॅन कोडव्हिस्परर के महाप्रबंधक और सॉफ्टवेयर विकास के निदेशक डौग सेवन ने कहा, “अब, कोडव्हिस्परर के साथ अमेज़ॅन क्यू के शामिल होने से, डेवलपर्स अपने कोड के बारे में पूछ सकते हैं और बग ढूंढने, अनुकूलित करने और जिस कोड पर वे काम कर रहे हैं उसका अनुवाद करने के लिए अमेज़ॅन क्यू की क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं।” अमेज़ॅन क्यू के लिए, एक ब्लॉग में कहा गया।
AI-सहायता प्राप्त कोडिंग इतनी शक्तिशाली क्यों है?
एआई-सहायता प्राप्त कोडिंग का सबसे अधिक प्रचलित पहलुओं में से एक यह है कि उपयोगकर्ताओं को सॉफ़्टवेयर विकास में पारंगत होने की आवश्यकता नहीं है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को भी केवल एक संकेत लिखने और किसी भी संख्या में परियोजनाओं के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर वापस पाने की अनुमति देता है।
उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में एक टिप्पणी लिख सकते हैं जो अंग्रेजी में एक विशिष्ट कार्य को रेखांकित करती है, जैसे, “सर्वर-साइड एन्क्रिप्शन के साथ एक फ़ाइल अपलोड करें।” अमेज़ॅन के प्रवक्ता के अनुसार, उस जानकारी के आधार पर, कोडव्हिस्परर कार्य को पूरा करने के लिए सीधे विकास प्लेटफ़ॉर्म में एक या अधिक कोड स्निपेट की अनुशंसा करता है।
कई कोडिंग टूल उन्नत कोड सुरक्षा क्षमताओं, स्कैन और कोड सुधार सुझावों के साथ भी आते हैं। कुछ लोग “पूर्वाग्रह” फ़िल्टरिंग और संदर्भ ट्रैकर्स के साथ भी आते हैं, जो यह पता लगाते हैं कि कोई कोड सुझाव ओपन-सोर्स प्रशिक्षण डेटा के समान हो सकता है या नहीं। एआई-आधारित कोडिंग सहायक में बाद वाली महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं।
अमेज़ॅन और अन्य प्रदाता व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए ऐप बनाने में गैर-डेवलपर्स की सहायता के लिए टूल के साथ भी प्रयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन नामक टूल का परीक्षण और प्रोटोटाइप पर काम कर रहा है पार्टी रॉक जो गैर-डेवलपर्स को सैंडबॉक्स वातावरण में जेनएआई और एलएलएम के साथ काम करने की अनुमति देता है।
सेवन ने एक साक्षात्कार में कहा, “आप विभिन्न अनुप्रयोगों के निर्माण के साथ प्रयोग कर सकते हैं।” कंप्यूटर की दुनिया. “हम अलग-अलग व्यक्तियों के लिए अलग-अलग टूल में वृद्धि देखेंगे जो जेनरेटिव ए का उपयोग करेंगे। मुझे लगता है कि हम केवल सतह को खरोंच रहे हैं जहां हम विभिन्न स्थानों में जेनएआई देखेंगे। हम इनमें से अधिक से अधिक टूल देखना शुरू कर देंगे।”
सटीकता दर अलग होना
सेवन ने कहा कि कोडव्हिस्परर के लिए कोड स्वीकृति दर लगभग 30% से 40% है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि उसने जो कोड लिखा था वह गलत था या त्रुटिपूर्ण था। स्वीकृति दर से तात्पर्य यह है कि क्या जेनएआई टूल ने डेवलपर द्वारा उससे जो करने के लिए कहा था, उसकी सही व्याख्या की है।
सेवन ने एक डेवलपर और एआई-कोड जनरेटर के बीच बातचीत के समान कुछ का वर्णन किया, जहां डेवलपर इसे कुछ उत्पादन करने के लिए कहता है और फिर अनुवर्ती अनुरोधों के साथ अनुरोध को संशोधित करता है। कोडव्हिस्परर की त्रुटि-मुक्त, प्रयोग करने योग्य कोड बनाने की क्षमता “काफी अधिक” है, हालांकि सेवेन ने कहा कि अमेज़ॅन आंतरिक मैट्रिक्स का खुलासा नहीं करता है।
वास्तविक रूप से, डेवलपर्स और आईटी नेताओं ने प्रयोग करने योग्य कोड को सही ढंग से उत्पन्न करने के लिए लोकप्रिय एआई-आधारित कोड संवर्द्धन टूल की क्षमता को 50% से 80% तक कहीं भी रखा है।
“हमारे पास यह एक परिकल्पना के रूप में था। अब हम इसे वास्तविक अध्ययनों में देखना शुरू कर रहे हैं, ”डिजिटल परिवर्तन सेवा प्रदाता के सीईओ डेरेक होल्ट ने कहा Digital.ai.
के अनुसार पिछले साल कॉर्नेल यूनिवर्सिटी द्वारा एक अध्ययन, विभिन्न जेनएआई कोडिंग टूल के बीच व्यापक अंतर है। अध्ययन से पता चला है कि ChatGPT, GitHub Copilot और Amazon CodeWhisperer क्रमशः 65.2%, 64.3% और 38.1% समय सही कोड उत्पन्न करते हैं।
हालांकि यह अध्ययन एक साल पुराना है, लेकिन एआई-सहायक कोड टूल की सटीकता दर आज भी “कमोबेश वही” है, पेपर के मुख्य लेखक और यूसीएलए के हेनरी सैमुअली स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में स्नातक छात्र शोधकर्ता बुराक यतिस्टिरेन के अनुसार। व्यावहारिक विज्ञान।
ए GitClear द्वारा अध्ययनGitHub और GitLab के लिए एक डेवलपर टूल, जो कोड विश्लेषण और git आँकड़े प्रदान करता है, ने 2020 से 2023 तक कोड की 153 मिलियन से अधिक लाइनों की जांच की। कोड मंथन, दोहराव और उम्र में प्रमुख बदलावों पर प्रकाश डालते हुए, इसने GitHub जैसे AI टूल के प्रभाव का पता लगाया। प्रोग्रामिंग प्रथाओं पर सहपायलट।
GitClear के निष्कर्षों में यह था कि Copilot का उपयोग करते समय डेवलपर्स 55% तेजी से कोड लिखते हैं। जब GitClear ने किसी इंसान द्वारा लिखे गए कोड की तुलना में GitHub की कोड गुणवत्ता और रखरखाव को देखा, तो पाया कि अनुभवी डेवलपर्स की तुलना में कम अनुभवी डेवलपर्स को AI-सहायता प्रोग्रामिंग के साथ अधिक लाभ होता है।
शोध में पाया गया कि GitHub के स्वयं के डेटा से पता चलता है कि जूनियर डेवलपर्स अधिक अनुभवी डेवलपर्स की तुलना में लगभग 20% अधिक Copilot का उपयोग करते हैं।
GitClear ने 500 डेवलपर्स का एक संबंधित सर्वेक्षण किया और पूछा, “एआई का सक्रिय रूप से उपयोग करते समय आपका मूल्यांकन किस मेट्रिक्स पर किया जाना चाहिए?” उनके द्वारा बताए गए शीर्ष तीन मुद्दे कोड गुणवत्ता, कार्य पूरा करने का समय और उत्पादन घटनाओं की संख्या थे।
GitClear के पेपर में कहा गया है, “जब डेवलपर्स के पास त्वरित और आसान सुझावों की बाढ़ आ जाती है जो अल्पावधि में काम करेंगे, तो यह वास्तव में जांच किए बिना कि क्या मौजूदा सिस्टम को पुन: उपयोग के लिए परिष्कृत किया जा सकता है, कोड की अधिक लाइनें जोड़ने का निरंतर प्रलोभन बन जाता है।”
अधिक कोड, लेकिन अधिक त्रुटियाँ?
Digital.ai के होल्ट के अनुसार, डेवलपर्स ऑटोमेशन टूल के साथ 45% अधिक कोड का उत्पादन कर रहे हैं, लेकिन यह जरूरी नहीं कि एक अच्छी बात है।
कोडसीन के संस्थापक और सीटीओ एडम टॉर्नहिल ने एक्स/ पर कहा, “हालांकि, एआई-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग के साथ मुख्य चुनौती यह है कि बहुत सारे कोड उत्पन्न करना इतना आसान हो जाता है, जिन्हें पहले स्थान पर नहीं लिखा जाना चाहिए था।” ट्विटर।
एक और समस्या यह है कि जब कोड मनुष्यों द्वारा उत्पन्न नहीं किया जाता है, तो यह अधिक अपारदर्शी होता है। परिणामस्वरूप, गुणवत्ता संबंधी चुनौतियाँ उभर रही हैं, जिनमें यह प्रश्न भी शामिल है कि क्या त्रुटियों और सुरक्षा छिद्रों के लिए कोड का प्रभावी ढंग से परीक्षण किया जा सकता है।
में सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का एक सर्वेक्षण पिछले साल (जिनमें से 96% ने एआई-आधारित कोडिंग टूल का उपयोग किया था) डेवलपर सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म स्निक द्वारा, आधे से अधिक ने कहा कि असुरक्षित एआई कोड सुझाव आम थे।
होल्ट ने कहा, “इससे हमें आश्चर्य नहीं होना चाहिए।” “अभी शुरुआती दिन हैं और हम इन मॉडलों को कुछ रिपॉजिटरी में सभी कोड पर प्रशिक्षित कर रहे हैं। आप बस उन गलतियों को दोहराने जा रहे हैं जो उन डेवलपर्स द्वारा की गई थीं जिन्होंने वह मूल कोड लिखा था।
यह देखते हुए कि एक डेवलपर का अधिकांश समय मौजूदा कोड को ठीक करने में व्यतीत होता है – नई सुविधाएँ लिखने में नहीं – कोड को पढ़ने और मुद्दों को खोजने की क्षमता जब यह मनुष्यों द्वारा नहीं लिखा जाता है तो एक और मुद्दा बन जाता है, होल्ट ने कहा।
उन मुद्दों के साथ भी, डेवलपर्स कोपायलट जैसे टूल को नहीं अपनाते अगर उन्हें विश्वास नहीं होता कि इससे कोड बनाने की उनकी क्षमता में तेजी आई है। पूर्व बिंदु पर GitHub के शोध में पाया गया कि “Copilot का उपयोग करते समय डेवलपर्स 75% अधिक संतुष्ट होते हैं।”
छह महीने तक कोपायलट का उपयोग करने वाले 450 एक्सेंचर डेवलपर्स के एक अध्ययन में, सुझाए गए कोड का 88% बरकरार रखा गया, निर्माण की सफलता दर में 45% की वृद्धि हुई, और सर्वेक्षण में शामिल प्रत्येक डेवलपर ने बताया कि कोपायलट उपयोगी था, माइक्रोसॉफ्ट के सिल्वर के अनुसार।
कोड मुद्दों का मंथन, स्थानांतरण और कॉपी/पेस्ट करें
GitClear, हालाँकि, यह भी पाया गया कि एआई-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग के बढ़ते उपयोग के साथ, “मंथन,” “स्थानांतरित,” और “कॉपी/पेस्ट” कोड की मात्रा में काफी वृद्धि हुई है।
“मंथन” कोड का वह प्रतिशत है जिसे रिपॉजिटरी में भेजा जाता है, फिर बाद में दो सप्ताह के भीतर वापस लाया जाता है, हटाया जाता है या अपडेट किया जाता है। यह अपेक्षाकृत दुर्लभ था जब डेवलपर्स ने अपने सभी कोड स्वयं लिखे; 2023 से पहले केवल 3% से 4% कोड का मंथन किया गया था।
लेकिन कोपायलट बीटा में उपलब्ध होने के पहले वर्ष में समग्र कोड मंथन में 9% की वृद्धि हुई – उसी वर्ष जब चैटजीपीटी उपलब्ध हुआ।
2022 से 2023 तक, एआई सहायकों का उदय “गलती कोड” को रिपॉजिटरी में धकेले जाने के साथ दृढ़ता से जुड़ा हुआ था। GitClear ने पाया कि कोपायलट प्रचलन – कोड बनाने में इसका उपयोग – 2021 में 0%, 2022 में 5% से 10% और 2023 में 30% था।
GitClear की रिपोर्ट में कहा गया है, “अगर मौजूदा पैटर्न 2024 तक जारी रहता है, तो सभी कोड परिवर्तनों में से 7% से अधिक को दो सप्ताह के भीतर वापस कर दिया जाएगा, जो 2021 की दर से दोगुना है।”
दीर्घकालिक कोड रखरखाव के लिए शायद कॉपी/चिपकाए गए कोड से बड़ा कोई संकट नहीं है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जिस कोड का दोबारा उपयोग किया जाता है उसमें पिछली गलतियाँ, सुरक्षा खामियाँ या अन्य समस्याएँ भी हो सकती हैं।
होल्ट ने कहा, “मुझे इसमें कोई संदेह नहीं है कि हम समस्याओं का पता लगाने में सक्षम होंगे, और हम केवल अपने सर्वश्रेष्ठ डेवलपर्स द्वारा बनाए गए कोड की छोटी मात्रा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम होंगे।” “लेकिन अभी आपको एक जूनियर डेवलपर मिल रहा है, और यदि आप इस बात पर ध्यान नहीं दे रहे हैं कि व्यापक सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र के लिए इसका क्या मतलब है, तो आप कुछ जोखिम उठा रहे हैं।”
अमेज़ॅन के सेवन ने तर्क दिया कि यह कोडव्हिस्परर की खूबियों में से एक है और अन्य उत्पाद त्रुटियों के लिए मौजूदा कोड की जांच करने और फिर परिवर्तनों का सुझाव देने की उनकी क्षमता है। “तो, यह वास्तव में आपको वह परिवर्तन करने के लिए कोड देगा,” सेवन ने कहा। “इस संदर्भ में Amazon Q (कोडव्हिस्परर) का उपयोग करने का लाभ यह है कि एक डेवलपर के रूप में आपके पास एक डिबगिंग साथी होता है।”
यह “मौजूदा कोड में विसंगतियों की जांच करने में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है जो डेवलपर्स से परिचित नहीं हो सकता है। और क्यू वास्तव में इसमें अच्छा है,” उन्होंने कहा।
स्वचालित उपकरणों का एक अन्य लाभ यह है कि उनका उपयोग सेट-एंड-फॉरगेट मोड में किया जा सकता है, जहां एक डेवलपर या इंजीनियर बस किसी कार्य को समझाता है और फिर उपकरण इसे स्वतंत्र रूप से पूरा करते हैं – चाहे एक नया एप्लिकेशन विकसित करना हो या किसी मौजूदा को डीबग करना हो। सेवन ने कहा, “किसी भी मामले में, कोड की सटीकता और कोड की गुणवत्ता वास्तव में काफी अधिक है।”
सवाल यह नहीं है कि समय के साथ, सॉफ्टवेयर निर्माण उपकरण में सुधार जारी रहेगा — हालाँकि लूप में एक इंसान की आवश्यकता हमेशा रहेगी।
होल्ट ने कहा, “मेरा मन मुझे बताता है कि डेवलपर्स के लिए हमेशा भूमिकाएँ होंगी, चाहे वह समीक्षा करना हो या सूचीबद्ध करना या दोनों का मिश्रण हो।” “हम इस तथ्य के बारे में बात भी नहीं कर रहे हैं कि कोड वितरित करना लक्ष्य नहीं है। …ग्राहकों को पसंद आने वाली बेहतरीन सुविधाएँ प्रदान करना ही वास्तविक लक्ष्य है।
“तो, मेरे विचार से, सॉफ्टवेयर विकास में मेरे सामने अभी भी एक लंबा करियर है।”
[ad_2]
Source link