تولید کد توسط هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند

 

بیاید قابلیت ها و مزایای تولید کد هوش مصنوعی و اینکه چگونه می تواند تجربه توسعه دهنده را برای شرکت شما بهبود بخشد را بررسی کنیم.

ابزارهای کدنویسی مولد هوش مصنوعی در حال تغییر تولید نرم افزار برای شرکت ها هستند. نه تنها به دلیل توانایی‌های تولید کدشان  از تشخیص آسیب‌ پذیری و تسهیل درک پایگاه‌های کد ناآشنا، تا ساده‌سازی مستندات و توضیحات درخواست‌های کششی را پوشش میدهند، بلکه آنها اساساً نحوه رویکرد توسعه‌دهندگان به زیرساخت برنامه، استقرار و تجربه کاری خود را تغییر می‌دهند.

ما اکنون شاهد یک نقطه عطف مهم هستیم. آلبرت زیگلر ، محقق اصلی و عضو تیم تحقیق و توسعه GitHub Next می‌گوید: با بهبود مدل‌های هوش مصنوعی، امتناع از پذیرش مانند این است که «از یک کارمند اداری بخواهیم به جای رایانه از ماشین تحریر استفاده کند.

در این مطلب ، ما به درونیات تولید کد هوش مصنوعی می پردازیم، نحوه عملکرد، قابلیت ها و مزایای آن، و اینکه چگونه توسعه دهندگان می توانند از آن برای ارتقاء تجربه توسعه خود استفاده کنند و در عین حال شرکت شما را در چشم انداز رقابتی امروز به جلو می برند.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای تولید کد

تولید کد هوش مصنوعی به خطوط کامل یا جزئی کد اشاره دارد که توسط ماشین ها به جای توسعه دهندگان انسانی تولید می شود. این فناوری نوظهور از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین، به‌ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای درک و تکرار نحو، الگوها و پارادایم‌های موجود در کدهای تولید شده توسط انسان استفاده می‌کند.

ابزارهای تقویت‌کننده مدل‌های هوش مصنوعی، مانند Chat GPT و GitHub Copilot، بر روی متن زبان طبیعی و کد منبع از منابع در دسترس عموم که شامل طیف متنوعی از نمونه‌های کد هستند، آموزش دیده‌اند. این آموزش آنها را قادر می سازد تا تفاوت های ظریف زبان های برنامه نویسی مختلف، سبک های کدنویسی و شیوه های رایج را درک کنند. در نتیجه، هوش مصنوعی می‌تواند کد پیشنهادی را تولید کند که از نظر نحوی درست و از نظر متنی بر اساس ورودی توسعه‌دهندگان مرتبط هستند.

برنامه نویس جفت مجهز به هوش مصنوعی ما، GitHub Copilot ، مورد علاقه 55٪ از توسعه دهندگان ، کمک های کدنویسی مبتنی بر پایگاه کد سازمان شما در ده ها زبان برنامه نویسی را ارائه می دهد و توسعه دهندگان در تمام سطوح تجربه را هدف قرار می دهد.

با GitHub Copilot، توسعه دهندگان می توانند از هوش مصنوعی برای تولید کد به سه روش استفاده کنند:

1. کد را تایپ کنید و هوش مصنوعی می تواند کد را به صورت خودکار تکمیل کند

تکمیل خودکار اولین نسخه تولید کد هوش مصنوعی است. جان بریمن ، محقق ارشد ML در تیم GitHub Copilot ، تجربه کاربری را توضیح می‌دهد: «من کد می‌نویسم و ​​کمی مکث می‌کنم تا فکر کنم. در حالی که من این کار را انجام می دهم، خود عامل نیز در حال فکر کردن است و به کد و محتوای اطراف در برگه های همسایه نگاه می کند. سپس به‌عنوان «متن شبح» خاکستری روی صفحه ظاهر می‌شود که می‌توانم آن را رد کنم، تا حدی بپذیرم، یا کاملاً بپذیرم و سپس، در صورت لزوم، آن را اصلاح کنم.»

در حالی که هر توسعه‌دهنده‌ای می‌تواند از مزایای استفاده از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی بهره‌مند شود، برنامه‌نویسان با تجربه اغلب می‌توانند این دستاوردها را حتی بیشتر احساس کنند. “در بسیاری از موارد، به ویژه برای برنامه نویسان با تجربه در یک محیط آشنا، این پیشنهاد سرعت ما را افزایش می دهد. من هم همین را می نوشتم. Johan Rosenkilde ، محقق اصلی GitHub Next می‌گوید: زدن «تب» سریع‌تر از نوشتن آن 20 کاراکتر توسط خودم است .

 

برنامه‌نویس‌ها چه جدید باشند و چه بسیار ماهر، اغلب باید به زبان‌های کمتر آشنا کار کنند، و پیشنهادات تکمیل کد با استفاده از GitHub Copilot می‌تواند به شما کمک کند. بریمن می گوید: «استفاده از GitHub Copilot برای تکمیل کد واقعاً به تسریع تجربه یادگیری من کمک کرده است. “من اغلب این پیشنهاد را می پذیرم زیرا این چیزی است که من به تنهایی نمی نوشتم زیرا نحو آن را نمی دانم.”

استفاده از ابزار کدنویسی هوش مصنوعی به خودی خود به یک مهارت ارزشمند تبدیل شده است. چرا؟ زیرا هرچه توسعه دهندگان بیشتر کدنویسی را با این ابزارها تمرین کنند، سریعتر از آنها استفاده می کنند.

2.کدهای صریح با استفاده از زبان طبیعی برای دریافت کدهای پیشنهادی بهتری که توسط هوش مصنوعی ایجاد شده است، توضیح می دهد.برای توسعه دهندگان باتجربه در محیط های ناآشنا، ابزارهایی مانند GitHub Copilot حتی می توانند به آرام کردن خاطراتشان کمک کنند.

فرض کنید توسعه‌دهنده‌ای نوع جدیدی از کتابخانه را وارد می‌کند که قبلاً از آن استفاده نکرده است یا آن را به خاطر نمی‌آورد. شاید آنها به دنبال کشف تابع کتابخانه استاندارد یا ترتیب آرگومان هستند. در این موارد، آگاه سازی GitHub Copilot از جایی که توسعه‌دهنده می‌خواهد با نوشتن نظر به‌طور واضح‌تر آگاه شود، می‌تواند مفید باشد.

Rosenkilde می‌گوید: «به احتمال زیاد توسعه‌دهنده فرمول را به خاطر نمی‌آورد، اما می‌تواند فرمول را تشخیص دهد ، و GitHub Copilot می‌تواند با درخواست آن را به خاطر بسپارد. اینجاست که تفسیر زبان طبیعی وارد عمل می‌شود: زمانی که توسعه‌دهنده با اولین کاراکترهای کد مورد نیاز خود دست و پنجه نرم می‌کند، می‌تواند میانبری برای توضیح قصد باشد.

اگر توسعه دهندگان نام خاصی برای توابع و متغیرهای خود بگذارند و مستندات را بنویسند، می توانند پیشنهادات بهتری نیز دریافت کنند. دلیل آن این است که GitHub Copilot می تواند نام متغیرها را بخواند و از آنها به عنوان یک شاخص برای عملکرد آن تابع استفاده کند.

ناگهان این تغییر نحوه نوشتن کد توسعه دهندگان را برای بهتر شدن تغییر می دهد، زیرا کدهایی با نام متغیرها و توابع خوب قابل نگهداری هستند. و اغلب کار اصلی یک برنامه نویس حفظ کد است، نه نوشتن آن از ابتدا.

Rosenkilde می‌گوید: «وقتی شما آن کد را فشار می‌دهید، کسی آن را بررسی می‌کند، و اگر به خوبی نام‌گذاری شده باشد، اگر حتی نشانه‌ای از مستندات در آن باشد و غیره، احتمالاً زمان بهتری برای بررسی آن کد خواهد داشت. از این نظر، رابطه همزیستی بین توسعه‌دهنده و ابزار کدنویسی هوش مصنوعی نه تنها برای توسعه‌دهنده، بلکه برای کل تیم مفید است.

 

3. چت مستقیم با هوش مصنوعی

با چت ربات های هوش مصنوعی، تولید کد می تواند تعامل بیشتری داشته باشد. به عنوان مثال، GitHub Copilot Chat به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با درخواست کد برای توضیح کد، بهبود نحو، ارائه ایده‌ها، تولید آزمایش‌ها و اصلاح کد موجود با کد تعامل داشته باشند و آن را به یک متحد همه کاره در مدیریت وظایف کدنویسی تبدیل کنند.

Rosenkilde از عملکردهای مختلف GitHub Copilot استفاده می کند:

او می‌گوید: «وقتی می‌خواهم کاری را انجام دهم و یادم نمی‌آید چگونه آن را انجام دهم، چند حرف اول آن را تایپ می‌کنم و سپس منتظر می‌مانم تا ببینم آیا Copilot می‌تواند کار من را حدس بزند یا خیر. “اگر کار نکرد، شاید من آن شخصیت ها را حذف کنم و یک خط در تفسیر بنویسم و ​​ببینم آیا Copilot می تواند خط بعدی را حدس بزند یا خیر. اگر کار نکرد، به Copilot Chat می روم و با جزئیات بیشتری توضیح می دهم که چه کاری می خواهم انجام دهم.

به طور معمول، Copilot Chat با چیزی بسیار پرمخاطب تر و کامل تر از آنچه از تکمیل کد GitHub Copilot دریافت می کنید، باز می گردد. «یعنی، به شما توضیح می‌دهد که می‌خواهید چه کاری انجام دهید و چگونه می‌توان آن را به انجام رساند. به شما نمونه‌های کد می‌دهد، و می‌توانید پاسخ دهید و بگویید، اوه، می‌بینم به کجا می‌روید. اما در واقع منظورم این بود که اینطور بود.»

 

اما استفاده از ربات‌های چت هوش مصنوعی به این معنی نیست که توسعه‌دهندگان باید دست از کار بکشند. اشتباهات در استدلال می تواند هوش مصنوعی را در مسیر اشتباهات بعدی در صورت عدم کنترل سوق دهد. بریمن توصیه می‌کند که کاربران باید با دستیار چت به همان شیوه‌ای تعامل داشته باشند که هنگام برنامه‌نویسی با یک انسان جفت می‌کنید. با آن به عقب و جلو بروید. در مورد کاری که روی آن کار می کنید به دستیار بگویید، از آن ایده بخواهید، از آن کمک بگیرید تا کد بنویسید، و کار دستیار را نقد و هدایت کنید تا آن را در مسیر درست نگه دارید.

اهمیت بررسی کدها

GitHub Copilot برای توانمندسازی توسعه دهندگان برای اجرای ایده های خود طراحی شده است. تا زمانی که زمینه ای برای استفاده از آن وجود داشته باشد، احتمالاً نوع کدی را که توسعه دهنده می خواهد تولید می کند. اما این جایگزین بررسی کد بین توسعه دهندگان نمی شود.

بررسی کد نقش مهمی در حفظ کیفیت و قابلیت اطمینان کد در پروژه های نرم افزاری ایفا می کند، صرف نظر از اینکه آیا ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی درگیر هستند یا خیر. در واقع، هرچه توسعه‌دهندگان زودتر بتوانند اشکالات را در فرآیند توسعه کد شناسایی کنند، قیمت آن از نظر بزرگی ارزان‌تر است.

تأیید معمولی این خواهد بود: آیا کد تجزیه می شود؟ آیا تست ها کار می کنند؟ با تولید کد هوش مصنوعی، زیگلر توضیح می‌دهد که توسعه‌دهندگان باید، «آن را با جزئیات کافی بررسی کنند تا بتوانید مطمئن شوید کد تولید شده درست و بدون اشکال است. زیرا اگر از چنین ابزارهایی به روش اشتباه استفاده کنید و فقط همه چیز را بپذیرید، باگ هایی که معرفی می کنید بیشتر از صرفه جویی در وقت شما هزینه خواهند داشت.

روزنکیلد می افزاید: «بازبینی با یک انسان دیگر مثل آن نیست، درست است؟ این مکالمه بین دو توسعه دهنده در مورد اینکه آیا این تغییر با نوع نرم افزاری که آنها در این سازمان می سازند مطابقت دارد یا خیر است. GitHub Copilot جایگزین آن نمی شود.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی برای تولید کد

وقتی تیم های توسعه دهنده از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در چرخه توسعه نرم افزار استفاده می کنند، مزایای زیادی را تجربه می کنند، از جمله:توسعه سریعتر، بهره وری بیشتر

تولید کد هوش مصنوعی می تواند با خودکار کردن کارهای تکراری و وقت گیر، روند توسعه را به میزان قابل توجهی سرعت بخشد. این بدان معناست که توسعه دهندگان می توانند روی معماری سطح بالا و حل مسئله تمرکز کنند. در واقع، 88 درصد از توسعه دهندگان گزارش کردند که هنگام استفاده از GitHub Copilot احساس بهره وری بیشتری می کنند.

Rosenkilde تجربه خود را با برنامه‌نویس جفت هوش مصنوعی GitHub منعکس می‌کند: «۹۵٪ مواقع، Copilot برای من شادی می‌آورد و روزم را کمی آسان‌تر می‌کند. و این کدی را که می‌نوشتم تغییر نمی‌دهد. نحوه نوشتن آن را تغییر نمی دهد. طراحی کد من را تغییر نمی دهد. تنها کاری که انجام می دهد این است که من را در نوشتن همان کد سریع تر می کند.” و Rosenkilde تنها نیست: 60٪ از توسعه دهندگان با استفاده از GitHub Copilot احساس رضایت بیشتری نسبت به شغل خود دارند .

بار روانی کاهش یافت

مزایای توسعه سریع‌تر فقط به سرعت مربوط نمی‌شود: آنها همچنین در مورد کاهش تلاش ذهنی ناشی از تکمیل کارهای خسته کننده هستند. به عنوان مثال، وقتی نوبت به اشکال زدایی می رسد، توسعه دهندگان باید به مهندسی معکوس بپردازند که چه اشتباهی رخ داده است. تشخیص یک حشره می‌تواند شامل جستجو در فهرست بی‌پایانی از مکان‌های مخفی بالقوه باشد که ممکن است در کمین باشد، و آن را کاری تکراری و خسته‌کننده می‌کند.

روزنکیلد توضیح می‌دهد: «گاهی اوقات وقتی در حال اشکال‌زدایی هستید، فقط باید به ایجاد بیانیه‌های چاپی متوسل شوید که نمی‌توانید به آنها دسترسی پیدا کنید. خوشبختانه، Copilot در بیانیه های چاپی درخشان است.

87 درصد از توسعه دهندگان گزارش دادند که با کمک GitHub Copilot تلاش ذهنی کمتری برای کارهای تکراری انجام می دهند.

 

تغییر زمینه کمتر

در توسعه نرم‌افزار، تغییر زمینه زمانی است که توسعه‌دهندگان بین وظایف، پروژه‌ها یا محیط‌های مختلف حرکت می‌کنند که می‌تواند جریان کاری آنها را مختل کرده و بهره‌وری را کاهش دهد. آنها همچنین اغلب با استرس انجام وظایف متعدد، به خاطر سپردن جزئیات نحو و مدیریت ساختارهای کد پیچیده سر و کار دارند.

با استفاده از GitHub Copilot، توسعه دهندگان می توانند چندین سطح از تغییر زمینه را دور بزنند، به جای جستجو در Google یا پرش به اسناد خارجی، در IDE خود باقی بمانند.

Rosenkilde می‌گوید: «وقتی در حال نوشتن تفسیر زبان طبیعی هستم، تکمیل کد GitHub Copilot می‌تواند به من کمک کند. یا اگر از Copilot Chat استفاده می‌کنم، این یک مکالمه در زمینه‌ای است که من در آن هستم، و نیازی به توضیح کامل نیست.»

تولید کد با هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مسئولیت یادآوری همه جزئیات را خالی کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد بر روی تفکر سطح بالاتر، حل مسئله و برنامه‌ریزی استراتژیک تمرکز کنند.

بریمن می‌افزاید: «با گیت‌هاب کپیلوت چت، من مجبور نیستم مشکل را مجدداً بیان کنم، زیرا کد هرگز از محیط مورد اعتماد من خارج نمی‌شود. و بلافاصله جواب می گیرم. اگر سوء تفاهم یا سؤالات بعدی وجود داشته باشد، ارتباط با آنها آسان است.»

در ابزارهای تولید کد هوش مصنوعی آماده سازمانی به دنبال چه چیزی باشید

قبل از اینکه هوش مصنوعی را در جریان کاری خود پیاده کنید، همیشه باید ابزارها را به طور کامل بررسی و آزمایش کنید تا مطمئن شوید که برای سازمان شما مناسب هستند. در اینجا چند نکته وجود دارد که باید در نظر داشته باشید.

انطباق

انطباق با مقررات . آیا این ابزار با مقررات مربوطه در صنعت شما مطابقت دارد؟

گواهینامه های انطباق . آیا گواهی هایی وجود دارد که انطباق ابزار را با مقررات نشان دهد؟

امنیت

رمزگذاری _ آیا انتقال داده و ذخیره سازی برای محافظت از اطلاعات حساس رمزگذاری شده است؟

کنترل های دسترسی آیا قادر به اجرای اقدامات احراز هویت قوی و کنترل های دسترسی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز هستید؟

رعایت استانداردهای امنیتی . آیا ابزار مطابق با استانداردهای صنعت است؟

ممیزی های امنیتی آیا این ابزار برای رفع آسیب‌پذیری‌ها تحت بازرسی‌های امنیتی و به‌روزرسانی‌های منظم قرار می‌گیرد؟

حریم خصوصی

داده گردانی . آیا خط‌مشی‌های روشنی برای مدیریت داده‌های کاربر وجود دارد و آیا قوانین حفظ حریم خصوصی مانند GDPR، CCPA و غیره را رعایت می‌کند؟

ناشناس سازی داده ها آیا این ابزار از تکنیک های ناشناس سازی برای محافظت از حریم خصوصی کاربر پشتیبانی می کند؟

اجازه دادن

کنترل دسترسی مبتنی بر نقش . آیا می توانید مجوزها را بر اساس نقش ها و مسئولیت های کاربر مدیریت کنید؟

مجوزهای گرانول . آیا می توانید دسترسی به ویژگی ها و عملکردهای مختلف را در ابزار کنترل کنید؟

مکانیزم‌های انتخاب/انصراف آیا کاربران می توانند استفاده از داده های خود را کنترل کنند و در صورت نیاز از آن انصراف دهند؟

 

قیمت گذاری

مدل قیمت گذاری را درک کنید . آیا بر اساس استفاده، تعداد کاربران، ویژگی‌ها یا معیارهای دیگر است؟

به دنبال شفافیت باشید . آیا ساختار قیمت گذاری بدون هیچ هزینه پنهان مشخص است؟

مقیاس پذیری . آیا مقیاس قیمت گذاری با استفاده و رشد کسب و کار شما هماهنگ است؟

علاوه بر این، هنگام ارزیابی ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی، عواملی مانند پشتیبانی مشتری، سهولت ادغام با سیستم های موجود، عملکرد و تجربه کاربر را در نظر بگیرید. در نهایت، مهم است که به طور کامل ارزیابی کنید که این ابزار چقدر با الزامات و اولویت‌های خاص سازمان شما در هر یک از این زمینه‌ها هماهنگ است.

آیا تولید کد هوش مصنوعی قابل تشخیص است؟

پاسخ کوتاه در اینجا این است: شاید.

اجازه دهید ابتدا زمینه ای را برای این سوال بیان کنیم. هرگز واقعاً اینطور نیست که یک پایه کد کامل با هوش مصنوعی تولید شود، زیرا تکه های بزرگ کد تولید شده توسط هوش مصنوعی به احتمال زیاد اشتباه است. فرآیند بررسی کد استاندارد راه خوبی برای جلوگیری از این امر است، زیرا بخش‌های بزرگی از کدهای کاملاً خودکار تولید شده برای توسعه‌دهندگان انسانی به سادگی کار نمی‌کنند.

برای مقادیر کمتر کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی، در حال حاضر هیچ راهی برای شناسایی ردپای هوش مصنوعی در کد با اطمینان واقعی وجود ندارد. پیشنهاداتی وجود دارد که به منظور طبقه بندی محتوا دارای متن تولید شده توسط هوش مصنوعی است یا خیر ، اما معادل های محدودی برای کد وجود دارد، زیرا برای انجام آن به یک مدل اختصاصی نیاز دارید. زیگلر توضیح می‌دهد: «کد تولید شده توسط رایانه به اندازه‌ای خوب است که هیچ ردی از خود برجای نمی‌گذارد و معمولاً هیچ توضیح واضحی ندارد.»

در GitHub، تیم Copilot از یک فیلتر تشخیص تکراری استفاده می کند که موارد تکراری دقیق را در کد شناسایی می کند. بنابراین، اگر در حال نوشتن کد هستید و این یک کپی دقیق از چیزی است که در جای دیگری وجود دارد، آن را علامت گذاری می کند.

آیا تولید کد هوش مصنوعی امن است؟

تولید کد هوش مصنوعی نسبت به کد تولید شده توسط انسان ناامن‌تر نیست. ترکیبی از تست، بررسی کد دستی، اسکن، نظارت و حلقه‌های بازخورد می‌تواند همان کیفیت کدی را ایجاد کند که کد تولید شده توسط انسان شما را تولید می‌کند.

وقتی نوبت به کد تولید شده توسط GitHub Copilot می‌رسد، توسعه‌دهندگان می‌توانند از ابزارهایی مانند اسکن کد استفاده کنند، که به طور فعال کد شما را برای مسائل امنیتی احتمالی در زمان واقعی بررسی می‌کند و به‌طور یکپارچه یافته‌ها را در گردش کار توسعه‌دهنده ادغام می‌کند.

در نهایت، تولید کد هوش مصنوعی دارای آسیب‌پذیری‌هایی خواهد بود، اما کدهایی که توسط توسعه‌دهندگان انسانی نوشته می‌شوند نیز آسیب‌پذیر هستند. همانطور که زیگلر توضیح می دهد، «معلوم نیست که آیا کد تولید شده توسط رایانه بدتر است یا خیر. بنابراین، پاسخ این نیست که اگر GitHub Copilot دارید، از یک بررسی کننده آسیب پذیری استفاده کنید. پاسخ همیشه این است که از یک بررسی کننده آسیب پذیری استفاده کنید.”

با تولید کد هوش مصنوعی به شرکت خود قدرت دهید

در حالی که مزایای استفاده از ابزارهای تولید کد هوش مصنوعی می تواند قابل توجه باشد، توجه به این نکته مهم است که نظارت انسانی برای اطمینان از همسویی کد تولید شده با اهداف پروژه، استانداردهای کدنویسی و نیازهای تجاری بسیار مهم است.

رهبران فناوری باید استفاده از تولید کد هوش مصنوعی را بپذیرند – نه تنها برای ساده‌سازی توسعه، بلکه همچنین برای توانمندسازی تیم‌های توسعه‌دهنده برای همکاری، کسب نتایج معنادار تجاری و ارائه ارزش استثنایی به مشتریان.