2021年6月には、 GitHubが発表 Copilot は、OpenAI のテキスト生成テクノロジーを利用したコンピューター コードのオートコンプリートの一種です。 これにより、貴重な作業を自動化する生成人工知能の素晴らしい可能性を初期に垣間見ることができました。 2 年が経ち、Copilot は、これまで手作業で行う必要があったタスクをテクノロジーがどのように引き受けるかを示す最も成熟した例の 1 つです。
今週 Githubがレポートを公開、Copilot の使用料を支払っている約 100 万人のプログラマーからのデータに基づいたもので、生成 AI コーディングがいかに革新的なものになっているかがわかります。 平均すると、AI アシスタントの提案を約 30% の確率で受け入れました。これは、システムが有用なコードを予測するのに非常に優れていることを示唆しています。
上の印象的なグラフは、ユーザーがツールの使用に数カ月かかるほど、Copilot の提案をより多く受け入れる傾向があることを示しています。 このレポートはまた、次の事実に基づいて、AI を活用したプログラマーの生産性は時間の経過とともに向上すると結論付けています。 以前の副操縦士の調査 は、受け入れられた提案の数とプログラマーの生産性との関連性を報告しました。 GitHub の新しいレポートによると、生産性の最大の向上は経験の浅い開発者の間で見られました。
一見すると、これは新しいテクノロジーがその価値をすぐに証明している印象的な光景です。 生産性を高め、熟練度の低い労働者の能力を高めるテクノロジーは、個人と経済全体の両方に恩恵をもたらす可能性があります。 GitHub は続けて、AI コーディングによって 2030 年までに世界の GDP が 1 兆 5,000 億ドル押し上げられる可能性があると推測し、裏の憶測を提供しています。
しかし、プログラマと Copilot の絆を示す GitHub のグラフを見て、最近、Copilot とチャットしているときに聞いた別の研究を思い出しました。 タリア・リンガー、イリノイ大学アーバナシャンペーン校の教授は、プログラマーとCopilotのようなツールとの関係について語ります。
昨年末、スタンフォード大学のチーム 研究論文を投稿しました それは、彼らが構築したコード生成 AI アシスタントの使用が、人々が作成するコードの品質にどのような影響を与えるかを調査しました。 研究者らは、AI の提案を受けたプログラマーは最終コードに多くのバグを含む傾向があるにもかかわらず、ツールにアクセスできるプログラマーは自分のコードが問題であると信じる傾向があることを発見しました。 もっと 安全。 AI と連携したコーディングには、「おそらく利点とリスクの両方が伴います」とリンガー氏は言います。 「コードが増えればコードが良くなるわけではありません。」
プログラミングの性質を考慮すると、この発見は驚くべきことではありません。 クライブ・トンプソン氏が 2022 年の WIRED 特集で書いたように、Copilot は奇跡のように見えるかもしれませんが、その提案は他のプログラマーの作業のパターンに基づいており、欠陥がある可能性があります。 こうした推測により、特にツールの優れた機能に魅了されている場合には、発見するのが非常に困難なバグが発生する可能性があります。