:

Szerzők: Habók Lilla, Batiz Eszter

2022. június 22. 10:19

Élesbe állt a GitHub kódolást könnyítő AI megoldása

Egy éves tesztidőszakot követően, mostantól bárki számára elérhető a GitHub programkódokat kiegészítő, Copilot megoldása. Tavaly június óta több probléma is felmerült a nyilvánosan elérhető kódokon betanult AI modellel kapcsolatban, ezért érdekes lesz látni, mi jöhet még elő az éles működés során.

Mostantól általánosan elérhető a GitHub és az OpenAI közösen fejlesztett Copilot szolgáltatása, amely valós időben javaslatokat tesz a programozónak a következő programsor megírására, az addig begépelt kódok alapján. A Codex nevű, AI modellre épített eszközt már egy éve elérheti technikai előnézetben a kipróbálására regisztráló 1,2 millió fejlesztő. Innentől kezdve pedig bárki igénybe veheti a megoldást a Visual Studio, Visual Studio Code, Neovim vagy JetBrains integrált fejlesztői környezetek (IDE) kiterjesztéseként. A Copilot használata egy 60 napos ingyenes próbaidőszak után évente 100 száz dollárba kerül, de a diákok és az ismertebb nyílt forrású projektek közreműködői ingyen is hozzáférhetnek.

A próbaidőszak óta a Copilot elég sok kritikát kapott, többek közt a szerzői jogi kérdések miatt. Ugyanis a Codex AI modellje az interneten nyilvánosan, többek közt a publikus GitHub repozitóriumokban elérhető kódokat és más természetes nyelvi szövegeket dolgozott fel a betanuláshoz. Így persze a kódoló megoldás több tucat programozási nyelvet ismer, de legfőképp a Python, JavaScript, TypeScript, Ruby vagy a Go nyelveket. A gépi tanuló algoritmusok interneten elérhető adatokon keresztül történő tanítása pedig ugyan gyakori módszernek számít, de a Copilot működése miatt felvetődött, hogy jogilag nem egészen tisztázott terület. Nem teljesen egyértelmű, mennyire legális, ha az AI mások alkotásait felismerhető módon felhasználja működés közben.

Másrészről pedig a programok biztonságosságával kapcsolatos aggályok is felmerültek a Copilot közreműködésekor, mivel betanulás során a modell válogatás nélkül dolgozta fel a kódokat. Tudományos publikáció bizonyítja, hogy ennek eredménye 89 különböző szcenárióban, 1689 program 40 százalékának a sebezhetősége.

github_copilot_generalt_kod
A kijelölt részen látható a GitHub Copilot által generált kód

CI/CD-vel folytatódik az AWS hazai online meetup-sorozata!

A sorozat december 12-i, ötödik állomásán bemutatjuk az AWS CodeCatalyst platformot, és a nyílt forráskódú Daggert is.

CI/CD-vel folytatódik az AWS hazai online meetup-sorozata! A sorozat december 12-i, ötödik állomásán bemutatjuk az AWS CodeCatalyst platformot, és a nyílt forráskódú Daggert is.

A GitHub hangsúlyozza, hogy a Copilot nem lenne képes leváltani a programozókat, mivel az csak az ismétlődő kódmintázatok visszaadására képes. Akár például a logikát bemutató komment alapján javasol egy kódszintű megoldást a fejlesztőnek. Ez főként a kezdő programozók vagy az új programozási nyelv használatába éppen csak belekezdő fejlesztőknek lehet hasznos a cég magyarázata szerint. Ezekben az esetekben is ellenőriznie és tesztelnie kell a programozóknak a generált kódokat, mivel azoknak működését vagy értelmét a GitHub nem garantálja.

Azonban az is beszédes adat, hogy a próbaidőszak alatt a fejlesztők átlagosan 26 százalékban fogadták el változtatás nélkül a Copilot javaslatait. A GitHub további adatai szerint az elemzett kódok 27 százaléka tartalmazta a Copilot kódjait, de különösen magas volt az arány bizonyos programozási nyelvek esetében, például a Pythonban írt programok 40 százalékában megtalálható az így generált kód. Érdekes lesz a jövőben, hogyan fejlődik majd a GitHub Copilot vagy a hasonló szolgáltatást nyújtó, DeepMind-féle AlphaCode, és hogyan változik a programozás az AI által generált kódok hatására.

November 25-26-án 6 alkalmas K8s security és 10 alkalmas, a Go és a cloud native szoftverfejlesztés alapjaiba bevezető képzéseket indítunk. Az élő képzések órái utólag is visszanézhetők, és munkaidő végén kezdődnek.

a címlapról