アプリ、ウェブサイト、グラフ、さらには物を作るためのコードを書くのが大好きです 音楽。 それは私が20年以上懸命に取り組んできたスキルです。
だから私は告白しなければなりません 先週のニュース と呼ばれる新しい「AIアシスタント」コーディングヘルパーのリリースについて GitHubコパイロット 複雑な気持ちになりました。
「わかりやすい英語」の説明に基づいて注文するコードを吐き出すCopilotは、注目に値するツールです。 しかし、私のようなコーダーを失業させようとしているのでしょうか。
数十億行の人間のコードで訓練された
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GitHub （今 Microsoftが所有）は、開発者向けのコラボレーションプラットフォームおよびソーシャルネットワークです。 これは、DropboxとInstagramのクロスのようなものと考えることができ、個人の愛好家から大企業の高給のソフトウェアエンジニアまで、誰もが使用します。
過去10年ほどで、GitHubのユーザーは2億を超えるアプリに数百億行のコードをアップロードしてきました。 それはたくさんです if砂 for砂print("hello world") ステートメント。
Copilot AIは、他の多くの機械学習ツールと同じように機能します。GitHubのコーダーコミュニティのメンバーによって作成およびアップロードされた数百億行のコードのパターンをスキャンして検索することで「トレーニング」されました。
トレーニングには何ヶ月もかかり、コンピューティング機器に数億ドル、そして家を10年間運営するのに十分な電力が必要になります。 ただし、それが完了すると、人間のコーダーはコードに実行させたいことの説明を（平易な英語で）書くことができ、CopilotAIヘルパーがコードを書きます。
に基づく コーデックスの「言語モデル」、Copilotは、「インテリジェントオートコンプリート」ツールの長い列の次のステップです。 ただし、これらは過去にはるかに制限されていました。 コパイロットは大幅な改善です。
驚くほど効果的なアシスタント
私は約1年前にコパイロットへの早期の「プレビュー」アクセスを与えられ、それをオンとオフで使用してきました。 Copilot AIが最も有用なコード出力を提供するように、英語でリクエストをフレーム化する方法を正確に学ぶにはある程度の練習が必要ですが、驚くほど効果的です。
しかし、私たちはまだ 長いです 「HeySiri、100万ドルのiPhoneアプリを作って」からの方法。 ソフトウェア設計スキルを使用して、アプリでさまざまなコードを実行する必要があるかどうかを判断する必要があります。
コパイロットが取り組んでいるレベルを理解するために、エッセイを書くことを想像してください。 エッセイの質問を投げかけて、それが有用で議論の余地のある作品を生み出すことを期待することはできません。 しかし、議論を理解し、おそらく各段落のトピック文を書くと、各段落の残りの部分を自動的に埋めるのにかなり良い仕事をすることがよくあります。
私が行っているコーディングの種類によっては、これは時間と労力を大幅に節約できる場合があります。
バイアスとバグ
この種のAIコーディングヘルパーツールには、いくつかの未解決の質問があります。 彼らが勝者のすべてのダイナミクスを導入し、強化するのではないかと少し心配しています。このようなツールを構築するためのデータ（この場合は数十億行のコード）を持っている企業はほとんどないため、副操縦士は挑戦するでしょう。
そして、Copilot自体が、コードを記述してソフトウェアをビルドするための新しくてより良い方法を提案できるでしょうか？ AIシステムを見てきました 革新する 前。 一方、Copilotは、AIシステムとして、私たちがいつも行ってきた方法で物事を行うことに制限される可能性があります 過去のデータで訓練された する傾向があります。
Copilotでの経験から、「提案された」コードが実際に私が探しているものであることを確認するために、私の専門知識がまだ必要であることに非常に気づきました。
Copilotが私の入力を誤解しているのを見るのは些細なことです。 これらは簡単なケースであり、ツールを使用すると、別の提案を簡単に求めることができます。
トリッキーなケースは、コードが正しく見える場合ですが、微妙なバグが含まれている可能性があります。 バグは、このAIコード生成のものが 難しい、またはCopilotがトレーニングされた数十億行の人間が書いたコードに独自のバグが含まれていたことが原因である可能性があります。
もう一つの懸念は 潜在的な問題 Copilotがトレーニングを受けたコードのライセンスと所有権について。 GitHubはそれが これらの問題に対処しようとしています、しかし、それがどうなるかを待つ必要があります。
同じ入力からのより多くの出力
時々、コパイロットを使うことは私に少し物欲しそうに感じさせました。 私がよく思うスキルは私を少なくとも 若干 他の多くの仕事は人類の歴史の中で異なる時期にあったので、特別な（コードを書いてコンピューターで物を作る私の能力）は「自動化」の過程にあるかもしれません。
しかし、私はまだラップトップを販売しておらず、茂みの中でシンプルな生活を送るために逃げています。 人間のコーダーは依然としてシステムの重要な部分ですが、作成者ではなくキュレーターとして機能します。
もちろん、あなたは「それがコーダーだと思っているかもしれません。 だろう 言う」…そしてあなたは正しいかもしれません。
Copilot、OpenAIのようなAIツール テキストジェネレータGPT-3、およびGoogleの Imagentext-to-imageエンジン、過去数年間で大幅な改善が見られました。
テキストや画像を扱うホワイトカラーの「クリエイティブ産業」の多くは、（少なくとも部分的に）自動化されることへの恐れと格闘し始めています。 コパイロットは、テクノロジー業界の私たちの何人かが同じ船に乗っていることを示しています。
それでも、私は（慎重に）興奮しています。 コパイロットは、最も楽観的なツール構築の伝統における力の乗数です。それは、同じ量の入力に対して有用な出力を増やすために、より多くのレバレッジを提供します。
これらの新しいツールとそれらが提供する新しいレバレッジは、人、テクノロジー、環境アクターの幅広いシステムに組み込まれており、これらのシステムがそれに応じてどのように再構成されるかを見るのは本当に魅力的です。
それまでの間、コーディング作業の難しい部分のために脳の力を節約するのに役立つかもしれませんが、それは良いことです。
この記事 ベン・スウィフト、教育経験チームリーダー（上級講師）、ANUサイバネティクススクール、 オーストラリア国立大学 から再発行されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で。 読む 原著。
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