AI & You #5: come i nostri CTO utilizzano l'AI generativa per il coding

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Questa settimana ci immergiamo nel mondo selvaggio del coding alimentato dall'IA. Condivideremo gli spunti tratti dalle avventure del nostro CTO nell'IA generativa e discuteremo di come ChatGPT e Bard stiano dando una scossa al gioco del coding. Preparatevi a una svolta tecnologica!

Evan Davis, il nostro CTO, ha sfruttato le più recenti tecnologie di intelligenza artificiale per risolvere problemi reali. Di recente ha parlato della sua esperienza nell'utilizzo IA generativa per il lavoro di codifica con il team Skim AI, fornendo alcune delle sue personali intuizioni sulle applicazioni pratiche della tecnologia e sulle potenziali insidie.

Nella sua recente esperienza con i migliori modelli di IA generativa come ChatGPT-3.5, GPT-4, Github CoPilot, Amazon CodeWhisperer, Bardo e altro ancora, la tecnologia si è dimostrata un valido alleato nelle attività di codifica.

Per chi ha qualche conoscenza di codifica, la tecnologia può fornire un notevole vantaggio, occupandosi potenzialmente di circa 80% del compito e rendendo il processo di debug più gestibile.

Tuttavia, come ogni tecnologia emergente, l'IA generativa non è priva di limiti. Nella sua esperienza personale, Evan ha notato che la tecnologia a volte genera codice che manca di logica, in particolare con le librerie meno comuni.

GitHub Copilot e il suo potenziale impatto

Evan ha anche condiviso la sua esperienza con GitHub Copilot, un assistente di codifica dotato di intelligenza artificiale che suggerisce codice riga per riga. Ha riscontrato una minore probabilità di andare fuori strada, in quanto opera entro i limiti del codice esistente dell'utente.

IA generativa: la Stele di Rosetta di oggi

Durante la conversazione del team sull'IA generativa, il CEO Greggory Elias ha tracciato un'interessante analogia tra il codice generato dall'IA e la Stele di Rosetta, illustrando le capacità e i limiti della tecnologia. Proprio come la Stele di Rosetta serviva come meccanismo di traduzione per le lingue antiche, l'IA generativa può essere vista come un traduttore per i linguaggi di codifica.

La qualità dei dati di formazione: Un fattore critico

Evan ha anche sottolineato l'importanza della qualità dei dati di addestramento che alimentano i modelli di IA. Internet è ricco di codice di qualità variabile e garantire che il modello di IA sia addestrato su codice di alta qualità è una sfida significativa.

L'inizio di una nuova era

I modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, hanno iniziato a ridurre significativamente la necessità di centinaia di migliaia di ore di codifica e di anni di specializzazione all'interno delle librerie sia per i programmatori che per gli utenti finali. Questa trasformazione rappresenta un monumentale balzo in avanti nell'accessibilità e nella fruibilità delle applicazioni di programmazione.

https://skimai.com/using-generative-ai-for-coding/

ChatGPT e Bard mettono in pericolo i codificatori

L'emergere di sofisticati modelli di IA, come ChatGPT di OpenAI, Bard di Google e altre tecnologie di IA generativa, ha iniziato a sollevare interrogativi allarmanti sul futuro ruolo dei codificatori umani nel processo di sviluppo del software.

Solo pochi anni fa, il settore della codifica era considerato un baluardo della sicurezza del lavoro, in grado di offrire un impiego stabile, stipendi interessanti e un'opportunità di apprendimento continuo. Tuttavia, il panorama sta rapidamente cambiando. Oggi, anche i ruoli tecnici principali stanno sperimentando la il peso dei licenziamenti aziendali.

Una tendenza più ampia nel settore tecnologico

Questa tendenza è sintomatica di un cambiamento più ampio all'interno dell'industria tecnologica, che sta gradualmente passando da una fase di crescita aggressiva a uno stato di mantenimento e ottimizzazione.

Non è tutto rose e fiori

Le notizie non sono tutte negative. Nonostante le potenziali minacce poste dall'IA generativa, è fondamentale ricordare che questi modelli sono strumenti, progettati per aumentare, non per sostituire, le capacità umane. I codificatori svolgono ancora un ruolo fondamentale nella progettazione, nell'addestramento e nella supervisione di questi modelli di IA. L'IA può essere in grado di gestire compiti ripetitivi, ma non ha la creatività, il pensiero critico e la capacità di risolvere i problemi che possiedono i codificatori umani.

La democratizzazione della codifica

È importante notare che la sofisticazione degli strumenti di intelligenza artificiale sta portando alla democratizzazione del coding. Con l'aiuto dell'IA, la programmazione sta diventando più accessibile, aprendo il campo a persone che potrebbero non avere una formazione informatica tradizionale. Questo sviluppo potrebbe portare a un'industria tecnologica più diversificata e inclusiva.

Se da un lato l'ascesa dell'IA generativa rappresenta una vera e propria minaccia per il ruolo tradizionale dei codificatori, dall'altro presenta anche notevoli opportunità. La chiave per navigare con successo in questa transizione è l'adattamento e l'evoluzione.

https://skimai.com/chatgpt-and-bard-spell-danger-for-coders/

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