{"id":5352,"date":"2023-05-23T18:48:52","date_gmt":"2023-05-23T23:48:52","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5352"},"modified":"2024-06-02T10:48:24","modified_gmt":"2024-06-02T15:48:24","slug":"utilizzare-lai-generativa-per-la-codifica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/","title":{"rendered":"L'esperienza del nostro CTO nell'utilizzo dell'IA generativa per il coding"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Our-CTOs-Experience-Using-Generative-AI-for-Coding.png\" alt=\"\" width=\"6912\" height=\"3456\"><\/p>\n<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\" >L'esperienza del nostro CTO nell'utilizzo dell'IA generativa per il coding<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\" >Potenzialit\u00e0 e limiti dell'intelligenza artificiale generativa nella codifica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\" >Il ruolo di GitHub Copilot e il suo potenziale impatto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\" >IA generativa: la Stele di Rosetta di oggi<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\" >La qualit\u00e0 dei dati di formazione: Un fattore critico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/using-generative-ai-for-coding\/#Ushering_in_a_New_Era\" >L'inizio di una nuova era<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\"><\/span>L'esperienza del nostro CTO nell'utilizzo dell'IA generativa per il coding<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Evan Davis, il nostro CTO, ha sfruttato le pi\u00f9 recenti tecnologie di intelligenza artificiale per risolvere problemi reali. Di recente ha parlato della sua esperienza nell'utilizzo <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lai-generativa\/\">IA generativa<\/a> per il lavoro di codifica con il team di Skim AI, fornendo alcune delle sue personali intuizioni sulle applicazioni pratiche della tecnologia e sulle potenziali insidie. Con questa conversazione e il blog che ne \u00e8 scaturito, intendiamo fornire uno sguardo interno su questo ambiente in rapida evoluzione e, in particolare, sul motivo per cui la codifica non sar\u00e0 pi\u00f9 la stessa nell'era dell'IA generativa facile da usare.  <\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-1-Generative-AI-and-Coding-With-Evan-Davis.png\" alt=\"\"><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\"><\/span>Potenzialit\u00e0 e limiti dell'intelligenza artificiale generativa nella codifica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'IA generativa, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, dalle opere d'arte al codice, imparando da esempi esistenti. Nella recente esperienza di Evan con i migliori modelli di IA generativa come ChatGPT-3.5, <a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/gpt-4\">GPT-4<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/features\/copilot\">Github CoPilot<\/a>, <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/codewhisperer\/\">Amazon CodeWhisperer<\/a>, <a href=\"https:\/\/bard.google.com\">Bardo<\/a> e altro ancora, la tecnologia si \u00e8 dimostrata un valido alleato nelle attivit\u00e0 di codifica. Si tratta di una nota importante prima di addentrarsi in alcune limitazioni. Allo stato attuale, l'IA generativa sta avendo un grande impatto sulla codifica e continuer\u00e0 a evolversi e a migliorare nel tempo. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Per chi ha qualche conoscenza di codifica, la tecnologia pu\u00f2 fornire un vantaggio significativo, occupandosi potenzialmente di circa 80% del compito e rendendo il processo di debug pi\u00f9 gestibile. Ci\u00f2 \u00e8 in linea con gli esperti del settore che ritengono che l'intelligenza artificiale generativa rivoluzioner\u00e0 il modo in cui ci avviciniamo alla codifica, accelerando il processo e riducendo l'errore umano.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-2-A-Head-Start.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Tuttavia, come ogni tecnologia emergente, l'IA generativa non \u00e8 priva di limiti. Nella sua esperienza personale, Evan ha notato che la tecnologia generava occasionalmente codice privo di logica, in particolare con le librerie meno comuni. L'IA chiamava funzioni fantasma, cio\u00e8 funzioni che non esistevano nella libreria, generando confusione e tempo aggiuntivo per decifrare gli output. Si tratta di una sfida nota nel settore e i ricercatori continuano a perfezionare gli algoritmi di IA per risolvere questi problemi.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\"><\/span>Il ruolo di GitHub Copilot e il suo potenziale impatto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>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 probabilit\u00e0 di andare fuori strada, in quanto opera entro i limiti del codice esistente dell'utente.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-3-GitHub-Copilot.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Sviluppato da GitHub e OpenAI, Copilot suggerisce codice riga per riga in base al contesto fornito dall'utente, riducendo la probabilit\u00e0 di produrre risultati errati.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>L'imminente rilascio di Copilot X, che integra GPT-4 in Visual Studio Code e dispone di controllo vocale, rappresenta un importante progresso nel settore. Questo strumento funger\u00e0 da assistente di codifica ad attivazione vocale, segnando un passo significativo verso una maggiore integrazione dell'intelligenza artificiale nei nostri flussi di lavoro di codifica, una tendenza che sta guadagnando terreno in tutto il settore tecnologico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\"><\/span>IA generativa: la Stele di Rosetta di oggi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>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 capacit\u00e0 e i limiti della tecnologia. Proprio come la Stele di Rosetta serviva come meccanismo di traduzione per le lingue antiche, l'IA generativa pu\u00f2 essere vista come un traduttore per i linguaggi di codifica. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-4-Todays-Rosetta-Stone.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale generativa, nel contesto della codifica, funziona come un traduttore. Lavora per comprendere la sintassi, le convenzioni e i modi di dire di una lingua e ricrearli in un'altra. Va oltre la semplice traduzione parola per parola, mirando a catturare l'intento, la logica e la struttura del codice originale.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tuttavia, l'accuratezza e l'efficacia di questo processo di traduzione dipendono in modo significativo dalla disponibilit\u00e0 e dalla ricchezza dello specifico linguaggio o libreria di codifica nei dati di addestramento dell'IA. Ad esempio, se l'IA \u00e8 stata addestrata in modo estensivo su Python e Java, ma ha visto poco un linguaggio meno comune come Erlang, potrebbe avere difficolt\u00e0 a generare o tradurre accuratamente il codice Erlang.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\"><\/span>La qualit\u00e0 dei dati di formazione: Un fattore critico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan ha anche sottolineato l'importanza della qualit\u00e0 dei dati di addestramento che alimentano i modelli di IA. Internet \u00e8 ricco di codice di qualit\u00e0 variabile e garantire che il modello di IA sia addestrato su codice di alta qualit\u00e0 \u00e8 una sfida significativa. \u00c8 stato osservato che possono essere prodotte soluzioni non ottimali: funzionano, ma sono troppo semplicistiche.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-5-Quality-of-Training-Data.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Si pensi, ad esempio, a un modello di IA generativa addestrato per assistere gli utenti nella generazione di query SQL. In passato, la creazione della giusta query SQL richiedeva anni di conoscenze specialistiche, ma ora, con l'aiuto dell'IA generativa, centinaia di migliaia di utenti possono ottenere questo risultato in pochi secondi. Si tratta di un passo monumentale nella democratizzazione della conoscenza e delle capacit\u00e0. Questo principio pu\u00f2 estendersi al di l\u00e0 di SQL e a strumenti pi\u00f9 quotidiani, come Microsoft Excel o persino gli strumenti di Business Intelligence. Gli utenti possono essere assistiti nella creazione di fogli di calcolo, grafici e dashboard complessi con facilit\u00e0 e precisione, cosa che in genere richiederebbe conoscenze ed esperienze avanzate.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tuttavia, se una libreria \u00e8 scarsamente documentata o i dati di addestramento dell'IA non includono esempi completi di quella libreria, l'IA potrebbe produrre codice meno accurato o meno funzionale. Questa intuizione \u00e8 parallela a osservazioni pi\u00f9 ampie fatte dai ricercatori di IA: le prestazioni di un modello di IA dipendono fortemente dalla ricchezza, dalla diversit\u00e0 e dalla qualit\u00e0 dei dati su cui \u00e8 stato addestrato.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>In sostanza, l'intelligenza artificiale generativa, proprio come i codificatori umani, lavora meglio con i linguaggi e le librerie con cui ha maggiore familiarit\u00e0. Questo sottolinea l'importanza di dati di addestramento completi e di alta qualit\u00e0 nello sviluppo di modelli di IA, oltre a sottolineare l'importanza di un addestramento e di un perfezionamento continui dell'IA, man mano che emergono nuovi linguaggi e si evolvono quelli esistenti. Nel grande schema delle cose, ci\u00f2 contribuisce a migliorare continuamente la capacit\u00e0 dell'IA di assistere gli utenti in varie attivit\u00e0, aumentandone l'efficienza e la produttivit\u00e0.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ushering_in_a_New_Era\"><\/span>L'inizio di una nuova era<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le esperienze di Evan con l'IA generativa rivelano uno sguardo affascinante sull'immenso potenziale e sulle sfide intrinseche di questa tecnologia. Mentre il campo dell'IA continua a evolversi, saranno esperienze come queste a guidarne lo sviluppo, assicurando che diventi uno strumento ancora pi\u00f9 efficace per risolvere i problemi del mondo reale.<\/p>\n<p>I modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, hanno iniziato a ridurre significativamente la necessit\u00e0 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'accessibilit\u00e0 e nella fruibilit\u00e0 delle applicazioni di programmazione.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Uno sguardo ai risultati del nostro articolo \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/chatgpt-e-bard-incantano-il-pericolo-per-i-codificatori\/\">ChatGPT e Bard mettono in pericolo i codificatori<\/a>\" sottolinea questo punto. Entrambi i modelli di intelligenza artificiale hanno dimostrato la loro capacit\u00e0 di generare codice in modo efficace, eliminando potenzialmente innumerevoli ore di lavoro umano e fornendo risultati notevoli. Con il continuo miglioramento di queste tecnologie, possiamo aspettarci un impatto ancora maggiore sulla facilit\u00e0 e sulla velocit\u00e0 delle attivit\u00e0 di programmazione.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>L'emergere e il continuo sviluppo dell'IA generativa potrebbe inaugurare una nuova era nel mondo della programmazione, caratterizzata da un'accelerazione dell'innovazione e dell'inclusivit\u00e0. Riducendo le barriere all'ingresso e semplificando il processo di codifica, questi modelli avanzati di IA promettono un futuro in cui l'esperienza di codifica non \u00e8 pi\u00f9 un prerequisito per costruire soluzioni digitali. Mentre navighiamo in questo entusiasmante futuro, dobbiamo tenere il polso di questa tecnologia in rapida evoluzione e continuare a sfruttare il suo potenziale di trasformazione.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Our CTO\u2019s Experience Using Generative AI for Coding Evan Davis, our CTO, has leveraged the latest in AI technology to solve real-world problems. He recently discussed his experiences using generative AI for coding work with the Skim AI team, providing some of his personal insights into the technology&#8217;s practical applications and potential pitfalls. 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