{"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":"utilizacao-de-ia-generativa-para-codificacao-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/","title":{"rendered":"A experi\u00eancia do nosso CTO na utiliza\u00e7\u00e3o de IA generativa para codifica\u00e7\u00e3o"},"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\">\u00cdndice<\/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=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\" >A experi\u00eancia do nosso CTO na utiliza\u00e7\u00e3o de IA generativa para codifica\u00e7\u00e3o<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\" >O potencial e as limita\u00e7\u00f5es da IA generativa na codifica\u00e7\u00e3o<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\" >O papel do Copiloto do GitHub e o seu potencial impacto<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\" >IA generativa: a Pedra de Roseta dos nossos dias<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\" >A qualidade dos dados de forma\u00e7\u00e3o: Um fator cr\u00edtico<\/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\/pt\/using-generative-ai-for-coding\/#Ushering_in_a_New_Era\" >In\u00edcio de uma nova 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>A experi\u00eancia do nosso CTO na utiliza\u00e7\u00e3o de IA generativa para codifica\u00e7\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Evan Davis, o nosso CTO, utilizou a mais recente tecnologia de IA para resolver problemas do mundo real. Recentemente, falou sobre as suas experi\u00eancias com a utiliza\u00e7\u00e3o de <a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/o-que-e-a-ia-generativa\/\">IA generativa<\/a> para o trabalho de codifica\u00e7\u00e3o com a equipa Skim AI, fornecendo algumas das suas ideias pessoais sobre as aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas da tecnologia e as potenciais armadilhas. Com esta conversa e o blogue resultante, pretendemos dar uma vis\u00e3o interna deste ambiente em r\u00e1pida mudan\u00e7a e, especificamente, por que raz\u00e3o a codifica\u00e7\u00e3o nunca mais ser\u00e1 a mesma nesta era de IA generativa f\u00e1cil de utilizar.  <\/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>O potencial e as limita\u00e7\u00f5es da IA generativa na codifica\u00e7\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A IA generativa, um subconjunto da intelig\u00eancia artificial, centra-se na cria\u00e7\u00e3o de novos conte\u00fados, desde obras de arte a c\u00f3digo, aprendendo com exemplos existentes. Na experi\u00eancia recente de Evan com modelos de IA generativa de topo, como o 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\/\">C\u00f3digo da Amazon<\/a>, <a href=\"https:\/\/bard.google.com\">Bardo<\/a> e muito mais, a tecnologia tem-se revelado um valioso aliado nas tarefas de codifica\u00e7\u00e3o. Esta \u00e9 uma nota importante antes de nos debru\u00e7armos sobre algumas das limita\u00e7\u00f5es. No seu estado atual, a IA generativa est\u00e1 a ter um grande impacto na codifica\u00e7\u00e3o e s\u00f3 continuar\u00e1 a evoluir e a melhorar com o tempo. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Para quem tem alguns conhecimentos de programa\u00e7\u00e3o, a tecnologia pode proporcionar um avan\u00e7o significativo, podendo tratar de cerca de 80% da tarefa e tornar o processo de depura\u00e7\u00e3o mais f\u00e1cil de gerir. Isto alinha-se com os especialistas da ind\u00fastria que acreditam que a IA generativa ir\u00e1 revolucionar a forma como abordamos a codifica\u00e7\u00e3o, acelerando o processo e reduzindo o erro humano.<\/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>No entanto, como acontece com qualquer tecnologia emergente, a IA generativa tem as suas limita\u00e7\u00f5es. Na sua experi\u00eancia pessoal, Evan observou que a tecnologia ocasionalmente gerava c\u00f3digo que carecia de l\u00f3gica, particularmente com bibliotecas menos comuns. A IA chamava fun\u00e7\u00f5es fantasma - fun\u00e7\u00f5es que n\u00e3o existiam na biblioteca - levando a confus\u00e3o e tempo adicional gasto a decifrar os resultados. Este \u00e9 um desafio conhecido neste dom\u00ednio e os investigadores continuam a aperfei\u00e7oar os algoritmos de IA para resolver estes problemas.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\"><\/span>O papel do Copiloto do GitHub e o seu potencial impacto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan tamb\u00e9m partilhou a sua experi\u00eancia com o GitHub Copilot, um assistente de codifica\u00e7\u00e3o alimentado por IA que sugere c\u00f3digo linha a linha. Ele achou que \u00e9 menos prov\u00e1vel que saia dos trilhos, pois opera dentro dos limites do c\u00f3digo existente do usu\u00e1rio.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-3-GitHub-Copilot.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Desenvolvido pelo GitHub e pela OpenAI, o Copilot sugere c\u00f3digo linha a linha com base no contexto fornecido pelo utilizador, tornando menos prov\u00e1vel a produ\u00e7\u00e3o de resultados errados.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>O pr\u00f3ximo lan\u00e7amento do Copilot X, que integra o GPT-4 no Visual Studio Code e possui controlo por voz, \u00e9 um grande avan\u00e7o neste campo. Esta ferramenta funcionar\u00e1 como um assistente de codifica\u00e7\u00e3o ativado por voz, marcando um passo significativo no sentido de integrar a IA de forma mais completa nos nossos fluxos de trabalho de codifica\u00e7\u00e3o, uma tend\u00eancia que est\u00e1 a ganhar for\u00e7a em toda a ind\u00fastria tecnol\u00f3gica.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\"><\/span>IA generativa: a Pedra de Roseta dos nossos dias<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Durante a conversa da equipa sobre a IA generativa, o CEO Greggory Elias fez uma analogia interessante entre o c\u00f3digo gerado pela IA e a Pedra de Roseta, ilustrando as capacidades e as limita\u00e7\u00f5es da tecnologia. Tal como a Pedra de Roseta serviu de mecanismo de tradu\u00e7\u00e3o para l\u00ednguas antigas, a IA generativa pode ser vista como um tradutor para linguagens de codifica\u00e7\u00e3o. <\/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>A IA generativa, no contexto da codifica\u00e7\u00e3o, funciona de forma muito semelhante a um tradutor. Trabalha para compreender a sintaxe, as conven\u00e7\u00f5es e as express\u00f5es idiom\u00e1ticas de uma l\u00edngua e recri\u00e1-las noutra. Vai al\u00e9m de uma simples tradu\u00e7\u00e3o palavra por palavra, com o objetivo de captar a inten\u00e7\u00e3o, a l\u00f3gica e a estrutura do c\u00f3digo original.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>No entanto, a exatid\u00e3o e a efic\u00e1cia deste processo de tradu\u00e7\u00e3o dependem significativamente da disponibilidade e da riqueza da linguagem ou biblioteca de codifica\u00e7\u00e3o espec\u00edfica nos dados de forma\u00e7\u00e3o da IA. Por exemplo, se a IA tiver sido extensivamente treinada em Python e Java, mas tiver visto muito pouco de uma linguagem menos comum como Erlang, pode ter dificuldade em gerar ou traduzir com exatid\u00e3o o c\u00f3digo Erlang.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\"><\/span>A qualidade dos dados de forma\u00e7\u00e3o: Um fator cr\u00edtico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan tamb\u00e9m sublinhou a import\u00e2ncia da qualidade dos dados de treino que alimentam os modelos de IA. A Internet \u00e9 abundante em c\u00f3digo de qualidade vari\u00e1vel, e garantir que o modelo de IA \u00e9 treinado em c\u00f3digo de alta qualidade \u00e9 um desafio significativo. Observou-se que podem ser produzidas solu\u00e7\u00f5es sub\u00f3ptimas - funcionam, mas s\u00e3o demasiado simplistas.<\/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>Por exemplo, considere um modelo de IA generativa treinado para ajudar os utilizadores a gerar consultas SQL. No passado, a elabora\u00e7\u00e3o da consulta SQL correcta exigia anos de conhecimento especializado, mas agora, com a ajuda da IA generativa, centenas de milhares de utilizadores podem faz\u00ea-lo em meros segundos. Trata-se de um passo monumental na democratiza\u00e7\u00e3o do conhecimento e das capacidades. Este princ\u00edpio pode estender-se para al\u00e9m da SQL e para ferramentas mais quotidianas, como o Microsoft Excel, ou mesmo ferramentas de Business Intelligence. Os utilizadores podem ser ajudados a criar folhas de c\u00e1lculo, gr\u00e1ficos e pain\u00e9is de controlo complexos com facilidade e precis\u00e3o, algo que normalmente exigiria conhecimentos e experi\u00eancia avan\u00e7ados.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>No entanto, se uma biblioteca estiver mal documentada ou se os dados de treino da IA n\u00e3o inclu\u00edrem exemplos abrangentes dessa biblioteca, a IA pode produzir um c\u00f3digo menos exato ou menos funcional. Esta perce\u00e7\u00e3o \u00e9 paralela a observa\u00e7\u00f5es mais amplas feitas por investigadores de IA - o desempenho de um modelo de IA depende fortemente da riqueza, diversidade e qualidade dos dados com que foi treinado.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Essencialmente, a IA generativa, tal como os programadores humanos, trabalha melhor com linguagens e bibliotecas com as quais est\u00e1 mais familiarizada. Este facto sublinha a import\u00e2ncia de dados de forma\u00e7\u00e3o abrangentes e de alta qualidade no desenvolvimento de modelos de IA, para al\u00e9m de real\u00e7ar a import\u00e2ncia da forma\u00e7\u00e3o e do aperfei\u00e7oamento cont\u00ednuos da IA \u00e0 medida que surgem novas linguagens e evoluem as existentes. Em termos gerais, isto ajuda a melhorar continuamente a capacidade da IA para ajudar os utilizadores em v\u00e1rias tarefas, aumentando a sua efici\u00eancia e produtividade.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ushering_in_a_New_Era\"><\/span>In\u00edcio de uma nova era<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>As experi\u00eancias de Evan com a IA generativa revelam um vislumbre fascinante do imenso potencial e dos desafios inerentes a esta tecnologia. \u00c0 medida que o campo da IA continua a evoluir, s\u00e3o experi\u00eancias como estas que ir\u00e3o orientar o seu desenvolvimento, garantindo que se torna uma ferramenta ainda mais eficaz para resolver problemas do mundo real<\/p>\n<p>Notavelmente, os modelos de IA generativa, como o ChatGPT, come\u00e7aram a reduzir significativamente a necessidade de centenas de milhares de horas de codifica\u00e7\u00e3o e anos de especializa\u00e7\u00e3o em bibliotecas, tanto para programadores como para utilizadores finais. Esta transforma\u00e7\u00e3o representa um salto monumental na acessibilidade e usabilidade das aplica\u00e7\u00f5es de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Um olhar sobre as conclus\u00f5es do nosso artigo \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/chatgpt-e-bard-representam-um-perigo-para-os-programadores\/\">ChatGPT e Bard representam um perigo para os programadores<\/a>\" sublinha este ponto. Ambos os modelos de IA demonstraram a sua capacidade de gerar c\u00f3digo de forma eficaz, eliminando potencialmente in\u00fameras horas de esfor\u00e7o humano de codifica\u00e7\u00e3o e apresentando resultados not\u00e1veis. \u00c0 medida que estas tecnologias continuam a melhorar, podemos esperar um impacto ainda maior na facilidade e rapidez das tarefas de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>O aparecimento e o desenvolvimento cont\u00ednuo da IA generativa poder\u00e3o dar in\u00edcio a uma nova era no mundo da programa\u00e7\u00e3o, caracterizada por uma inova\u00e7\u00e3o acelerada e pela inclus\u00e3o. Ao reduzir as barreiras \u00e0 entrada e ao simplificar o processo de codifica\u00e7\u00e3o, estes modelos avan\u00e7ados de IA prometem um futuro em que os conhecimentos de codifica\u00e7\u00e3o deixam de ser um pr\u00e9-requisito para a cria\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es digitais. \u00c0 medida que navegamos neste futuro empolgante, temos de nos manter atentos a esta tecnologia em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o e continuar a tirar partido do seu potencial transformador.<\/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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