Jak funguje generování kódu pomocí umělé inteligence

Nástroje pro generování kódu pomocí umělé inteligence zásadně mění produkci softwaru pro firmy. Jejich vliv sahá daleko za pouhé psaní kódu – od detekce zranitelností a usnadnění porozumění neznámým kódovým základům, až po zjednodušení dokumentace a popisů pull requestů. Fundamentálně přetvářejí, jak vývojáři přistupují k infrastruktuře aplikací, nasazení a celkové pracovní zkušenosti. Jsme svědky významného zlomového bodu. Albert Ziegler, hlavní výzkumník a člen týmu GitHub Next, přirovnává odmítání adaptace AI k „požadavku na kancelářského pracovníka, aby místo počítače používal psací stroj“.

V tomto příspěvku se podrobně podíváme na vnitřní fungování generování kódu pomocí AI, prozkoumáme jeho funkce, schopnosti a výhody a jak jej vývojáři mohou využít k vylepšení své práce a posunu podniku vpřed v dnešním konkurenčním prostředí.

Generování kódu pomocí umělé inteligence odkazuje na plné nebo částečné řádky kódu, které jsou vytvářeny stroji namísto lidských vývojářů. Tato nová technologie využívá pokročilé modely strojového učení, zejména velké jazykové modely (LLM), k porozumění a replikaci syntaxe, vzorů a paradigmat nalezených v kódu psaném lidmi.

Modely umělé inteligence, které pohánějí tyto nástroje, jako jsou ChatGPT a GitHub Copilot, jsou trénovány na textu v přirozeném jazyce a zdrojovém kódu z veřejně dostupných zdrojů, které zahrnují širokou škálu příkladů kódu. Toto školení jim umožňuje pochopit nuance různých programovacích jazyků, stylů kódování a běžných praktik. V důsledku toho může AI generovat návrhy kódu, které jsou syntakticky správné a kontextově relevantní na základě vstupů od vývojářů.

GitHub Copilot, náš programátor s umělou inteligencí, který je oblíbený u 55 % vývojářů, poskytuje kontextualizovanou asistenci při kódování napříč desítkami programovacích jazyků na základě kódové základny vaší organizace a je určen pro vývojáře všech úrovní zkušeností. S GitHub Copilotem mohou vývojáři používat AI k generování kódu třemi způsoby:

Nejstarší verzí generování kódu pomocí AI je automatické doplňování kódu. John Berryman, senior výzkumník ML v týmu GitHub Copilot, popisuje uživatelskou zkušenost: „Píšu kód a na chvíli se zastavím a přemýšlím. Během toho přemýšlí i agent, který se dívá na okolní kód a obsah v sousedních záložkách. Pak se na obrazovce objeví jako šedý ‚duchový text‘, který mohu odmítnout, částečně přijmout nebo plně přijmout a pak, pokud je to nutné, upravit.“

Zatímco každý vývojář může těžit z používání nástrojů AI pro kódování, zkušení programátoři často pociťují tyto výhody ještě více. „V mnoha případech, zejména pro zkušené programátory v známém prostředí, nás tento návrh zrychluje. Napsal bych to samé. Je prostě rychlejší stisknout ‚tab‘ (a tím přijmout návrh), než napsat těch 20 znaků sám,“ říká Johan Rosenkilde, hlavní výzkumník pro GitHub Next.

Ať už jsou vývojáři začátečníci nebo vysoce zkušení, často budou muset pracovat v méně známých jazycích a návrhy pro dokončování kódu pomocí GitHub Copilota jim mohou pomoci. „Používání GitHub Copilota pro dokončování kódu mi opravdu pomohlo urychlit moji učební zkušenost,“ říká Berryman. „Často přijmu návrh, protože je to něco, co bych sám nenapsal, protože neznám syntaxi.“ Používání nástroje pro kódování s umělou inteligencí se samo o sobě stalo neocenitelnou dovedností. Čím více vývojáři cvičí kódování s těmito nástroji, tím rychleji se s nimi naučí pracovat.

Pro zkušené vývojáře v neznámých prostředích mohou nástroje jako GitHub Copilot dokonce pomoci oživit jejich paměť. Představte si, že vývojář importuje novou knihovnu, kterou ještě nepoužil nebo si ji nepamatuje. Možná se snaží zjistit standardní funkci knihovny nebo pořadí argumentů. V takových případech může být užitečné explicitně dát GitHub Copilotovi najevo, kam vývojář směřuje, a to napsáním komentáře.

„Je docela pravděpodobné, že si vývojář nemusí pamatovat vzorec, ale dokáže ho rozpoznat, a GitHub Copilot si ho může zapamatovat, když je k tomu vyzván,“ říká Rosenkilde. Zde vstupuje do hry komentování v přirozeném jazyce: může to být zkratka pro vysvětlení záměru, když se vývojář potýká s prvními několika znaky kódu, které potřebuje.

Pokud vývojáři dávají svým funkcím a proměnným specifické názvy a píší dokumentaci, mohou získat lepší návrhy. Je to proto, že GitHub Copilot dokáže číst názvy proměnných a používat je jako indikátor toho, co by daná funkce měla dělat. To mění způsob, jakým vývojáři píšou kód, k lepšímu, protože kód s dobrými názvy proměnných a funkcí je lépe udržovatelný. A často je hlavním úkolem programátora udržovat kód, nikoli ho psát od začátku.

„Když tento kód odešlete, někdo ho zkontroluje a pravděpodobně bude mít snazší práci s kontrolou, pokud je dobře pojmenovaný, pokud obsahuje i náznak dokumentace a tak dále,“ říká Rosenkilde. V tomto smyslu je symbiotický vztah mezi vývojářem a nástrojem pro kódování s umělou inteligencí přínosný nejen pro vývojáře, ale pro celý tým.

S AI chatboty může být generování kódu interaktivnější. GitHub Copilot Chat například umožňuje vývojářům interagovat s kódem tím, že jej požádají o vysvětlení kódu, vylepšení syntaxe, poskytnutí nápadů, generování testů a úpravu stávajícího kódu – což z něj činí všestranného spojence při správě kódovacích úkolů.

Rosenkilde využívá různé funkce GitHub Copilotu. „Když chci něco udělat a nemůžu si vzpomenout, jak na to, napíšu prvních pár písmen a pak čekám, jestli Copilot uhodne, co dělám,“ říká. „Pokud to nefunguje, možná tyto znaky smažu a napíšu jednořádkový komentář a uvidím, jestli Copilot uhodne další řádek. Pokud ani to nefunguje, jdu do Copilot Chatu a podrobněji vysvětlím, co chci udělat.“

Typicky, Copilot Chat vrátí něco mnohem obsáhlejšího a kompletnějšího, než co získáte z dokončování kódu GitHub Copilotem. „Jmenovitě, popíše vám, co chcete udělat a jak toho lze dosáhnout. Poskytne vám příklady kódu a vy můžete odpovědět a říct: ‚Aha, chápu, kam směřujete. Ale ve skutečnosti jsem to myslel spíše takhle,‘“ říká Rosenkilde. Používání AI chatbotů však neznamená, že by vývojáři měli být pasivní. Chyby v uvažování by mohly vést AI k dalším chybám, pokud by zůstaly nekontrolované. Berryman doporučuje, aby uživatelé interagovali s chatovacím asistentem podobně, jako by to dělali při párovém programování s člověkem. „Jděte s ním tam a zpět. Řekněte asistentovi o úkolu, na kterém pracujete, požádejte ho o nápady, nechte si pomoct s psaním kódu a kritizujte a přesměrujte práci asistenta, abyste ho udrželi na správné cestě.“

GitHub Copilot je navržen tak, aby vývojářům umožnil realizovat jejich nápady. Dokud má nějaký kontext, z něhož může čerpat, pravděpodobně vygeneruje typ kódu, který vývojář chce. To však nenahrazuje revize kódu mezi vývojáři. Revize kódu hrají důležitou roli při udržování kvality a spolehlivosti kódu v softwarových projektech, bez ohledu na to, zda jsou zapojeny nástroje AI pro kódování. Ve skutečnosti platí, že čím dříve vývojáři odhalí chyby v procesu vývoje kódu, tím levnější to je v řádu velikostí.

Běžná verifikace by byla: parsuje se kód? Fungují testy? S generováním kódu pomocí AI Ziegler vysvětluje, že vývojáři by měli „pečlivě zkoumat dostatečně podrobně, aby si byli jisti, že generovaný kód je správný a bez chyb. Protože pokud používáte takové nástroje špatně a jen vše přijímáte, pak chyby, které zavedete, vás budou stát více času, než ušetříte.“ Rosenkilde dodává: „Revize s jiným člověkem není totéž, že? Je to rozhovor mezi dvěma vývojáři o tom, zda tato změna zapadá do druhu softwaru, který budují v této organizaci. GitHub Copilot to nenahrazuje.“

Když vývojové týmy využívají nástroje AI pro kódování napříč celým životním cyklem vývoje softwaru, získávají řadu výhod. Generování kódu pomocí AI může výrazně urychlit vývojový proces automatizací opakujících se a časově náročných úkolů. To znamená, že vývojáři se mohou soustředit na architekturu na vysoké úrovni a řešení problémů. Ve skutečnosti 88 % vývojářů uvedlo, že se cítí produktivnější při používání GitHub Copilota.

Rosenkilde reflektuje svou vlastní zkušenost s AI párovým programátorem od GitHubu: „V 95 % případů mi Copilot přináší radost a usnadňuje mi den. A to nemění kód, který bych napsal. Nemění to způsob, jakým bych ho napsal. Nemění to design mého kódu. Vše, co dělá, je, že mi zrychluje psaní téhož kódu.“ A Rosenkilde není sám: 60 % vývojářů se cítí s prací spokojeněji při používání GitHub Copilota.

Výhody rychlejšího vývoje nejsou jen o rychlosti: jsou také o zmírnění mentálního úsilí, které provází plnění únavných úkolů. Například při ladění musí vývojáři reverzní inženýrství, aby zjistili, co se pokazilo. Detekce chyby může zahrnovat prohledávání nekonečného seznamu potenciálních úkrytů, kde by se mohla skrývat, což z ní činí opakující se a únavnou práci. Rosenkilde vysvětluje: „Někdy při ladění se prostě musíte uchýlit k vytváření print statementů, kterým se nemůžete vyhnout. Naštěstí Copilot je brilantní v print statementech.“ Celých 87 % vývojářů uvedlo, že s pomocí GitHub Copilota vynakládají méně mentálního úsilí na opakující se úkoly.

V softwarovém vývoji je přepínání kontextu situace, kdy se vývojáři přesouvají mezi různými úkoly, projekty nebo prostředími, což může narušit jejich pracovní tok a snížit produktivitu. Často se také potýkají se stresem z žonglování s více úkoly, pamatováním si detailů syntaxe a správou složitých kódových struktur. S GitHub Copilotem mohou vývojáři obejít několik úrovní přepínání kontextu, zůstat ve svém IDE namísto hledání na Google nebo skákání do externí dokumentace.

„Když píšu komentáře v přirozeném jazyce,“ říká Rosenkilde, „GitHub Copilot pro dokončování kódu mi může pomoci. Nebo pokud používám Copilot Chat, je to konverzace v kontextu, ve kterém se nacházím, a nemusím toho tolik vysvětlovat.“ Generování kódu pomocí AI pomáhá vývojářům zbavit se odpovědnosti za pamatování si každého detailu, což jim umožňuje soustředit se na myšlení na vyšší úrovni, řešení problémů a strategické plánování. Berryman dodává: „S GitHub Copilot Chatem nemusím problém opakovat, protože kód nikdy neopustí mé důvěryhodné prostředí. A odpověď dostanu okamžitě. Pokud dojde k nedorozumění nebo doplňujícím otázkám, je snadné je komunikovat.“

Než implementujete jakoukoli AI do vašeho pracovního postupu, měli byste nástroje vždy důkladně zkontrolovat a otestovat, abyste se ujistili, že jsou pro vaši organizaci vhodné. Zde je několik aspektů, které je třeba mít na paměti:

Soulad s předpisy: Splňuje nástroj relevantní předpisy ve vašem odvětví? Existují osvědčení prokazující soulad nástroje s předpisy?

Zabezpečení: Je přenos a ukládání dat šifrováno za účelem ochrany citlivých informací? Můžete implementovat silná ověřovací opatření a kontroly přístupu, abyste zabránili neoprávněnému přístupu? Je nástroj v souladu s průmyslovými standardy? Podstupuje nástroj pravidelné bezpečnostní audity a aktualizace k řešení zranitelností?

Soukromí: Existují jasné zásady pro nakládání s uživatelskými daty a dodržuje nástroj předpisy o ochraně soukromí jako GDPR, CCPA atd.? Podporuje nástroj techniky anonymizace k ochraně soukromí uživatelů?

Oprávnění: Můžete spravovat oprávnění na základě uživatelských rolí a odpovědností? Můžete kontrolovat přístup k různým funkcím v rámci nástroje? Existují mechanismy pro přihlášení/odhlášení, aby uživatelé mohli kontrolovat používání svých dat a v případě potřeby se odhlásit?

Ceny: Pochopte cenový model. Je založen na používání, počtu uživatelů, funkcích nebo jiných metrikách? Hledejte transparentnost. Je cenová struktura jasná bez skrytých nákladů? Je cena škálovatelná s vaším používáním a růstem podnikání?

Navíc zvažte faktory, jako je zákaznická podpora, snadná integrace s existujícími systémy, výkon a uživatelská zkušenost při hodnocení nástrojů AI pro kódování. Důležité je důkladně posoudit, jak dobře se nástroj shoduje s konkrétními požadavky a prioritami vaší organizace v každé z těchto oblastí. Navštivte centrum důvěry GitHub Copilot, abyste se dozvěděli více o zabezpečení, soukromí a dalších tématech.

Krátká odpověď na otázku, zda lze detekovat generování kódu AI, zní: možná. Ještě předtím si uveďme kontext. Málokdy se stává, že by celá kódová báze byla generována umělou inteligencí, protože velké části kódu generovaného AI jsou s velkou pravděpodobností nesprávné. Standardní proces revize kódu je dobrým způsobem, jak tomu předejít, protože rozsáhlé úseky zcela automaticky generovaného kódu by lidskému vývojáři jednoduše připadaly nefunkční.

U menších objemů kódu generovaného AI v současné době neexistuje spolehlivý způsob, jak detekovat stopy AI v kódu. Existují nástroje, které tvrdí, že klasifikují, zda obsah obsahuje text generovaný AI, ale pro kód existují omezené ekvivalenty, protože by k tomu byl zapotřebí specializovaný model. Ziegler vysvětluje: „Počítačově generovaný kód je dostatečně dobrý na to, aby nezanechával žádné specifické stopy a obvykle nemá žádné jasné známky.“ V GitHubu tým Copilot používá filtr pro detekci duplicit, který detekuje přesné duplikáty v kódu. Takže pokud píšete kód a je to přesná kopie něčeho, co existuje jinde, pak to bude označeno.

Generování kódu pomocí AI není o nic méně bezpečné než kód generovaný člověkem. Kombinace testování, manuálních revizí kódu, skenování, monitorování a zpětných smyček může produkovat stejnou kvalitu kódu jako váš lidmi generovaný kód. Pokud jde o kód generovaný GitHub Copilotem, vývojáři mohou používat nástroje jako skenování kódu, které aktivně kontroluje váš kód na potenciální bezpečnostní problémy v reálném čase a bezproblémově integruje zjištění do vývojového pracovního postupu. Nakonec, generování kódu pomocí AI bude mít zranitelnosti – ale stejně tak i kód napsaný lidskými vývojáři. Jak vysvětluje Ziegler: „Není jasné, zda počítačově generovaný kód funguje obzvláště hůře. Odpověď tedy nezní, že pokud máte GitHub Copilot, použijte kontrolor zranitelností. Odpověď je, že vždy použijte kontrolor zranitelností.“

Ačkoli výhody používání nástrojů pro generování kódu pomocí AI mohou být značné, je důležité poznamenat, že lidský dohled zůstává klíčový pro zajištění, aby generovaný kód odpovídal cílům projektu, standardům kódování a obchodním potřebám. Technologičtí lídři by měli přijmout používání generování kódu AI – nejen k zefektivnění vývoje, ale také k posílení vývojových týmů, aby spolupracovaly, dosahovaly smysluplných obchodních výsledků a poskytovaly zákazníkům výjimečnou hodnotu. Zjistěte více nebo začněte s nejpoužívanějším vývojářským nástrojem AI na světě. Chcete se dozvědět, jak může GitHub pomoci vaší organizaci dosáhnout více s AI? Na GitHub Galaxy 2024 prozkoumáme špičkový výzkum a osvědčené postupy v rychle se vyvíjejícím světě AI – posílíme vaše podnikání, aby maximalizovalo produktivitu a inovovalo ve velkém měřítku.