GAI Differenziale: Potenziare l'Ingegneria del Software con l'AI Generativa

L'AI generativa (GAI) sta cambiando il modo in cui gli ingegneri software lavorano, aiutandoli a scrivere codice più velocemente e in modo più efficiente. Tuttavia, ci sono alcune sfide legate all'uso della GAI, specialmente per quanto riguarda la qualità del codice che produce. Il problema principale è che la GAI può generare output che non sono sempre affidabili, il che può causare problemi nei progetti software.

#Il Ruolo della Verifica e Validazione

Per assicurarsi che il codice prodotto dalla GAI funzioni correttamente, gli ingegneri software devono verificare e convalidare il codice generato. Questo processo può richiedere molto tempo e potrebbe ridurre i benefici di produttività che la GAI offre. Quando gli ingegneri trascorrono molto tempo a controllare la qualità del codice generato dalla GAI, rischiano di perdere l'efficienza che la GAI avrebbe dovuto fornire.

#Un Nuovo Approccio: GAI Differenziale

Per affrontare le sfide presentate dalla GAI, è stato proposto un nuovo approccio chiamato GAI Differenziale (D-GAI). Questo metodo sfrutta la capacità della GAI di produrre più versioni di codice e test. Invece di fare affidamento su un singolo pezzo di codice o test, il D-GAI incoraggia a confrontare versioni diverse per capire quale funzioni meglio. Guardando a varie esecuzioni di codice simile, gli ingegneri possono avere una visione più affidabile della qualità del codice.

#Introduzione al Large-Scale Software Observatorium (LASSO)

Per implementare il D-GAI, è stata creata una piattaforma chiamata Large-Scale Software Observatorium (LASSO). LASSO supporta il processo di D-GAI permettendo l'esecuzione e l'analisi di grandi quantità di codice e test. Questa piattaforma aiuta gli ingegneri a valutare sistematicamente la qualità del codice generato dalla GAI e può essere utilizzata in vari aspetti dello sviluppo software e della ricerca.

#La Sfida della Qualità del Software

La qualità nel software può essere misurata in molti modi, ma alcuni degli aspetti più importanti sono legati a come il software si comporta. Sfortunatamente, molte di queste proprietà comportamentali sono difficili da misurare automaticamente. Infatti, è spesso impossibile creare uno strumento in grado di verificare comportamenti complessi per qualsiasi codice. Questa sfida significa che gran parte dello sforzo nei progetti software va nella fase di testing e controllo, spesso rappresentando più della metà del lavoro totale necessario.

#Il Dilemma della Qualità nei Risultati della GAI

Una potenziale soluzione alle sfide di verifica e validazione è usare la GAI per generare più test. Tuttavia, questo crea un problema perché quei test potrebbero anche mancare di qualità. Si finisce in una situazione in cui gli ingegneri cercano di verificare codice incerto con test altrettanto incerti. Il modo migliore per gestire questo è creare molte versioni diverse sia di codice che di test, per poi confrontarle e vedere quale funziona meglio.

#Contesto Storico delle Tecniche di Confronto

L'idea di confrontare diverse versioni di software non è nuova. Tecniche come il Testing Differenziale, che confronta gli output di diverse versioni di codice, e la programmazione N-versione, che mira a rendere il software più affidabile usando più versioni, esistono da un po'. Tutte queste tecniche si concentrano sul confronto delle esecuzioni di più test per trovare il codice con le migliori prestazioni.

#Sottolineare il Testing Comparativo con D-GAI

Gli autori dell'approccio D-GAI credono che il suo successo nell'ingegneria software dipenderà da test comparativi su larga scala del codice generato dalla GAI. Tuttavia, i framework di testing esistenti sono generalmente progettati solo per testare singoli pezzi di codice e non supportano l'esame simultaneo di più versioni di codice. Quindi, gli strumenti attuali sono limitati nelle loro capacità di fornire feedback utili sulle discrepanze.

#L'Architettura di un Motore D-GAI

Per creare un motore D-GAI, è essenziale avere i componenti giusti. LASSO può servire come base per sviluppare questo motore. Combina una piattaforma di testing con un repository di codice per facilitare il confronto N-versione che è centrale per il D-GAI. Usando le funzionalità di LASSO, gli ingegneri possono gestire i confronti necessari per un testing efficace.

#Come Funziona il Processo D-GAI

Quando viene effettuata una richiesta per la generazione di codice, LASSO può creare una matrice di stimoli riempita con più implementazioni della funzionalità desiderata e test corrispondenti. Questa matrice include diverse versioni del codice, che possono essere ottenute eseguendo il processo di generazione più volte. Eseguendo tutti i test disponibili sulle diverse versioni di codice, gli ingegneri possono raccogliere risultati che riflettono le prestazioni di ciascuna versione.

#I Vantaggi del Testing N-Versione

Il testing N-versione consente agli ingegneri di valutare il codice da varie prospettive. Possono trovare differenze nel comportamento del codice e utilizzare queste informazioni per migliorare la qualità complessiva. Anche se testare molte versioni di codice potrebbe rallentare i tempi di risposta, gli sviluppatori possono lavorare in modo asincrono con LASSO, assicurandosi che i loro flussi di lavoro non vengano interrotti.

#Casi d'Uso Chiave per il D-GAI

Il D-GAI ha varie applicazioni che possono beneficiare dello sviluppo software. Alcuni dei principali casi d'uso includono:

1. Raccomandazione di Codice: Rivedendo più versioni di codice, il D-GAI può fornire agli sviluppatori raccomandazioni più affidabili sui moduli di codice. Il codice raccomandato è più fidato perché è stato testato con più input.

2. Testing Differenziale: Questa tecnica può aiutare a identificare problemi nel nuovo codice confrontandolo con versioni precedenti. Aiuta a rivelare eventuali difetti che potrebbero essere stati introdotti durante lo sviluppo.

3. Valutazione e Miglioramento della Qualità dei Test: Il D-GAI può aiutare a valutare l'efficacia dei test fornendo metriche che mostrano quanto bene funzionano su diverse versioni di codice. Questa valutazione può portare a un miglioramento dei test stessi.

4. Raccomandazione di Test: Simile alla raccomandazione di codice, il D-GAI può suggerire test per specifici moduli di codice, assicurandosi che nuovi test vengano scoperti e valutati.

5. Raccomandazione di Oracle per Test: Confrontando gli output di varie versioni di codice, il D-GAI può aiutare a determinare quale dovrebbe essere l'output corretto per specifici test. Questo può ridurre la necessità di una valutazione manuale dei risultati dei test.

#Migliorare la Valutazione del Modello di Codice

Il D-GAI aiuta anche a valutare la qualità degli artefatti generati dalla GAI. Confrontando gli output di diversi problemi di codifica, il D-GAI aiuta a garantire che le qualità del codice generato soddisfino specifici standard. I risultati di queste valutazioni possono contribuire a una migliore comprensione di quanto possa essere efficace la GAI nell'ingegneria software.

#Conclusione

In sintesi, il GAI Differenziale offre un nuovo approccio per migliorare la qualità degli output dell'AI generativa nell'ingegneria software. Esaminando più versioni di codice e test, il D-GAI fornisce un modo più completo per valutare la qualità del codice. L'introduzione del Large-Scale Software Observatorium (LASSO) supporta questo processo, fungendo da strumento fondamentale per sviluppatori e ricercatori. Man mano che sempre più progetti software adottano la GAI, le tecniche e le piattaforme che supportano il D-GAI diventeranno sempre più importanti per garantire che il codice generato sia affidabile e degno di fiducia.