Il Futuro della Programmazione Automatica e della Fiducia

La programmazione automatica è diventata popolare grazie a strumenti come GitHub Copilot che usano grandi modelli linguistici (LLM). Questi strumenti aiutano a scrivere codice rapidamente. Tuttavia, ci sono delle sfide nell'uso del codice generato automaticamente, principalmente riguardanti la sua qualità e fiducia. In questo articolo, daremo un'occhiata alla codifica automatizzata in modo generale, concentrandoci su questioni come la Qualità del codice, la Sicurezza e quali Responsabilità hanno i programmatori quando usano tale codice. Queste questioni sono importanti per le organizzazioni che stanno pensando di utilizzare codice generato automaticamente.

Parleremo anche di come i recenti progressi nell'ingegneria del software, come la riparazione e l'analisi dei programmi, possano supportare la programmazione automatica. Infine, daremo uno sguardo al futuro dell'ambiente di programmazione, dove i programmatori potrebbero dover assumere ruoli diversi per sfruttare al meglio la programmazione automatica.

#Sfide nella Programmazione Automatica

La programmazione implica catturare ciò che l'utente vuole fare e creare codice corretto. Questo compito è stato un grande obiettivo nell'informatica per oltre cinquant'anni. Ci sono stati significativi progressi nella modellazione e progettazione di sistemi per aiutare a catturare l'intento dell'utente, portando allo sviluppo di specifiche formali. Nonostante questo progresso, molti ingegneri del software sono riluttanti a scrivere specifiche formali. Per i grandi sistemi software, manca spesso una chiara descrizione di ciò che l'utente desidera, il che rende difficile il debug e la correzione degli errori.

La riparazione del codice automatica ha mostrato qualche promessa per correggere il codice. Tuttavia, una domanda chiave rimane: come possiamo fidarci del codice generato automaticamente?

L'aumento della generazione automatica di codice tramite grandi modelli linguistici ha portato le questioni di fiducia in primo piano. Questo solleva domande su se possiamo fare affidamento sul codice generato automaticamente abbastanza da usarlo nei nostri progetti. In passato, alcune industrie hanno generato codice da modelli, ma c'è poco precedente per l'uso diffuso del codice generato da descrizioni in linguaggio naturale.

Con sempre più organizzazioni che si muovono verso l'uso di codice generato automaticamente, ci sono ulteriori preoccupazioni riguardo alla correttezza, alla sicurezza e alla capacità di comprendere il codice. C'è il rischio di "passare la palla" quando un progetto fallisce e include codice generato automaticamente.

Un modo per capire le sfide nell'integrare codice generato automaticamente in un progetto è pensare a come le applicazioni software interagiscano con il software di sistema. Quando un software di sistema si aggiorna, un'applicazione specifica può smettere di funzionare, non a causa di un problema con il software di sistema, ma a causa di un malinteso delle aspettative tra l'applicazione e il sistema. Allo stesso modo, quando codice generato automaticamente e codice scritto a mano coesistono in un progetto, possono sorgere errori a causa di malintesi tra i due tipi di software.

In questo articolo, esploreremo come la fiducia possa cambiare quando combiniamo codice generato automaticamente con codifica manuale. Una domanda interessante per i ricercatori è quali criteri dovremmo usare per decidere se possiamo fidarci del codice generato da LLM nei nostri progetti.

#L'Ascesa dello Sviluppo Low-Code

Sta avvenendo un cambiamento significativo nel modo in cui le organizzazioni si avvicinano allo sviluppo software. Per esempio, Oracle ha menzionato di allontanarsi da Java per una piattaforma low-code chiamata Apex per generare nuovi software. Questo spostamento verso strumenti low-code non solo accelera lo sviluppo ma semplifica anche le verifiche di sicurezza dei progetti software.

In generale, vediamo che la programmazione automatica è più di un semplice uso di grandi modelli linguistici; include anche la crescente tendenza dello sviluppo di applicazioni low-code e no-code.

#Affrontare le Preoccupazioni sul Codice Generato Automaticamente

Con l'aumento dell'attenzione sulla programmazione automatica, vari problemi associati al codice generato automaticamente vengono esaminati. Oltre alla correttezza, sicurezza, privacy e spiegabilità del codice sono anche significativi, soprattutto quando proviene da un grande modello linguistico.

Un'altra preoccupazione importante è la responsabilità dei fallimenti nella codifica automatica. Per chiarire questo problema, possiamo confrontare l'interazione tra software applicativo e software di sistema, che può portare a problemi di compatibilità delle applicazioni. Spesso, un'applicazione specifica può smettere di funzionare a causa di cambiamenti nel software di sistema, ma potrebbe non essere colpa del software di sistema. Invece, potrebbe essere dovuto a un errore nella comprensione delle esigenze dei due sistemi.

Quando il codice generato automaticamente incontra il codice scritto manualmente in un progetto, possono sorgere errori a causa di malintesi su come ciascun lato si aspetta di lavorare insieme.

In questo articolo, ci concentreremo su come la fiducia possa spostarsi quando combiniamo codice automatico con programmazione manuale. Una domanda tecnica chiave per i ricercatori è quali criteri dovremmo usare per accettare il codice generato da LLM nei nostri progetti. L'abilità degli LLM, combinata con strumenti di analisi dei programmi per automatizzare compiti chiave di programmazione come la correzione di bug e l'aggiunta di funzionalità, dimostra il potenziale per la ricerca in quest'area. Migliorare le ultime fasi del codice generato automaticamente tramite la riparazione dei programmi potrebbe aiutare a fornire prove di qualità per accettare il codice generato da LLM nei nostri progetti.

Considereremo anche l'impatto degli LLM nel generare non solo codice ma anche altri processi, come generare test, rivedere codice e riassumere codice. Dalla prospettiva di come gli esseri umani interagiscono con gli LLM, miriamo a fornire una nuova visione su come potrebbe apparire la programmazione nel futuro.

#Il Cambiamento nei Ruoli dei Programmatori

Man mano che ci muoviamo verso un futuro pieno di LLM e programmazione automatica, il ruolo dei programmatori cambierà probabilmente. Tradizionalmente, i programmatori si sono concentrati sulla scrittura di codice. Tuttavia, con l'automazione di molti compiti di codifica, l'enfasi potrebbe spostarsi su compiti che richiedono una comprensione più ampia, come la progettazione di applicazioni o la supervisione della qualità.

I programmatori potrebbero dover adattarsi a nuovi ruoli che privilegiano la collaborazione con sistemi AI che si occupano di scrivere codice. Questo potrebbe comportare agire più come specialisti della qualità che passano il loro tempo a verificare la qualità e la correttezza del codice prodotto dagli LLM.

#Migliorare la Fiducia nel Codice Automizzato

Garantire la qualità del codice generato dagli LLM è fondamentale. Alcuni ricercatori hanno sottolineato che il codice generato automaticamente tende a introdurre errori semplici. Senza specifiche chiare, capire se il codice generato dagli LLM è corretto diventa sempre più difficile.

Le questioni di affidabilità nel codice generato dagli LLM sono diventate una significativa preoccupazione per gli sviluppatori. Sono stati osservati casi di codice generato automaticamente contenente vulnerabilità di sicurezza. Rilevare queste vulnerabilità può essere difficile, soprattutto se gli sviluppatori non esaminano attentamente ogni pezzo di codice generato.

C'è anche la preoccupazione che gli LLM possano essere sfruttati da persone con cattive intenzioni. Potrebbero manipolare i dati di addestramento o i suggerimenti per produrre codice difettoso. La mancanza di trasparenza su come funzionano gli LLM complica ulteriormente la sfida di capire e fare debug del codice generato automaticamente.

Per valutare la qualità del codice generato automaticamente, possiamo usare linee guida note come ISO/IEC 25010. Questo framework include varie caratteristiche di qualità come funzionalità, prestazioni, sicurezza e manutenzione. Anche se la ricerca recente si è concentrata su diversi aspetti della qualità, notiamo che alcune aree necessitano ancora attenzione, come compatibilità e portabilità.

#Attributi di Affidabilità nella Generazione del Codice

Per costruire fiducia nel codice generato dagli LLM, è essenziale identificare attributi che aiutino a valutarne l'affidabilità. Possiamo categorizzare questi attributi in due gruppi principali: quelli relativi alle proprietà del codice generato e quelli pertinenti al funzionamento più ampio degli LLM.

Alcuni tratti da osservare includono:

1. Sicurezza: Poiché molti LLM imparano da grandi set di dati, che possono contenere esempi insicuri o difettosi, il codice che generano potrebbe introdurre vulnerabilità.

2. Affidabilità: Gli LLM potrebbero produrre bug minori che possono accumularsi in problemi significativi in progetti più grandi.

3. Privacy: Le aziende potrebbero esitare a condividere dati di codice sensibili, temendo potenziali perdite.

Per garantire un uso sicuro del codice generato dagli LLM, possono essere sviluppate diverse strategie. Queste potrebbero includere l'uso di dati di addestramento di alta qualità e lo sviluppo di strumenti di analisi statica leggeri per controllare il codice generato per vulnerabilità.

#Migliorare la Qualità del Codice Generato Automaticamente

Con l'evoluzione degli LLM, non sono solo assistenti di codifica; stanno diventando parte integrante dello sviluppo software. Tuttavia, ci sono ancora sfide riguardanti la loro piena integrazione nei compiti di programmazione effettivi.

Per sfruttare davvero il potere degli LLM nella programmazione automatica, devono essere affrontate diverse aree:

1. Codifica Multi-Modale: Gli attuali LLM gestiscono principalmente il testo, ma gli sviluppatori spesso lavorano con vari tipi di dati, comprese le immagini. La capacità di analizzare elementi visivi e convertirli in codice potrebbe snellire il processo di design.

2. Conoscenza Domini-Specifica: Per progetti su larga scala, gli LLM devono comprendere domini aziendali e tecnici specifici per supportare meglio gli sviluppatori.

3. Aggiornamento della Conoscenza: Poiché software e API evolvono continuamente, gli LLM devono avere modi per integrare nuove conoscenze e correggere informazioni errate apprese dalle sessioni di addestramento precedenti.

4. Assicurazione della Qualità: È fondamentale migliorare l'affidabilità del codice generato dagli LLM e sviluppare metodi automatizzati per verificare la qualità del codice generato.

#Futuri Ambienti di Programmazione

Entro il 2030, l'ambiente di programmazione potrebbe apparire molto diverso. Con tecniche di programmazione automatica basate su LLM mature, i programmatori potrebbero passare da ruoli di codifica tradizionali a posizioni focalizzate sull'alta progettazione e sulla qualità. Piuttosto che spendere tempo a scrivere codice, potrebbero supervisionare i compiti gestiti dagli LLM che generano e riparano codice.

Il futuro potrebbe vedere i programmatori assumere il ruolo di specialisti della qualità, assicurandosi che il codice generato sia allineato con i requisiti del progetto. Potrebbero usare tecniche di riparazione automatica dei programmi per verificare la qualità del codice generato automaticamente.

#Conclusione

Il potenziale per la programmazione automatica e l'uso di grandi modelli linguistici continua a crescere. Tuttavia, muoversi verso un futuro in cui LLM e automazione giochino un ruolo significativo comporta varie sfide. Migliorare la fiducia nel codice generato automaticamente, garantire la sua qualità e adattare i ruoli dei programmatori saranno cruciali per un'integrazione di successo. Man mano che svilupperemo programmi e impareremo da questi strumenti, il futuro della programmazione potrebbe riservare possibilità entusiasmanti che ridefiniranno come comprendiamo la codifica e lo sviluppo software.