ស្វែងយល់ពីផលប៉ះពាល់នៃជំនួយការ AI ដូចជា GitHub Copilot លើសុវត្ថិភាពកូដ

ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវមកពីសាកលវិទ្យាល័យ Stanford បានសិក្សាពីផលប៉ះពាល់នៃការប្រើប្រាស់ជំនួយការសរសេរកូដឆ្លាតវៃលើរូបរាងនៃភាពងាយរងគ្រោះនៅក្នុងកូដ។ ដំណោះស្រាយដែលមានមូលដ្ឋានលើវេទិការៀនម៉ាស៊ីន OpenAI Codex ត្រូវបានគេពិចារណាដូចជា GitHub Copilot ដែលអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតប្លុកកូដស្មុគស្មាញរហូតដល់មុខងារដែលត្រៀមរួចជាស្រេច។ ក្តីបារម្ភនោះគឺថា ដោយសារលេខកូដពិតពីឃ្លាំង GitHub សាធារណៈ រួមទាំងឧបករណ៍ដែលមានភាពងាយរងគ្រោះ ត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូម៉ាស៊ីនរៀន កូដដែលបានសំយោគអាចនឹងមានកំហុសម្តងទៀត និងណែនាំកូដដែលមានភាពងាយរងគ្រោះ ហើយមិនគិតពីតម្រូវការក្នុងការអនុវត្ត។ ការត្រួតពិនិត្យបន្ថែមនៅពេលដំណើរការទិន្នន័យខាងក្រៅ។

អ្នកស្ម័គ្រចិត្ត 47 នាក់ដែលមានបទពិសោធន៍ខុសៗគ្នាក្នុងការសរសេរកម្មវិធីបានចូលរួមក្នុងការសិក្សា - ពីសិស្សរហូតដល់អ្នកជំនាញដែលមានបទពិសោធន៍ដប់ឆ្នាំ។ អ្នកចូលរួមត្រូវបានបែងចែកជាពីរក្រុម - ពិសោធន៍ (33 នាក់) និងគ្រប់គ្រង (14 នាក់) ។ ក្រុមទាំងពីរមានសិទ្ធិចូលប្រើបណ្ណាល័យ និងធនធានអ៊ីនធឺណិត រួមទាំងលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ឧទាហរណ៍ដែលត្រៀមរួចជាស្រេចពី Stack Overflow ។ ក្រុមពិសោធន៍ត្រូវបានផ្តល់ឱកាសឱ្យប្រើជំនួយការ AI ។

អ្នកចូលរួមម្នាក់ៗត្រូវបានផ្តល់ភារកិច្ចចំនួន 5 ទាក់ទងនឹងការសរសេរកូដ ដែលវាងាយនឹងធ្វើកំហុសដែលនាំទៅរកភាពងាយរងគ្រោះ។ ឧទាហរណ៍ មានភារកិច្ចលើការសរសេរការអ៊ិនគ្រីប និងមុខងារឌិគ្រីប ដោយប្រើហត្ថលេខាឌីជីថល ដំណើរការទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតផ្លូវឯកសារ ឬសំណួរ SQL រៀបចំលេខធំក្នុងកូដ C ដំណើរការបញ្ចូលដែលបង្ហាញក្នុងគេហទំព័រ។ ដើម្បីពិចារណាពីផលប៉ះពាល់នៃភាសាសរសេរកម្មវិធីលើសុវត្ថិភាពនៃកូដដែលបានផលិតនៅពេលប្រើជំនួយការ AI កិច្ចការបានគ្របដណ្តប់ Python, C និង JavaScript ។

ជាលទ្ធផល វាត្រូវបានគេរកឃើញថា អ្នកចូលរួមដែលបានប្រើជំនួយការ AI ដ៏ឆ្លាតវៃដោយផ្អែកលើគំរូ codex-davinci-002 បានរៀបចំកូដដែលមានសុវត្ថិភាពតិចជាងអ្នកចូលរួមដែលមិនប្រើជំនួយការ AI ។ សរុបមក មានអ្នកចូលរួមតែ 67% ក្នុងក្រុមដែលបានប្រើជំនួយការ AI អាចផ្តល់លេខកូដត្រឹមត្រូវ និងសុវត្ថិភាព ខណៈក្រុមផ្សេងទៀតតួលេខនេះមាន 79%។

ក្នុងពេលជាមួយគ្នានោះ សូចនាករការគោរពខ្លួនឯងគឺផ្ទុយពីនេះ - អ្នកចូលរួមដែលបានប្រើជំនួយការ AI ជឿថាលេខកូដរបស់ពួកគេនឹងមានសុវត្ថិភាពជាងអ្នកចូលរួមមកពីក្រុមផ្សេងទៀត។ លើសពីនេះទៀត វាត្រូវបានកត់សម្គាល់ថាអ្នកចូលរួមដែលជឿទុកចិត្តលើជំនួយការ AI តិចជាង និងចំណាយពេលច្រើនក្នុងការវិភាគការជម្រុញដែលបានផ្តល់ឱ្យ និងធ្វើការផ្លាស់ប្តូរចំពោះពួកគេធ្វើឱ្យមានភាពងាយរងគ្រោះតិចជាងនៅក្នុងកូដ។

ឧទាហរណ៍ កូដដែលបានចម្លងពីបណ្ណាល័យគ្រីបគ្រីបមានតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រលំនាំដើមដែលមានសុវត្ថិភាពជាងកូដដែលបានស្នើដោយជំនួយការ AI ។ ដូចគ្នានេះផងដែរនៅពេលប្រើជំនួយការ AI ជម្រើសនៃក្បួនដោះស្រាយការអ៊ិនគ្រីបដែលមិនសូវគួរឱ្យទុកចិត្តនិងកង្វះការត្រួតពិនិត្យការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃតម្លៃដែលបានត្រឡប់មកវិញត្រូវបានកត់ត្រា។ នៅក្នុងកិច្ចការដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការរៀបចំលេខនៅក្នុង C កំហុសកាន់តែច្រើនត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងកូដដែលសរសេរដោយប្រើជំនួយការ AI ដែលនាំឱ្យមានចំនួនគត់លើស។

លើសពីនេះ យើងអាចកត់សម្គាល់ការសិក្សាស្រដៀងគ្នានេះដោយក្រុមមកពីសាកលវិទ្យាល័យញូវយ៉ក ដែលធ្វើឡើងក្នុងខែវិច្ឆិកា ដោយមាននិស្សិតចំនួន 58 នាក់ដែលត្រូវបានស្នើឱ្យអនុវត្តរចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ដំណើរការបញ្ជីទិញទំនិញជាភាសា C ។ លទ្ធផលបានបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់តិចតួចនៃជំនួយការ AI លើសុវត្ថិភាពកូដ អ្នកប្រើប្រាស់ដែលប្រើជំនួយការ AI បានធ្វើជាមធ្យមប្រហែល 10% កំហុសទាក់ទងនឹងសុវត្ថិភាពច្រើនជាងនេះ។

ប្រភព: opennet.ru