ຂຸດຄົ້ນຜົນກະທົບຂອງຜູ້ຊ່ວຍ AI ເຊັ່ນ GitHub Copilot ກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພລະຫັດ

ທີມນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດໄດ້ສຶກສາຜົນກະທົບຂອງການໃຊ້ຕົວຊ່ວຍການຂຽນລະຫັດອັດສະລິຍະຕໍ່ກັບການປະກົດຕົວຂອງຊ່ອງໂຫວ່ໃນລະຫັດ. ການແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ແພລະຕະຟອມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ OpenAI Codex ໄດ້ຖືກພິຈາລະນາ, ເຊັ່ນ GitHub Copilot, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ການສ້າງບລັອກລະຫັດທີ່ສັບສົນຫຼາຍ, ຂຶ້ນກັບຫນ້າທີ່ກຽມພ້ອມ. ຄວາມກັງວົນແມ່ນວ່າລະຫັດທີ່ແທ້ຈິງຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນ GitHub ສາທາລະນະ, ລວມທັງສິ່ງທີ່ມີຊ່ອງໂຫວ່, ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ລະຫັດທີ່ສັງເຄາະອາດຈະເຮັດຊ້ໍາຄວາມຜິດພາດແລະແນະນໍາລະຫັດທີ່ມີຊ່ອງໂຫວ່, ແລະຍັງບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດ. ການກວດສອບເພີ່ມເຕີມໃນເວລາປະມວນຜົນຂໍ້ມູນພາຍນອກ.

47 ອາສາສະຫມັກທີ່ມີປະສົບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການຂຽນໂປລແກລມໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການສຶກສາ - ຈາກນັກຮຽນໄປຫາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການສິບປີ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນສອງກຸ່ມ - ທົດລອງ (33 ຄົນ) ແລະຄວບຄຸມ (14 ຄົນ). ທັງສອງກຸ່ມມີການເຂົ້າເຖິງຫ້ອງສະຫມຸດແລະຊັບພະຍາກອນອິນເຕີເນັດ, ລວມທັງຄວາມສາມາດໃນການນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ກຽມພ້ອມຈາກ Stack Overflow. ກຸ່ມທົດລອງໄດ້ຮັບໂອກາດທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI.

ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບ 5 ວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນລະຫັດທີ່ມັນເປັນໄປໄດ້ງ່າຍທີ່ຈະເຮັດຄວາມຜິດພາດທີ່ນໍາໄປສູ່ຄວາມອ່ອນແອ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ມີຫນ້າວຽກກ່ຽວກັບການຂຽນການເຂົ້າລະຫັດແລະການຖອດລະຫັດ, ການນໍາໃຊ້ລາຍເຊັນດິຈິຕອນ, ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງເສັ້ນທາງໄຟລ໌ຫຼືຄໍາຖາມ SQL, ການຈັດການຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນລະຫັດ C, ການປະມວນຜົນການປ້ອນຂໍ້ມູນສະແດງຢູ່ໃນຫນ້າເວັບ. ເພື່ອພິຈາລະນາຜົນກະທົບຂອງພາສາການຂຽນໂປລແກລມກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຂອງລະຫັດທີ່ຜະລິດໃນເວລາທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI, ການມອບຫມາຍໄດ້ກວມເອົາ Python, C, ແລະ JavaScript.

ດັ່ງນັ້ນ, ມັນໄດ້ຖືກພົບເຫັນວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ອັດສະລິຍະໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບ codex-davinci-002 ໄດ້ກະກຽມລະຫັດທີ່ປອດໄພຫນ້ອຍກວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ບໍ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI. ໂດຍລວມແລ້ວ, ມີພຽງແຕ່ 67% ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນກຸ່ມທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ສາມາດສະຫນອງລະຫັດທີ່ຖືກຕ້ອງແລະປອດໄພ, ໃນຂະນະທີ່ໃນກຸ່ມອື່ນໆຕົວເລກນີ້ແມ່ນ 79%.

ໃນເວລາດຽວກັນ, ຕົວຊີ້ວັດຄວາມນັບຖືຕົນເອງແມ່ນກົງກັນຂ້າມ - ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ເຊື່ອວ່າລະຫັດຂອງພວກເຂົາຈະປອດໄພກວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈາກກຸ່ມອື່ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໄວ້ວາງໃຈຜູ້ຊ່ວຍ AI ຫນ້ອຍລົງແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການວິເຄາະການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ໃຫ້ແລະການປ່ຽນແປງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຮັດໃຫ້ມີຊ່ອງຫວ່າງຫນ້ອຍລົງໃນລະຫັດ.

ຕົວຢ່າງ, ລະຫັດທີ່ຄັດລອກຈາກຫ້ອງສະຫມຸດ cryptographic ມີຄ່າພາລາມິເຕີເລີ່ມຕົ້ນທີ່ປອດໄພກວ່າລະຫັດທີ່ແນະນໍາໂດຍຜູ້ຊ່ວຍ AI. ນອກຈາກນີ້, ເມື່ອນໍາໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI, ທາງເລືອກຂອງລະບົບການເຂົ້າລະຫັດທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫນ້ອຍແລະການຂາດການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມູນຄ່າທີ່ສົ່ງຄືນໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້. ໃນວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຫມູນໃຊ້ຕົວເລກໃນ C, ຄວາມຜິດພາດຫຼາຍຂຶ້ນໃນລະຫັດທີ່ຂຽນໂດຍໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI, ນໍາໄປສູ່ການລົ້ນຈໍານວນເຕັມ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດສັງເກດເຫັນການສຶກສາທີ່ຄ້າຍຄືກັນໂດຍກຸ່ມຈາກມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ, ດໍາເນີນໃນເດືອນພະຈິກ, ເຊິ່ງມີນັກຮຽນ 58 ຄົນທີ່ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ປະຕິບັດໂຄງສ້າງສໍາລັບການປຸງແຕ່ງບັນຊີລາຍຊື່ການຄ້າໃນພາສາ C. ຜົນໄດ້ຮັບສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບເລັກນ້ອຍຂອງຜູ້ຊ່ວຍ AI ກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຂອງລະຫັດ - ຜູ້ໃຊ້ທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ໄດ້ເຮັດ, ໂດຍສະເລ່ຍປະມານ 10% ຄວາມຜິດພາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມປອດໄພ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: opennet.ru