Koox cilmi-baarayaal ah oo ka socda Jaamacadda Stanford ayaa daraasad ku sameeyay saameynta isticmaalka kaaliyeyaasha koodka ee caqliga leh ee muuqaalka nugul ee koodhka. Xalka ku salaysan madal barashada mashiinka OpenAI Codex ayaa la tixgaliyay, sida GitHub Copilot, kaas oo u oggolaanaya jiilka xannibaadaha koodhka si cadaalad ah u adag, ilaa hawlo diyaarsan. Walaaca ayaa ah in maadaama koodka dhabta ah ee ka soo baxa kaydadka GitHub ee dadweynaha, oo ay ku jiraan kuwa ay ku jiraan nuglaanta, loo isticmaalo in lagu tababaro qaabka barashada mashiinka, koodhka la isku daray ayaa laga yaabaa inuu ku celiyo khaladaadka oo uu soo jeediyo koodka ka kooban nuglaanta, sidoo kale ma tixgalinayo baahida loo qabo in la fuliyo. hubin dheeraad ah marka la farsameeyo xogta dibadda.
47 mutadawiciin ah oo leh khibrado kala duwan oo ku saabsan barnaamijka ayaa ku lug lahaa daraasadda - arday ilaa xirfadlayaal leh toban sano oo waayo-aragnimo ah. Ka qaybgalayaashu waxay u qaybsameen laba kooxood - tijaabo (33 qof) iyo kantarool (14 qof). Labada kooxoodba waxay marin u heleen maktabado kasta iyo ilaha internetka, oo ay ku jirto awoodda isticmaalka tusaalayaal diyaarsan oo ka yimid Stack Overflow. Kooxda tijaabada ah ayaa la siiyay fursad ay ku isticmaalaan kaaliyaha AI.
Ka-qaybgale kasta waxa la siiyay 5 hawlood oo la xidhiidha qorista koodka kuwaas oo ay suurtogal tahay in ay fududahay in la sameeyo khaladaad u horseedaya baylahda. Tusaale ahaan, waxaa jiray hawlo ku saabsan qorista sirta iyo furista shaqooyinka, iyadoo la adeegsanayo saxeexyada dhijitaalka ah, socodsiinta xogta ku lug leh samaynta waddooyinka faylalka ama weydiimaha SQL, faragelinta tiro badan oo C code ah, gelinta habraaca lagu soo bandhigay bogagga shabakadda. Si loo tixgeliyo saamaynta luuqadaha barnaamijku ku leeyihiin amniga koodka la soo saaray marka la isticmaalayo kaaliyeyaasha AI, hawluhu waxay dabooleen Python, C, iyo JavaScript.
Natiijo ahaan, waxaa la ogaaday in ka qaybgalayaasha isticmaalay kaaliyaha AI caqli-gal ah oo ku salaysan qaabka codex-davinci-002 ay diyaariyeen kood ammaan yar marka loo eego ka qaybgalayaasha aan isticmaalin kaaliyaha AI. Guud ahaan, kaliya 67% ka qaybgalayaasha kooxda adeegsatay kaaliyaha AI ayaa awooday inay bixiyaan kood sax ah oo sugan, halka kooxda kale ay tiradani ahayd 79%.
Isla mar ahaantaana, tilmaamayaasha isku-kalsoonaanta ayaa ka soo horjeeda - ka-qaybgalayaasha isticmaalay kaaliyaha AI waxay aaminsan yihiin in koodhkoodu uu ka ammaan badnaan doono ka qaybgalayaasha kooxda kale. Intaa waxaa dheer, waxaa la xusay in ka qaybgalayaasha ku kalsoonaa kaaliyaha AI ay ka yaraayeen oo ay waqti badan ku bixiyeen falanqeynta dardargelinta la siiyay iyo samaynta isbeddelada iyaga ay sameeyeen nuglaanta koodhka.
Tusaale ahaan, koodka laga soo guuriyay maktabadaha cryptographic wuxuu ka kooban yahay qiyamka cabbirka caadiga ah ee aaminka ah marka loo eego koodka uu soo jeediyay kaaliyaha AI. Sidoo kale, markaad isticmaalayso kaaliyaha AI, doorashada algorithms-ka qarsoodiga ah ee aan la isku halleyn karin iyo la'aanta hubinta aqoonsiga ee qiyamka la soo celiyay ayaa la duubay. Hawsha ku lug leh wax-ka-beddelka tirada ee C, khaladaad badan ayaa lagu sameeyay koodka la qoray iyadoo la adeegsanayo kaaliyaha AI, taasoo horseedaysa qulqulka xad-dhaafka ah.
Intaa waxaa dheer, waxaan ogaan karnaa daraasad la mid ah oo ay sameeyeen koox ka socota Jaamacadda New York, oo la sameeyay bishii Nofembar, oo ay ku lug lahaayeen 58 arday oo la weydiistay inay hirgeliyaan qaab-dhismeedka liiska wax iibsiga ee luqadda C. Natiijooyinku waxay muujiyeen saamaynta dayacan ee kaaliyaha AI ee amniga koodhka - isticmaaleyaasha adeegsaday kaaliyaha AI ayaa sameeyay, celcelis ahaan, qiyaastii 10% khaladaad badan oo la xiriira amniga.
Source: opennet.ru