Por Samuel Greengard
Encargado por el personal del CACM
6 de julio de 2021
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Furkan Bektes, fundador y director ejecutivo de SourceAI, dijo que el uso de inteligencia artificial «permitirá a los desarrolladores codificar más rápido y permitirá a los no desarrolladores seguir sus ideas».
Crédito: Getty Images
El código de computadora ahora toca casi todos los aspectos de nuestras vidas. En todo el mundo, 27 millones de desarrolladores producen miles de millones de líneas de código todos los días. Sin embargo, a pesar de la abundancia de bibliotecas de código abierto y herramientas de desarrollo cada vez más sofisticadas, la tarea requiere mucho tiempo y es propensa a errores.
Como resultado, los investigadores están estudiando formas de introducir inteligencia artificial (IA) en los procesos de codificación. Si bien gran parte del esfuerzo se centra en automatizar las tareas de codificación, detectar errores, corregir vulnerabilidades y producir un código más elegante, también hay un esfuerzo emergente para aprovechar la IA para escribir código basado en descripciones de texto breves de lo que debería hacer el código.
«Existe interés en mejorar las prácticas de codificación actuales y generar código a través del aprendizaje automático y los modelos de inteligencia artificial», dice Brendan Dolan-Gavitt, profesor asistente de ciencias de la computación e ingeniería en la Escuela Tandon de la Universidad de Nueva York (NYU).
Furkan Bektes, fundador y director ejecutivo de SourceAI, que ha desarrollado una herramienta para escribir código basado en una entrada breve del lenguaje natural, agrega Furkan Bektes, «El uso de IA permitirá a los desarrolladores codificar más rápido y permitirá a los no desarrolladores seguir sus ideas».
Código de conducta
Las complejidades de los procesos de codificación actuales no pasan desapercibidas para nadie. Un Boeing 787 Dreamliner tiene aproximadamente 20 millones de líneas de código. Los principales programas de software y juegos tienen más de 50 millones de líneas de código. En algún lugar entre la funcionalidad y el caos se encuentra la tarea del mundo real de producir código de forma rápida y lo más libre de errores posible.
La IA apunta directamente al desafío. «Idealmente, la IA podría intervenir, examinar patrones y proporcionar retroalimentación sobre errores de codificación», dice Shashank Srikant, Ph.D. estudiante del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). «Esto podría ayudar a los programadores a evitar trampas en las que otros han caído».
Google, Microsoft y otros ya han comenzado a experimentar con IA para codificación asistida. Por ejemplo, en 2018, Microsoft introdujo la codificación asistida por IA para Java, Python, C ++ y otros lenguajes a través de Visual Studio IntelliCode. Ofrece a los desarrolladores sugerencias de codificación relevantes basadas en miles de los proyectos de código abierto más populares en GitHub. A través del aprendizaje automático, analiza prácticas y patrones de uso comunes y ofrece sugerencias adaptadas a un proyecto específico.
Sin embargo, en mayo de 2020, el campo dio un gran paso adelante. OpenAI introdujo una red neuronal basada en IA de próxima generación y un modelo de programación llamado GPT-3, que ya se utiliza para crear aplicaciones, incluidos botones, colores y campos de entrada, utilizando IA. Cuando los investigadores y los expertos en codificación comenzaron a probar el lenguaje, se dieron cuenta de que también podía escribir su propio código.
Bektes, uno de los primeros en obtener acceso a la plataforma, introdujo muestras de código de alta calidad en GPT-3 y creó una aplicación que genera código en cualquier lenguaje de programación, utilizando la entrada en inglés y en la mayoría de los demás idiomas principales. Por ejemplo, un usuario podría decir, «Calcular factorial del número dado por el usuario», y la fuente AI escupe el código.
También están apareciendo otras herramientas que incorporan IA. Por ejemplo, Tabnine puede autocompletar líneas y funciones a medida que los desarrolladores escriben.
La codificación generada por máquina podría cambiar las reglas del juego, aunque es poco probable que suplante la necesidad de desarrolladores en el corto plazo. «Abrirá nuevos horizontes», explica Bektes. «Hay muchos no desarrolladores que tienen ideas pero no saben cómo codificar, y también hay desarrolladores que son expertos en un idioma pero no en otros. La IA puede ayudarlos a aprender a codificar en otros lenguajes».
¿Camino al progreso?
A pesar del optimismo sobre la codificación de IA, existe la preocupación de que se utilice con fines nefastos, incluida la producción de nuevos tipos de malware y otros códigos maliciosos. Bektes dice que SourceAI se compromete a evitar que la IA se utilice para piratería y malware.
Por supuesto, es una sola empresa. «Existe la posibilidad de abuso», dice Dolan-Gavitt, quien crea código generado por IA que produce errores para probar software de seguridad. Por ejemplo, «es concebible que los autores de malware puedan generar numerosas variantes del mismo malware para evitar la detección».
También existen problemas potenciales relacionados con errores y sesgos de IA que probablemente aparecerían en el software. «Debido a que los modelos de IA son sensibles a los datos de entrada, es muy fácil terminar con malos resultados e incluso un galimatías», señala Srikant. «Existe un problema fundamental que estos modelos no han sido diseñados para comprender con una capacidad humana todavía, por lo que pueden pasar por alto problemas obvios». De hecho, la investigación de su grupo en el MIT encontró que las variaciones menores hechas a los modelos de código pueden resultar en una disminución del 50% en la precisión.
Sin embargo, es casi seguro que la codificación asistida por IA reescribirá las prácticas de desarrollo durante los próximos años, especialmente a medida que los investigadores perfeccionen los algoritmos que hacen posible la codificación asistida por IA. Bektes dice que los modelos de lenguaje de IA están creciendo 100 veces cada dos años, y es solo cuestión de tiempo hasta que la tecnología se generalice.
Dolan-Gavitt concluye: «Aún quedan obstáculos, pero la idea de utilizar la IA en la codificación se está volviendo factible».
Samuel Greengard es un autor y periodista que vive en West Linn, Oregón, EE. UU.
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