Melepaskan Kreativitas dengan Alat Pengkodean Bertenaga AI

Cara pengkodean berubah dari waktu ke waktu adalah karena AI, yang membuat pengkodean berbeda. Pada awal 1980-an, komputer hanya untuk spesialis dan kelompok kecil. Namun ketika perangkat baru seperti Sinclair ZX Spectrum keluar, hubungan antara manusia dan mesin mulai terbentuk. Seiring kemajuan teknologi, alat pengkodean bertenaga AI mengubah cara kerja pengkodean.

Kapan ini dimulai?

Dulu ketika komputer menghitung, “demo besar” insinyur Douglas Engelbart mengubah cara kita melihatnya—dari gadget tunggal menjadi kerja tim untuk masalah manusia yang sulit. Perubahan ini cocok dengan penggunaan model AI secara bertahap dalam metode pengkodean.

Berbeda dari otomatisasi dan alat pengkodean lainnya, alat pengkodean bertenaga AI yang menggunakan AI generatif dapat membuat kode baru dan menyarankan solusi berdasarkan isyarat bahasa alami atau kode yang ada. Alat-alat ini menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk mendekode data dengan melihat dan menghubungkan pola. Model berbasis transformer memiliki peran besar dalam hal ini,

LLM belajar dengan melihat banyak kode dan kata-kata manusia. Misalnya, GitHub Copilot adalah alat AI generatif yang dibuat berdasarkan model ini. Ini memberikan saran kode yang sesuai berdasarkan konteks. Konteks di dalam LLM mengubah cara mereka memahami dan membalas.

Pengembang mengadopsi alat pengkodean bertenaga AI dengan berbagai cara. Alat-alat ini membantu mengonversi kode lama, meningkatkan kecepatan pengkodean dengan saran cerdas, dan membuat solusi baru untuk tugas rumit. Plus, mereka membantu melakukan pengujian, meningkatkan cakupan dan keamanan.

AI generatif menghadirkan cara baru untuk terlibat, meningkatkan kreativitas, memecahkan masalah, dan membuat pengkodean menjadi lebih lancar. Dampak AI yang menghasilkan sesuatu pada pembuatan perangkat lunak sangat beragam dan menjanjikan. Ini termasuk menyelesaikan lebih banyak pekerjaan, memikirkan solusi baru, dan menjadi lebih baik dalam apa yang Anda lakukan. Dampak AI yang menghasilkan sesuatu pada pembuatan perangkat lunak sangat beragam dan menjanjikan. Ini termasuk menyelesaikan lebih banyak pekerjaan, memikirkan solusi baru, dan menjadi lebih baik dalam apa yang Anda lakukan. Ini memulai fase baru dalam pembuatan perangkat lunak, membentuk kembali cara kerja pengembang dan lingkungan pengkodean.

Evolusi Alat Pengodean: Dari Pelengkapan Otomatis ke Generasi AI

Alat untuk pengkodean berubah. Pertama, saran sederhana. Sekarang, AI pintar. Mudah digunakan. Berbeda dengan versi awal, alat pengkodean bertenaga AI dapat membuat kode rumit dari awal dengan menggunakan pola yang dipelajari dari banyak kode sumber terbuka. Perubahan membantu pengembang berbicara dengan AI. Katakan apa yang dibutuhkan. AI membuat kode yang pas.

Mari kita lihat beberapa alat AI.

AlphaCode AI DeepMind Memimpin

AlphaCode AI DeepMind, cabang Alphabet, mengubah pengodean. Ini bekerja dengan manusia, melakukan hal-hal sulit, dan membuat pembuat kode terkesan.

Berbeda dari Codex OpenAI, AlphaCode berkembang pesat dengan menangani seluk-beluk pengkodean. Itu diambil dari standar pengkodean GitHub, memungkinkannya mengubah deskripsi tugas menjadi solusi kode fungsional. Cara kerjanya adalah dengan membuat banyak solusi kode dan memilih yang terbaik menggunakan test case dan keluaran serupa. Ini membedakan AlphaCode.

Hasilnya menggarisbawahi supremasi AlphaCode, menyelesaikan sekitar 34% masalah dibandingkan dengan tingkat keberhasilan satu digit Codex. Itu mengungguli 45,7% programmer dalam kompetisi pengkodean, menyoroti potensinya di dunia nyata.

Alat AI seperti GitHub Copilot dan ChatGPT membantu teknisi bekerja lebih baik dan lebih cepat. Mereka memberikan ide kode, menawarkan penjelasan, dan membuat solusi menjadi lebih baik. Menggunakan AI dalam pengajaran membuat belajar lebih mudah dan lebih baik.

Namun, masalah tetap ada. AI tidak memiliki wawasan manusia. AI yang baik membutuhkan aturan. Etika dan aturan itu penting.

Bagaimana Kopilot Membentuk Kembali Lanskap Pengodean

Copilot, alat pelengkapan otomatis pengkodean inovatif yang digerakkan oleh teknologi pembuatan teks OpenAI, diperkenalkan di GitHub pada tahun 2021. Alat ini populer di kalangan pembuat kode, dengan data dari jutaan orang yang menunjukkan manfaat pengkodeannya.

Rata-rata, pengguna menerima saran yang dihasilkan oleh AI Copilot sekitar 30% dari waktu, menyoroti prediksi potongan kode yang berharga. Saat pengguna mempelajari alat ini, mereka menggunakan idenya, terutama developer baru.

Namun demikian, ada peringatan. Terlepas dari kekhawatiran pengembang, sebuah studi dari Stanford University mengungkapkan bahwa saran yang dihasilkan AI dapat menyebabkan lebih banyak kesalahan pengkodean. Ini menggarisbawahi kompleksitas pengintegrasian AI ke dalam alur kerja pengkodean. Saran kopilot mengandalkan pola, yang dapat menimbulkan kesalahan, yang mencerminkan masalah yang lebih luas tentang ketergantungan berlebihan pada otomasi yang terlihat pada penerbangan dan mobil tanpa pengemudi.

Di luar pengkodean, dampak AI generatif menghadirkan gambaran yang beragam. Meskipun itu membuat beberapa hal menjadi lebih baik, itu juga menimbulkan masalah tentang kualitas konten dan terlalu mengandalkan. Terlepas dari rintangan ini, teknologi ini menjanjikan di bidang seperti layanan pelanggan dan bantuan pengembang.

Vanessa Freudenberg, salah satu pendiri dan kepala arsitek Croquet.io, mengklaim dia memanfaatkan GitHub Copilot dalam pengembangan sehari-harinya menggunakan Visual Studio Code. Dia menjelaskan cara kerjanya.

Jika saya menulis baris:

biarkan x = this.leftMargin + this.width / 2;

itu akan secara otomatis menyarankan baris berikutnya:

biarkan y = this.topMargin + this.height / 2;

Dan ia memahami bahwa “lebar” dan “kiri” harus diganti dengan “tinggi” dan “atas”. Itu akan menghemat banyak waktu mengetik.

Pro dan Kontra Alat Pengodean Bertenaga AI

Selami dunia alat pengkodean bertenaga AI dan Anda akan menemukan sejumlah pro dan kontra yang memengaruhi lingkungan pemrograman saat ini. Sisi positifnya, teknologi kompleks ini menawarkan sejumlah manfaat. Dengan membuat kode secara otomatis, mereka menghemat waktu para insinyur dan meningkatkan keluaran secara keseluruhan, menandai langkah besar dalam kemajuan pengkodean. Alat-alat ini mengajarkan pembuat kode baru, membuat kode keras lebih mudah didapat.

Meskipun manfaat pengkodean berbasis AI sudah jelas, ada banyak kekurangannya juga. Pertama, pengembang melaporkan keakuratan kode yang dihasilkan AI. Misalnya, alat saat ini hanya mencapai akurasi sekitar 37%. Dengan kata lain, pengembang harus memeriksa kode dan tidak mempercayai AI sepenuhnya. Kekhawatiran tentang penyalinan kode menimbulkan pertanyaan tentang etika dan konsekuensi dalam pengkodean AI. Kita perlu mempertimbangkan potensi AI dan membicarakan penggunaannya sejalan dengan etika dan dampak penuhnya.

Singkatnya, adopsi alat pengkodean bertenaga AI membawa serta berbagai keuntungan dan kerugian yang menandai era baru potensi transformatif, tetapi pada saat yang sama memerlukan pendekatan yang hati-hati untuk mempertahankan efisiensi dan integritas etika dalam lanskap pemrograman.

Sumber =”https://www.gizchina.com/2023/08/20/ai-powered-coding-tools/”

Location:

Berbagi :