Az amerikai GitHub szoftverfejlesztő vállalat kínálatában két éve megtalálható a Copilot segédeszköz, amit programozóknak ajánlanak auto-complete feladatok elvégzésére. Ez a mesterséges intelligenciát fejlesztő OpenAI szöveggeneráló képességét használja fel a félig kész kódsorok kiegészítésére. A fejlesztő cég közzétett egy igen tanulságos jelentést arról, hogyan használják a programozók ezt a gépi tanácsadót – írja a tapasztalatokról szóló cikkében a Wired magazin.
Elfogadási arány
A Copilotot közel egymillió programozó használja, így a róla alkotott véleményük megbízható bepillantást adhat az mesterséges intelligencia tanácsadói működésébe. A jelentés legfőbb megállapítása, hogy a programozók a Copilot javaslatainak átlagosan 30 százalékát fogadják. E szerint az AI elég jól jósolja meg, hogyan lehetne a legjobban folytatni egy-egy kódolási feladatot.
Az is kiderült, hogy minél tovább használja valaki a Copilotot, annál jobban „hallgat rá”. Az első három hónapban a javaslatok elfogadása még nem éri el a 30 százalékot, majd a negyedikben már egyértelműen e fölé az arány fölé kerül és tovább erősödve a hatodik hónapban már 40 százaléknál jár az elfogadási arány.
Az AI tanácsadó gyorsítja a programozók munkáját. A GitHub szerint elsősorban a kevésbé tapasztaltak munkájának hatékonyságát javítja. A cég hasra ütéses becslése szerint a mesterséges intelligencia a munka termelékenységének javításával 2030-ra 1,5 ezer milliárd dollárral növelheti a világgazdaság GDP-jét.
Nem egyértelmű a siker
Ennek a sikernek ellentmondani látszik Talia Ringer, a University of Illinois professzorának kutatása. A Stanford University közreműködésével végzet vizsgálat szintén a Copilot és a programozók kapcsolatát elemezte. Ennek során a kutatók olyan eredményre jutottak, ami éppen ellenkező azzal, amit az AI esetén várnánk: a kódolás minőségét rontja a mesterséges intelligencia használata.
A kutatók azt találták, hogy azok a programokozók, akik az AI több javaslatát fogadják el, nagyobb eséllyel vétenek hibákat a programjaikban. Több a bug a kódjaikban.
Ha belegondolunk abba, hogy mi a programozói munka lényege, akkor ez a megállapítás nem is olyan meglepő. Clive Thomson informatikai szakértő korábban írt arról, hogy a Copilot varázslatosnak látszik, ám a javaslatai más programozók munkájának mintáin alapulnak, amelyekben hibák vannak.
Az eredmény az lehet, hogy olyan rejtett hibák kerülnek a mesterséges intelligencia segítségével készült kódsorokban, amelyeket kétségbeejtően nehéz megtalálni, mert nem tudni, honnan importálta azokat a Copilot. Ez különösen igaz akkor, amikor valakit elbűvölnek az AI képességei, ezért nem ellenőrzi kellően a javaslatait.
Nem újdonság, a túlzott bizalom a gépekben
A műszaki tudományokban nem újdonság, hogy az emberek túlságosan megbíznak a gépek automatizált működésében. Az USA Szövetségi Légügyi Hatósága többször felhívta a figyelmet arra, hogy egyes pilóták annyira rábízzák magukat a robotpilótára, hogy romlani kezdenek saját repülőgép-vezetői képességeik.
Hasonlót figyeltek meg az önvezető autókkal folytatott kísérletek során is. A sofőröknek egy idő után kényszeríteniük kellett magukat arra, hogy figyeljék, mit csinál magától az autójuk. Enélkül lekéshetnek a beavatkozással a ritkán előforduló, de nem kizárható vészhelyzetekben, amikor a gép hibázik.
További példája a minőségromlásnak az internetes tartalmak eróziója. A jó hírnevű oldalakat elárasztja a mesterséges intelligenciával generált szemét, szaporodnak a spam weboldalak és a chatbotok vagy üzemeltetőik igyekeznek mesterségesen fenntartani a figyelmet, miközben nem mondanak semmit. (Erre tanulságos példák az ukrajnai háborúval kapcsolatos napi jelentéseket adó YouTube-hírszolgáltatók – a szerk.)
A tanulások mérlege, hogy a generatív mesterséges intelligencia nem csodaszer. Sokat segíthet azoknak, akik mechanikus, ismétlődő, unalmas munkát végeznek, például az ügyfélkiszolgáló call centerek munkatársainak. Ugyanakkor komoly hibákat kockáztatunk, ha feltétel nélkül megbízunk bennük.
