L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, dalle sperimentazioni sci-fi fino alle implicazioni reali sulla vita quotidiana, sta diventando una sensazione globale. Mentre il potenziale dell’IA per aumentare il PIL globale del 7% è enorme, l’impatto sul futuro di oltre 300 milioni di posti di lavoro nelle principali economie rappresenta una minaccia altrettanto significativa. Tuttavia, gli sviluppatori sembrano rimanere impassibili nei confronti di questi timori.
Recentemente, Chris Albon, il direttore di Machine Learning presso Wikimedia (l’host senza scopo di lucro di Wikipedia), ha condiviso su Twitter che ChatGPT rende la sua codifica più veloce. Tuttavia, ha ammesso che ChatGPT non eccelle in “grandi cose” come l’architettura, il concetto o gli obiettivi del prodotto, ma può fornire “una soluzione funzionante / quasi funzionante in un secondo”.
L’ingegnere senior e insegnante di Machine Learning Santiago ha condiviso la stessa opinione affermando che ChatGPT migliora la sua produttività e risparmia tempo.
Secondo Satya Mallick, CEO di OpenCV, una libreria di software di visione artificiale e apprendimento automatico open source, l’IA dovrebbe essere considerata un collaboratore anziché un concorrente degli esseri umani, e può essere utilizzata per aumentare la produttività.
Autocoder GitHub Copilot è stato uno dei preferiti dai fan sin dalla sua uscita lo scorso anno. Tuttavia, con l’arrivo di un’interfaccia basata sulla chat, gli sviluppatori stanno passando a ChatGPT. Copilot ha i suoi limiti, come la produzione di proposte di codice imprecise o inefficienti, ed è inadeguato per compiti di programmazione complicati che richiedono conoscenze e competenze approfondite. D’altra parte, ChatGPT è più facile per generare risposte al codice e chiarire idee sul codice in quanto ha un’interfaccia conversazionale.
GitHub sta sviluppando CopilotX, che sarà basato su GPT-4 proprio come ChatGPT e fornirà un’esperienza simile a ChatGPT proprio all’interno dell’IDE VS Code. CopilotX offre un’analisi completa del codice, suggerisce correzioni di bug e identifica il codice inserito dal programmatore. Inoltre, GitHub sta sviluppando un modello voice-to-code in grado di trasformare le istruzioni del linguaggio parlato in codice.
Secondo una recente pubblicazione di Google Brain, gli LLM non solo generano codici, ma possiedono anche la capacità di eseguire autonomamente il debug dei propri codici. Ciò ha comportato un miglioramento della precisione di quasi il 10%. La capacità di elaborazione del linguaggio naturale degli LLM consente loro di identificare e correggere gli errori nel loro lavoro.
Prima dell’arrivo di ChatGPT, i programmatori dipendevano da Stack Overflow per cercare soluzioni dalla comunità di sviluppatori online. Tuttavia, nel dicembre del 2022, ChatGPT è stato escluso da Stack Overflow citando falsità sulle risposte generate dall’IA, con una conseguente riduzione del 12% del numero totale di visite al sito Web a dicembre. Tuttavia, Stack Overflow ha minimizzato l’impatto di ChatGPT sul traffico, affermando che il calo poteva essere dovuto al periodo festivo e che il sito continua a servire 100 milioni di visitatori ogni mese, rendendolo uno dei siti Web più popolari al mondo.
In generale, l’IA sta rivoluzionando il settore tecnologico, migliorando l’efficienza e la produttività degli sviluppatori e fornendo soluzioni a compiti complessi. Tuttavia, è importante considerare le implicazioni a lungo termine dell’IA sulla società e sull’economia, e trovare un equilibrio tra il suo potenziale per l’aumento della produttività e la protezione dei posti di lavoro.