Software per la generazione di codice AI: cos'è e come funziona?

L'utilizzo di soluzioni di AI generativa per produrre codici di elaborazione semplifica il processo di sviluppo software, nonché la scrittura di codici per gli sviluppatori, indipendentemente dalla loro esperienza. L'utente immette un prompt di testo che descrive cosa deve fare il codice, quindi lo strumento per lo sviluppo del codice basato su AI generativa crea automaticamente il codice. Può inoltre modernizzare il codice legacy e tradurre il codice da un linguaggio di programmazione a un altro.

Integrando l'AI nel toolkit per sviluppatori, queste soluzioni possono produrre consigli per codici di alta qualità in base all'input immesso dall'utente. I suggerimenti di codici generati automaticamente possono aumentare la produttività degli sviluppatori e ottimizzarne il workflow fornendo risposte semplici, gestendo attività di codifica di routine, riducendo la necessità di cambiare contesto ed evitando un inutile spreco di energie mentali. Può inoltre aiutare a individuare errori di codifica e potenziali vulnerabilità nella sicurezza.

L'AI generativa per la programmazione si basa sulle recenti scoperte nelle tecnologie dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Utilizza algoritmi di deep learning e reti neurali di grandi dimensioni addestrati su vasti set di dati del codice sorgente esistente. Il codice di addestramento proviene generalmente da codice disponibile pubblicamente prodotto da progetti open source.

I programmatori inseriscono prompt di testo semplice che descrivono cosa desiderano che il codice faccia. Gli strumenti di AI generativa suggeriscono frammenti di codice o funzioni complete, semplificando il processo di programmazione gestendo attività ripetitive e riducendo la produzione manuale di codice. L'AI generativa può inoltre tradurre il codice da un linguaggio all'altro, semplificando la conversione del codice o i progetti di modernizzazione, come l'aggiornamento di applicazioni legacy trasformando COBOL in Java.

Anche se il codice prodotto dall'AI generativa e dalle tecnologie LLM diventa sempre più preciso, può ancora contenere delle imprecisioni e deve quindi essere rivisto, modificato e perfezionato dall'uomo. Alcuni strumenti di AI generativa per i codici creano automaticamente unit test per aiutare in questa operazione.

I software AI per la generazione di codice sono generalmente semplici da utilizzare, disponibili per diversi linguaggi di programmazione e framework e accessibili sia agli sviluppatori che ai non sviluppatori.

I principali vantaggi che derivano dall'utilizzo di strumenti software AI per la generazione di codici sono tre:

1. Risparmia tempo consentendo agli sviluppatori di generare codice più velocemente, riducendo il lavoro di scrittura manuale di righe di codice e permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di maggiore valore.
2. L'AI generativa può testare ed eseguire il debug del codice in modo rapido ed efficiente.
3. L'utilizzo dell'AI generativa per il codice ne rende lo sviluppo accessibile anche a chi non è uno sviluppatore.

L'AI generativa, il low-code e l'uso limitato di codice sono tre modi diversi che consentono di generare codici in modo rapido. Tuttavia, gli strumenti low-code e con uso limitato di codice dipendono da modelli e librerie di componenti precostituiti. Gli strumenti consentono al personale senza particolare competenze di codifica di utilizzare interfacce visive e controlli intuitivi come drag and drop per creare e modificare le applicazioni in modo rapido ed efficiente, mentre il codice vero e proprio rimane nascosto in background.

Al contrario, l'AI generativa per il software di creazione del codice non utilizza modelli e librerie di componenti. Il software legge le richieste di uno sviluppatore in linguaggio semplice e suggerisce nuovi snippet di codice che produrranno i risultati desiderati.

Sebbene gli strumenti low-code e con uso limitato di codice siano generalmente destinati a utenti business e a sviluppatori non professionisti, sia gli sviluppatori professionisti sia gli altri utenti possono utilizzare software AI per la generazione di codici.

• IBM watsonx Code Assistant: IBM watsonx Code Assistant aiuta gli sviluppatori a scrivere codici utilizzando i consigli generati dall'AI, indipendentemente dalla loro esperienza. Gli sviluppatori possono presentare delle richieste utilizzando un linguaggio semplice oppure utilizzare il codice sorgente esistente per generare un codice per casi d'uso mirati. Inoltre, watsonx Code Assistant è pronto all'uso e offre modelli preaddestrati basati su specifici linguaggi di programmazione per garantire una generazione di codici precisa, affidabile ed efficiente.
• Github Copilot: Github Copilot è uno strumento per il completamento di codici e modello AI preaddestrato che scrive codici in numerosi linguaggi, tra cui JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift e TypeScript, e funziona con HTML e CSS. Utilizza l'apprendimento automatico per suggerire il codice in base al contesto, può analizzare il codice alla ricerca di vulnerabilità ed è disponibile come estensione per ambienti di sviluppo integrati (IDE) come Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim e JetBrains. GitHub Copilot utilizza un codice disponibile pubblicamente dai repository GitHub ed è alimentato da OpenAI Codex, basato su GPT-3.
• TabNine: TabNine è un assistente per codici AI che apprende dalla base di codici su cui si sta lavorando, fornisce inoltre il completamento del codice, la generazione del codice in tempo reale e chat. Include la formattazione del codice, la documentazione e il rilevamento della lingua. TabNine supporta Java, Python, JavaScript, SQL e gli altri linguaggi più comuni, nonché si integra in editor di codici come VSCode, IntelliJ e PyCharm.
• Altri strumenti di codifica basati su AI generativa: altre applicazioni di AI generativa includono Ask Codi, CodeT5, wpCode, Codeium, CodePal e mutable.ai.

Anche le applicazioni di AI generativa di uso generale come ChatGPT di OpenAI e Google BARD, generano codici sulla base di prompt di testo. ChatGPT, Bard e altre applicazioni di AI conversazionale sono strumenti indipendenti piuttosto che plugin integrati che funzionano direttamente negli ambienti degli sviluppatori.

Come accennato in precedenza, IBM watsonx Code Assistant utilizza l'AI generativa per contribuire ad aumentare la produttività degli sviluppatori con codici consigliati dall'AI generativa basati su input in linguaggio naturale o codici sorgenti esistenti. Con watsonx Code Assistant, gli utenti possono ridurre le difficoltà del cambio cognitivo nonché la complessità di codifica, consentendo ai team di sviluppo di concentrarsi sul lavoro mission-critical.

Creato appositamente per casi d'uso mirati, watsonx Code Assistant fornisce modelli preaddestrati e curati basati su linguaggi di programmazione specifici per garantire affidabilità ed efficienza per una generazione accurata di codici. Questa soluzione consente di personalizzare i foundation model sottostanti con i propri dati di addestramento, gli standard e le best practice per ottenere risultati personalizzati, fornendo al contempo visibilità sull'origine del codice generato.