Pratite ZDNET: Dodajte nas kao željeni izvor na Googleu.
Sadržaj objave
Ključni podaci ZDNET-a za van
- Vrhunski održavatelji otvorenog izvornog koda otkrivaju da je umjetna inteligencija odjednom postala mnogo korisnija.
- Još uvijek postoje pravni problemi i problemi s ‘AI pomijama’ koje treba prevladati.
- Do kraja godine alati za programiranje umjetne inteligencije trebali bi biti mnogo pouzdaniji.
Uz softver otvorenog koda koji pokreće gotovo sve, mogli biste pomisliti da više programera održava većinu važnih programa uz pomoć korporativnih sponzora. Bili biste u krivu.
Kao Josh Bressers, potpredsjednik sigurnosti u tvrtki za lanac nabave softvera Usidrite seistaknuo je prošle godine, velika većina projekata otvorenog koda, 7 milijuna od 11,8 milijuna programa, imati samo jednog održavatelja. Možda mislite da su ti programi nejasni ili da se više ne koriste. I u tome biste pogriješili.
Također: 7 AI tehnika kodiranja koje koristim za isporuku pravih, pouzdanih proizvoda – brzo
Bressers je pomno pogledao JavaScript NPM ekosustava i otkrio da je, među projektima koji se preuzimaju više od milijun puta mjesečno, “oko polovica od 13.000 najčešće preuzimanih NPM paketa [maintained by] jedna osoba.”
jao
Razmišljajući o tome na drugi način, tisuće vitalnih programa udaljene su jedna prometna nesreća ili srčani udar od onesposobljavanja. To nije dobro.
AI alati su nedavno postali puno bolji u kodiranju
Što možemo učiniti u vezi s tim? Ne možete mahnuti čarobnim štapićem i nekim čudom pronaći tisuće spremnih stručnjaka za održavanje. Umjesto toga, nekoliko istaknutih održavatelja otvorenog izvornog koda razmatra korištenje umjetne inteligencije za održavanje naslijeđenih baza kodova na životu ili za njihovo lakše održavanje.
To je moguće jer, vjerovali ili ne, AI alati za kodiranje nedavno su postali puno bolji u kodiranju. To nije moje mišljenje. U najboljem slučaju, bio sam OK programer. Ne, to je mišljenje Grega Kroah-Hartmana, održavatelja stabilnog Linux kernela.
Kroah-Hartman i ja smo se okupili u KubeCon Europa nedavno u Amsterdamu. Rekao mi je: “Mjesecima prije dobivali smo ono što smo zvali ‘AI slop’, sigurnosna izvješća generirana AI koja su očito bila pogrešna ili niske kvalitete.”
Također: Zašto je umjetna inteligencija i prokletstvo i blagoslov za softver otvorenog koda – prema programerima
Tada se dogodilo nešto prekrasno. “Prije mjesec dana,” nastavio je, “svijet se promijenio. Sada imamo stvarna izvješća. Svi projekti otvorenog koda imaju stvarna izvješća koja su napravljena pomoću umjetne inteligencije, ali su dobra i stvarna. Svi timovi za sigurnost otvorenog koda pogađaju ovo upravo sada.”
Što se dogodilo? Kroah-Hartman je slegnuo ramenima: “Ne znamo. Čini se da nitko ne zna zašto. Ili je puno više alata postalo puno bolje ili su ljudi počeli govoriti, ‘Hej, počnimo gledati ovo’.”
To ne znači da će Anthropic Claude uskoro zamijeniti Linusa Torvaldsa ili čak programera srednje razine u vašoj tvrtki. Međutim, ono što znači jest da, kada se pravilno koristi — ovdje nema vibe kodiranja — AI može pomoći u čišćenju starog, ali još uvijek korištenog koda; održavati napuštene programe; i poboljšati postojeći kod.
Također: Pretjerana prodaja umjetne inteligencije – i kako joj se oduprijeti
Na primjer, Dirk Hondhel, Verizonov viši direktor otvorenog koda, objavio je na LinkedInu da iako alati za kodiranje umjetne inteligencije još nisu spremni za održavanje koda, vjeruje da će uskoro biti. “Danas je to gotovo moguće. I s obzirom na brzinu poboljšanja ovih alata u posljednjih nekoliko kvartala, uvjeren sam da će to biti moguće s prihvatljivim rezultatima u jednom trenutku ove godine.”
Nije on jedini. Održavatelj Ruby projekta Stan Lo (st0012) napisao je da mu je umjetna inteligencija već pomogla s temama dokumentacije, refaktorima i ispravljanjem pogrešaka te se izričito pita je li AI alati će “pomoći oživjeti neodržavane projekte” i “odgojiti novu generaciju suradnika — ili čak održavatelja.”
Doista, već postoji jedan AI projekt, Autonomna transpilacija za naslijeđene aplikacijske sustave (ATLAS)koji programerima pomaže modernizirati naslijeđene baze kodova za moderne programske jezike. Možemo očekivati da će se uskoro pojaviti i drugi takvi AI alati. Postoji mnogo zastarjelog, ali još uvijek korištenog koda kojem bi trebalo moderno osvježiti.
Odvjetnici će imati terenski dan
Prije nego izbijemo šampanjac, razmotrimo nekoliko glavnih problema. Prvo, ako možemo poboljšati kod otvorenog koda pomoću umjetne inteligencije, što će nekoga spriječiti da kopira i prepisuje postojeći kod i zatim ga stavi pod vlasničku licencu? Odvjetnici će se pozabaviti ovime. Oh, čekaj! — uskoro hoće: Dan Blanchard, održavatelj važne Python biblioteke pod nazivom chardet, upravo je objavio najnoviju verziju programa za “čiste sobe” pod licencom MIT-a, zamjenjujući GNU Lesser General Public License (LGPL). Pod “čistom sobom”, misli koristio se Anthropicovim Claudeom u potpunosti prepisati knjižnicu. Claude je sada naveden kao suradnik projekta.
Osoba koja tvrdi da je izvorni programer projekta, Mark Pilgrim, nije sretna. Hodočasnik kaže, “[The maintainers’] tvrdnja da se radi o ‘potpunom prepisivanju’ nije relevantna, budući da su bili dovoljno izloženi izvorno licenciranom kodu. Dodavanje otmjenog generatora koda u kombinaciju ne daje im nikakva dodatna prava.”
Također: umjetna inteligencija postaje zastrašujuće dobra u pronalaženju skrivenih softverskih grešaka – čak i u desetljećima starom kodu
Blanchard, međutim, tvrdi da “chardet 7 nije izveden iz ranijih verzija.” Jesam li spomenuo da će korištenje umjetne inteligencije za modificiranje ili kloniranje otvorenog koda završiti na sudu?
Postoji još jedan problem: iako se čini da je umjetna inteligencija puno korisnija nego što je bila prije za popravljanje problema s kodom, još uvijek postoji mnogo AI pomije, a održavatelji projekata otvorenog koda se dave u tome. Samo pitajte Daniela Stenberga, kreatora popularnog programa za prijenos podataka otvorenog koda sklupčati.
Skoro svaki održavatelj projekta otvorenog koda može ispričati istu priču. U nekim se slučajevima AI pometina pokazala toliko otrovnom da je sam projekt umro. Na primjer, Jannis Leidel iz Python Software Foundationa, glavni održavatelj Jazzbandzatvorio program jer je “poplava neželjenih PR-ova i problema generiranih umjetnom inteligencijom” utopio projekt.
Sam Torvalds, oprezni korisnik AI-ja, upozorava da iako AI brzo generira kod, rezultati mogu biti “užasni za održavanje”. On vidi umjetnu inteligenciju kao alat koji povećava produktivnost, ali ne zamjenjuje potrebu da se stvarno razumije što se događa u programu kada se stvari pokvare. I, uvjeravam vas, stvari će se slomiti.
Također: Kako novi automatski način rada Claudea Codea sprječava katastrofe AI kodiranja – bez usporavanja
Organizacije za sigurnost Linux Foundationa, Projekt Alfa-Omega i Open Source Security Foundation (OpenSSF)rješavaju ovaj problem stavljajući alate umjetne inteligencije na raspolaganje održavateljima bez naknade. Kroah-Hartman je o tome rekao: “OpenSSF ima aktivne resurse potrebne za podršku brojnim projektima koji će pomoći ovim prezaposlenim održavateljima s trijažom i obradom povećanih sigurnosnih izvješća generiranih AI-jem trenutno primaju.”
Dok umjetna inteligencija postaje uistinu korisna za programere i održavatelje otvorenog izvornog koda, još uvijek postoji mnogo pravnih problema, problema s kodiranjem i kvalitetom koje treba riješiti prije nego što umjetna inteligencija i programiranje otvorenog izvornog koda zaista budu usklađeni zajedno.
