Nel giugno 2021, GitHub ha annunciato Copilot, un tipo di completamento automatico per il codice informatico alimentato dalla tecnologia di generazione di testo di OpenAI. Questo ha offerto un’anteprima del notevole potenziale dell’intelligenza artificiale generativa nell’automazione di lavori di valore. A due anni di distanza, Copilot è uno degli esempi più maturi di come la tecnologia possa assumersi compiti che in precedenza dovevano essere eseguiti manualmente.
L’Impatto della Generazione di Codice
AI sulla Produttività GitHub ha recentemente pubblicato un rapporto basato su dati di quasi un milione di programmatori che utilizzano Copilot, dimostrando quanto sia stata trasformazionale la codifica generativa AI. In media, i programmatori hanno accettato i suggerimenti dell’assistente AI circa il 30% delle volte, il che suggerisce che il sistema è notevolmente efficace nel prevedere codice utile. Il rapporto conclude anche che i programmatori che utilizzano AI vedono aumentare la loro produttività nel tempo. GitHub stima che la codifica AI potrebbe aumentare il PIL globale di 1,5 trilioni di dollari entro il 2030.
I Rischi dell’Eccessiva Dipendenza dall’AI
Tuttavia, l’uso di assistenti AI per la generazione di codice non è privo di rischi. Uno studio della Stanford University ha rivelato che i programmatori che ricevono suggerimenti dall’AI tendono ad includere più errori nel loro codice finale. Inoltre, esiste il rischio di eccessiva dipendenza dall’automazione, che può portare a una diminuzione delle abilità umane. Questo fenomeno è noto in altri settori, come l’aviazione, dove si è osservato che alcuni piloti diventano eccessivamente dipendenti dal pilota automatico.
La Qualità del Contenuto Web e l’Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale generativa sta influenzando anche la qualità dei contenuti web. Siti web di alta qualità sono inondati di contenuti generati da AI, mentre i siti di spam proliferano e i chatbot cercano di aumentare artificialmente l’interazione. GitHub sta cercando di affrontare alcuni di questi problemi con nuove funzionalità che cercano di individuare vulnerabilità nel codice generato da AI.
L’intelligenza artificiale generativa ha un enorme potenziale nel migliorare la produttività e automatizzare compiti manuali, ma è cruciale essere consapevoli dei rischi e delle sfide che comporta. Le aziende e i responsabili delle politiche devono prestare attenzione alleevidenze sull’implementazione dell’AI e lavorare per garantire che i benefici siano realizzati senza compromettere la qualità e la sicurezza.