Yapay Zeka Bilgisayar Kodu Yazımını Hızlandırdı; Ancak Yapılan Hataları da Arttırıyor Olabilir!

Yapay zeka destekli GitHub Copilot'un yazılım geliştirme üzerindeki etkisine ilişkin yeni bir araştırma, bazı olumsuz sonuçlara işaret ediyor.

GitClear tarafından hazırlanan "Coding on Copilot" başlıklı teknik inceleme, yapay zeka destekli kodun kalitesini ve sürdürülebilirliğini, bir insan tarafından yazılan kodla karşılaştırarak incelemeyi amaçlıyor. Araştırmacılar, başka bir deyişle şöyle yazıyorlar:

Kıdemli bir geliştiricinin dikkatli ve rafine katkılarına mı daha çok benziyor, yoksa kısa süreli bir yüklenicinin birbirinden kopuk çalışmalarına mı?

Bu sorunun cevabı whitepaper'ın özetinde yer alan şu paragrafta özetleniyor:

Sürdürülebilirlik konusunda endişe verici eğilimler bulduk. Kod karmaşasının (yani yazıldıktan sonra iki haftadan kısa bir süre içinde geri döndürülen veya güncellenen satırların yüzdesinin) 2024 yılında, yapay zeka öncesi 2021 yılına kıyasla iki katına çıkacağı tahmin ediliyor. Ayrıca, 'eklenen kod' ve 'kopyalanan/yapıştırılan kod' yüzdesinin 'güncellenen', 'silinen' ve 'taşınan' koda oranla arttığını görüyoruz. Bu bağlamda, YZ tarafından üretilen kod, ziyaret edilen depoların DRY-ness'ini [kendini tekrar etme] ihlal etmeye eğilimli, gezgin bir yazılımcıyı andırıyor.

Bu, 2022 yılında GitHub tarafından yapılan ve "GitHub Copilot kullanan geliştiricilerin görevi önemli ölçüde daha hızlı tamamladığını - GitHub Copilot kullanmayan geliştiricilere göre yüzde 55 daha hızlı tamamladığını" ortaya koyan bir çalışma da dahil olmak üzere diğer bazı çalışmaların bulgularına karşıt bir nokta olarak hizmet ediyor. Bu çalışma, bulut tabanlı bir kod inceleme aracı satan GitClear'ın yeni teknik incelemesinde yer aldı. GitHub araştırması, üretkenliğin yanı sıra geliştirici memnuniyeti ve zihinsel enerjinin korunmasında da olumlu etkiler ölçtü.

GitClear'ın araştırması ise "yapay zeka kullanıldığında kod bileşiminin nasıl değiştiğini" araştırdı. GitClear, raporunun şu konulara ışık tuttuğunu söylüyor:

• Copilot'un kullanıma sunulmasından bu yana yaşanan üç önemli değişiklik nedir?
• Teknik Liderlerin 2024 için nelere dikkat etmesi gerekiyor?
• Yapay zekanın ekibinizin kod kalitesi üzerindeki etkisini nasıl ölçebilirsiniz?

İlk maddeyle ilgili olarak, makale Copilot'un yükselişiyle ilişkili en önemli üç değişikliğin "Yayılan" ve "Taşınan" ve "Kopyalanan/Yapıştırılan" kodla ilgili olduğunu belirtti:

• Gelişen Yayılma: "Sonuç olarak, 'Copilot kullanma' ile 'hata kodunun' depoya aktarılması arasında güçlü bir ilişki var."
• Daha Az Taşınan Kod, Daha Az Yeniden Düzenleme, Daha Az Yeniden Kullanım Anlamına Gelir: "'Kopyala/Yapıştır' olarak etiketlenen koddaki artışla birlikte, Yapay Zeka Asistanlarının mevcut uygulamasının kodun yeniden kullanımını engellediğinden şüphe etmek için çok az gerekçe var. Yeniden düzenleme ve DRY ('Kendini Tekrar Etme') kodu için çalışmak yerine, bu Asistanlar mevcut kodu tekrarlamak için tek tuşla bir cazibe sunuyor."
• Daha Fazla Kopyalanan/Yapıştırılan Kod Gelecekte Baş Ağrısı Demektir: "Uzun vadeli kod sürdürülebilirliği için belki de kopyala/yapıştır koddan daha büyük bir bela yoktur. Gerçekte, anahtar kelime olmayan bir kod satırı tekrarlandığında, kod yazarı 'önceki uygulamayı değerlendirecek zamanım olmadı' itirafında bulunur. Kodu yeniden kullanmak yerine yeniden ekleyerek, tekrar tekrar ihtiyaç duyulan işlevselliği uygulayan paralel kod yollarının nasıl birleştirileceğini bulma görevi gelecekteki kod bakımcılara bırakılır."

Makale şu sonuca varıyor:

Copilot geliştirici olmanın ne anlama geldiğini nasıl dönüştürecek? Yapay zekanın popülerliği arttıkça, kod satırlarının hiç olmadığı kadar hızlı eklendiği bir döneme girdiğimize şüphe yok. 2024'te sorulması gereken daha iyi bir soru var: Sonrasında bu pisliği kim temizleyecek?

Konuyla ilgili diğer bazı çalışmalar ve kısaca özetlenmiş sonuçları şöyle:

• Exploring the Verifiability of Code Generated by GitHub Copilot: "Literatürdeki mevcut fikir birliğini destekleyen kanıtlar bulduk: Copilot güçlü bir araçtır; ancak tek başına 'uçağı uçurmamalıdır'."
• Assessing the Quality of GitHub Copilot's Code Generation: "Ampirik analizimiz, elde ettiğimiz sonuçlara dayanarak GitHub Copilot'un umut verici bir araç olduğunu gösteriyor, ancak gelecekte daha fazla ve daha kapsamlı değerlendirmeye ihtiyaç var."
• Sea Change in Software Development: Economic and Productivity Analysis of the AI-Powered Developer Lifecycle:  "Daha fazla geliştirici bu araçları benimsedikçe ve üretken yapay zeka ile komut verme sanatında yetkinlik kazandıkça, yazılım geliştirmeye yönelik bu yeni yaklaşımın insanlar ve yapay zeka arasında benzersiz bir ayrılmaz bağ kurduğu ortaya çıkıyor. Bu simbiyotik ilişki, gelecek nesiller için dünya yazılımının inşasını şekillendirme potansiyeline sahiptir."
• The Impact of AI on Developer Productivity: "Gözlemlenen heterojen etkiler, insanların yazılım geliştirme kariyerlerine geçiş yapmalarına yardımcı olmak için yapay zeka çift programcıları için umut vaat ediyor."
• Study of software developers' experience using the Github Copilot Tool in the software development process: "Araştırmanın sonuçları, geliştiricilerin görüşlerinin bölünmüş olduğunu gösteriyor. Çoğu, ankete katılmadan önce Github Copilot ile tanışmıştır. Araca yönelik tutum çoğunlukla olumluydu ancak pek çok katılımcı aracı kullanmaya istekli değildi. Endişeler, Github Copilot'un kullanımıyla ilgili güvenlik sorunlarından kaynaklanıyor."

GitClear, araştırması için Ocak 2020 ile Aralık 2023 arasında yazılan 153 milyon değiştirilmiş kod satırını topladı ve analiz etti.