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Il boom di quest’anno dell’intelligenza artificiale generativa ha spinto gli sviluppatori di software embedded a reinventare ciò che l’intelligenza artificiale può fare. Secondo un rapporto del 2023 pubblicato da McKinsey sulla produttività degli sviluppatori, le speculazioni sulla capacità dell’intelligenza artificiale di amplificare di due volte la produttività degli sviluppatori hanno suscitato entusiasmo e catturato la nostra immaginazione. Pionieri come Microsoft e Siemens guidano la carica con innovazioni rivoluzionarie nell’intelligenza artificiale generativa e architetture di distribuzione all’avanguardia, guidando la democratizzazione di questa tecnologia trasformativa.
Poiché i team sfruttano sempre più le capacità degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori integrati devono comprendere e affrontare i potenziali problemi di accuratezza, riservatezza e proprietà intellettuale.
Aumentare l’efficienza
L’intelligenza artificiale generativa, esemplificata dall’ascesa fulminea di ChatGPT e GitHub Copilot, ha consolidato il suo posto come tecnologia in più rapida crescita nella storia. Questa innovazione spinge gli sviluppatori verso una produttività senza precedenti. Suggerimenti e raccomandazioni istantanei sui codici semplificano i flussi di lavoro, riducendo il lavoro manuale e risparmiando tempo. Ulteriori vantaggi nello sviluppo di sistemi embedded includono un debug più efficiente, spiegazioni chiare del codice e l’identificazione di lacune nella chiarezza. Nel complesso, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa offrono un supporto vitale per il debug e l’ottimizzazione, risolvendo tempestivamente gli errori e migliorando le prestazioni (vedere “7 consigli degli esperti per scrivere software incorporato con ChatGPT”).
Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa accelera la prototipazione rapida generando frammenti di codice a notevole velocità. Questa agilità consente agli sviluppatori di testare funzionalità ed esplorare diverse possibilità di implementazione, favorendo processi di progettazione iterativi e alimentando l’innovazione. Sfruttando il potenziale degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori liberano la loro abilità creativa e raggiungono una produttività senza pari durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo.
Affrontare le sfide legate all’accuratezza del codice
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono efficaci, ma potrebbero mancare di contesto completo e limitazioni del mondo reale. Dare priorità alla precisione del codice è fondamentale quando li si utilizza. Ciò include, ad esempio, il rispetto dei requisiti funzionali e prestazionali, la compatibilità del compilatore, l’idoneità dell’hardware e le misure di sicurezza.
I test e il controllo della qualità sono necessari per mitigare il rischio di “allucinazioni” del codice e l’intervento manuale è essenziale per verificare e allineare il codice generato a requisiti specifici, garantendo precisione e affidabilità. Questa meticolosa supervisione umana garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale generativa producano codice che soddisfi i più elevati standard di precisione.
Preservare la riservatezza
Man mano che i modelli di intelligenza artificiale generativa guadagnano terreno, la salvaguardia della riservatezza emerge come una considerazione fondamentale. La condivisione involontaria di informazioni sensibili comporta rischi intrinseci.
Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale generativa offrano un aiuto inestimabile, è necessario prestare attenzione quando si condivide codice contenente dati proprietari o riservati. In un recente evento riportato da Dark Reading, gli ingegneri di Samsung hanno condiviso informazioni sensibili con ChatGPT mentre tentavano di eseguire il debug di parte del loro codice. È molto chiaro nelle FAQ di ChatGPT che questo contenuto è archiviato e condiviso con “fornitori di servizi fidati”, quindi anche se ChatGPT non dovrebbe utilizzarlo se non per addestrare il modello, è lì da qualche parte e la riservatezza è stata violata.
Adottando un approccio vigile ed astenendosi dal condividere codice sensibile, gli sviluppatori garantiscono in modo proattivo che la riservatezza dei loro progetti rimanga intatta.
Mitigare le preoccupazioni relative alla proprietà intellettuale
La protezione della proprietà intellettuale è al centro dell’utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale generativa. La generazione di codice che viola involontariamente il codice esistente protetto da copyright richiede un’attenzione particolare. L’adesione agli standard etici e ai requisiti legali richiede una revisione approfondita e la potenziale modifica del codice generato per garantirne l’originalità e la conformità.
Esistono alcuni passaggi concreti che gli sviluppatori possono adottare per ridurre al minimo il rischio di violazione della proprietà intellettuale:
- Innanzitutto, utilizza il codice generato solo su codice non strategico. Il rischio di utilizzare codice protetto da copyright sull’IP core è molto elevato, quindi gli sviluppatori che lavorano sull’IP core dovrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale generativa solo su codice non critico: test, demo, configurazione, esempi ed esercitazioni.
- In secondo luogo, per evitare di utilizzare codice open source, senza un’adeguata attribuzione, gli sviluppatori possono utilizzare strumenti di analisi della composizione del software come Synopsys Black Duck. Questi strumenti scansionano il codice per individuare snippet open source noti e segnalano se il codice open source viene visualizzato in un’applicazione software.
- In terzo luogo, è buona pratica utilizzare frammenti di codice dell’intelligenza artificiale generativa come suggerimenti o idee e riformularli per il problema, invece di copiare senza mezzi termini l’intero codice. Iterando con l’intervento umano, gli sviluppatori possono ottenere qualcosa di veramente originale.
Dando priorità a queste precauzioni, gli sviluppatori proteggono i propri diritti di proprietà intellettuale dimostrando rispetto per i diritti degli altri.
Abbracciare il potere e la responsabilità dell’intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando in modo significativo l’ingegneria aumentando la produttività e il processo complessivo di prototipazione, ma non può sostituire completamente gli sviluppatori umani. Sebbene strumenti come ChatGPT e Copilot stiano diventando incredibilmente popolari, è essenziale promuovere un utilizzo responsabile e pratiche di codifica efficaci.
Pertanto, gli sviluppatori dovrebbero usare cautela al di fuori delle loro competenze e valutare i risultati nel contesto del progetto. Inoltre, le organizzazioni sono responsabili di fornire standard di utilizzo chiari per garantire che la generazione del codice sia accurata e sicura e rispetti i problemi di riservatezza. Inoltre, la violazione della proprietà intellettuale può essere mitigata con la disciplina e gli strumenti adeguati.
Le migliori pratiche del settore devono ancora essere definite, poiché questa tecnologia è relativamente nuova per l’uso pubblico, ma alcune raccomandazioni includono sistemi di intelligenza artificiale personalizzati addestrati su codice interno o il perfezionamento dei suggerimenti dell’utente per migliorare l’allineamento con le pratiche di codifica.
Con tutte queste considerazioni, le organizzazioni possono sbloccare il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa promuovendo al tempo stesso una cultura di innovazione e responsabilità. Quindi, con questo in mente, abbracciamo le entusiasmanti possibilità che l’intelligenza artificiale generativa porta sul tavolo e divertiamoci un po’ a generare codice lungo il percorso.
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