Googleの謎のプロジェクトが暴露される！コードを書いてバグを修正できる AI がプログラマーを震え上がらせる

プログラマーであることはどのくらいストレスですか?

とにかく、最近の噂がプログラマーたちを震え上がらせています。

Google は AI にコードの書き方を教えるための秘密の新しいプロジェクトを開発していると言われています。

学習後、AI はコードを書くだけでなく、バ​​グを修正することもできると言われています。

コードを記述するときは、コード自体に実行させる必要があります。

Google のこの秘密プロジェクトでは、機械学習を使用してユーザーをトレーニングするという噂があります。コードを作成し、自分でコードを作成して、自分でバグを修正し、自分で更新します。

このプロジェクトは、Google が生成人工知能に一歩近づいたことを示しています。

今日の AI はますます全能になってきています。画像やビデオを作成したり、コードを記述したりできます。

このAIが進化し続けた場合、将来的にもコーダーは必要とされるのでしょうか？

この件に詳しい関係者によると、このプロジェクトはもともとアルファベットの月面着陸部隊、コードネーム「ピッチフォーク」のX部門によって開発されたものだという。

この夏、Google Labs に移行されました。

ご存知のとおり、Google Labs は VR や AR プロジェクトを含む「長期投資」を重視しています。

現在、Pitchfork は Google Labs 傘下の「AI Developer Assistance Team」の従業員になりました。

内部情報によると、Pitchfork の役割は「コードにコード自体の記述と書き換えを教える」ことです。

さまざまなプログラミング スタイルを学習し、これらのスタイルに従ってコードを作成できます。

現在、チームは開発者を支援するためにさまざまな使用例を検討しています。

Google 従業員は、Pitchfork 開発の当初の目的は、Google の Python コード ベースを新しいバージョンに更新するツールを構築することであったと述べました。

追加のソフトウェア エンジニアを雇用せずに、あるバージョンから次のバージョンに移行するにはどうすればよいでしょうか?

ピッチフォークが誕生しました。

チーム リーダーの Hatalsky 氏は、時間の経過とともに、Pitchfork プロジェクトの目標は徐々にユニバーサル システムを構築するようになったと述べました。

昨年末以来、Pitchfor は X のコストを削減することができました。

AlphaCode: プログラマーの 72% を破る

#実際、AI プログラミングは長い間新しいものではありません。

2022 年 2 月、Alphabet の別の子会社で Google の兄弟会社である DeepMind は、人工知能を使用してコードを生成できる「AlphaCode」と呼ばれるシステムを立ち上げました。

DeepMind によると、AlphaCode は人間に匹敵する可能性があります。

DeepMind は、プログラミング コンテスト プラットフォーム Codeforces で主催されている 10 の既存のコンテストを使用して AlphaCode をテストし、全体で上位 54.3% にランクされました。これは、参加者の 46% を上回ったことを意味します。

DeepMind は、プログラミング コンペティション プラットフォーム Codeforces を使用してテストしたところ、AlphaCode が 100 万サンプルの問題の 34.2% を解決したと主張しました。

また、過去 6 か月間にコンテストに参加したユーザーの中で、AlphaCode のデータは上位 28% にランクされています。 「人間のプログラマーの 72% を上回ります」

当時、DeepMind は、AlphaCode は現在競技プログラミング分野にのみ適しているが、将来の機能がそれだけに留まらないことは明らかであると指摘しました。

これにより、プログラミングをよりアクセスしやすくなり、いつか完全に自動化されるツールの作成への扉が開かれます。

Copilot: プログラマーにとって優れたヘルパー

さらに、2021 年に GitHub と OpenAI は共同で AI プログラミング アーティファクトである GitHub Copilot を開始しました。

コードを入力すると、Copilot は、話す訓練を受けた人のように、プログラム内で次に表示されるコード スニペットを自動的に表示します。 Python または JavaScript のオートコンプリート ボット。

Copilot は、特に複雑または創造的でない限り、必要なコード ブロックを埋めることができます。これは、手作業に相当するプログラミングに非常に役立ちます。

さらに、Copilot は複数のプログラマー間のオンライン コラボレーション機能も最適化したため、生成 AI の初期において最も成功したプロジェクトの 1 つとなりました。

2022 年 6 月 22 日、Copilot は C サイド向けに正式にリリースされ、価格は月額 10 米ドルまたは年間 100 米ドルで、学生ユーザーとメンテナに無料で提供されます。人気のオープンソース プロジェクトの一部。

現在、何千もの開発者が Copilot を使用しています。

最も一般的な 12 の言語で書かれたコードの最大 40% が、この言語に依存して生成されています。

GitHub は、開発者が 5 年以内にコードの最大 80% を作成するために Copilot を使用すると予測しています。

Microsoft 最高技術責任者 Kevin Scott 氏も次のように述べています。「GitHub Copilot は何千もの異なる種類の作業に適用できると確信しています。」

しかし、権利侵害の申し立てにより、Copilot はリリースから 5 か月も経たないうちに、怒ったプログラマーたちによって法廷で訴訟され、90 億米ドルを請求されました。

Codex: AI リアルタイム自動プログラミング

OpenAI はテキスト生成の先駆けとなりました。

2019 年から、OpenAI は GPT-2 と呼ばれるアルゴリズムの使用を開始し、業界にセンセーションを巻き起こしました。2021 年末には、OpenAI は GPT-2 のアップグレード バージョンを発表しました。 、GPT-3。誰でも利用できます。

GPT-3 には、前世代モデル GPT-2 の 100 倍である 1,750 億個のパラメーターがあり、同様の NLP モデルの以前のパラメーター記録も 10 倍向上しています。

画像生成の分野では、OpenAI が 2021 年 1 月にテキスト プロンプト用のオリジナル画像を生成できる DALL-E を正式に発表しました。

2022 年 4 月、より複雑な画像をレンダリングできる DALL-E 2 がリリースされました。

2021 年 6 月 30 日、OpenAI と GitHub は共同で、独自の Codex モデルを使用して「AI コード補完アーティファクト」GitHub Copilot をリリースしました。

しかし、当時、コーデックスはあまり詳細を明らかにせず、常に謎の感覚を維持していました。

昨年 8 月 10 日、OpenAI はついに Codex の改良版をリリースし、独自の API に基づくプライベート ベータ版もリリースしました。

以前のバージョンと比較して、Codex の改良版は、単純な自然言語コマンドを解釈できるだけでなく、コードを自動的に作成して完成させることができるため、より柔軟かつ高度になっています。

たとえば、OpenAI の宇宙ゲーム「space game」では、ユーザーが「Make it be smallish」という自然言語コマンドを入力すると、Codex システムが自動的に制御コードを生成します。写真の宇宙船 サイズは縮小されています。

さらに、ソフト記事を自分で書くことができる魔法のツール、Jasper があります。

「Jasper」は、GPT-3 のテキスト生成技術を搭載した AI コンテンツ プラットフォームで、人間がクリエイティブな障壁を突破し、企業で使用するテキストを 10 倍の速度で自動生成できるようにします。 、マーケティング、ブログ、電子メールなどに使用できます。

ちょうど10月に、Jasperは1億2,500万米ドルの資金を調達したと発表し、現在の評価額は15億米ドルで、7,500万米ドルの収益が見込まれると主張しました。今年の収入。

昨年から今年にかけて、ジェネレーティブ AI が爆発的に普及しました

業界で今最もホットな言葉は「ジェネレーティブ アーティフィシャル」です「知性」「賢さ」も間違いなくその1つです。

技術用語では、「生成人工知能」とは、コンピューターがテキスト、オーディオ ファイル、ビデオ ファイル、画像、さらにはコードを使用して作成できるようにする、教師なしおよび半教師ありの機械学習アルゴリズムを指します。新しいコンテンツ。

ユーザーのプロンプトに基づいて AI によって生成されたアートワーク、テキスト、コードは、何度も人々を驚かせてきました。

#Gartner は、「2022 年の新興テクノロジーとトレンドのインパクト レーダー レポート」の中で、生産性革命をもたらすテクノロジーとして生成 AI を挙げています。

Gartner の予測によると、生成 AI は 2025 年までに全データの 10% を生成し (現在は 1% 未満)、さらに 2025 年までに生成されるデータは 10% になると予想されています。消費者ユースケースの全テストデータの割合。

そして、2025 年までに、創薬と開発の 50% で生成 AI が使用されるようになります。

人工知能に投資する大手バイオ医薬品企業

そして 2027 年までに2019 年には、メーカーの 30% が製品開発効率を向上させるために生成 AI を使用する予定です。

今、生成 AI がシリコンバレーで「ゴールドラッシュ」を引き起こしました。

最近のブログ投稿で、ベンチャー キャピタル会社 Sequoia Capital は、音声合成、ビデオ編集、生物学、化学などの分野における生成人工知能の可能性について詳しく説明しました。

記事の最後で、同社は将来的にはすべての画像と一部のテキストおよびアルゴリズムが AI を使用して生成されるだろうと結論付けています。

AIのせいで人間は職を失うのでしょうか?

生成型人工知能の爆発的な普及により、将来的にはより高度な AI プログラミング モデルが次々と登場し、プログラマーの生活空間を圧迫することが予想されます。

では、AI技術の発展により人間のプログラマーは失業するのでしょうか？

業界のコンセンサスは、人間に代わるには「AI プログラマー」が解決すべき問題をまだ多く抱えているということです。

これは主に、「商品化の見通し」と「規制倫理」の 2 つの側面に反映されています。

Foundation Capitalのパートナーであり、Jasperへの初期投資家であるJoanne Chen氏は、生成AIツールを価値ある企業に変えるのは依然として難しいと語った。

つい最近、「AI プログラミングの成果物」である Kite が開発を中止すると発表し、わずか 8 年間の稼働後に完全に活動を停止しました。

#Kite の公式 Web サイトに掲載された最後のブログで、創設者のアダム スミスは「月間アクティブ ユーザー数は 500,000 人ですが、収益はほとんど得られていません。」

彼は、開発者がコードを 18% 速く書けるようにするだけでは、開発者にとってセンセーショナルではなく、付加価値サービスにお金を費やすのにも十分ではないと考えています。

製品の商用化の見通しは十分に明確ではありません。これは、多くの有料 AI 補助ソフトウェアに共通する問題でもあるかもしれません。

「倫理と著作権」も、生成型 AI 技術が人々の生活に浸透するのを妨げているもう 1 つの障害です。

今月初め、GitHub が人工知能を利用してオープンソース コードをコピーし、ソフトウェアのプライバシーを無視しているとして、GitHub に対して集団訴訟が起こされました。

開発者の中には、Copilot が提案したコードが自分の作品に似ていると不満を漏らす人もいました。

GitHub は、まれにこのツールがコピーされたコードを生成する可能性があると述べていますが、現在のバージョンでは、GitHub パブリック リポジトリ内の既存のコードに一致する提案をフィルタリングしてブロックしようとしています。しかし、それは依然としてプログラマーコミュニティの一部の間でかなりの不安を引き起こしています。

チェン氏はまた、生成型AIのブームは規制の欠如を意味し、それらが「不快または危険な目的」に使用される可能性があると述べた。誤った情報を広める動画を作成するなど。

つまり、Google による Pitchfork の開始の可能性に関して言えば、プロジェクトはまだ初期段階にありますが、これらのモデルをトレーニングする方法については、バイアスなど、考慮すべき倫理的な厄介な問題がまだあります。著作権の問題の可能性もあります。

では、プログラマーは自分自身を「殺す」のでしょうか？

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