Le mystérieux projet de Google dévoilé ! Une IA capable d'écrire du code et de corriger des bugs fait trembler les codeurs

À quel point est-ce stressant d'être programmeur ?

En tout cas, une récente rumeur fait trembler les codeurs.

On dit que Google développe un nouveau projet secret pour apprendre à l'IA à écrire du code.

On dit qu'après avoir appris, l'IA peut non seulement écrire du code, mais aussi corriger des bugs.

Quand il s'agit d'écrire du code, vous devriez laisser le code faire tout seul

La rumeur dit que ce projet secret de Google utilisera l'apprentissage automatique pour entraîner les codes, leur permettant de se coder eux-mêmes, de corriger les bugs par eux-mêmes, et se mettre à jour.

Ce projet montre que Google fait un pas de plus vers l'intelligence artificielle générationnelle.

De nos jours, l’IA devient de plus en plus omnipotente. Ils peuvent créer des images, des vidéos et écrire du code.

Si cette IA continue d’évoluer, les codeurs seront-ils encore nécessaires à l’avenir ?

Selon des personnes proches du dossier, ce projet a été initialement développé par le département d'alunissage d'Alphabet, le département X, dont le nom de code est Pitchfork.

Cet été, il a été transféré vers Google Labs.

Comme nous le savons tous, Google Labs valorise « l'investissement à long terme », y compris les projets VR et AR.

Maintenant, Pitchfork est devenu un employé de "AI Developer Assistance Team" sous Google Labs.

Selon des informations internes, le rôle de Pitchfork est « d’apprendre au code à écrire et à réécrire par vous-même ».

Il peut apprendre différents styles de programmation et écrire du code selon ces styles.

Maintenant, l'équipe explore différents cas d'utilisation pour aider les développeurs.

Un employé de Google a déclaré que l'intention initiale du développement de Pitchfork était de créer un outil permettant de mettre à jour la base de code Python de Google vers une nouvelle version.

Comment passer d'une version à la suivante sans embaucher des ingénieurs logiciels supplémentaires ?

Pitchfork est né.

Le chef d'équipe Hatalsky a déclaré qu'au fil du temps, l'objectif du projet Pitchfork est progressivement devenu la construction d'un système universel.

Depuis la fin de l'année dernière, Pitchfor a pu réduire le coût de pour X.

AlphaCode : Battre 72% des programmeurs

En fait, la programmation de l'IA n'est pas nouvelle depuis longtemps.

En février 2022, DeepMind, une autre filiale d'Alphabet et une société frère de Google, a lancé un système appelé « AlphaCode » qui peut utiliser l'intelligence artificielle pour générer du code.

Selon DeepMind, AlphaCode peut rivaliser avec les humains.

DeepMind a testé AlphaCode en utilisant 10 concours existants hébergés sur la plateforme de concours de programmation Codeforces, et s'est classé dans le top 54,3 % au total, ce qui signifie qu'il a battu 46 % des participants.

DeepMind affirme qu'AlphaCode a résolu 34,2% des problèmes sur 1 million d'échantillons lors de tests à l'aide de la plateforme de compétition de programmation Codeforces.

De plus, parmi les utilisateurs qui ont participé au concours au cours des 6 derniers mois, les données d'AlphaCode se sont classées dans le top 28%, ce qui peut être considéré comme « battant 72 % des programmeurs humains » !

A cette époque, DeepMind soulignait que même si AlphaCode ne convient actuellement qu'aux domaines de programmation compétitifs, il est évident que ses capacités futures ne s'arrêteront pas là.

Cela ouvre la porte à la création de certains outils qui rendront la programmation plus accessible et un jour entièrement automatisée.

Copilot : une bonne aide pour les programmeurs

À l'avenir, en 2021, GitHub et OpenAI ont lancé conjointement un artefact de programmation d'IA : GitHub Copilot.

Lorsque vous entrez du code, Copilot vous demandera automatiquement les extraits de code qui peuvent apparaître ensuite dans le programme, tout comme un robot de saisie semi-automatique entraîné à parler en Python ou en JavaScript.

Copilot peut remplir les blocs de code nécessaires, à condition qu'ils ne soient pas particulièrement complexes ou créatifs, ce qui est très utile pour une programmation équivalente au travail manuel.

De plus, Copilot a également optimisé la fonction de collaboration en ligne entre plusieurs programmeurs. Il s'agit donc de l'un des premiers projets les plus réussis en matière d'IA générative.

Le 22 juin 2022, Copilot a été officiellement lancé pour la face C, au prix de 10 $ US/mois ou 100 $ US/an, et est fourni gratuitement aux étudiants utilisateurs et aux responsables de projets open source populaires.

Des milliers de développeurs utilisent désormais Copilot.

Jusqu'à 40 % du code écrit dans une douzaine de langages les plus populaires​​en dépend.

GitHub prédit que les développeurs utiliseront Copilot pour écrire jusqu'à 80 % de leur code d'ici cinq ans.

Kevin Scott, directeur de la technologie de Microsoft, a également déclaré : "Nous sommes convaincus que GitHub Copilot peut être appliqué à des milliers de types de travaux différents."

Cependant, en raison d'une violation présumée, moins de 5 mois après sa sortie. Copilot a été poursuivi en justice par des programmeurs en colère, réclamant 9 milliards de dollars.

Codex : programmation automatique en temps réel de l'IA

OpenAI a été le pionnier de la génération de texte.

À partir de 2019, OpenAI a commencé à utiliser un algorithme appelé GPT-2, faisant sensation dans l'industrie ; fin 2021, OpenAI a lancé une version améliorée de GPT-2, GPT-3, qui peut être utilisée ; par n'importe qui.

GPT-3 possède 175 milliards de paramètres, soit 100 fois celui du modèle GPT-2 de la génération précédente. Il améliore également de 10 fois l'enregistrement des paramètres précédent des modèles PNL similaires.

Dans le domaine de la génération d'images, OpenAI a officiellement annoncé DALL-E en janvier 2021, qui peut générer des images originales pour les invites de texte.

En avril 2022, DALL-E 2 est sorti, capable de restituer des images plus complexes.

Le 30 juin 2021, OpenAI et GitHub ont publié conjointement "l'artefact de complétion de code AI" GitHub Copilot en portant leur propre modèle Codex.

Cependant, à cette époque, le Codex ne révélait pas trop de détails et gardait toujours un sentiment de mystère.

Le 10 août de l'année dernière, OpenAI a finalement lancé une version améliorée du Codex et a également publié une version bêta privée basée sur sa propre API.

Par rapport à la version précédente, la version améliorée du Codex peut non seulement interpréter des commandes simples en langage naturel, mais également créer et compléter automatiquement des codes, ce qui la rend plus flexible et avancée.

Par exemple, dans le jeu spatial "space game" d'OpenAI, l'utilisateur saisit la commande en langage naturel "Make it be smallish", et le système Codex générera automatiquement des codes de contrôle pour réduire la taille du vaisseau spatial dans l'image.

De plus, il existe un outil magique qui peut écrire vous-même des articles doux : Jasper.

« Jasper » est une plate-forme de contenu IA équipée de la technologie de génération de texte de GPT-3, qui peut aider les humains à surmonter les barrières créatives et à générer automatiquement du texte 10 fois plus rapidement que les entreprises peuvent utiliser pour le marketing, les blogs, les e-mails électroniques, etc.

Rien qu'en octobre, Jasper a annoncé avoir levé 125 millions de dollars de financement, avec une valorisation actuelle de 1,5 milliard de dollars, et a affirmé qu'elle devrait générer 75 millions de dollars de revenus cette année.

De l'année dernière à cette année, l'IA générative a explosé

Si vous voulez parler des mots les plus en vogue de l'industrie actuellement, « intelligence artificielle générative » doit en faire partie.

En termes techniques, « l'intelligence artificielle générative » fait référence à des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés et semi-supervisés qui permettent aux ordinateurs de créer de nouveaux contenus à l'aide de textes, de fichiers audio et vidéo, d'images et même de code.

Les illustrations, le texte et le code générés par l'IA sur la base des invites des utilisateurs étonnent les humains à maintes reprises.

Gartner a répertorié l'IA générative comme l'une des technologies qui peuvent provoquer une révolution de la productivité dans le « 2022 Emerging Technologies and Trends Impact Radar Report ».

Selon les prévisions de Gartner, d'ici 2025, l'IA générative générera 10 % de toutes les données (maintenant moins de 1 %) et 20 % de toutes les données de test pour les cas d'utilisation par les consommateurs.

Et, d’ici 2025, 50 % de la découverte et du développement de médicaments utiliseront l’IA générative.

Les grandes entreprises biopharmaceutiques investissent dans l'intelligence artificielle

Et d'ici 2027, 30 % des fabricants utiliseront l'IA générative pour améliorer l'efficacité du développement de produits.

Maintenant, l’IA générative a déclenché une « ruée vers l’or » dans la Silicon Valley.

Dans un récent article de blog, la société de capital-risque Sequoia Capital a développé le potentiel de l'intelligence artificielle générative dans des domaines tels que la synthèse vocale, le montage vidéo, la biologie et la chimie.

À la fin de l'article, la société a conclu qu'à l'avenir, toutes les images, ainsi que certains textes et algorithmes, seront générés à l'aide de l'IA.

Les humains perdront-ils leur emploi à cause de l’IA ?

Il est prévisible qu'avec l'explosion de l'intelligence artificielle générative, des modèles de programmation d'IA de plus en plus avancés apparaîtront les uns après les autres, réduisant ainsi l'espace de vie des programmeurs.

Alors, les programmeurs humains vont-ils se retrouver au chômage à cause du développement de la technologie de l'IA ?

Un consensus dans l'industrie est que s'ils veulent remplacer les humains, les "programmeurs IA" ont encore de nombreux problèmes à résoudre.

Cela se reflète principalement sous deux aspects : les « perspectives de commercialisation » et « l'éthique réglementaire ».

Joanne Chen, associée chez Foundation Capital et l'un des premiers investisseurs à Jasper, a déclaré qu'il est encore difficile de transformer un outil d'IA générative en une entreprise de valeur.

Il n'y a pas si longtemps, "l'artefact de programmation IA" Kite a annoncé qu'il arrêterait son développement, et il était complètement inactif après seulement 8 ans de fonctionnement.

Dans le dernier blog publié sur le site officiel de Kite, le fondateur Adam Smith a déclaré : « Nous avons 500 000 utilisateurs actifs par mois, mais presque aucun revenu n'est généré

Il estime que seuls les développeurs augmentent la vitesse de 18 %. » Écrire du code n’est pas assez sensationnel pour eux, ni suffisant pour leur faire dépenser de l’argent dans des services à valeur ajoutée.

Les perspectives de commercialisation du produit ne sont pas assez claires, ce qui peut également être un problème courant dans de nombreux logiciels payants d'assistance à l'IA.

« L'éthique et le droit d'auteur » sont un autre obstacle qui empêche la technologie de l'IA générative d'entrer dans la vie des gens.

Plus tôt ce mois-ci, un recours collectif a été déposé contre GitHub, l'accusant d'utiliser l'outil Copilot pour utiliser l'intelligence artificielle afin de copier du code open source et de ne pas respecter la confidentialité des logiciels.

Certains développeurs se sont également plaints du fait que le code proposé par Copilot ressemblait à leur propre travail.

Bien que GitHub indique que dans de rares cas, l'outil peut générer du code copié, la version actuelle tente de filtrer et de bloquer les suggestions qui correspondent au code existant dans les référentiels publics GitHub. Mais cela suscite toujours une anxiété considérable parmi certains membres de la communauté des programmeurs.

Chen a également déclaré que l'engouement pour l'IA générative pourrait signifier un manque de réglementation et permettre leur utilisation à "certaines fins peu recommandables ou dangereuses". Comme réaliser des vidéos qui diffusent de la désinformation.

Donc, en ce qui concerne le lancement éventuel de Pitchfork par Google, même si le projet n'en est qu'à ses débuts, il reste encore d'épineuses questions éthiques à considérer sur la manière de former ces modèles, telles que les préjugés et les problèmes potentiels de droits d'auteur.

Alors, les programmeurs se « suicident » ?

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!