Egy nemrégiben készült tanulmány kimutatta, hogy egy mesterségesintelligencia- (MI-) chatbottal működő szoftvercég kevesebb mint hét perc alatt képes szoftvert kifejleszteni, átlagosan kevesebb mint 1 dolláros költséggel.
A kutatók egy mesterséges intelligencia által üzemeltetett technológiai vállalatot bíztak meg azzal, hogy egy új tanulmányban 70 különböző programot dolgozzanak ki. A MI-botoknak szerepeket osztottak ki: képesek voltak kommunikálni egymással, logikus döntéseket hozni és hibákat elhárítani. Az olyan mesterségesintelligencia-chatbotok, mint az OpenAI ChatGPT, gyorsan, költséghatékonyan üzemeltethetnek egy szoftvercéget minimális emberi beavatkozással – derült ki a tanulmányból.
A publikációban a Brown Egyetem és több kínai egyetem kutatóiból álló csoport kísérletet végzett annak kiderítésére, hogy a ChatGPT 3.5-ös modelljének egy verziójával működő MI-botok képesek-e befejezni a szoftverfejlesztési folyamatot előzetes képzés nélkül. Ennek tesztelésére a kutatók egy hipotetikus szoftverfejlesztő céget hoztak létre ChatDev néven. A vízesés modell – a szoftverkészítés szekvenciális megközelítése – alapján a vállalat négy különböző szakaszra oszlott időrendi sorrendben: tervezés, kódolás, tesztelés és dokumentálás. Innentől kezdve a kutatók a MI-botokhoz specifikus szerepeköröket rendeltek, majd minden botot a megfelelő szakaszokhoz rendeltek. A ChatDev „vezérigazgatója” (CEO-ja) és „technikai igazgatója” (CTO-ja) például a tervezési szakaszban dolgozott, a „programozó” és a „művészeti tervező” pedig a kódolás szakaszban. Az MI-munkások minden szakaszban minimális emberi közreműködéssel csevegtek egymással, hogy befejezzék a szoftverfejlesztési folyamat bizonyos részeit – a használandó programozási nyelv eldöntésétől a kódhibák azonosításáig – egészen a szoftver elkészültéig.
Munkában a botok
A kutatók a kísérletet különböző szoftverforgatókönyveken futtatták le, és egy sor elemzést alkalmaztak rajtuk, hogy megtudják, mennyi ideig tart a ChatDev az egyes szoftvertípusok elkészítéséhez, és mindegyik mennyibe kerül. A kutatók például megbízták a ChatDev-vel, hogy tervezzen meg egy alap „Gomoku” (Amőba) játékot.
A tervezési szakaszban a vezérigazgató arra kérte a CTO-t, hogy javasoljon egy konkrét programozási nyelvet, amely kielégíti az új felhasználó igényeit, amire a CTO Pythonnal válaszolt. A vezérigazgató válaszában kifejtette, hogy a programozási nyelv egyszerűsége és olvashatósága miatt népszerű választás a kezdők és a tapasztalt fejlesztők számára egyaránt.
A CTO „Kezdjük el” felszólítására a ChatDev a kódolási szakaszba lépett, ahol a CTO megkérte a programozót, hogy írjon egy fájlt, majd a programozó arra kérte a tervezőt, hogy adjon a szoftvernek egy gyönyörű grafikus felhasználói felületet. A csevegési lánc addig ismétlődött, amíg a szoftvert ki nem fejlesztették. A ChatDev 70 különböző feladat kiosztása után a tanulmány megállapította, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt vállalat „átlagosan kevesebb, mint egy dolláros költséggel kevesebb, mint hét perc alatt” tudta befejezni a teljes szoftverfejlesztési folyamatot – mindezt úgy, hogy közben feltárta és elhárította a potenciális lehetőségeket, sérülékenységeket, a memória és az önreflexió képességei révén.
A tanulmány szerint a generált szoftverrendszerek 86,66%-a kifogástalanul futott.
MI a szoftverfejlesztésben
„Kísérleti eredményeink bizonyítják a ChatDev által vezérelt, automatizált szoftverfejlesztési folyamat hatékonyságát és költséghatékonyságát”, írták a kutatók. A tanulmány eredményei rávilágítanak arra, hogy az olyan hatékony generatív mesterségesintelligencia-technológiák mint a ChatGPT, mennyire hatékonyan tudnak bizonyos feladatokat ellátni. A kódolók különösen hasznosnak találhatják a generatív MI-eszközöket személyes és szakmai életük szempontjából. Daniel Dippold, egy berlini kódoló a ChatGPT segítségével olyan programot fejlesztett ki, amely segített neki lakást találni, az Amazon alkalmazottai pedig a ChatGPT-t használják szoftverfejlesztésre. Ennek ellenére a tanulmány szerint azért nem tökéletes (még?) az MI: a kutatók olyan korlátokat azonosítottak, mint például a nyelvi modellek hibái és torzításai, amelyek problémákat okozhatnak a szoftverek létrehozásában. Ennek ellenére a kutatók szerint az eredmények segíthetnek a kezdő programozóknak vagy mérnököknek.
