あらゆるタイプの開発者が選ぶ共有リポジトリであるGitHubは、 AIベースの開発 その 副操縦士 このツールは、多くの開発者がこのツールを利用して、最終的に本番環境に投入するコードの 30% ～ 50% を生成すると推定しています。
最近、スケールフォーカスの研究者らは 4か月の実験3 つのチームが参加して、GitHub Copilot の価値と実行可能性を測定しました。その結果、Copilot は「開発プロセスを加速し、日常的なコーディング タスクに費やす時間を削減し、生産性を向上させます。平均して、導入により生産性が最大 20% 向上します」という結果が得られました。
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しかし、研究者らは「限界も見られました。コパイロットは時折、より複雑な問題に苦戦し、望ましい解決方法へと人間が導く必要がありました」と付け加えた。
Copilot の仕組みとベスト プラクティスを理解することは、「その可能性を最大限に引き出すために不可欠です」と彼らは警告しています。「Copilot がすべてのタスクに等しく関連しているわけではないことを認識することが、非効率性を回避する鍵です。Copilot が優れている領域を特定することで、その価値を大幅に高めることができます。また、Copilot が不十分な領域を認識することで、無駄な労力を大幅に節約できます。」
Copilot は、「パフォーマンスやその他の非機能的側面に関して、わかりやすく明確に定義されたコンポーネントを実装する」という点で優れています。複雑なバグや、深いドメイン専門知識を必要とするタスクに対処する場合、その効率は低下します。
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GitHub自身は開発者の生産性向上を約55%としている。 マリオ・ロドリゲスGitHubのプロダクト担当上級副社長は最近の インタビュー が主催する サム・ランズボサム ボストン大学と シェルビン・コダバンデ ボストン コンサルティング グループの MIT Sloan Management Review に掲載された論文です。
しかし、生産性は、GitHub が Copilot を導入する目的を推進する唯一の指標ではありません。「私たちは、多くの顧客に、開発者の全体的な満足度を実際に測定するよう依頼しています」とロドリゲス氏は語ります。「組織内の開発者が不満を抱いていると、多くのことが起こらないですよね。開発者を満足させたいのです。世の中には優秀な人材が不足していますから、開発者を満足させたいのは当然です。」
幸福感を引き出す鍵は、Copilot が応答性と共感性を持つように設計されていることです。「Copilot は非常に忍耐強いです」と氏は説明します。「『このコード ベースで X、Y、Z を実行するには、実際どのように動作するのですか?』、または『このレジスタの書き方を忘れてしまいました。それを実行する最善の方法を教えてください』と尋ねても、Copilot は動揺しません。」
その結果、ロドリゲス氏は次のように続けた。「これを使用する人の生産性は大幅に向上します。コードの品質に違いが見られることもありますし、Copilot が 10,000 行ものテストを書く必要がなくなるため、満足度にも違いが見られます。」
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Copilot の最大の課題はコンテキストであると同氏は指摘した。「コードとコード開発は、扱うコンテキストと大きく関係しています。レガシー コード ベースを使用しているかどうか。COBOL を使用しているのか、C++ を使用しているのか、JavaScript を使用しているのか、TypeScript を使用しているのか。コードの品質を高め、それを受け入れられるためには、多くのコンテキストを考慮する必要があります。」
GitHub Copilotは、 AIを活用した開発アシスタントは、GitHub Nextという部門に組み込まれている。ロドリゲス氏は、このAIへの注力はGitHubチームにとってまったく新しい提案だと語った。典型的なGitHubコードは精査され、テストされ、決定論的である。「何かが機能しているかどうかはわかっている。バグがあるかどうかもわかっている。そのバグを何度も修正する方法もわかっている。機能を開発しているときに、自分たちが犯しているエラーさえも見ることができる」
一方、大規模な言語モデルは「決定論的ではありません」と氏は続けた。「そして、決定論的であると期待することはできません。品質についての考え方を再考する必要があります。機能へのアプローチ方法を再考する必要があります。」GitHub では、「GitHub Copilot に対して、これらすべての評価とオフライン評価を行っています。そして、それがコード補完などで提供されるものの品質を判断する方法です。」
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結局のところ、ある意味では、 誰もが開発者になる機会を持つロドリゲス氏はこう語った。「ソフトウェア開発者の定義は今後変化し始めるでしょう。おそらく、われわれは皆、料理の仕方を知っているし、自転車の乗り方を知っているし、泳ぎ方も知っているでしょう。しかし、私が明日ミシュランの星付きレストランを開店するわけではありません。」
AI がソフトウェア開発に与える影響は、もっと微妙なものになるでしょう。「テキスト ボックスだけで、ソフトウェアを作成し、そこから価値を引き出すことができるものを実現できるとしたらどうでしょうか?」たとえば、ロドリゲス氏は次のように語ります。「電話ですぐに『ねえ、娘にこれらのことについて話そうと思っているんだけど、最後の 3 つの X、Y、Z の記事を教えて。それからゲームとして遊べる小さなプログラムを作ってくれないか』と言えば、将来 Copilot がその手助けをしてくれるようになると想像できます。」
さらに、「想像してみてください。Copilot が作成したこの小さなプログラムを共有できるのです。そして、それをリミックスして、さらにリミックスし続けるのです。ちなみに、アーティストたちはいつもこれを行っています。Copilot のようなツールは、それを実現するのに役立つと思います。このテクノロジーの進歩によって、私たちの子供たちが経験することになるものは、信じられないほど素晴らしいものになるでしょう。」
