Süni intellekt proqram kodlarının hazırlanmasını sürətləndirsə də, bu texnologiyanın açıq mənbəli layihələrdə istifadəsi yeni problemlər yaradır. Kod yazmağa daha az vaxt sərf edən tərtibatçıların sayı artdıqca, həmin kodları yoxlayan və layihələrə uyğunluğunu qiymətləndirən komandaların iş yükü də ağırlaşır.
Demokrat.az xəbər verir ki, "Linux Foundation" təşkilatının "Red Hat"ın sponsorluğu ilə apardığı araşdırmada 234 açıq mənbəli layihə tərtibatçısı və rəhbərinin fikirləri öyrənilib. İştirakçılar generativ süni intellektdən istifadə etdikdə kod yazmağa sərf etdikləri vaxtın orta hesabla 52 faiz azaldığını bildiriblər. Lakin bu göstərici birbaşa ölçmələrə deyil, respondentlərin şəxsi qiymətləndirmələrinə əsaslanır.
Təkliflərin dörddə biri aşağı keyfiyyətlidir
Açıq mənbəli layihələrdə tərtibatçılar hazırladıqları kod dəyişikliklərinin əsas layihəyə daxil edilməsi üçün xüsusi təkliflər göndərirlər. Bu təkliflər qəbul olunmazdan əvvəl kod və test nəticələri yoxlanılır. Süni intellektlə hazırlanan kodların sayının artması isə avtomatik olaraq daha çox faydalı nəticə demək deyil.
Araşdırmada iştirak edən layihə rəhbərlərinin qiymətləndirməsinə görə, onlara göndərilən kod dəyişiklikləri təkliflərinin orta hesabla 25 faizi aşağı keyfiyyətli süni intellekt töhfələrindən ibarətdir. Hesabatda belə materiallar "AI slop" adlandırılır.
Böyük layihələrdə bu göstərici 31 faizə yüksəlir. Həmin layihələrin rəhbərlərinin 64 faizi kod dəyişikliklərinin yoxlanmasına daha çox vaxt sərf etdiklərini bildirir. Bu vəziyyət təkcə texniki keyfiyyətlə bağlı deyil, həm də komandalarda iş yükünün artması və tükənmişlik riskini gücləndirir.
Kodların sayı artır, yoxlama isə çətinləşir
Sorğu iştirakçısı olan layihə rəhbərlərinin 59 faizi süni intellektin istifadəsi ilə layihələrə göndərilən töhfələrin sayının artdığını qeyd edib. Böyük layihələrdə bu göstərici 69 faizdir.
Bununla belə, vaxta qənaət proqramlaşdırmanın bütün mərhələlərində eyni deyil. İştirakçılar kod dəyişiklikləri ilə bağlı müzakirələrdə orta hesabla 19 faiz vaxta qənaət etdiklərini bildiriblər. Mürəkkəb tapşırıqlarda isə respondentlərin 21 faizi süni intellektdən istifadə zamanı daha çox vaxt sərf etdiyini deyib.
Tərtibatçıların qənaət etdikləri vaxtdan necə istifadə etmələri də araşdırmada diqqət çəkib. İştirakçıların 66 faizi bu vaxtı əvvəlki dövrlərdən qalan texniki problemlərin həllinə, 63 faizi yeni funksiyaların hazırlanmasına, 58 faizi isə yeni bilik və bacarıqların əldə edilməsinə yönəltdiyini bildirib.
Süni intellektlə yazılan kodun məsuliyyəti kimə aiddir?
Araşdırmaya əsasən, layihələrin yalnız 35 faizində süni intellektdən istifadəyə dair rəsmi qaydalar mövcuddur. Layihələrin 32 faizində isə belə siyasət yoxdur və onun hazırlanması da planlaşdırılmır.
Sorğu iştirakçılarının 61 faizi süni intellektlə yaratdıqları kodu təqdim etməzdən əvvəl ətraflı yoxladıqlarını və funksional testlər apardıqlarını bildirib. Bununla belə, süni intellektdən istifadənin necə açıqlanması və kodun hansı tələblərə cavab verməsi məsələsində vahid yanaşma formalaşmayıb.
"Linux Foundation" layihələrə süni intellekt dəstəyinin necə bildirilməsini, kodun hansı testlərdən keçirilməsini və töhfə təqdim edən şəxslərdən nə tələb olunduğunu yazılı şəkildə müəyyənləşdirməyi tövsiyə edir.
Araşdırmanın əsas nəticəsi budur ki, kodun daha sürətli hazırlanması proqram təminatının ümumi inkişaf prosesinin də eyni dərəcədə sürətlənməsi demək deyil. Süni intellekt tərtibatçıların vaxtına qənaət etsə də, kodun düzgünlüyünü yoxlamaq, təhlükəsizliyini qiymətləndirmək və layihəyə uyğunluğunu təsdiqləmək üçün insan əməyinə ehtiyac qalır.
Jalə
