“Siempre hemos utilizado herramientas para crear nuevas herramientas, y los desarrolladores están utilizando la IA para continuar con esa tradición. El martes, el CEO de Google reveló que los sistemas de IA generan ahora más de una cuarta parte del código nuevo para sus productos, y los programadores humanos supervisan las contribuciones generadas por computadora. La declaración, realizada durante la conferencia telefónica sobre los resultados del tercer trimestre de 2024 de Google, muestra cómo las herramientas de IA ya están teniendo un impacto considerable en el desarrollo de software”.
por Benj Edwards | Ars Technica
El martes, el director ejecutivo de Google reveló que los sistemas de inteligencia artificial generan ahora más de una cuarta parte del código nuevo para sus productos, y que los programadores humanos supervisan las contribuciones generadas por computadora. La declaración, realizada durante la conferencia telefónica sobre los resultados del tercer trimestre de 2024 de Google , muestra cómo las herramientas de inteligencia artificial ya están teniendo un impacto considerable en el desarrollo de software.
“También estamos utilizando la IA internamente para mejorar nuestros procesos de codificación, lo que aumenta la productividad y la eficiencia”, dijo Pichai durante la llamada. “Hoy en día, más de una cuarta parte de todo el código nuevo en Google es generado por IA, que luego es revisado y aceptado por los ingenieros. Esto ayuda a nuestros ingenieros a hacer más y avanzar más rápido”.
Los desarrolladores de Google no son los únicos programadores que utilizan la IA para ayudar con las tareas de codificación. Es difícil obtener cifras concretas, pero según la Encuesta para desarrolladores de 2024 de Stack Overflow , más del 76 por ciento de todos los encuestados “están utilizando o planean utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo este año”, y el 62 por ciento las utiliza activamente. Una encuesta de GitHub de 2023 descubrió que el 92 por ciento de los desarrolladores de software con sede en EE. UU. “ya están utilizando herramientas de codificación de IA tanto dentro como fuera del trabajo”.
La codificación asistida por IA surgió por primera vez a lo grande con GitHub Copilot en 2021, y la función se lanzó ampliamente en junio de 2022. Utilizaba un modelo de IA de codificación especial de OpenAI llamado Codex , que fue entrenado tanto para sugerir continuaciones del código existente como para crear código nuevo desde cero a partir de instrucciones en inglés. Desde entonces, la codificación basada en IA se ha expandido a lo grande, con soluciones en constante mejora de Anthropic , Meta , Google , OpenAI y Replit .
GitHub Copilot también ha ampliado sus capacidades. Ayer mismo, la subsidiaria de Microsoft anunció que los desarrolladores podrán utilizar modelos que no sean de OpenAI, como Claude 3.5 de Anthropic y Gemini 1.5 Pro de Google, para generar código dentro de la aplicación por primera vez.
Si bien algunos promocionan los beneficios del uso de IA en la codificación, la práctica también ha atraído críticas de aquellos que se preocupan de que el futuro software generado parcial o en gran medida por IA pueda estar plagado de errores y fallas difíciles de detectar.
Según un estudio de 2023 de la Universidad de Stanford, los desarrolladores que utilizan asistentes de codificación con IA tienden a incluir más errores, aunque paradójicamente creen que su código es más seguro. Este hallazgo fue destacado por Talia Ringer, profesora de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, quien le dijo a Wired que “probablemente existan tanto beneficios como riesgos” con la codificación asistida por IA, enfatizando que “más código no significa mejor código”.
La única constante es el cambio
Si bien la introducción de errores es sin duda un efecto secundario riesgoso de la codificación con IA, la historia del desarrollo de software ha incluido cambios controvertidos en el pasado, incluida la transición del lenguaje ensamblador a lenguajes de nivel superior, que se enfrentó a la resistencia de algunos programadores preocupados por la pérdida de control y eficiencia. De manera similar, la adopción de la programación orientada a objetos en la década de 1990 generó críticas sobre la complejidad del código y la sobrecarga de rendimiento. El cambio a la mejora de la codificación con IA puede ser la última transición que se enfrenta a la resistencia de la vieja guardia.
“No importa si crees que la programación con IA funciona hoy o no”, publicó el ex vicepresidente de Microsoft Steven Sinofsky en septiembre. Sinofsky tiene una historia personal de programación que se remonta a la década de 1970. “Pero si crees que la IA funcional que ayuda a programar hará que los humanos sean más tontos o no es programación real, considera que ese ha sido el argumento en contra de todas las generaciones de herramientas de programación desde Fortran”.
A lo largo de las décadas, entre los desarrolladores han circulado ampliamente preferencias fuertes sobre prácticas de codificación “adecuadas” , y algunas de las posiciones más extremas pueden parecer tontas hoy en día, especialmente aquellas relacionadas con mejoras en la calidad de vida que muchos programadores ahora dan por sentado. John Gruber, de Daring Fireball, respondió al tuit de Sinofsky diciendo: “Sé que los jóvenes no me creerán, pero recuerdo cuando algunos programadores argumentaron que el coloreado de sintaxis en los editores de texto haría que la gente fuera más tonta”.
En definitiva, todas las herramientas aumentan o mejoran la capacidad humana. Usamos herramientas para construir cosas más rápido y siempre las hemos usado para construir herramientas nuevas y más complejas. Es la historia de la tecnología en sí misma. Los dibujantes diseñaron los primeros chips de silicio para computadoras en papel y, más tarde, los ingenieros diseñaron chips sucesivos en computadoras que usaban circuitos integrados. Hoy, el software de automatización de diseño electrónico (EDA) ayuda en el diseño y simulación de chips semiconductores, y empresas como Nvidia ahora están usando algoritmos de IA para diseñarlos.
¿Significa eso que los modelos actuales de IA son capaces de generar código impecable y de alta calidad que los desarrolladores pueden insertar y olvidar? Probablemente no. Por ahora, todavía es necesario que haya personas capacitadas con experiencia para garantizar que todo funcione correctamente, que parece ser la práctica que el CEO de Google estaba promocionando en la conferencia sobre ganancias. Como cualquier herramienta, la asistencia de la IA en manos capacitadas puede acelerar significativamente una tarea, y sin embargo, un martillo solo no puede construir una casa.
Acerca del autor
Benj Edwards Reportero senior de inteligencia artificialBenj Edwards es el reportero principal de inteligencia artificial de Ars Technica y fundador de la sección dedicada a la inteligencia artificial del sitio en 2022. También es un historiador de la tecnología ampliamente citado. En su tiempo libre, escribe y graba música, colecciona computadoras antiguas y disfruta de la naturaleza. Vive en Raleigh, Carolina del Norte.
Fuente: https://arstechnica.com/ai/2024/10/google-ceo-says-over-25-of-new-google-code-is-generated-by-ai/
