Parliamo di copilot. L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando radicalmente il mondo della programmazione, introducendo strumenti che semplificano la vita degli sviluppatori. Uno di questi strumenti è GitHub Copilot, l’estensione sviluppata da GitHub, OpenAI e Microsoft, che aiuta a scrivere codice più velocemente.
Si può usare in modalità gratuita con una prova di 30 giorni, terminata la quale è necessario un abbonamento a pagamento.
Vediamo come funziona, vantaggi e limiti.
Cos’è GitHub Copilot
GitHub Copilot è un modello di intelligenza artificiale generativa sviluppato da GitHub, OpenAI e Microsoft, che funziona come un assistente di programmazione che suggerisce codice in tempo reale direttamente nell’editor di testo.
Si basa sul modello Codex di OpenAI, addestrato su un vasto database di codici sorgente, rendendolo competente in una varietà di linguaggi e framework di programmazione.
Questa tecnologia AI avanzata è progettata per comprendere il contesto del codice che si sta scrivendo, offrendo suggerimenti pertinenti e consentendo di trasformare le richieste in linguaggio naturale in codice funzionante. Oltre a completare il codice, dunque, Copilot può generare nuove funzioni e documentazioni basandosi sulle indicazioni che riceve.
Come funziona e come si usa GitHub Copilot
Utilizzare GitHub Copilot è come avere un co-pilota durante la scrittura del codice. Una volta installato come estensione ad esempio in Visual Studio Code, inizia a suggerire blocchi di codice e funzioni, basandosi sul contesto del progetto e sui frammenti di codice esistenti. Questo processo accelera la scrittura del codice e agevola l’apprendimento e la comprensione di nuove “strutture” e linguaggi di programmazione.
Come per le altre AI, anche per interagire con GitHub Copilot si utilizza il Prompt Engineering, una metodologia che permette agli sviluppatori di guidare l’AI con istruzioni specifiche, trasformando le idee / gli input in codice funzionale. Dunque si chatta con il bot che agisce come un assistente alla programmazione.
Questo approccio interattivo assicura che il codice generato sia non solo sintatticamente corretto ma anche adeguato al contesto dell’applicazione in sviluppo.
Prompt Engineering
Attraverso il Prompt Engineering si “dialoga” con Copilot in un linguaggio che lo aiuta a capire gli obiettivi di codifica. Proprio come avviene con ChatGpt e Gemini di Google. L’output è un codice pronto da usare per il proprio progetto.
Cos’è il Prompt Engineering? Il Prompt Engineering è il processo di creazione di istruzioni che guidano i sistemi di intelligenza artificiale come GitHub Copilot, appunto, a generare codice adeguato al contesto.
Per garantire che il codice sia corretto a livello sintattico, funzionale e contestuale, il prompt ideale deve essere chiaro e specifico, fornire contesto ed esempi che migliorano la comprensione. Potrebbe trattarsi di un solo esempio, mentre in altri casi potrebbe essere necessario fornirgliene diversi.
Cosa è possibile fare con GitHub Copilot
- Ottenere suggerimenti di codice in linea mentre si scrive e si itera sul codice: GitHub Copilot fornisce suggerimenti di codice automatici mentre programmi, facilitando la scrittura e la revisione del codice.
- Avviare una conversazione in chat per generare o rifattorizzare il codice sorgente: anche se la caratteristica specifica della “conversazione in chat” non è menzionata esplicitamente nei risultati, GitHub Copilot è progettato per assistere nella generazione e rifattorizzazione del codice.
- Produrre commenti sulla documentazione o generare test unitari.
- Ricevere aiuto per la correzione di errori nel codice o per risolvere errori durante l’esecuzione di comandi nel terminale.
- Fare domande per sviluppare una nuova base di codice.
Vantaggi e limitazioni di Copilot
L’efficienza e la velocità di generare codice con GitHub Copilot, offre tanti vantaggi:
- Velocizzare il lavoro: Copilot può suggerire automaticamente frammenti di codice, funzioni o interi blocchi di codice che, altrimenti, si dovrebbero scrivere manualmente.
- Ridurre gli errori: Copilot è addestrato su una vasta quantità di codice sorgente e può aiutare a ridurre gli errori di battitura, sintassi e logica che spesso si verificano durante la scrittura di codice manuale.
- Lavorare attingendo a soluzioni alternative.
- Lavorare su progetti multi linguaggio (Copilot supporta una vasta gamma di linguaggi di programmazione).
- Integrarsi con gli ambienti di sviluppo più diffusi: con Visual Studio Code, Neovim e JetBrains IDEs…
Altre questioni legate alla sicurezza e alla privacy
Tuttavia, ci sono anche altre questioni legate alla sicurezza e alla privacy dei dati, dato che il codice suggerito potrebbe incorporare parti di codice preesistenti da altri progetti pubblici.
Una delle preoccupazioni di chi usa GitHub for Business, poi, riguarda l’accesso al codice sorgente dell’editor che si sta usando, con i possibili problemi di violazione del copyright del codice generato con codice aperto.
Tali dati potrebbero contenere informazioni vulnerabili, motivo per cui l’utilizzo di Copilot in progetti riservati potrebbe non essere una buona idea. Soprattutto quando l’azienda non acconsente all’uso dell’AI per sviluppare progetti.
Un altro aspetto da considerare, poi, è l’apprendimento: se da un lato Copilot può accelerare lo sviluppo, dall’altro potrebbe ridurre l’approfondimento dei linguaggi di programmazione, se utilizzato senza un’adeguata comprensione di base.
L’AI può sostituire il lavoro dei programmatori?
Come lo stesso amministratore delegato di GitHub afferma che seppure il codice prodotto da Copilot viene generato da un’intelligenza artificiale, non c’è alcun rischio che la tecnologia possa sostituire il lavoro umano.
È vero: la rivoluzione AI è un vero tsunami, questo è impossibile negarlo! Ma dobbiamo coglierne l’aspetto positivo, noi persone in primis. Come? Non abusandone sostituendola al nostro operato. Dipende da noi come useremo questo potente strumento: se per appiattire i nostri testi o per rendere la produzione omologata, senza più distinzione né marchio autoriale, e a rischio “errori”, in qualsiasi ambito sia possibile usare questa tecnologia, o se usarla come strumento in grado di aiutare a diventare più produttivi offrendo assistenza nelle attività che portano via tempo ed energie.
Giusto per concludere: uno studio pubblicato su arXiv, che ha analizzato frammenti di codice generati da Copilot da progetti GitHub, e che ha utilizzato diversi scanner di sicurezza per identificare le vulnerabilità, ha scoperto che almeno il 35,8% degli snippet di codice generati da Copilot presentava problemi di vulnerabilità e sicurezza, indipendentemente dal linguaggio di programmazione utilizzato.
Cosa sta a significare questo? Che per quanto intelligenti, queste macchine possono sbagliare… Dunque occhio a non perderle di vista! Serve ancora il nostro apporto umano.
