L’AI rende davvero più facile creare codice o è solo una illusione?

MIT Technology Review, la più antica rivista di tecnologia e innovazione al mondo, ha interpellato uno sviluppatore secondo il quale gli strumenti AI hanno indebolito quello che definisce il suo “istinto” per il codice che era solito avere, spiegando ancora come non sia “divertente sedersi e vedere svolgere il proprio lavoro”.

Ma l’AI sta davvero rendendo più veloce la creazione di codice? Dopo aver parlato con 30 sviluppatori, esponenti di aziende ad alto valore tecnologico, analisti e ricercatori, il MIT Technology Review ha constatato che il quadro risultante non è così brillante come potrebbe apparire.

Per alcuni sviluppatori in prima linea, l’entusiasmo iniziale sta svanendo man mano che ci si scontra con limitazioni tecnologiche. Un crescente numero di ricerche fa pensare che i presunti guadagni di produttività potrebbero essere illusori e in tanti si chiedono se non è il caso di cominciare a dire che “il re è nudo”, smettendo di fingere di non vedere una verità palese per semplice piaggeria o adulazione nei confronti di determinate tecnologie.

Dati di GitClear, specializzata in analytics per sviluppatori, mostrano che molti ingegneri software dal 2022 stanno producendo un 10% di codice più stabile, codice che non viene riscritto o eliminato in poche settimane, probabilmente grazie a strumenti AI; ma a questo vantaggio farebbe da contraltare uno netto calo in termini di qualità complessiva. Da un sondaggio di Stack Overflow è altresì emerso per la prima volta un calo di fiducia nei confronti degli strumenti AI; a luglio un più provocatorio studio di Model Evaluation & Threat Research (METR) – una organizzazione senza scopo di lucro – ha evidenziato che benché gli sviluppatori più esperti ritengano l’AI in grado di renderli più veloci del 20%, da test oggettivi è emerso che in realtà li rende il 19% più lenti.

Gli sviluppatori interpellati dal MIT Technology Review in linea generale concordano sugli ambiti nei quali l’AI eccelle: produrre codice standard (riutilizzabile in vari ambiti con poche modifiche), scrivere routine di test, risolvere bug, spiegare codice poco familiare a nuovi sviluppatori; molti fanno notare che l’AI aiuta ad affrontare il problema della “pagina bianca”, offrendo un imperfetto primo approccio dal quale partire e cercare l’ispirazione. L’AI consente ancora a colleghi non tecnici di creare prototipi veloci di funzionalità software, alleggerendo il carico degli ingegneri già oberati di lavoro. Alcuni compiti possono essere tediosi, e gli sviluppatori sono tipicamente lieti di lasciarli ad altri. Ma questi compiti sono solo una piccola parte del carico di lavoro che un ingegnere esperto deve portare a termine e per problemi complessi, quelli con i quali davvero si guadagna il pane, non sempre gli strumenti AI sono di aiuto.

Allucinazioni, sicurezza e altri problematiche

Tra i problemi segnalati: le allucinazioni (problema che si verifica quando un modello generativo produce un contenuto sicuro di sé e sintatticamente fluente ma di fatto scorretto, insensato o non fedele al materiale di partenza), con errori difficili da individuare.  James Liu, direttore ingegneria software di Mediaocean (società di tecnologia pubblicitaria) spiega che con alcuni progetti è possibile ottenere migliorie fino a 20x in termini di velocità ed efficienza, ma in altri le AI si rivelano un fallimento e si perde tempo cercando di convincerle a ottenere cose che semplicemente non possono fare. Non mancano poi problematiche legate alla sicurezza, con modelli AI che fanno riferimento a pacchetti software inesistenti: attacker potrebbero creare strumenti con questo nome e sfruttarli per nascondere cavalli di troia nel risultato finale.

In altre parole, l’AI non sempre può velocizzare lo sviluppo software e in alcuni casi può persino rallentare gli sviluppatori esperti, in particolar modo quando lavorano su progetti di codice che già conoscono a fondo. In alcuni contesti, esempio con sviluppatori junior o su codebase sconosciute, l’IA può essere d’aiuto; in tutti i casi non è lo strumento in sé a essere utile la l’interazione tra AI e conoscenza pregressa del codice.

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