GitHub Copilot がまたもや拡張されました。現在テクニカル プレビュー段階の Workspace は、開発プロセスのあらゆるステップで AI による支援を約束します。具体的には何が含まれるのでしょうか?
GitHub Copilot は 2021 年 10 月にデビューしました。それ以来、AI 開発プラットフォームは継続的に進化してきました。現在は GPT-4 に対応し、「Copilot X」を介して多くのターゲット AI 機能が含まれています。コード生成、プル リクエストの調整、技術文書に関する質問への回答など、すべてがすでに Copilot スイートに含まれています。現在、GitHub は機能セットをさらに追加しています。Copilot Workspace は、ソフトウェア プロジェクトの最初から包括的な AI 支援を提供します。ソフトウェア エンジニアを眠らせないようにする機能のように思えますが、Workspace は具体的に何をするのでしょうか。
Workspace は、GitHub 上のプロジェクトの現在の状態を確認し、変更を提案します。これらの変更は簡潔な自然言語で説明されます。「Copilot ネイティブ」開発環境は、主に現在のコードベースを改良するために設定されているようです。ただし、GitHub チームは、開発者がこのツールの助けを借りてまったく新しいプロジェクトを考案することも提案しています。Workspace は、最初のプログラミング コードを生成することで、一般的なアイデアを具体化できます。その後、その他の GitHub Copilot 機能が、ソフトウェア開発の他の側面に取り組む準備が整います。
Workspace の推奨される使用例の 1 つは、Pong に AI を追加することです。Workspace は、GitHub ページに表示される「Pong にはすでに AI がありますか?」という質問に答えることから始まります。簡単な分析の後、Workspace ツールは回答を生成します (この場合は、いいえ、ありません)。その後、ユーザーはポイントごとに追加情報を追加できます。その後、Workspace はユーザーが再度拡張できるプランを生成します。ボタンをもう 1 回押すだけで、Workspace はファイルを修正して変更を加えます。
したがって、ユーザーは常に制御を維持できます。 Workspace の思考プロセスも明確に追跡できます。 予期せず間違った方向に進んだ場合 (これはどの GenAI ツールでも時々発生します)、修正できます。 唯一不明瞭なのは、OpenAI および GitHub の親会社である Microsoft と共同で開発された、内部の AI モデル自体です。
Workspace は、GitHub Copilot 内の以前の開発に基づいて構築されています。たとえば、GitHub Copilot Chat は数か月前に登場し、基本的には Copilot X を構成するスタンドアロン機能の再パッケージ版を提供しています。コードレビュー、プルリクエスト、ドキュメントの作成など、これらの分野では GitHub Copilot スイート内で AI による支援が長い間提供されてきました。
Workspace の主眼は「ラバーダック」または「思考パートナー」として機能することだと、YCombinator の GitHub 開発者の 1 人は言います。「アイデアを具体化してより具体的かつ具体的なものにするのに、Workspace は非常に役立つこともわかりました。」彼らは、Workspace セッションがチーム内での議論を刺激し、実装へのステップを簡素化すると主張しています。すべて、数回クリックするだけで (スマートフォンでも) 実行できます。
これは、昨年 Google が Bard (現在の Gemini) を発表した際に Google CEO の Sundar Pichai 氏が行った説明を非常に彷彿とさせます。そこでも、限定的ではあるもののプログラミング支援が約束されていました。約束されたのは主に「思考のパートナー」として行動し、「アイデアをぶつけ合う」ことでした。GitHub Copilot Workspace は、より正確に言えばコーディング タスクに限定されていますが、約束された内容は Bard と同様に微妙です。
こうした微妙な違いにもかかわらず、多くの報道機関は AI プログラミング支援というテーマについてかなり大げさに報道しています。たとえば、GitHub Copilot は「コーディング業界の自動化」の始まりと言われています。しかし、問題は山積しています。リリース直後に盗作疑惑が浮上し、AI ツールの評判が傷つけられました。
それ以来、AI コードの限界がますます明らかになりました。たとえば、生成されたコードのデバッグは特に面倒だと考えられています。AI は人間とはまったく異なる間違いを犯すことが多いからです。また、(現在の) AI モデルには限られたコンテキスト ウィンドウ (本質的には AI の短期記憶) があるため、大規模なコード ベースは分析には適していません。支援は、特定のタスク、小さな改良、および定義済みの問題の解決に限定されています。したがって、Copilot Workspace がまさにこのタスクに焦点を当てているのは当然のことです。可能な限り解釈可能なプロジェクトを開始するだけでも、AI は「思考パートナー」としてアイデアを害なく自由に展開する機会を得ることができます。
Copilot Workspace は、本格的な AI ソフトウェア エンジニアではありません。Workspace と Copilot Chat がさまざまな AI コンポーネントを統合しているにもかかわらず、GitHub 内での GenAI の実装は何よりもモジュール化されています。したがって、Workspace は数回のクリックでコードベース全体を完成させることを目的としたものではありません。
この約束は、スタートアップ企業 Cognition AI の Devin が見せたものよりも経済的だ。Cognition AI は 3 月に「初の AI ソフトウェア エンジニア」としてデビューしたが、まだベータ版である。このツールが日の目を見るようになれば、その驚くべきベンチマークの裏側を見て、ソフトウェア エンジニアが本当に別の仕事を探すべきかどうかがわかるだろう。少なくとも Workspace ではその提案は通用しない。結局のところ、人間は AI の助けを借りて、自分で良いアイデアを考え出さなければならないのだ。
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