ソフトウェア開発の未来は AI 搭載 IDE になるのでしょうか? GitHub がそのアイデアを提案しています。
GitHubは月曜日にサンフランシスコで開催された年次会議「GitHub Universe」で、開発者が自然言語でブレインストーミング、計画、構築、テスト、コード実行を行えるよう、GitHubが「Copilot搭載エージェント」と呼ぶものを活用する開発環境「Copilot Workspace」を発表した。
GitHub のソフトウェア研究開発チームである GitHub Next の責任者である Jonathan Carter 氏は、Workspace を、開発者が自然言語でコードについて質問できる Copilot Chat などの最近導入された機能を基に、GitHub の AI 搭載コーディング アシスタント Copilot をより汎用的なツールに進化させたものだと売り込んでいます。
「調査を通じて、多くのタスクにおいて、開発者にとって最大の摩擦点は開始時、特に [コーディング] 問題への取り組み方、編集するファイル、複数のソリューションとそのトレードオフの検討方法を知ることであることがわかりました」とカーター氏は語ります。「そこで、アイデアやタスクの発端時に開発者と会い、開始に必要な活性化エネルギーを減らし、コアベース全体にわたって必要な編集を行うために開発者と協力できる AI アシスタントを構築したいと考えました。」
最新の調査では、Copilot には 180 万人を超える有料の個人顧客と 5 万の企業顧客がいた。しかし、Carter 氏は、Workspace のような幅広い魅力を持つ機能拡張によって、はるかに大きな顧客基盤が生まれると予想している。
「開発者は [コーディングの問題] の解決に多くの時間を費やしているため、AI との「思考パートナーシップ」を通じて、開発者の日々の力を高めることができると考えています」とカーター氏は語ります。「Copilot Workspace は、既存のツールやワークフローを補完し、開発者のタスクを簡素化するコンパニオン エクスペリエンスおよび開発環境と考えることができます。既存のワークフローに制約されない AI ネイティブな開発環境では、多くの価値を提供できると考えています。」
確かに、Copilot を収益性の高いものにしなければならないという社内のプレッシャーはあります。
ウォールストリートジャーナルの報道によると、コパイロットはユーザー1人当たり月平均20ドルの損失を被っており、一部の顧客はGitHubに月80ドルもの損害を与えている。そしてライバルサービスの数は増え続けている。アマゾンのCodeWhispererは同社が昨年末に個人開発者に無料で提供した。Magic、Tabnine、Codegen、Laredoなどの新興企業もある。
GitHub リポジトリまたはリポジトリ内の特定のバグが与えられると、OpenAI の GPT-4 Turbo モデルを基盤とする Workspace は、リポジトリのコメント、問題の返信、およびより大きなコードベースを理解した上で、バグを潰す (または試す) 計画や新しい機能を実装する計画を作成できます。開発者は、バグ修正または新しい機能のコード提案とともに、そのコードを検証およびテストするために必要なもののリスト、およびそれを編集、保存、リファクタリング、または元に戻すためのコントロールを受け取ります。
提案されたコードは Workspace で直接実行でき、外部リンクを介してチーム メンバー間で共有できます。チーム メンバーは Workspace に入ると、必要に応じてコードを改良したり、調整したりできます。
Workspace を起動する最もわかりやすい方法は、GitHub リポジトリの問題とプル リクエストの左側にある新しい [Workspace で開く] ボタンを使用することです。これをクリックすると、完了するソフトウェア エンジニアリング タスクを自然言語で記述するフィールドが開きます (「このプル リクエストの変更に関するドキュメントを追加する」など)。このフィールドを送信すると、新しい専用の Workspace ビュー内の「セッション」のリストに追加されます。
Workspace は、仕様を作成し、計画を生成し、その計画を実装するという手順で、リクエストを段階的に体系的に実行します。開発者はこれらのステップのいずれかを詳しく調べて、提案されたコードと変更を詳細に把握し、必要に応じてステップを削除、再実行、または並べ替えることができます。
「開発者に新しいプロジェクトで行き詰まることが多いのはどこかと尋ねると、どこから始めればいいのか分からないことだと答える人が多いでしょう」とカーター氏は言います。「Copilot Workspace は、その負担を軽減し、開発者に反復を開始するための計画を提供します。」
Workspace は月曜日にテクニカル プレビューに入り、モバイルを含むさまざまなデバイス向けに最適化されます。
重要なのは、Workspace はプレビュー段階であるため、GitHub の IP 補償ポリシーの対象外であるということです。このポリシーは、使用している AI 生成コードが IP を侵害しているという第三者からの請求に直面している顧客の訴訟費用を支援することを約束しています。(生成 AI モデルはトレーニング データ セットを繰り返すことで有名であり、GPT-4 Turbo は部分的に著作権で保護されたコードでトレーニングされました。)
GitHub は、Workspace をどのように製品化するかはまだ決定していないが、プレビューを使用して「Workspace が提供する価値と開発者の使用方法についてさらに学ぶ」予定であると述べている。
もっと重要な質問は、「Workspace は Copilot やその他の AI 搭載コーディング ツールを取り巻く存在に関わる問題を解決するのか?」だと思います。
同名のコード分析ツールの開発元である GitClear が、過去数年間にプロジェクト リポジトリにコミットされた 1 億 5000 万行を超えるコードを分析したところ、Copilot によって、誤ったコードがコードベースにプッシュされ、再利用や合理化ではなく再追加されるコードが増え、コード管理者の頭痛の種になっていることが判明しました。
他にも、セキュリティ研究者は、Copilot や同様のツールはソフトウェア プロジェクトの既存のバグやセキュリティ問題を増幅させる可能性があると警告しています。また、スタンフォード大学の研究者は、AI 搭載のコーディング アシスタントからの提案を受け入れる開発者は、安全性の低いコードを作成する傾向があることを発見しました。(GitHub は、安全でないコードをブロックするために AI ベースの脆弱性防止システムを使用していること、さらに公開コードの再利用を検出するオプションのコード重複フィルターを使用していることを強調しました。)
しかし、開発者たちは AI を恐れてはいません。
2023 年 6 月の StackOverflow のアンケートでは、開発者の 44% が現在開発プロセスで AI ツールを使用し、26% が近いうちに使用予定であると回答しています。ガートナーは、エンタープライズ ソフトウェア エンジニアの 75% が 2028 年までに AI コード アシスタントを採用すると予測しています。
人間によるレビューを重視することで、Workspace は AI 生成コードによってもたらされる混乱の一部を解消するのに役立つかもしれません。Workspace が開発者の手に渡れば、すぐにわかるでしょう。
「Copilot Workspace の主な目標は、AI を活用して複雑さを軽減し、開発者が創造性を発揮してより自由に探索できるようにすることです」と Carter 氏は言います。「人間と AI の組み合わせは、どちらか一方だけよりも常に優れていると私たちは心から信じています。それが、私たちが Copilot Workspace に賭けていることです。」
元記事: https://translate.google.com/translate?sl=auto&tl=ja&hl=ja&u=https://techcrunch.com/2024/04/29/copilot-workspace-is-githubs-take-on-ai-powered-software-engineering/