GitHub Copilot ने ऑस्ट्रेलिया और न्यूजीलैंड बैंकिंग ग्रुप (ANZ बैंक) में सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को बेहतर उत्पादकता और कोड गुणवत्ता की दिशा में प्रेरित किया है, और उत्पादन वर्कफ़्लो में जेनरेटिव AI प्रोग्रामिंग असिस्टेंट को तैनात करने के लिए फाइनेंस हाउस के लिए टेस्ट ड्राइव पर्याप्त था।
जून 2023 के मध्य से उस वर्ष जुलाई के अंत तक, मेलबर्न स्थित एएनजेड बैंक ने गिटहब कोपायलट का आंतरिक परीक्षण किया जिसमें फर्म के 100 इंजीनियरों में से 5,000 शामिल थे।
छह सप्ताह के परीक्षण में, जिसमें दो सप्ताह की तैयारी और चार सप्ताह की कोड चुनौतियाँ शामिल थीं, यह जांचने की कोशिश की गई कि प्रतिभागियों को Microsoft विज़ुअल स्टूडियो कोड के साथ GitHub Copilot का उपयोग करने के बारे में कैसा महसूस हुआ और प्रोग्रामर की उत्पादकता पर AI-आधारित प्रणाली के प्रभाव को मापने के लिए, कोड गुणवत्ता, और सॉफ़्टवेयर सुरक्षा।
प्रयोग के निष्कर्षों को एक में प्रलेखित किया गया है रिपोर्ट एक शीर्षक के साथ जो थोड़ी अधिक चालाकी का उपयोग कर सकता है: "एएनजेड बैंक में इंजीनियरिंग पर एआई टूल का प्रभाव, कॉर्पोरेट वातावरण के भीतर गिटहब कोपायलट पर एक अनुभवजन्य अध्ययन।"
एएनजेड में क्लाउड आर्किटेक्ट सायन चटर्जी और एएनजेड में इंजीनियरिंग एआई और डेटा एनालिटिक्स क्षमता क्षेत्र के प्रमुख लुइस लियू द्वारा सह-लेखक, रिपोर्ट कोपायलट के साथ प्रोग्रामिंग उत्पादकता के बारे में कई पूर्व अध्ययनों का हवाला देती है।
एक अध्ययन माइक्रोसॉफ्ट, जो अब GitHub का मालिक है, ने पाया कि AI सहायक के साथ कोडिंग से उत्पादकता में 55 प्रतिशत से अधिक सुधार हुआ है - अन्य को देखते हुए यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है विक्रेता सर्वेक्षण.
एक एसीएम/आईईईई अध्ययन एआई सहायता के साथ प्रोग्रामिंग पर सुझाव दिया गया कि रोबो-सहायता एक व्यापार-बंद की तरह थी: यह पाया गया कि कोपायलट ने अधिक कोड उत्पन्न किया, हालांकि उत्पन्न सॉफ़्टवेयर की गुणवत्ता मानव-निर्मित सॉफ़्टवेयर से भी बदतर थी।
एएनजेड बैंक ने उत्पादकता पर एआई के संभावित लाभ का हवाला देते हुए अपना स्वयं का मूल्यांकन करने की मांग की, साथ ही यह भी स्वीकार किया कि प्रौद्योगिकी "बौद्धिक संपदा, डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के संबंध में अंतर्निहित जोखिम, अनिश्चितताएं और अनजाने परिणाम उठाती है।"
उन जोखिमों पर प्रकाश डाला गया चल रहा कॉपीराइट मुकदमा कोपायलट पर गिटहब, माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई के खिलाफ - नियामक अनुपालन की मंजूरी के अलावा, अध्ययन में संबोधित नहीं किया गया है।
इसमें कहा गया है, "प्रयोग शुरू करने से पहले, दिशानिर्देशों के एक सेट पर पहुंचने के लिए एएनजेड की कानूनी और सुरक्षा टीमों के साथ मिलकर बौद्धिक संपदा, डेटा सुरक्षा और गोपनीयता से संबंधित जोखिमों का मूल्यांकन किया गया था।"
बैंक प्रयोग ने जांच की कि कोपायलट का डेवलपर भावना और उत्पादकता, साथ ही कोड गुणवत्ता और सुरक्षा पर क्या प्रभाव पड़ता है। इसमें भाग लेने वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों, क्लाउड इंजीनियरों और डेटा इंजीनियरों को पायथन का उपयोग करके प्रति सप्ताह छह एल्गोरिथम कोडिंग चुनौतियों से निपटने की आवश्यकता थी। नियंत्रण समूह के लोगों को कोपायलट का उपयोग करने की अनुमति नहीं थी, लेकिन उन्हें इंटरनेट पर खोज करने या स्टैक ओवरफ्लो का उपयोग करने की अनुमति थी।
रिपोर्ट में कहा गया है, "जिस समूह के पास GitHub Copilot तक पहुंच थी, वह नियंत्रण समूह के प्रतिभागियों की तुलना में अपने कार्यों को 42.36 प्रतिशत तेजी से पूरा करने में सक्षम था।" "...कोपायलट प्रतिभागियों द्वारा उत्पादित कोड में औसतन कम कोड गंध और बग थे, जिसका अर्थ है कि यह अधिक रखरखाव योग्य होगा और उत्पादन में टूटने की संभावना कम होगी।"
इन दोनों परिणामों को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण माना गया। जहाँ तक सुरक्षा की बात है, प्रयोग अनिर्णायक था।
रिपोर्ट में कहा गया है, "प्रयोग सार्थक डेटा उत्पन्न नहीं कर सका जो कोड सुरक्षा को माप सके।" "हालांकि, डेटा से पता चलता है कि कोपायलट ने कोड में कोई प्रमुख सुरक्षा समस्या पेश नहीं की है।"
डेटा से पता चलता है कि कोपायलट ने कोड में कोई प्रमुख सुरक्षा समस्या पेश नहीं की
यह संभवतः चुनौतियों की प्रकृति के कारण हुआ होगा, जिन्हें इतना छोटा बनाया गया था कि प्रतिभागी उन्हें अपने सामान्य दैनिक कार्य के साथ पूरा कर सकें। रिपोर्ट में कहा गया है कि इस प्रकार, प्रस्तुत चुनौतियाँ काफी छोटी थीं और बग के लिए ज्यादा जगह नहीं छोड़ी।
भावना के संदर्भ में, कोपायलट का उपयोग करने वालों को अनुभव के बारे में सकारात्मक महसूस हुआ, हालांकि दृढ़ता से ऐसा नहीं था।
“उन्होंने महसूस किया कि इससे उन्हें मौजूदा कोड की समीक्षा करने और समझने, दस्तावेज़ बनाने और अपने कोड का परीक्षण करने में मदद मिली; उन्होंने महसूस किया कि इससे उन्हें अपने कोड को डीबग करने में कम समय खर्च करने की अनुमति मिली और उनके समग्र विकास का समय कम हो गया; और उन्हें लगा कि इसके द्वारा दिए गए सुझाव कुछ हद तक मददगार थे, और उनके प्रोजेक्ट के कोडिंग मानकों के साथ अच्छी तरह से मेल खाते थे, ”रिपोर्ट कहती है।
एक दिलचस्प खोज यह है कि कोपायलट सबसे अनुभवी प्रोग्रामर के लिए सबसे उपयोगी था।
अध्ययन में कहा गया है, "पायथन दक्षता के आधार पर उत्पादकता के आकलन से पता चला कि कोपायलट सभी कौशल स्तरों के लिए प्रतिभागियों के लिए फायदेमंद था, लेकिन उन लोगों के लिए सबसे अधिक मददगार था जो 'विशेषज्ञ' पायथन प्रोग्रामर थे।" कठिन कार्यों पर समय की बचत हुई)।
यह देखते हुए कि प्रतिभागियों के हल्के सकारात्मक समर्थन से संकेत मिलता है कि कोपायलट में और सुधार किया जा सकता है, फिर भी रिपोर्ट ने कोपायलट को बैंक में उत्पादन वर्कफ़्लो में डालने का समर्थन किया।
रिपोर्ट में निष्कर्ष निकाला गया है, "इस पेपर के लिखे जाने तक, GitHub Copilot को पहले ही संगठन के भीतर महत्वपूर्ण रूप से अपनाया जा चुका है, 1,000 से अधिक उपयोगकर्ता अपने वर्कफ़्लो में इसका उपयोग कर रहे हैं," रिपोर्ट में कहा गया है कि Copilot के उत्पादकता प्रभाव की व्यापक जांच चल रही है। ®
प्रतिबिंदु: एआई सहायता के कारण स्रोत कोड की गुणवत्ता कम हो रही है, शोधकर्ताओं का दावा है
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/02/10/anz_bank_github_copilot/
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