Nå lanserer Amazon en AI-programmeringsassistent – ​​CodeWhisperer

Amazon kunngjorde på sin re:Mars-konferanse i Las Vegas torsdag en forhåndsvisning av et automatisert programmeringshjelpeverktøy kalt CodeWhisperer.

Tilgjengelig for de som har fått en invitasjon via AWS IDE Toolkit, en plugin for koderedigerere for å hjelpe med å skrive AWS-applikasjoner, kodehvisker er Amazons svar på GitHub Copilot, en AI (maskinlæringsbasert) kodegenereringsutvidelse som angitt generell tilgjengelighet tidligere denne uken.

I en blogginnlegg, Jeff Barr, sjefevangelist for AWS, sa at målet med CodeWhisperer er å gjøre programvareutviklere mer produktive.

"CodeWhisperer vil kontinuerlig undersøke koden din og kommentarene dine, og gi deg syntaktisk korrekte anbefalinger," sa Barr. "Anbefalingene er syntetisert basert på din kodestil og variabelnavn, og er ikke bare utdrag."

Tjenesten er gratis under forhåndsvisningsperioden, det samme var Microsofts GitHub Copilot, nå priset til $10 per måned.

Barr sa at CodeWhisperer analyserer forskjellige signaler for å foreslå passende kodebiter, inkludert markørplassering, foregående kode, kommentarer og kode i andre prosjektfiler. Programvaren, sa han, er trent på milliarder av linjer med kode i åpen kildekode-repositorier, interne Amazon-reposer, API-dokumenter og nettfora.

Som sådan kan det støte på de samme problemene som Copilot om kodekvalitet og potensiell lisensieringsproblemer. Det akademiske samfunnet har allerede begynt å se på hvordan AI-kodeverktøy som Copilot presterer når det gjelder kodekvalitet.

Så langt er ikke svaret så bra. For eksempel, en forskningsartikkel fra 2021 [PDF] fra NYU dataforskere fant at 40 prosent av 1,689 programmer laget med Copilot-forslag produserte kode med kjente svakheter. Men fortsatt oppmerksomhet og iterasjon til disse systemene bør hjelpe dem til å forbedre seg til slutt.

En annen nylig avis, "Er GitHub Copilot en erstatning for Human Pair-programmering? En empirisk studie», konkluderer med at Copilot akselererer produksjonen av dårligere kode.

Svaret kan være mer AI, i hvert fall for de som har satset gården på maskinsmart. Amazon har allerede en tjeneste kalt CodeGuru som har blitt opplært via maskinlæring for å finne sårbarheter og automatisere kodegjennomgangsprosessen. Når du først er i gang med å fikse dårlig kode, hvorfor ikke sørge for rikelig forsyning?

Amazon har forsøkt å adressere bekymringer om at foreslått kode vil bryte noens opphavsrett eller lisensvilkår ved å vise den informasjonen.

"CodeWhisperers referansesporer oppdager om en kodeanbefaling kan være lik bestemte CodeWhisperer-treningsdata, og kan gi disse referansene til deg," tjenestens Spørsmål og svar forklare. "Dette lar deg enkelt finne og gjennomgå den referansekoden og hvordan den brukes i sammenheng med et annet prosjekt."

Amazon lover – i løpet av forhåndsvisningsperioden – å ikke bruke kode skrevet av utviklere for å trene maskinlæringsmodellene sine, selv om den måler utviklerberegninger som aksept og avvisning av kodeforslag for å avgrense tjenestens ytelse. Etter at forhåndsvisningen er avsluttet, hvem vet, men spesifisiteten til Amazons ekskludering antyder at selskapet vil begynne å skanne kundekode for å forbedre sin ML-modell.

Barr gir noen eksempler på CodeWhisperers muligheter. Han beskriver hvordan han skrev Python-kommentarlinjen # See if a number is prime og CodeWhisperer svarte med en funksjon for å gjøre den beregningen.

CodeWhisperer forstår også hvordan AWS-tjenester fungerer og er derfor i stand til å generere potensielt nyttige forslag for de som bygger på AWS-plattformen. Presentert med kommentaren # create S3 bucket, genererte CodeWhisperer de riktige trinnene.

Forhåndsversjonen av CodeWhisperer kan håndtere kode i Python, Java og JavaScript, i sammenheng med VS Code, IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm eller AWS Cloud9. Amazon planlegger å legge til støtte for AWS Lambda Console snart. ®