GitHub Copilot: una presentazione dell’assistente alla programmazione

GitHub Copilot svolge la funzione di assistente con lo scopo di suggerire e completare il codice in modo indipendente. Attualmente l’IA di GitHub si trova in fase di prova per cui è ancora soggetta a errori. Con il passare del tempo, tuttavia, dovrebbe lavorare in modo molto più efficace.

Per capire esattamente cos’è GitHub Copilot e quali sono i suoi compiti, occorre prima dare un’occhiata a GitHub. GitHub è un sistema di controllo di versione collaborativo il cui distributore statunitense è parte di Microsoft dal 2018. È stato progettato per consentire a grandi team di lavorare insieme e in modo indipendente sul codice. Ogni versione viene salvata e le modifiche possono essere unite a piacimento.

Dal 2021, GitHub propone ad alcuni utenti l’utilizzo di GitHub Copilot. Lo strumento IA è un assistente intelligente la cui funzione è quella di aiutare gli sviluppatori nella fase di creazione dei codici. Ciò avviene dapprima mediante la funzione di completamento automatico. Mentre l’utente inserisce il codice, GitHub Copilot fornisce vari suggerimenti su come questo codice potrebbe essere completato. Lo strumento ottiene le sue informazioni dal codice accessibile pubblicamente, ovvero da diversi repository. L’IA di GitHub si spinge però molto oltre poiché conosce numerosi linguaggi di programmazione web come Go, Java, JavaScript, Python, Ruby e TypeScript. L’intelligenza artificiale migliora con il passare del tempo ed è quindi in grado di fornire suggerimenti sempre più accurati.

In compenso, questo vuol dire anche che GitHub Copilot è attualmente ancora molto soggetto a miglioramenti. L’azienda stessa sottolinea che il codice che viene suggerito dall’intelligenza artificiale non è del tutto perfetto. Il tasso di successo dei suggerimenti è ancora molto basso. Gli utenti devono pertanto dare per scontato che il codice non sia ancora applicabile e che alcuni dei suggerimenti siano addirittura inutilizzabili. Tuttavia, Copilot in Git offre già ora dei primi consigli utili o dei suggerimenti veramente validi.

GitHub Copilot si basa sul sistema di produzione linguistica GPT-3, pubblicato da OpenAI nel 2020, nel quale sono utilizzate strategie di deep learning (in italiano: “apprendimento profondo”), sia per completare testi scritti da esseri umani sia per scrivere i propri testi da zero. L’IA si serve di diversi algoritmi, raccoglie enormi quantità di dati e crea nuovi contenuti a partire da essi, che non dovrebbero differire dai testi degli autori umani. Anche in questo caso, più l’IA viene “alimentata”, migliori saranno i risultati che emette. Già su GPT-3 sono stati fatti esperimenti per creare codice sulla base di strutture apprese. Microsoft ha quindi investito significativamente in OpenAI e GPT-3 in modo che le conoscenze acquisite possano essere utilizzate per GitHub Copilot.

Al momento, GitHub Copilot non è ancora disponibile gratuitamente. Soltanto un gruppo di tester selezionati ha la possibilità di testare l’IA, dare suggerimenti e migliorare così lo strumento. Lo scopo è di rendere GitHub Copilot un programma commerciale utilizzato dagli sviluppatori per il lavoro quotidiano su nuovi software. A ogni modo, non è ancora noto quando l’IA sarà pronta. Durante la fase di apprendimento e di prova, gli utenti interessati hanno solo la possibilità di ottenere un primo assaggio. Attualmente sono supportati Visual Studio Code, Neovim e gli IDE JetBrains, come PyCharm e IntelliJ IDEA.

I primi report sono promettenti, ma GitHub Copilot sembra essere ancora molto lontano da una commercializzazione. Il tasso di successo complessivo non è ancora abbastanza alto e la qualità dei suggerimenti è migliorabile. Per la maggior parte, il codice non può ancora essere utilizzato e in molti casi porta a degli errori. La qualità di una futura versione commerciale dipenderà molto dalla capacità di apprendimento dell’IA e dalla qualità del codice sorgente messo a disposizione. GitHub Copilot attualmente presenta errori nel codice sorgente allo stesso modo della sintassi non pulita. Una volta terminata la fase di apprendimento, anche i risultati dovrebbero migliorare.

Oltre ai già citati problemi relativi a suggerimenti inadeguati e a sintassi da ottimizzare, sorgono anche discussioni sulla fondamentale ponderatezza degli errori di codice che si verificano attualmente con GitHub Copilot o che potrebbero verificarsi in futuro. Dal momento che la base attraverso la quale l’IA dovrebbe imparare è spesso fallace o perlomeno non testata, il risultato finale è troppo spesso incerto. Nonostante si sottolinei che tutti gli input forniti dall’IA debbano essere controllati, è quantomeno discutibile se questo possa effettivamente tradursi in un vantaggio per il lavoro quotidiano a lungo termine. Nei test precedenti, il codice di GitHub Copilot ha spesso ottenuto scarsi risultati.

Alcuni sviluppatori temono inoltre che l’uso di Copilot in Git possa potenzialmente portare a una violazione del copyright, qualora l’IA si impossessi direttamente di interi blocchi di codice. Sebbene ci siano diversi regolamenti per garantirne un funzionamento corretto, non è certo che i successi di apprendimento di un’IA rientrino all’interno di essi. Tutto ciò è tanto più vero se GitHub Copilot potrà essere utilizzato in futuro anche per scopi commerciali. L’azienda stessa spiega che fin d’ora sono solo pochi i codici sorgente ripresi completamente o parzialmente inalterati. Con un aumento dei successi nell’apprendimento, questa cifra dovrebbe diminuire ulteriormente.

A oggi, GitHub Copilot è ancora un espediente con un valore aggiunto molto discreto. Ma una volta che l’IA avrà imparato più cose, potrebbe alleggerire il carico di lavoro che grava sulle spalle degli sviluppatori. Da un lato, potrebbe mostrare soluzioni alternative e fornire esempi di sintassi adeguati evitando una tediosa ricerca in diverse documentazioni. Dall’altro, a un certo punto dovrebbe aggiungere i singoli blocchi di codice in modo indipendente e quindi contribuire con righe più elaborate. Per quanto questo faciliti il lavoro, una certa conoscenza di base sarà comunque necessaria per lo sviluppo. Probabilmente passerà molto tempo prima che un’IA scriva del codice completamente in autonomia.

GitHub Copilot è un’idea chiara che potrebbe a un certo punto diventare un elemento fondamentale per lavorare con il codice sorgente. L’idea di un assistente attento che si fa carico dei compiti più semplici e segnala i possibili errori è piuttosto promettente. Tuttavia, attualmente, l’IA è ancora molto lontana dal poter ricoprire questo ruolo. La fase di test attuale è solo un primo passo in questa direzione e il tasso di errore è dunque ancora elevato, come prevedibile. Per ora non è possibile definire in modo affidabile quando GitHub Copilot sarà effettivamente disponibile al pubblico interessato. Un primo passo è stato comunque intrapreso attraverso la fase di test.