Maximizando la IA en el desarrollo de software: aprovechando ChatGPT con Parasoft

ChatGPT, uno de los temas más candentes de 2023, es un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI. Es capaz de comprender y generar texto en lenguaje natural y ha sido entrenado en una enorme colección de datos, incluido el código fuente de muchos proyectos de código abierto escritos en varios lenguajes de programación.

Los desarrolladores de software pueden aprovechar esta gran cantidad de conocimiento para ayudarlos en su trabajo porque tiene una comprensión semántica del código fuente. Los desarrolladores pueden usar ChatGPT para generar código útil con las indicaciones correctas.

Escribir código es una aplicación de ChatGPT en el desarrollo de software y hay muchas otras. El enfoque de esta publicación es sobre la generación de código de ChatGPT para su uso en un entorno de desarrollo de software profesional.

Ya hay complementos de codificación disponibles, como Copiloto de Github, que utilizan la misma tecnología que ChatGPT para ayudar a los desarrolladores de software. Estos complementos pueden analizar el código que escriben los desarrolladores y generar sugerencias para su consideración.

Con su acceso a un extenso corpus de código, ChatGPT puede escribir código que sea preciso y brindar sugerencias de código útiles, lo que hace que el proceso de desarrollo sea más rápido y eficiente.

ChatGPT y generación de código

ChatGPT y el futuro de la generación de código de IA son brillantes, pero hay algunos defectos. Repasemos los pros y los contras.

Pros del código de escritura GPT de Chat

Aunque está en una etapa temprana de adopción, los programadores profesionales ya se están dando cuenta de las ventajas de aprovechar ChatGPT.

• Soporta múltiples lenguajes de programación. Aunque ChatGPT es difícil de responder exactamente en cuántos idiomas se entrenó, los idiomas más populares en uso hoy en día son los mejor representados en su conjunto de entrenamiento.
• Mejora la productividad desde código generado hasta más capacidades como sugerencias para examen de la unidad, scripts de automatización, planificación de arquitectura e implementación funcional.
• Comprensión semántica más profunda del código fuente en comparación con las herramientas tradicionales de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML). ChatGPT ha demostrado que con las indicaciones correctas puede comprender la función y el comportamiento del código. Su análisis examina la lógica del código e identifica posibles casos límite, condiciones de contorno y dependencias que pueden no ser obvias a un nivel superficial. Las herramientas de IA tradicionales se limitan a un conjunto de entrenamiento mucho más pequeño y a un resultado limitado.
• Ayuda a los desarrolladores que no están familiarizados con un idioma o entorno de destino. ChatGPT puede ayudar a los desarrolladores que son nuevos en un proyecto a ponerse al día sobre el entorno y el lenguaje que se utiliza. Aunque hay advertencias, como se explica a continuación, existe una buena oportunidad para aprender de este código.

Desventajas del código de escritura GPT de Chat

El uso de ChatGPT para escribir código tiene algunos inconvenientes porque la tecnología es nueva y la procedencia del código generado no está clara. Estas son algunas de las desventajas de usar ChatGPT en el desarrollo de software.

• Fuga de IP al usar código propietario e información en avisos. El código utilizado como indicaciones para ChatGPT pasa a formar parte del conjunto de formación y está potencialmente disponible para otros usuarios. empleados de Samsung se enteraron de estos riesgos recientemente cuando filtraron el código propietario a ChatGPT. Las soluciones comerciales como Copilot permiten a los usuarios desactivar la opción de utilizar su código propietario para la formación.
• Procedencia del código generado. ¿Los datos de capacitación de ChatGPT incluyen código propietario o código fuente abierto con licencia no permisiva? ¿Habrá necesidad de atribución o licencia para el código generado? No está claro de dónde proviene el código generado por ChatGPT, ya que se basa en ejemplos extraídos de Internet. Aunque los datos de entrenamiento son principalmente código fuente abierto, aún es necesario comprender los requisitos de licencia.
• Falta de coherencia en las respuestas a las indicaciones de codificación. Por diseño, cada respuesta puede y probablemente será diferente cada vez que se use el mismo mensaje.
• Calidad y seguridad son preocupaciones ya que los errores y el código mal escrito en los datos de código abierto utilizados en el entrenamiento pueden filtrarse en la salida de ChatGPT, o el modelo generativo de IA puede simplemente cometer errores. ChatGPT no examina sus respuestas en cuanto a seguridad o rendimiento, y es posible que el código que genera ni siquiera sea compilable.
• Los desarrolladores pueden aceptar código con problemas no obvios. Dado que el código vuelve perfectamente formateado y documentado, es fácil darlo por sentado. Es más importante que nunca aplicar procesos de buena calidad de código, como revisión de código, análisis estático y pruebas unitarias, hasta el código generado para garantizar que funcione como se espera.
• ChatGPT es tan bueno como sus datos de entrenamiento. Cuando las prácticas de desarrollo estándar cambian en la industria, como una API de biblioteca, es posible que algunas respuestas de ChatGPT incluyan información desactualizada.

Superación de las limitaciones de escritura de código de ChatGPT con la tecnología de Parasoft

Actualmente, Parasoft está investigando activamente la sinergia que podría beneficiar a los clientes al combinar las capacidades avanzadas de los modelos de IA generativa como ChatGPT con las capacidades de automatización de pruebas de software profundas que actualmente ofrecen las soluciones de Parasoft. La investigación se centra en dos áreas.

1. Cómo aprovechar ChatGPT en la plataforma de prueba de software automatizada.
2. Cómo usar la plataforma para validar el código generado por ChatGPT.

Aprovechamiento de ChatGPT en la plataforma de prueba de software automatizada de Parasoft

Existe un gran potencial para la sinergia entre ChatGPT y las capacidades de automatización de pruebas de software existentes de Parasoft. Podemos aprovechar la profunda comprensión semántica del código contenido en los modelos basados ​​en GPT para mejorar las ofertas de prueba que ya se encuentran en la plataforma de Parasoft, incluida la generación de pruebas, el análisis estático y capacidades de informes. Específicamente, estamos enfocados en mejorar lo siguiente.

1. Generación de correcciones de código para violaciones de análisis estático. Parasoft ya posee una gran cantidad de información sobre estándares de codificación y análisis estático violaciones Deberíamos poder usar esa información para solicitar a ChatGPT que genere correcciones automáticamente para las infracciones de código descubiertas.
2. Generación de pruebas unitarias inteligentes y semánticamente conscientes. Las capacidades actuales de generación de pruebas unitarias de Parasoft están optimizadas para cubrir tantas rutas de código como sea posible sin crear pruebas redundantes. Esperamos poder combinar eso con la comprensión semántica del código de ChatGPT para generar pruebas con mejores nombres y un conjunto de valores de entrada que dan como resultado buena cobertura de código e incluyen valores de condiciones de contorno del mundo real.
3. Generación de escenarios de prueba API positivos, negativos y de seguridad. El generador de pruebas de API de Parasoft en Parasoft SOAtest hace un gran trabajo al crear escenarios de prueba de API funcionales basados ​​en el tráfico registrado. Pero está limitado por su capacidad para crear escenarios solo para el tráfico que ha visto. Al aprovechar ChatGPT, queremos generar escenarios de prueba de API que ejerzan puntos finales contenidos en una definición de OpenAPI en una variedad de formas diferentes, tanto esperadas como inesperadas.

Uso de la plataforma de Parasoft para validar el código generado por ChatGPT

Parasoft puede aumentar la utilidad de la nueva generación de código basada en GPT al superar los problemas de calidad, seguridad y rendimiento del código generado. Nuestra plataforma está probada y comprobada en muchas áreas de aplicaciones diferentes, incluido el software crítico para la seguridad. Nosotros ya use IA y ML para ayudar en el análisis estático, la generación de pruebas y la autocuración.

Si bien la generación de código de ChatGPT seguramente se volverá popular, sigue siendo fundamental que el código que crea esté sujeto a análisis de vulnerabilidades, evaluación de calidad y pruebas, como las que proporciona la plataforma Parasoft.

Beneficios de ChatGPT y automatización de pruebas de software

Verificar y validar el código generado. Los equipos deben usar herramientas de automatización de pruebas de software para analizar el código generado por ChatGPT con análisis estático y probarlo con herramientas de prueba. El código generado debe tratarse como cualquier otro código desarrollado, si no con más cuidado, para garantizar que cumpla con los objetivos de calidad y seguridad del proyecto.

Cumple con los estándares de codificación. Soluciones como el análisis estático de Parasoft pueden garantizar que el código generado por ChatGPT cumpla con los estándares de codificación y las mejores prácticas. Pueden verificar el código con reglas y pautas predefinidas y marcar cualquier infracción.

Mejora la seguridad. Se desconoce la seguridad del código generado por ChatGPT, y es posible que las vulnerabilidades y las debilidades del software asociadas estén ocultas dentro de la salida bien formateada. Trate todo el código generado como lo haría con un código fuente abierto o de terceros. Debe ser examinado antes de ser integrado en su aplicación.

Aumentar la productividad. Es probable que la generación de código mediante IA se convierta en una innovación importante con la posibilidad de enormes productividad ganancias. Por ejemplo, la tecnología de generación de pruebas unitarias de Parasoft es altamente escalable para la creación masiva de casos de prueba. Además, las mejoras en las capacidades de las herramientas de prueba de software que aprovechan la IA generativa aportan aún más beneficios. Un verdadero beneficio mutuo.

Resumen

Las organizaciones de software pueden mejorar la calidad de sus pruebas y minimizar el trabajo manual involucrado en el diseño y la ejecución de las pruebas mediante el uso de soluciones de automatización de pruebas de software aumentadas por tecnología de IA generativa. En un futuro cercano, Parasoft espera lanzar mejoras en su plataforma que utilizan ChatGPT para ayudar a mejorar la precisión y la eficacia del análisis estático, las pruebas unitarias y las pruebas de API, lo que en última instancia dará como resultado una mejor validación tanto para ChatGPT generado como para humanos. código escrito.

Para beneficiarse plenamente de esta nueva tecnología de IA, es importante validar el código generado por ChatGPT y tratarlo como cualquier código desarrollado recientemente. Las herramientas de automatización de pruebas de software como las de Parasoft pueden ayudar a que ChatGPT sea una herramienta útil para el desarrollo al tiempo que reduce el riesgo y mejora la productividad.