A IA matou a estrela do desenvolvedor? Não, deu superpoderes!

Nas últimas décadas, o desenvolvimento de software formou a espinha dorsal da tecnologia digital, mas tem sido um processo trabalhoso que muitas vezes exige muita habilidade e experiência. A adição de inteligência artificial (IA) ao processo de desenvolvimento de software proporcionou diversas oportunidades para agilizar e automatizar certas partes, como geração de código e detecção de bugs. A adição mais recente a este grupo de ferramentas é o ChatGPT, um sistema de processamento de linguagem natural que permite aos desenvolvedores de software gerar código-fonte por meio de uma simples conversa.

ChatGPT é um modelo de aprendizagem profunda baseado na tecnologia de processamento de linguagem natural de última geração da OpenAI, GPT-4. A capacidade do ChatGPT de criar código-fonte a partir de consultas escritas em linguagem natural o torna uma ferramenta nova e intrigante para engenheiros de software. Ele reduz uma parte significativa do tempo e esforço anteriormente necessários para criar código manualmente, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em tarefas de nível superior, como solucionar problemas de programas existentes, projetar novos aplicativos ou gerar ideias para projetos fascinantes.

ChatGPT tem uma ampla gama de usos potenciais, desde a geração de código padrão simples para sites até o desenvolvimento de algoritmos complicados para análise de dados ou projetos de aprendizado de máquina. Além disso, como o ChatGPT é alimentado por tecnologia de aprendizagem profunda, continuará a aprender com os seus próprios triunfos e erros ao longo do tempo, permitindo-lhe fornecer resultados de qualidade cada vez mais elevada à medida que amadurece.

Neste artigo, iremos nos aprofundar no ChatGPT e examinar suas ramificações para o futuro do desenvolvimento de software. Iremos compará-lo com metodologias de codificação tradicionais e avaliar suas consequências boas e negativas para a indústria como um todo. Por último, examinaremos o que isso significa para os desenvolvedores em termos de suas futuras funções na engenharia de software e recomendaremos algumas táticas que eles podem empregar para permanecerem relevantes à luz desses desenvolvimentos.

O que é ChatGPT?

ChatGPT foi criado pela OpenAI, uma empresa de tecnologia com sede na Califórnia que se concentra na criação de sistemas de inteligência artificial. OpenAI é um laboratório de pesquisa independente fundado em 2015 com o objetivo de criar tecnologias de IA que beneficiem a humanidade. Seu objetivo é acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial geral (AGI). AGI é a capacidade de uma máquina compreender e manipular o mundo de uma maneira semelhante à de um ser humano, permitindo tarefas como compreender objetivos complicados e aprender com a experiência.

GPT-4 é o modelo de processamento de linguagem natural (PNL) que impulsiona o sistema de IA da OpenAI, Generative Pre-trained Transformer 3. GPT-4 é uma rede neural profunda capaz de gerar texto a partir de conjuntos massivos de dados. É a versão mais avançada do modelo de linguagem GPT até o momento.

GPT-4 é um modelo não supervisionado, o que significa que foi ensinado a reconhecer palavras e construir contexto usando recursos de texto existentes. Pode produzir escrita que é difícil de discernir do conteúdo gerado por humanos. O valor do GPT-4 reside na sua capacidade de realizar cálculos massivos. O maior modelo do GPT-4 continha 175 bilhões de parâmetros em 2020, enquanto o modelo mais baixo tinha 5 bilhões de parâmetros.

O GPT-4 funciona categorizando inicialmente os dados fornecidos. Em seguida, ele usa essas informações básicas para prever a próxima palavra. Depois que uma frase é formada, o GPT-4 avança para a próxima frase e para a próxima até gerar um documento completo. Além disso, pode gerar parágrafos mais longos, histórias e até artigos completos.

O primeiro chatbot a usar GPT-4 da OpenAI é chamado Bate-papoGPT. É um chatbot especialmente programado para comunicar e interagir com pessoas naturalmente. Ele gera respostas decifrando a linguagem natural do usuário usando o modelo GPT-4.

Questões simples a complicadas, como argumentos filosóficos e problemas matemáticos, podem ser respondidas com ChatGPT. Também pode ajudar a oferecer aconselhamento sobre uma variedade de assuntos, incluindo relacionamento e aconselhamento profissional. Pode até produzir histórias com um tema específico.

Em outras palavras, ChatGPT é uma plataforma de PNL e aprendizado de máquina (ML) que permite aos desenvolvedores colaborar com um assistente baseado em IA. Essencialmente, é um sistema de diálogo baseado em texto que interage com os desenvolvedores em conversas humanas, permitindo-lhes fazer perguntas e receber respostas do assistente de IA.

ChatGPT funciona pegando a linguagem natural dos desenvolvedores e depois interpretando-a por meio de vários algoritmos de PNL. Ele usa ML e modelos baseados em regras para entender a intenção do usuário e gerar uma resposta apropriada. Ao analisar o contexto das conversas, ele consegue reconhecer padrões e sugerir informações relevantes aos usuários em tempo real. Além disso, ChatGPT pode realizar tarefas como testes automatizados, assistência de codificação, depuração, integração de sistemas de controle de versão e muito mais.

A plataforma também oferece um ambiente de codificação ao vivo onde os desenvolvedores podem escrever código diretamente na janela de bate-papo usando frases em linguagem natural, como “escrever declaração if” ou “imprimir Olá, mundo”. Isso ajuda os desenvolvedores a se moverem mais rapidamente, permitindo que modifiquem o código existente sem precisar digitar comandos manualmente. Além disso, o ChatGPT permite que os desenvolvedores se conectem com outros membros de sua equipe e compartilhem conhecimento por meio de conversas em sua linha do tempo ou quadro de mensagens.

Como o ChatGPT visa aprimorar o processo de desenvolvimento de software

ChatGPT é uma plataforma de IA conversacional que tem o potencial de mudar todo o processo de desenvolvimento de software, automatizando diversos processos e oferecendo aos desenvolvedores insights de dados aprimorados.

1. Análise e depuração: ChatGPT pode atuar como uma ferramenta de depuração sofisticada que permite aos desenvolvedores encontrar rapidamente quaisquer defeitos ou erros de codificação em projetos de desenvolvimento de software. Ao fornecer aos desenvolvedores uma análise técnica completa e feedback visível, a plataforma permite que eles compreendam rapidamente o que deu errado e como resolvê-lo.
2. Otimização da experiência do usuário: ChatGPT oferece recursos robustos que permitem aos desenvolvedores maximizar a experiência do usuário em seus produtos ou serviços usando abordagens de personalização e otimização, modelagem de tópicos, PNL, análise de sentimento e muito mais. Com essas tecnologias, os desenvolvedores podem determinar rapidamente o que funciona melhor para seus usuários e aprimorar a experiência de acordo.
3. Desenvolvimento rápido: As ferramentas de IA usadas no desenvolvimento de software podem automatizar processos tediosos, como análise de código, depuração, implantação e gerenciamento. Como resultado, os desenvolvedores não precisam mais realizar essas operações manualmente, resultando em ciclos de desenvolvimento mais curtos e em maior produtividade.
4. Maior qualidade: As tecnologias alimentadas por IA podem detectar falhas de forma mais rápida e correta do que as pessoas sozinhas. Isso permite que os desenvolvedores cometam menos erros, resultando em maior qualidade geral do produto.
5. Poupança de custos: Ao automatizar operações monótonas com soluções baseadas em IA, uma empresa pode economizar dinheiro em custos de pessoal associados à codificação e depuração manuais. Isso pode resultar em reduções significativas de custos e aumento de lucros para a organização ao longo do tempo.
6. Mais escalabilidade: Soluções baseadas em IA foram criadas para todos os níveis do ciclo de vida de desenvolvimento de software, desde prototipagem e teste até implantação e manutenção. Isto permite que as empresas escalem prontamente as suas operações sem terem de contratar mais pessoal ou investir consideravelmente em novas tecnologias ou recursos cada vez que surgem novas funcionalidades ou dificuldades durante o ciclo de desenvolvimento do produto.

O impacto utópico da IA ​​no desenvolvimento de software

Num mundo perfeito, a utilização de ferramentas baseadas em IA, particularmente ChatGPT, teria um impacto profundamente positivo no desenvolvimento de software. Ao aproveitar os recursos avançados da tecnologia, os desenvolvedores poderão desenvolver soluções de qualidade com muito mais rapidez e eficiência do que nunca. Além disso, a maior velocidade e precisão do desenvolvimento permite que as empresas lancem produtos no mercado mais rapidamente do que nunca, proporcionando-lhes uma vantagem sobre os seus concorrentes.

O impacto mais proeminente do uso de ferramentas baseadas em IA, como ChatGPT, para desenvolvimento de software é a melhoria na qualidade do código. ChatGPT usa PNL e ML para entender melhor o código e sua finalidade, permitindo maior precisão na criação de soluções de software.

Esta qualidade superior pode levar a menos bugs e garante que o programa funcione sem problemas, com envolvimento mínimo dos desenvolvedores durante a fase de testes. Ele também permite ciclos de depuração mais rápidos, pois os desenvolvedores podem identificar problemas rapidamente e aplicar correções imediatamente. Em última análise, esta redução de tempo significaria que esta ferramenta tornaria muito mais fácil para as empresas implementar soluções de forma rápida e eficiente.

Outro grande impacto que a IA poderia ter no desenvolvimento de software é a melhoria dos níveis de produtividade através de processos simplificados. Com o ChatGPT, os desenvolvedores não precisam mais perder tempo com tarefas mundanas, como digitar código do zero ou pesquisar programas antigos em busca de bugs ou erros; eles podem simplesmente digitar instruções em linguagem natural na ferramenta, e elas serão automaticamente traduzidas em comandos pelo mecanismo de IA em um instante.

Isso elimina o trabalho manual que, de outra forma, levaria horas ou até dias para ser concluído. Como resultado, os desenvolvedores podem dedicar sua atenção a tarefas mais criativas, como desenvolver recursos ou imaginar novas soluções de design que possam ser implementadas com a ajuda de ferramentas baseadas em IA, como o ChatGPT.

Em teoria, os desenvolvedores não precisariam mais passar horas digitando códigos tediosamente do zero, pois podem encontrar soluções rápidas simplesmente digitando frases específicas em um sistema automatizado que retornará resultados precisos quase instantaneamente; este nível de eficiência seria sem precedentes, mas extremamente prático, dados os resultados que produziria num ambiente de negócios competitivo – tornando-o um activo inestimável para qualquer empresa envolvida no desenvolvimento de software!

Por outro lado, esta ferramenta também permitiria uma melhor compreensão de projetos anteriores, o que ajudaria os desenvolvedores a identificar áreas de melhoria ou a fornecer orientação na abordagem de novas tarefas e, em última análise, ajudaria a acelerar ainda mais os seus fluxos de trabalho. Ter uma IA capaz de entender o código de outra pessoa seria uma dádiva de Deus para todos os desenvolvedores que tiveram que assumir um projeto.

A implementação de ferramentas de IA como ChatGPT tem o potencial de revolucionar a forma como os projetos de software são abordados hoje; algo que muitos pensavam ser impossível há apenas alguns anos está se tornando realidade graças aos avanços em tecnologia como PNL e ML.

Ou pelo menos é o que eu diria, mas aqui está a verdade: nem o ChatGPT nem o Github Copilot estão vai matar desenvolvedores em breve.

O desenvolvedor contra-ataca

Atualmente estamos vivenciando uma mania ChatGPT. Eu faço parte disso; Comecei a usar o GPT-4 em projetos pessoais meses antes do ChatGPT se tornar popular. No entanto, agora que a tecnologia se generalizou, a sua influência cultural não se iguala ao alcance da ferramenta. À medida que o frenesi se acalmar, estou confiante de que as pessoas perceberão o quão restritos os grandes modelos de linguagem (LLMs) são na verdade em comparação com o que assumem atualmente, mas, enquanto isso, muitos indivíduos poderão perder seus empregos devido à má compreensão de como essas tecnologias funcionam.

Deixe-me oferecer um exemplo filosófico. É chamado de exercício mental da sala chinesa.

Imagine ser sequestrado e colocado em uma sala confinada com apenas dois monitores, um teclado e um monte de livros escritos em uma língua estrangeira que você não entende como companhia (o exercício original tinha livros em chinês, mas para ser justo, isso era um um pouco racista).

Todas as manhãs, seu captor desenha um símbolo em um dos monitores e, depois de muitas tentativas e erros, você descobre que pode usar o estranho teclado para desenhar símbolos idênticos no outro monitor. Tenha em mente que você não estava farto até este momento.

Depois de um tempo, você aprende que em cada livro certos símbolos estão ligados a outros símbolos; portanto, por curiosidade, você tenta combinar o símbolo na tela com seu par equivalente de um livro. Como resultado, seu captor teletransporta comida e bebidas para sua câmara. Eureka.

Agora que você sabe o que fazer, continue praticando até se tornar tão proficiente que não precise mais consultar os manuais. Você pode realizar a tarefa de memória, como se fosse um segundo idioma. Você aprendeu genuinamente a “comunicar-se” na língua estrangeira? Você poderia perguntar ao seu sequestrador extraterrestre por que eles sequestraram você? Você poderia solicitar sua liberdade? A resposta é um enfático não.

Você pode escrever a linguagem e alguém pode conversar com você, mas essa pessoa não tem noção de que você não entende o que está dizendo. Aí está a distinção entre sintaxe (regras de linguagem) e semântica (o que os símbolos significam).

Em outras palavras, você e ChatGPT são ambos mentirosos descarados.

Grandes modelos de linguagem são excelentes para prever qual palavra deve ir para onde, mas eles não posso verificar os fatoseles não posso questionar o que eles estão fazendoe eles não podem questionar a si mesmos; em outras palavras, é como trabalhar com um colega de trabalho altamente inteligente, incapaz de autorreflexão e de admitir quando está errado.

Lembre-se do velho ditado “entra lixo, sai lixo”. Uma IA é tão boa quanto os dados que lhe foram fornecidos e, embora eu adorasse declarar que todos os repositórios públicos do planeta são uma fonte de código perfeita e desprovida de erros, não posso fazê-lo em sã consciência.

Você deseja desenvolver um script que deixe o botão de um site vermelho quando ele for clicado. ChatGPT executará a tarefa sem esforço. Agora, se você pedir para ele escrever um script para algum pacote estranho, você terá, na melhor das hipóteses, 50/50 de chance de receber algo sensato.

Você estaria disposto a confiar sua solução de segurança cibernética a uma ferramenta acessível a qualquer pessoa? Claro que não. No mínimo, você gostaria de contratar um desenvolvedor especialista para examinar e modificar o código, mas o ideal é preferir um código-fonte fechado que a equipe de segurança cibernética compreenda e gerencie.

ChatGPT é fantástico e, com a mentalidade adequada, pode ser uma adição extraordinária ao kit de ferramentas de um desenvolvedor. No entanto, acredite em mim quando digo que não se trata de um substituto humano, pelo menos não num futuro próximo; você ainda precisa de uma mente consciente para examinar e revisar o código. Lembre-se, no final das contas, a televisão não matou a indústria do rádio; simplesmente os levou a lançar podcasts.

Outros desafios da utilização de IA para desenvolvimento de software

Ao utilizar IA para desenvolvimento de software, os desenvolvedores enfrentam uma variedade de desafios que podem afetar a qualidade e a utilidade do produto. Aprender a se adaptar às novas tecnologias é uma das tarefas mais difíceis. A aplicação da IA ​​ao desenvolvimento exige que os desenvolvedores aprendam e se adaptem a novas ferramentas.

Isso exige muito esforço e conhecimento para ser aperfeiçoado, dificultando quem não está familiarizado com os conceitos de inteligência artificial. A complexidade das aplicações modernas é outro desafio colocado pela utilização da IA ​​no desenvolvimento de software.

Os aplicativos frequentemente exigem uma combinação de diversas soluções para funcionar de maneira ideal. A interpretação bem-sucedida da entrada do usuário, como instruções de voz, requer experiência em técnicas de reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

Algumas dessas soluções são mais populares que outras e, como tal, o ChatGPT poderia ajudar em alguns lugares; no entanto, se não tiver sido treinado para uma solução específica, poderá ser uma grande barreira.

Por último, pode ser excessivamente caro desenvolver aplicações baseadas em IA. Mas espere, você pode dizer, o produto da OpenAI não se destina a minimizar despesas?

Certamente, em teoria, se você não pretende ajustar seu modelo. Por exemplo, se você treinar e utilizar um modelo DaVinci-003 ajustado em vez do modelo DaVinci-003 comum, o GPT-4 será consideravelmente mais caro. Para um projeto pequeno, a variação é insignificante, mas para uma empresa grande, as despesas irão acumular-se rapidamente.

Além disso, a integração da IA ​​em sistemas ou aplicações existentes necessita de recursos adicionais, como hardware especializado ou capacidade computacional adicional, que podem aumentar rapidamente ao lidar com soluções complexas que exigem vários componentes para funcionarem juntos de forma eficaz.

Conclusão

O advento da inteligência artificial mudou a forma como pensamos sobre o desenvolvimento de software. Ao usar ferramentas baseadas em IA, como ChatGPT, os desenvolvedores poderão criar software com mais rapidez e eficiência do que nunca. Isso poderia permitir que os desenvolvedores se concentrassem nas tarefas que exigem mais de suas habilidades criativas e estratégicas de resolução de problemas, em vez de gastar tempo em tarefas mundanas e depuração de código.

Mas ainda não chegamos lá. Na verdade, o ChatGPT e soluções semelhantes neste momento são mais como uma prova de conceito, algo que tem o potencial de revolucionar a indústria, e irá, mas não no futuro imediato.