7 Kasus Penggunaan AI dalam Pemrograman dan Pengembangan (& 4 Saat AI Gagal)
Diterbitkan: 2023-09-13
Empat peneliti di Laboratorium Nasional Oak Ridge menerbitkan sebuah makalah setengah dekade lalu yang merenungkan apakah manusia masih akan menulis kode pada tahun 2040. Pertanyaan ini sekarang ada di kepala sebagian besar pemrogram biasa. Ada kekhawatiran dan harapan mengenai jawaban atas pertanyaan tersebut.
Para peneliti menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut dengan jawaban negatif: mesin akan menghasilkan sebagian besar kode, sementara manusia, jika mereka terlibat, akan terbatas pada menyempurnakan kode-kode yang dihasilkan mesin.
Kemajuan pesat yang dicapai di bidang AI telah membawa prediksi tersebut menjadi kenyataan lebih cepat. Berbagai sistem AI kini ada yang dapat menghasilkan kode fungsional hanya dari deskripsi dan bahkan sketsa. Hal ini membawa serta janji-janji dan juga jebakan. AI dapat meningkatkan produktivitas, mengeluarkan potensi dan kreativitas manusia dengan mengambil alih tugas-tugas sederhana dan membosankan, sehingga membuka peluang baru. Namun, hal ini juga dapat melanggengkan bias, mengurangi akuntabilitas, dan meningkatkan risiko kesalahan besar dengan menghilangkan pengawasan manusia.
Jadi, di sini, kami mempertimbangkan tujuh kasus penggunaan AI dalam pemrograman dan pengembangan perangkat lunak serta mengevaluasi kasus-kasus di mana AI terputus-putus.
Kasus penggunaan umum AI dalam pemrograman
AI telah berdampak pada setiap aspek pekerjaan, termasuk—terutama—pemrograman dan pengembangan perangkat lunak. Menurut sebuah survei, 31% organisasi menggunakan AI untuk menulis kode. Pertanyaan yang kini muncul bukanlah apakah AI akan berdampak pada pengembangan perangkat lunak, melainkan bagaimana dan pada tingkat apa.
Pemrograman adalah salah satu bidang di mana AI berkontribusi besar terhadap peningkatan produktivitas dan efisiensi. Sebuah laporan dari LinkedIn mengenai masa depan dunia kerja memperkirakan bahwa 96% tugas pengembangan perangkat lunak dapat ditingkatkan dengan AI. Alat yang didukung AI telah digunakan di berbagai spektrum tugas, mulai dari tugas dasar hingga yang cukup rumit.
Hasilkan cuplikan kode
Alat AI, yang dilatih dengan jutaan baris kode dari repositori yang tersedia untuk umum seperti GitHub dan StackOverflow, dapat menghasilkan cuplikan kode dalam waktu yang sangat singkat yang dibutuhkan manusia untuk menulisnya. Mereka mahir dalam berbagai bahasa dan dapat menghasilkan kode dari bahasa alami.
Hal ini bermanfaat tidak hanya bagi pemula tetapi juga bagi pemrogram terampil, yang dapat membiarkan AI menulis kode sederhana yang mereka perlukan. Mereka kemudian dapat mengubah atau menyempurnakannya, dan menerapkannya dalam program mereka.
AI bisa sangat baik dalam menghasilkan templat kode. Anda dapat menyediakan alat AI, seperti GitHub Copilot, dengan serangkaian parameter dan AI akan menghasilkan templat kode. Ini dapat berguna untuk membuat boilerplate atau baris kode yang berulang. AI juga dapat membantu penyelesaian kode dengan menyarankan apa yang paling mungkin terjadi, seperti pelengkapan otomatis teks. Anda juga dapat menempelkan kode yang belum lengkap ke asisten pengkodean AI dan membiarkannya menyelesaikan kode tersebut.
Kode debug
Bug adalah kutukan bagi setiap programmer. Hal ini dapat membuang waktu (misalnya, menghabiskan waktu berjam-jam untuk mencari tahu mengapa kode tidak berjalan hanya untuk menyadari bahwa kode tersebut hilang karena titik koma yang hilang), namun hal tersebut juga menimbulkan risiko keamanan penting dan membahayakan pengalaman pengguna. AI dapat memitigasi beberapa di antaranya. Dan bukan hanya itu: AI dapat mengidentifikasi bug dengan lebih akurat dan cepat.
AI dapat menganalisis kode untuk mendeteksi bug dengan mengidentifikasi inkonsistensi dan pola yang biasanya menyebabkan kesalahan. Ia dapat mengenali struktur kode yang sering kali mengakibatkan bug dan mengingatkan pengembang akan potensi masalah. AI juga dapat membantu pengujian regresi dan memastikan bahwa perubahan baru tidak menimbulkan bug di basis kode.
Namun, hal ini tidak berarti bahwa proses debug dapat sepenuhnya diserahkan kepada AI. Artinya, manusia dapat mendelegasikan beberapa tugas debugging yang kasar dan membosankan ke AI, yang akan memungkinkan mereka menghemat banyak waktu untuk pekerjaan yang tidak dapat dihindari dan mendedikasikan lebih banyak waktu untuk tugas-tugas yang lebih produktif.
Terjemahkan kode
Katakanlah Anda ingin bermigrasi dari satu platform atau lingkungan ke platform atau lingkungan lain atau menggunakan kembali logika dan fungsionalitas kode yang ada dalam konteks baru. Dalam kedua kasus ini, Anda dapat menggunakan AI untuk membantu Anda menerjemahkan kode tanpa perlu menulis ulang kode dari awal.
Namun, alat AI untuk menerjemahkan kode tidak sepenuhnya dapat diandalkan. Mereka mungkin gagal memperhatikan nuansa suatu bahasa atau tidak mampu memahami logika suatu kode; tapi begitu juga manusia. Meskipun terjemahannya tidak sepenuhnya akurat, ini akan membuat tugas lebih mudah dibandingkan menerjemahkan kode sumber secara manual dari awal. Hal ini juga seperti bekerja dengan penerjemah manusia; kode yang diterjemahkan ditinjau dan diperbaiki, jika ada kesalahan.
Jelaskan kode dalam bahasa alami
AI dapat menjelaskan kode dalam bahasa Inggris biasa (atau dalam bahasa apa pun). Ini bisa berguna jika Anda sedang mempelajari bahasa baru atau jika Anda menemukan baris kode acak yang Anda tidak tahu apa fungsinya.
Demikian pula, AI dapat memecahkan kode ekspresi reguler dan menjelaskan apa yang mereka lakukan dalam bahasa alami.
Ini tidak hanya dapat menjelaskan baris kode yang tidak jelas tetapi juga dapat membantu menjelaskannya. AI dapat membuat dokumentasi kode komprehensif yang secara akurat menjelaskan tujuan, fungsionalitas, dan penggunaan kode. AI juga dapat membantu meninjau dan mendokumentasikan pengiriman kode dan menghasilkan penjelasan tentang perubahan yang dilakukan dalam permintaan tarik atau penerapan.
Pembuatan kasus uji
Pengujian kode secara menyeluruh sangat penting untuk memastikan bahwa program berfungsi sebagaimana mestinya. Namun menulis kasus uji dan menguji kode adalah proses yang membosankan dan memakan waktu—dan oleh karena itu sering kali diabaikan. Untungnya, AI dapat membantu tugas ini.
AI dapat digunakan untuk menulis kasus pengujian dengan menganalisis basis kode dan mengidentifikasi skenario potensial untuk pengujian. Hal ini dapat mengidentifikasi jalur, cabang, dan kondisi yang berbeda dalam kode dan membuat kasus pengujian untuk mencakup skenario tersebut.
Asisten AI seperti Tabnine dapat secara otomatis menghasilkan pengujian unit dan menjalankan pengujiannya sendiri dengan intervensi manusia yang minimal. Mereka kemudian menandai dan melaporkan setiap kasus pengujian yang gagal dan memberikan ringkasan pengujian tersebut. Hal ini dapat membantu meningkatkan efisiensi pengujian dan mengurangi beban manusia.
[Sumber-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Pemfaktoran ulang kode
Memfaktorkan ulang kode adalah tugas lain yang memakan waktu dan membosankan yang dapat dibantu oleh AI. AI dapat membantu mengurangi waktu yang dihabiskan untuk proses debug dan pemfaktoran ulang hingga setengahnya.
AI dapat mengotomatiskan tugas pemfaktoran ulang seperti mengganti nama variabel atau metode, mengekstraksi kode menjadi fungsi, mengatur ulang struktur kode, atau mengurangi kompleksitas dan meningkatkan ekstensibilitas kode.
Menggunakan AI untuk pemfaktoran ulang kode tidak hanya mengurangi waktu dan tenaga tetapi juga membantu mengidentifikasi bau kode dan membantu memperbaiki potensi masalah di awal proses pengembangan. Hal ini mengurangi risiko bug dan utang teknis.
Hasilkan data sintetis
Data sintetis berguna ketika data nyata tidak tersedia atau tidak dapat digunakan karena berisi informasi sensitif. Data sintetis menghilangkan kendala yang terkait dengan penggunaan data yang diatur atau rahasia karena tidak mengandung informasi pribadi.
AI dapat digunakan untuk menghasilkan semua jenis data sintetis yang sangat mirip dengan contoh di dunia nyata. AI juga dapat membuat data sintetis untuk skenario langka atau ekstrem yang sulit direproduksi dengan data nyata. Hal ini dapat digunakan untuk menguji ketahanan perangkat lunak dalam kondisi yang tidak biasa.
AI juga dapat membantu menghasilkan data sintetis yang dapat digunakan untuk menambah kumpulan data nyata, menyeimbangkan distribusi kelas, dan memperkenalkan variasi.
Namun, AI bukanlah ramuan ajaib
AI telah mencapai kemajuan luar biasa dalam kemampuan pengkodeannya, terutama dalam beberapa tahun terakhir. Asisten AI sudah mahir dalam mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan kasar, namun mereka tersandung pada tugas-tugas yang memerlukan pemikiran kritis. Mereka tidak dapat memahami prinsip dan konsep dasar perangkat lunak; mereka kesulitan mengikuti kerangka dan paradigma baru; dan mereka tidak dapat sepenuhnya memahami skenario kehidupan nyata.
Berikut adalah empat kasus di mana asisten AI tidak dapat diandalkan dan oleh karena itu, Anda perlu mempekerjakan pengembang aplikasi untuk proyek Anda.
Merancang sistem perangkat lunak yang kompleks
Sistem AI kurang memiliki tingkat pemahaman yang diperlukan untuk merancang dan mengimplementasikan proses yang kompleks. Meskipun mereka dapat membuat fungsi yang cukup kompleks secara terpisah, mereka akan gagal ketika harus mengintegrasikannya dan memperhitungkan ketergantungan dari kode lain.
Memahami kebutuhan pengguna yang intuitif
Memahami dan mengkonseptualisasikan kebutuhan dan preferensi pengguna memerlukan empati, konteks, dan kesadaran akan perilaku dan emosi manusia—kualitas yang tidak dimiliki alat AI. Keterbatasan sistem AI dalam memahami konteks emosional, subjektivitas, dan berbagai aspek kebutuhan intuitif pengguna membuat mereka kurang kompeten dibandingkan dengan pakar manusia.
Menangani basis kode lama
Alat AI kesulitan untuk sepenuhnya mengatasi basis kode lama, yang sudah tua dan sering kali ketinggalan jaman. Basis kode seperti itu umumnya tidak memiliki cakupan pengujian dan dokumentasi yang memadai, sehingga menghambat efektivitas alat AI.
Bekerja dengan kerangka kerja dan paradigma baru
Data adalah inti dari model AI. Untuk kerangka kerja dan paradigma yang relatif baru, tidak tersedia cukup data untuk melatih sistem AI. Hal ini membuat mereka tidak dapat diandalkan dan bahkan berisiko; karena mereka, alih-alih mengakui ketidaktahuannya, akan memberikan jawaban yang salah dengan tingkat keyakinan yang tinggi. Kecenderungan halusinasi ini dapat dengan mudah menyesatkan bahkan orang yang paling berhati-hati sekalipun.
Posting terkait: Mengapa Menggunakan AI dan ML untuk Meningkatkan Proses Entri Tanggal Anda
Kesimpulan terakhir
AI telah membuat kemajuan besar dalam bidang pemrograman dan pengembangan perangkat lunak dalam beberapa tahun terakhir. Sistem AI telah membuat pemrograman lebih efisien dan efisien. Hal ini juga berdampak pada berbagai dimensi pengembangan perangkat lunak lainnya. Tapi tetap saja: alat! AI membutuhkan manusia untuk menginstruksikan dan mengawasi operasinya serta menilai kualitas hasilnya.
Bahkan dengan tugas-tugas yang mereka kuasai, mereka memerlukan pengawasan manusia. Dan bagi yang lain, mereka gagal begitu saja. Masukan dan keahlian manusia tetap diperlukan dalam pengembangan perangkat lunak, dan inilah sebabnya perusahaan pengembang aplikasi web terus memainkan peran penting.