OpenAI è in corsa per generare codice migliore per dominare l'industria del software

I sistemi di intelligenza artificiale stanno superando i programmatori umani, mentre OpenAI e altri gruppi tecnologici lanciano strumenti in grado di scrivere, correggere ed spiegare il codice, ridefinendo il modo in cui il software viene sviluppato.

OpenAI, con sede a San Francisco ha rilasciato nuove versioni della sua linea di modelli linguistici questa settimana, indicando che i test indipendenti classificano questi modelli tra i migliori per la programmazione.

L'azienda afferma che GPT‑4.1, o3 e o4‑mini risolvono compiti di codifica complessi più frequentemente del software precedente, poiché gli ultimi due modelli dispongono di un tempo aggiuntivo di "ragionamento" per analizzare una query.

Mercoledì, OpenAI ha anche presentato Codex CLI, un assistente a riga di comando gratuito, definendolo un agente AI che sfrutta gli stessi modelli per accelerare le attività di codifica quotidiane.

Queste mosse rispecchiano gli sforzi di Anthropic, Google, Meta e di una serie di startup, tutte scommettendo che la generazione di codice sia uno dei compiti più chiari e immediati per i modelli linguistici di grandi dimensioni.

I leader di queste aziende affermano che l'attenzione sulla programmazione è "uno degli esempi più tangibili" di come la tecnologia potrebbe trasformare interi settori, con migliaia di sviluppatori che già utilizzano i nuovi sistemi sul lavoro.

"Questo è l'anno... in cui l'IA diventa migliore degli umani nella codifica competitiva per sempre", ha dichiarato Kevin Weil, chief product officer di OpenAI, nel podcast Overpowered questa settimana. Ha paragonato questo cambiamento al momento in cui i computer hanno sconfitto i campioni di scacchi, ma ha aggiunto che questa nuova svolta è ancora più importante "per il mondo se tutti possono creare software".

I modelli LLM stanno diventando sempre più bravi a individuare schemi nel codice

Gli sviluppatori ora inseriscono poche frasi semplici in un prompt e ricevono intere blocchi di codice funzionante. Le figure del settore affermano che i LLM accelerano già il lavoro software generando blocchi di codice da brevi istruzioni. Gli stessi sistemi cercano bug e provano correzioni prima che un essere umano veda l'output.

Negli ultimi dodici mesi, i modelli sono diventati migliori nell'individuare schemi, nel ragionare su un problema e nel delineare una risposta logica. Nel 2023, l'IA poteva risolvere solo il 4,4% dei problemi nel benchmark industriale noto come SWE‑bench. Quest'anno, il tasso di successo è salito al 69,1%.

GitHub, la piattaforma di coding di proprietà di Microsoft, afferma che il 92% degli sviluppatori statunitensi fa ora affidamento su strumenti di coding basati sull'IA.

La concorrenza si sta ampliando. Meta ha lanciato Code Llama lo scorso anno, utilizzando prompt testuali per discutere e scrivere codice. Anthropic ha seguito l'esempio a febbraio con Claude Code. Mike Krieger, chief product officer di Anthropic, ha previsto che il ruolo dell'ingegnere coinvolgerà sempre di più la "comprensione dei requisiti, il lavoro di squadra e la capacità di capire se ciò che hai costruito sia effettivamente la cosa giusta da costruire".

"Si tratta più di difendere la tua idea", ha aggiunto, descrivendo i programmatori del futuro come "un burattinaio o un direttore d'orchestra" che guida questi agenti AI.