OpenAI sta correndo per generare codice migliore per dominare l'industria del software

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

OpenAI, con sede a San Francisco, ha rilasciato questa settimana nuove versioni della sua linea di modelli linguistici, indicando che test indipendentident 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 spesso rispetto ai software precedenti, perché agli ultimi due modelli viene concesso un tempo di "ragionamento" extra per elaborare una query.

Mercoledì, OpenAI ha anche presentato Codex CLI, un helper gratuito da riga di comando, definendolo un agente di intelligenza artificiale che sfrutta gli stessi modelli per velocizzare le attività di codifica quotidiane.

Queste mosse rispecchiano le iniziative di Anthropic, Google, Meta e una serie di startup, tutte convinte che la generazione di codice sia uno dei compiti iniziali più promettenti per i modelli linguistici di grandi dimensioni. 

I dirigenti di queste aziende affermano che l'attenzione rivolta alla 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 al lavoro.

"Questo è l'anno... in cui l'IA diventerà per sempre migliore degli esseri umani nella programmazione competitiva", ha dichiarato Kevin Weil, Chief Product Officer di OpenAI, al podcast Overpowered di questa settimana. Ha paragonato il cambiamento al momento in cui i computer hanno battuto i campioni di scacchi, ma ha affermato che la nuova svolta sarebbe più importante "per il mondo se tutti potessero creare software".

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

Ora gli sviluppatori inseriscono poche frasi semplici in un prompt e ricevono interi blocchi di codice funzionante. I dati del settore affermano che gli LLM accelerano già il lavoro sul software generando blocchi di codice da brevi istruzioni. Gli stessi sistemi analizzano i bug e tentano di risolverli prima che un essere umano ne veda l'output.

Negli ultimi dodici mesi, i modelli sono diventati più efficaci nell'individuare schemi ricorrenti, nel ragionare su un problema e nel fornire una risposta logica. Nel 2023, l'IA è riuscita a risolvere solo il 4,4% dei problemi nel benchmark di settore noto come SWE-bench. Quest'anno, il successo è balzato al 69,1%.

GitHub, il centro di programmazione di proprietà di Microsoft, afferma che il 92 percento degli sviluppatori statunitensi si affida ormai ad ausili di programmazione basati sull'intelligenza artificiale.

La concorrenza si sta diffondendo. Meta ha lanciato Code Llama lo scorso anno, un sistema che utilizza prompt testuali per guidare la scrittura e la comprensione del codice. Anthropic ha seguito l'esempio a febbraio con Claude Code. Mike Krieger, responsabile prodotto di Anthropic, ha previsto che il ruolo dell'ingegnere consisterà sempre più nel "comprendere i requisiti, lavorare in team e accertarsi che ciò che si è realizzato sia effettivamente la soluzione giusta".

"Si tratta piuttosto di sostenere la propria idea", ha aggiunto, descrivendo i futuri programmatori come "un burattinaio o un direttore d'orchestra" che guida questi agenti di intelligenza artificiale.