Um novo estudo da Microsoft Research descobriu que, embora a IA esteja ajudando os desenvolvedores a escrever código, mesmo os melhores modelos da OpenAI (o1) e da Anthropic (Claude 3.7 Sonnet) só conseguem corrigir erros metade das vezes. O teste foi realizado com base no melhor benchmark SWE-bench, que mede a capacidade dos sistemas de IA de criar código de programa.
Fonte da imagem: gerada por IA
Durante o experimento, os agentes de IA tentaram resolver 300 problemas para eliminar erros no código. O líder foi o modelo Claude 3.7 Sonnet, que completou a tarefa com uma taxa de sucesso de 48,4%, o segundo lugar foi para o OpenAI o1 (30,2%) e o terceiro para o o3-mini (22,1%). Entretanto, como você pode ver, mesmo esses números estão longe do nível que se esperaria de programadores humanos experientes. Como explica o TechCrunch, o principal problema é que a inteligência artificial ainda tem uma compreensão deficiente de como usar as ferramentas disponíveis e interpretar erros.
Segundo os autores do estudo, o principal obstáculo continua sendo a falta de dados para modelos de treinamento. “Acreditamos firmemente que o treinamento ou a reciclagem podem torná-los melhores depuradores interativos”, escrevem eles. “No entanto, isso requer dados especializados, por exemplo, uma cadeia de registros de todos os processos de interação entre pessoas e depuradores de IA.”
Atualmente, esses dados são insuficientes, o que limita as capacidades dos modelos. Por exemplo, a popular ferramenta Devin da startup Cognition Labs só conseguiu lidar com três dos 20 testes de codificação por esse motivo. E embora a IA esteja sendo muito usada por empresas como o Google, o CEO Sundar Pichai diz que um quarto do código criado usando inteligência artificial pode, na verdade, introduzir bugs.
Líderes de tecnologia estão céticos quanto à automação completa da profissão de programação. Bill Gates está confiante de que a programação como profissão certamente não desaparecerá. O CEO da Replit, Amjad Masad, o CEO da Okta, Todd McKinnon, e o CEO da IBM, Arvind Krishna, compartilham opiniões semelhantes.
Apesar dos desafios óbvios, o interesse em ferramentas de desenvolvimento de IA continua crescendo. Os investidores veem potencial para ganhos de eficiência, mas os principais desenvolvedores acreditam que é muito cedo para confiar completamente na IA.
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