人工知能のコーディングエンジンは、ついに人間の開発者を置き換えることができるのか？

人工知能（AI）をより人間に近いものに進化させるためのもう一つのステップとして、AIプログラムは通常の開発者と同じようにコードを書くことができるようになりました。AIコーディングエンジンは本当に機能するのか、それとも非現実的なエンジンに過ぎないのでしょうか？

AI言語モデルのはじまり

GPT-2とその初期効果

2019年2月にGenerative Pre-Trained Transformer 2（略してGPT-2）が登場したとき、さまざまな理由で人工知能のニュースのトップに躍り出ました。要するにGPT-2は、800万枚のウェブページのデータセットで学習させたAI言語生成モデルで、40GBのインターネットテキストから次の単語を予測します。GPT-2は、自然言語処理分野の深層学習モデルであるトランスフォーマーモデルをベースに、再帰や畳み込みに頼らず、エンコーダー・デコーダーの構造に従って出力を生成しています。

GPT-2の特徴は、まず、どんな文脈でも、完璧な英語でまとまったストーリーを書けることです。そのひとつが、英語を話すユニコーンの物語です。そのストーリーの信憑性は高く、GPT-2の作者であるOpenAIは、”大規模な言語モデルが、欺瞞的、偏った、または虐待的な言語を生成するために使用される; at scale “という懸念から、フルバージョンを一般公開しないことを決定しているほどです。しかし、この決定は、この記事で書こうとしているAIコーディングエンジンにつながる10年間で最も画期的な技術の1つとみなされ、コンピュータサイエンス業界でいくつかの論争を巻き起こしました。

GPT-3と自然言語処理革命

GPT-3が発表されたとき、それは2020年の最も驚くべきIT発明の1つでした。GPT-3はマイクロソフトに独占的にライセンスされており、同社はGPT-3を大規模に自社製品に組み込むことができます。しかし、GPT-2の情報を伏せることに対する世間の意見もあり、OpenAIは2020年6月のデビュー後、11月18日にOpenAI APIを通じてGPT-3を完全公開することを決定しました。これは、一般人がOpenAIの作品にアクセスでき、誰でも利用できることを意味するが、OpenAI以外に動作するコードを見ることができるのはマイクロソフトのみです。GPT-3は、GPTの最新のニューラルネットワークAI言語であり、トランスフォーマーモデルをベースに構築された当時世界最大の自然言語処理（NLP）モデルで、現在CodexやCopilotなどのAIコーディングエンジンに使用されています。

AIコーディングプログラム

AIコーディングエンジンとは

AI Coding Engineとは、簡単に言うと、開発者のコーディングやスクリプトの作成を支援するプログラム、またはシステムのことを指します。AI Coding Engineは、何十億ものパラメータと大量のオープンソースコードを持つ巨大なニューラルネットワークで構築され、トレーニングされたAIモデルです。タスク、つまりコーディングの課題に直面すると、概念や非常に専門的なパズルに対応し、与えられた問題を競争力のあるレベルで解決するためのスクリプトを自力で作成することができる。

マイクロソフトやグーグルのような大企業が、いつか人間の開発者に取って代わるかもしれないと独自のAIシステムに投資しており、現在の結果は楽観的であるにもかかわらず、AIコーディングエンジンが人間の開発者に取って代わることができるかどうかは未解決のままである。

コーデックスとコパイロット

Source: https://copilot.github.com/

“GitHub Copilotは、OpenAIが作った新しいAIシステム “Codex “を搭載しています。GitHub Copilotは、一般的なコードアシスタントよりも大幅に多くのコンテキストを理解します。そのため、docstring、コメント、関数名、コード自体に関わらず、GitHub Copilotはあなたが提供したコンテキストを使用し、それに合うコードを合成します。”
GitHub.

CodexはGPT-3の子孫で、そのユーザーは英語をコードに翻訳することができます。アマチュアがコーディングを始めるのを助け、プロをスピードアップさせるために使われている。Codexは利用可能なソースコードと自然言語で訓練されたため、プログラミングと人間の言語の両方を理解することができます。

GitHubのコードデータベースとOpenAIのCodexを使って開発されたCopilotは、人工知能を搭載したペアプログラマーで、開発者がより良いコード構文を書くことを支援し、安全で効果的なコードを作るために知識を集中している間にコードの完成を補助してくれます。Copilotは、多くのフレームワークや言語で動作し、Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C言語ファミリーのようなプログラミング言語で最適に動作する。CopilotとCodexの最大の違いは、Copilotがテキストエディタで一緒にコードを書けるのに対し、CodexはOpenAIのAPIまたはPlayground経由でアクセスする必要があることです。

AlphaCode(アルファコード)

AlphaCode は、Google Deepmind が開発した、Copilot の4倍の大きさのAIモデルで、言語やコードスニペットに欠けている部分を予測するために使用します。複雑なコーディングの問題を解決するためのソフトウェアコードを生成することができるディープラーニングモデルです。AlphaCodeは競技プログラミングのために作られ、見たこともないプログラム全体を生成します。これはコードスニペットを生成したり、巨大なデータベースから情報を引き出すよりも複雑なことです。コーディングコンテストに参加した際、AlphaCodeは人間の競技者の上位54％以内にランクされました。</a>

AlphaCodeは、SGT-3に使われたのと同じトランスフォーマーのモデルに基づいて作られています。これは、入力のシーケンスを取って別の値のシーケンスを生成するシーケンスツーシーケンス（seq-2-seq）モデルです。

DeepMindは、AlphaCodeの能力と精度を高めるためには、まだいくつかの改良が必要だと考えています。それでも、現在の結果は彼らの予想を上回っており、マシンは急速に学習しています。おそらく近い将来、AlphaCodeの自動化されたプロセスは、人間の開発者の結果に完全に取って代わり、それを上回ることができると彼らは信じています。

AIコーディングエンジンの未来

人工知能VS. 人間の頭脳

AIは何十年も前からトレンドになっているテーマですが、AIが人間に取って代わることができるかどうかは、最近になってようやく議論されるようになったことです。1997年、IBMのコンピュータ「ディープ・ブルー」がチェスの世界チャンピオンを倒すことに成功し、AIが人間を完全に模倣し、取って代わる日の可能性に道を開きました。

今、人工知能は、特に製造業のような正確さと繰り返しが必要な分野や、市場調査やデータマイニングのような広範な調査において、ゆっくりと徐々に労働力として人間に取って代わろうとしています。ビジネスでは、例えばスマートアシストや顔認識のような小さなものから、自動運転車や自動車事故の検知まで、生活の質を向上させるためにAIシステムが活用されています。今、AIコーディングエンジンの可能性により、開発者はより速く、より効率的にコーディングできるようになりました。これは、企業がより良い、より高品質なIT製品を短期間で押し出すことができる新しい時代を開くものであり、市場の革新だけでなく、デジタルトランスフォーメーションにつながるものです。

AIは本当に人間に取って代わることができるのか？

コンピュータープログラムが人間のプログラマーのように考え、実行できるかどうかは、常にAI愛好家の間で熱く議論されてきました。しかし、人間のコーダーを100％正確に代替できるAIモデルは今のところ存在しないため、特にセキュリティの高い作業では、AIは代替するのではなく、補助するために使われるようになり、それは全く問題ありません。AIコーディングエンジンの改良は進んでいますが、これらの機械学習モデルは、ハッキングや悪用される可能性によるセキュリティリスクや、これらのAIプログラムが公共のリソースやライブラリで学習されるため、剽窃や真正性の懸念もあります。

AIに大きく依存することのもう一つの問題は、AIモデルは、特に大規模なデータベースやニューラルネットワークを扱う場合、CPUやGPUを非常に多く消費するということです。

人間のコーダーがこの分野でより専門的になるために、新しいAIスキルを学ぶ必要があることは間違いありませんが、専門家は、AIが本当に人間に取って代わる可能性は非常に低いと予測しています。AIペア開発は、ヒューマンエラーを見落とさないようにし、開発者はコードの正確さをダブルチェックし、プロセッサーの作業負荷を軽減するために存在します。合わせて、コード生成はより有能なタスクとなります。

AIコーディングは企業にとってどのような意味を持つのか？

前述したように、人工知能は現在、人間のプログラマーがより速く、より確実なスクリプトをコーディングするのを支援するために使用されています。AIコーディングエンジンが実装され、活用されるまでには数年から数十年かかると思われますが、企業はすぐにこの新しいAI技術に適応し、適切に活用するためのトレーニングを受ける必要があります。マイクロソフトがOpenAIの研究開発チーム（GPT-3やCodexの開発元）に10億ドルを投資するなど、大企業がAIプログラミングや機械学習に何十億も投資しているのには理由があるのです。専門家は、AI市場が2026年までに3000億ドル以上の産業に成長すると予測しています（2022年の推定額は570億ドル）。

また、GPT-3は、AIによると、数千人の開発者によって300種類以上のアプリで使用され、1日あたり45億語以上の単語が生成されています。多くの企業が、アンケート、ヘルプデスク、製品改良など、日常的な機能ニーズにAIコーディングエンジンを利用しています。その例として、ユーザーが自分の書き方でメールやメッセージを自動生成できる「Flowrite」や、顧客データや有用なインサイトを収集するために利用されている「Viable」などがあります。

ビジネスとして、AIコーディングに向けた次の一歩はどうあるべきか？

テクノロジーの進化は目覚ましく、その変化のスピードに対応するために、企業は有能な開発者を必要としています。現在、世界は最大の技術スキル不足に直面しています。新しい技術が出現し、それを学び、適応させる必要があるため、開発者の数は十分ではありません。企業はITのニーズを満たすためにオフショアやアウトソーシング企業に目を向けていますが、世界的に供給されても、企業は新しい技術、特にAIや機械学習に詳しい優秀な人材や専門家を求めて競争しています。

どのようなビジネスにおいても、経営者や意思決定者であれば、テクノロジーの動向を知り、最新の情報を入手し、時代の先端を行くことは不可欠です。AIは、すべてのビジネスが知り、自社の製品やサービスに適用する必要がある、最も注目されているテクノロジーのひとつです。多くの人が日常生活の中でAIを学び、適応しようと努力していますが、まだ誰もがその方法を知っているわけではありません。たとえあなたが専門家でなくても、あなたのビジネスが前進し、AIをうまく活用することを止めるべきではありません。あなたのビジネスがこの分野のテクノロジーを最大限に活用できるように、手助けをしてくれるリソースがあります。AIは経済を変革し、作り変える可能性があるため、変化を受け入れ、新しいものに憧れることが重要であり、その影響に備えることが重要です。