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Maximiser l'IA dans le développement de logiciels : tirer parti de ChatGPT avec Parasoft

Tête de Nathan Jakubiak, directeur principal du développement chez Parasoft
Le 1 juin 2023
5 min lire

Votre équipe de développement peut-elle bénéficier du code généré par ChatGPT ? Lisez la suite pour découvrir comment les technologies Parasoft peuvent aider à faire de ChatGPT un outil utile pour le développement, réduire les risques et améliorer la productivité.

ChatGPT, l'un des sujets les plus brûlants de 2023, est un modèle de langage formé par OpenAI. Il est capable de comprendre et de générer du texte en langage naturel et a été formé sur une énorme collection de données, y compris le code source de nombreux projets open source écrits dans divers langages de programmation.

Les développeurs de logiciels peuvent tirer parti de cette vaste quantité de connaissances pour les aider dans leur travail, car ils ont une compréhension sémantique du code source. Les développeurs peuvent utiliser ChatGPT pour générer du code utile avec les invites correctes.

L'écriture de code est une application de ChatGPT dans le développement de logiciels et il en existe bien d'autres. L'objectif de cet article est de générer du code ChatGPT à utiliser dans un environnement de développement logiciel professionnel.

Il existe déjà des plugins de codage disponibles, tels que Copilote Github, qui utilisent la même technologie que ChatGPT pour aider les développeurs de logiciels. Ces plugins peuvent analyser le code que les développeurs écrivent et générer des suggestions à prendre en considération.

Grâce à son accès à un vaste corpus de code, ChatGPT peut écrire du code précis et fournir des suggestions de code utiles, ce qui rend le processus de développement plus rapide et plus efficace.

ChatGPT et génération de code

ChatGPT et l'avenir de la génération de code AI sont brillants, mais il y a quelques défauts. Passons en revue les avantages et les inconvénients.

Avantages du code d'écriture de chat GPT

Bien qu'il soit en phase d'adoption précoce, les programmeurs professionnels réalisent déjà les avantages de l'utilisation de ChatGPT.

  • Prend en charge plusieurs langages de programmation. Bien que ChatGPT soit insaisissable pour répondre exactement au nombre de langues sur lesquelles il a été formé, les langues les plus populaires utilisées aujourd'hui sont celles qui sont les mieux représentées dans son ensemble de formation.
  • Améliore la productivité du code généré à plus de fonctionnalités telles que des suggestions pour tests unitaires, scripts d'automatisation, planification de l'architecture et implémentation fonctionnelle.
  • Compréhension sémantique approfondie du code source par rapport aux outils traditionnels d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (ML). ChatGPT a montré qu'avec les bonnes invites, il peut comprendre la fonction et le comportement du code. Son analyse examine la logique du code et identifie les cas limites potentiels, les conditions aux limites et les dépendances qui pourraient ne pas être évidentes à un niveau superficiel. Les outils d'IA traditionnels sont limités à un ensemble de formation beaucoup plus petit et à une sortie limitée.
  • Aide les développeurs qui ne connaissent pas un langage ou un environnement cible. ChatGPT peut aider les développeurs qui débutent dans un projet à se familiariser avec l'environnement et la langue utilisés. Bien qu'il existe des mises en garde, comme indiqué ci-dessous, il existe une bonne occasion d'apprendre de ce code.

Inconvénients du code d'écriture de chat GPT

L'utilisation de ChatGPT pour écrire du code présente certains inconvénients car la technologie est nouvelle et la provenance du code généré n'est pas claire. Voici quelques-uns des inconvénients de l'utilisation de ChatGPT dans le développement de logiciels.

  • Fuite IP lors de l'utilisation d'un code propriétaire et d'informations dans les invites. Le code utilisé comme invites pour ChatGPT fait partie de l'ensemble de formation et est potentiellement disponible pour d'autres utilisateurs. Employés Samsung ont récemment découvert ces risques lorsqu'ils ont divulgué du code propriétaire à ChatGPT. Les solutions commerciales comme Copilot permettent aux utilisateurs de désactiver l'option d'utiliser leur code propriétaire pour la formation.
  • Provenance du code généré. Les données de formation de ChatGPT incluent-elles du code propriétaire ou du code open source avec une licence non permissive ? Y aura-t-il un besoin d'attribution ou de licence pour le code généré ? On ne sait pas d'où vient le code généré par ChatGPT puisqu'il est basé sur des exemples tirés d'Internet. Bien que les données de formation soient principalement du code open source, il est toujours nécessaire de comprendre les exigences en matière de licence.
  • Manque de cohérence dans les réponses aux invites de codage. De par leur conception, chaque réponse peut et sera probablement différente chaque fois que la même invite est utilisée.
  • Qualité et sécurité sont préoccupants, car les bogues et le code mal écrit dans les données open source utilisées dans la formation peuvent s'infiltrer dans la sortie de ChatGPT, ou le modèle d'IA générative peut simplement faire des erreurs. ChatGPT ne vérifie pas ses réponses pour la sécurité ou les performances, et le code qu'il génère peut même ne pas être compilable.
  • Les développeurs peuvent accepter du code avec des problèmes non évidents. Étant donné que le code revient soigneusement formaté et documenté, il est facile de le tenir pour acquis. Il est plus important que jamais de postuler bons processus de qualité du code, tels que la révision du code, l'analyse statique et les tests unitaires, pour générer le code afin de garantir qu'il fonctionne comme prévu.
  • ChatGPT est seulement aussi bon que ses données de formation. Lorsque les pratiques de développement standard changent dans l'industrie, comme une API de bibliothèque, il est possible que certaines réponses ChatGPT incluent des informations obsolètes.

Surmonter les limitations d'écriture de code de ChatGPT avec la technologie de Parasoft

Parasoft effectue actuellement des recherches actives sur la synergie qui pourrait bénéficier aux clients en combinant les capacités avancées des modèles d'IA génératifs comme ChatGPT avec les capacités d'automatisation des tests logiciels approfondis actuellement offertes par les solutions Parasoft. La recherche se concentre sur deux domaines.

  1. Comment tirer parti de ChatGPT dans la plate-forme de test de logiciels automatisés.
  2. Comment utiliser la plateforme pour valider le code généré par ChatGPT.

Tirer parti de ChatGPT dans la plate-forme de test de logiciel automatisé de Parasoft

Il existe un grand potentiel de synergie entre ChatGPT et les capacités d'automatisation des tests logiciels existantes de Parasoft. Nous pouvons tirer parti de la compréhension sémantique approfondie du code contenu dans les modèles basés sur GPT pour améliorer les offres de test déjà contenues dans la plate-forme Parasoft, y compris la génération de test, l'analyse statique et capacités de rapport. Plus précisément, nous nous concentrons sur l'amélioration des éléments suivants.

  1. Génération de correctifs de code pour les violations d'analyse statique. Parasoft possède déjà une mine d'informations sur normes de codage et analyse statique infractions. Nous devrions pouvoir utiliser ces informations pour inviter ChatGPT à générer automatiquement des correctifs pour les violations de code découvertes.
  2. Génération de tests unitaires intelligents et conscients de la sémantique. Les capacités actuelles de génération de tests unitaires de Parasoft sont optimisées pour couvrir autant de chemins de code que possible sans créer de tests redondants. Nous espérons pouvoir combiner cela avec la compréhension sémantique du code de ChatGPT pour générer des tests avec de meilleurs noms et un ensemble de valeurs d'entrée qui se traduisent par bonne couverture du code et inclure des valeurs de conditions aux limites réelles.
  3. Génération de scénarios de test d'API positifs, négatifs et de sécurité. Le générateur de tests d'API de Parasoft dans Parasoft SOAtest fait un excellent travail de création de scénarios de test d'API fonctionnels basés sur le trafic enregistré. Mais il est limité par sa capacité à créer des scénarios uniquement pour le trafic qu'il a vu. En tirant parti de ChatGPT, nous souhaitons générer des scénarios de test d'API qui testent les points de terminaison contenus dans une définition OpenAPI de différentes manières, à la fois attendues et inattendues.

Utilisation de la plateforme de Parasoft pour valider le code généré par ChatGPT

Parasoft peut augmenter l'utilité de la nouvelle génération de code basée sur GPT en surmontant les problèmes de qualité, de sécurité et de performances du code généré. Notre plateforme est testée et éprouvée dans de nombreux domaines d'application différents, y compris les logiciels critiques pour la sécurité. Nous avons déjà utiliser l'IA et le ML pour faciliter l'analyse statique, la génération de tests et l'auto-réparation.

Alors que la génération de code ChatGPT est vouée à devenir populaire, il est toujours essentiel que le code qu'il crée soit soumis à une analyse des vulnérabilités, à une évaluation de la qualité et à des tests, tels que ceux fournis par la plate-forme Parasoft.

Avantages de ChatGPT et de l'automatisation des tests logiciels

Vérifiez et validez le code généré. Les équipes doivent utiliser des outils d'automatisation des tests logiciels pour analyser le code généré par ChatGPT avec une analyse statique et le tester avec des outils de test. Le code généré doit être traité comme tout autre code développé, sinon avec plus de soin, pour s'assurer qu'il répond aux objectifs de qualité et de sécurité du projet.

Respecter les normes de codage. Des solutions telles que l'analyse statique de Parasoft peuvent garantir que le code généré par ChatGPT est conforme aux normes de codage et aux meilleures pratiques. Ils peuvent vérifier le code par rapport aux règles et directives prédéfinies et signaler toute violation.

Améliorez la sécurité. La sécurité du code généré par ChatGPT est inconnue, et il est possible que des vulnérabilités et des faiblesses logicielles associées soient cachées dans la sortie bien formatée. Traitez tout le code généré comme vous le feriez avec un code tiers ou open source. Il doit être vérifié avant d'être intégré à votre application.

Augmentation de la productivité. La génération de code par l'IA est susceptible de devenir une innovation importante avec la possibilité d'énormes progrès. productivité gains. Par exemple, la technologie de génération de tests unitaires de Parasoft est hautement évolutive pour la création groupée de cas de test. De plus, les améliorations apportées aux capacités des outils de test de logiciels qui exploitent l’IA générative apportent encore plus d’avantages. Un véritable gagnant-gagnant.

Résumé

Les organisations de logiciels peuvent améliorer la qualité de leurs tests et minimiser le travail manuel impliqué dans la conception et l'exécution des tests en utilisant des solutions d'automatisation des tests logiciels complétées par la technologie d'IA générative. Dans un proche avenir, Parasoft prévoit de publier des améliorations de sa plate-forme qui utilisent ChatGPT pour aider à améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse statique, des tests unitaires et des tests d'API, ce qui se traduira finalement par une meilleure validation pour les deux générées par ChatGPT et humaines. code écrit.

Pour bénéficier pleinement de cette nouvelle technologie d'IA, il est important de valider le code généré par ChatGPT et de le traiter comme n'importe quel code nouvellement développé. Les outils d'automatisation des tests logiciels comme ceux de Parasoft peuvent aider à faire de ChatGPT un outil utile pour le développement tout en réduisant les risques et en améliorant la productivité.

Découvrez les impacts positifs de l'IA et du ML dans les tests de logiciels.

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