AI はコーディングが得意ですが、大きな注意点がいくつかあります

GitLab の調査では、AI の知的財産とセキュリティへの影響に対する技術者の不安が明らかになりました。

GitHub CoPilot や ChatGPT などの生成人工知能 (AI) モデルを使用して、ボタンを押すだけでコードを作成してテストできるというのは、あまりにも良いことのように思えます。実際、とても良いので、落とし穴があるはずです。

ソフトウェアの専門家は、アプリケーションを構築、起動、更新するための強力なツールとして AI を受け入れていますが、その知的財産とセキュリティへの影響については神経質になっています。 AI が生成したコードは、他人の知的財産からスクレイピングされたものですか?このモデルは、安全に保つ必要がある企業内部データを利用していますか?

6 月に 1,001 人の開発者と幹部を対象に実施された GitLab の調査によると、AI の導入には権利、プライバシー、セキュリティ、生産性、トレーニングに注意を払う必要があると技術者は認識しています。

回答者の大多数 (79%) は、AI ツールが個人情報や知的財産にアクセスすることに懸念を表明しました。主な懸念は、顧客データなどの機密情報が漏洩する可能性があることでした。

AI が生成したコードの使用に関する懸念事項のリストのトップにあるのは、著作権に関する懸念です。回答者の半数近く (48%) は、AI を使用して生成されたコードは人間が生成したコードと同様の著作権保護の対象にならない可能性があるとの懸念を挙げました。さらに 39% は、そのようなコードによるセキュリティの脆弱性を懸念していました。

それでも、技術者らはこれらの問題は解決できると楽観視しており、引き続き前進を続けている。現在ソフトウェア開発で AI を使用している組織の回答者のうち、90% もの人が職場での日常業務で AI を使用することに自信を持っています。さらに、60% が AI を毎日使用していると回答し、22% が週に数回 AI を使用していると回答しました。半数以上 (51%) が、AI をソフトウェア開発ライフサイクルに組み込む組織の取り組みを「非常に」または「非常に」成功していると評価しました。

AI はソフトウェア開発の観点から重要な投資とみなされています。 AI を使用している、または将来使用する計画がある組織の回答者のうち、83% がソフトウェア開発のために AI に特別に予算を割り当てている、または割り当てる予定であると回答しました。挙げられた利点には、効率の向上 (55%)、サイクル時間の短縮 (44%)、イノベーションの増加 (41%) が含まれます。

トレーニングとスキルも、回答者が特定した障害と懸念事項の共通のテーマとして浮上しました。 81% が、職場で AI を使用するにはさらにトレーニングが必要であると回答し、87% の企業は、AI がもたらす変化に適応するために従業員のスキルを再教育する必要があると回答しました。懸念事項のトップは、新たに学習すべきスキル セットを導入する可能性 (42%)、次いで AI の使用または AI 出力の解釈に適切なスキル セットの欠如 (34%) でした。

肝心なのは、AI は人間の監視やイノベーションに取って代わることはできないということです。より経験豊富な専門家は、「スキル開発の支援ツールとして AI を受け入れていますが、AI が自分たちのような経験豊富な専門家の専門知識、知識、問題解決を完全に置き換えることはできないとは考えていません」と調査の著者らは主張しています。

「最終的には、単純に人間対機械以上の問題になります。AI とともに人間のチーム メンバーの経験を活用することが、組織がセキュリティと知的財産に関する懸念に完全に対処できる最良の、そしておそらく唯一の方法です。」

AIは人間の開発者よりも迅速にコードを生成できるかもしれないが、「人間のチームメンバーは、AIが生成したコードにエラー、セキュリティ上の脆弱性、著作権の問題がないかを本番稼働前に検証する必要がある」と彼らは述べた。