मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अभी सभी गुस्से में हैं, क्योंकि उनका उपयोग पहले से मौजूद विशाल डेटा सेट पर प्रशिक्षण के बाद किसी भी प्रकार की "मूल" सामग्री बनाने के लिए किया जाता है। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) जनरेटिंग कोड भविष्य में सॉफ़्टवेयर सुरक्षा के लिए एक वास्तविक समस्या पैदा कर सकता है।
गिटहब कोपिलॉट जैसे एआई सिस्टम प्राकृतिक भाषा टेक्स्ट डेटा और पूर्व-मौजूदा संदर्भ के आधार पर "नए" कोड के पूरे हिस्से बनाकर प्रोग्रामर के जीवन को आसान बनाने का वादा करते हैं। लेकिन कोड जनरेशन एल्गोरिदम एक असुरक्षा कारक भी पेश कर सकता है, जैसा कि हाल ही में कई डेवलपर्स से जुड़े एक नए अध्ययन में पाया गया है।
कोडेक्स को विशेष रूप से देखते हुए, ओपनएआई द्वारा विकसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म, जो उपरोक्त गिटहब कोपिलॉट के पीछे का कोड इंजन भी है, 47 विभिन्न डेवलपर्स ने अध्ययन में भाग लिया। छात्रों से लेकर अनुभवी पेशेवरों तक, उन्हें पायथन, जावास्क्रिप्ट, सी और अन्य उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं में सुरक्षा संबंधी समस्याओं को हल करने के लिए कोडेक्स का उपयोग करने की चुनौती दी गई है।
शोधकर्ताओं ने नोट किया कि जब प्रोग्रामर के पास कोडेक्स के एआई तक पहुंच थी, तो परिणामस्वरूप कोड नियंत्रण समूह द्वारा डिजाइन किए गए "मैनुअल" समाधानों की तुलना में गलत या असुरक्षित होने की अधिक संभावना थी। इसके अलावा, उपरोक्त नियंत्रण समूह की तुलना में एआई-संचालित समाधान वाले प्रोग्रामर के यह कहने की अधिक संभावना थी कि उनका असुरक्षित कोड सुरक्षित था।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के स्नातक छात्र और अध्ययन के प्रमुख सह-लेखक एले पेरी ने कहा कि "कोड-जनरेटिंग सिस्टम वर्तमान में मानव डेवलपर्स को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं।" उनके अनुसार, डेवलपर्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग अपनी क्षमता से बाहर के कार्यों को करने के लिए या प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को गति देने के लिए कर सकते हैं जिसमें उनके पास पहले से ही कुछ कौशल हैं। अध्ययन के लेखक के अनुसार, उन्हें दोनों के बारे में चिंतित होना चाहिए और हमेशा जनरेट किए गए कोड की जांच करनी चाहिए।
स्टैनफोर्ड में स्नातक छात्र और अध्ययन के दूसरे सह-लेखक मेघा श्रीवास्तव के अनुसार, कोडेक्स बेकार नहीं है: "गूंगा" एआई की कमियों के बावजूद, कम जोखिम वाले कार्यों के लिए उपयोग किए जाने पर कोड जनरेशन सिस्टम उपयोगी हो सकते हैं। इसके अलावा, अध्ययन में भाग लेने वाले प्रोग्रामरों को सुरक्षा मामलों में ज्यादा अनुभव नहीं था, जो कमजोर या खतरनाक कोड की पहचान करने में मदद कर सकता था, श्रीवास्तव ने कहा।
कोडिंग सुझावों को बेहतर बनाने के लिए एआई एल्गोरिदम को भी ट्वीक किया जा सकता है, और अपने स्वयं के सिस्टम विकसित करने वाली कंपनियां एक मॉडल के साथ बेहतर समाधान प्राप्त कर सकती हैं जो कोड को अपनी सुरक्षा प्रथाओं के लिए अधिक अनुकूल बनाती हैं। अध्ययन के लेखकों के अनुसार, कोड जनरेशन तकनीक एक "रोमांचक" विकास है और बहुत से लोग इसका उपयोग करने के लिए उत्सुक हैं। बात बस इतनी है कि एआई की कमियों को दूर करने के लिए सही समाधान खोजने के लिए अभी बहुत काम किया जाना बाकी है।
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