نشرت الحكومة إرشادات لمهندسي البرمجيات العاملين في الإدارات الحكومية حول كيفية استخدام مساعدي الترميز القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI).
ال الخدمة الرقمية الحكومية (GDS) مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعى للمطورين في HMG تحذر المستند من أنه إذا تم تطوير خدمة إنتاج ، فقد يتم الاحتفاظ بها ونشرها من بيئة واحدة ، فقد يؤدي استخدام مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعي إلى إدخال مخاطر غير مقبولة.
وقال GDS: “كلما كانت منصة التطوير والبنية التحتية للنشر أقرب إلى ممارسة جيدة ، كلما كان لديك أقل قلقًا بشأن الاستخدام المحدد لمساعدي ترميز الذكاء الاصطناعى”. وأوصى أن فرق هندسة البرمجيات داخل الإدارات الحكومية يمكن أن “تقلل بشكل كبير من مخاطر توظيف مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعى في بيئة التطوير الخاصة بهم من خلال العمل في الحماية الفرعية المفتوحة والتوظيف”.
توصي إرشادات GDS بفرق هندسة البرمجيات في الإدارات الحكومية أيضًا الفصل الصارم ومراجعة أسرار الإنتاج واستخدام النشر متعدد المراحل ، والذي يحتاج إلى تضمين تغطية اختبار كافية ومسح الضعف للنشر المستمر في أنابيب تطوير البرمجيات.
نظرًا للطبيعة غير المحددة للنماذج التي تدعم مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعي ، فإن GDS Ludance لا ينبغي أبدًا الاعتماد على رمز المصدر وبناء خط الأنابيب على استجابة محددة لمطالبة ما لم يكن فريق هندسة البرمجيات على استعداد لاختبار هذه الاستجابات على نطاق واسع وقبول خطر التكرار المتكرر.
يتبع نشر التوجيه من تجربة لمدة أربعة أشهر مع أكثر من 1000 من مهندسي البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية البرنامج.
ال قسم العلوم والابتكار والتكنولوجيا (DSIT) ذكرت أن الطيار يوضح أن مساعدي الذكاء الاصطناعى لديهم القدرة على إنقاذ مطوري البرامج الحكومية ما يعادل 28 يوم عمل في السنة – ما يقرب من ساعة كل يوم.
تعني الدعم في الكفاءة من هذه الذكاء الاصطناعى أن أكثر من 1000 مطور شاركوا في التجربة كانوا قادرين على بناء المزيد من البرامج لدعم المبادرات الرقمية التي تقودها الحكومة. تنبأ DSIT بأن مساعدي الذكاء الاصطناعى يمكنهم مساعدة الحكومة على بناء التكنولوجيا التي تحتاجها بسرعة أكبر ، واستهداف 45 مليار جنيه إسترليني في المدخرات لدافعي الضرائب من خلال جعل القطاع العام أكثر كفاءة.
قام المطورون والمهندسون في 50 قسمًا حكوميًا بتجربة مساعدين ترميز الذكاء الاصطناعي من Microsoft و Github Copilot و Google ، مساعدة رمز الجوزاء.
وجدت التجربة رضا واسع النطاق عن الأدوات بين المبرمجين ، حيث وافق 72 ٪ من المستخدمين على أنهم قدموا قيمة جيدة لمؤسستهم. قال أكثر من نصف المشاركين (58 ٪) إنهم يفضلون عدم العودة إلى العمل دون مساعدة منظمة العفو الدولية ، في حين أبلغ 65 ٪ عن إكمال المهام بشكل أسرع وقال 56 ٪ إنهم يمكنهم حل المشكلات بشكل أكثر كفاءة.
تم استخدام مساعدي الترميز المستندة إلى الذكاء الاصطناعى لإنتاج المسودات الأولى من رمز المصدر ، والتي يمكن بعد ذلك تعديلها من قبل مهندسي البرمجيات الحكومية ، أو استخدامها لمراجعة التعليمات البرمجية الحالية. وقال DSIT إن 15 ٪ فقط من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعى تم استخدامها دون أي تعديلات ، مما يدل على أن المهندسين كانوا يحرصون على التحقق من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة AI عند الحاجة.
وقال وزير التكنولوجيا كانيشكا نارايان: “تُظهر هذه النتائج أن مهندسينا جائعون لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإنجاز هذا العمل بسرعة أكبر ومعرفة كيفية استخدامه بأمان. هذا هو بالضبط ما أريد منا استخدام الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الأخرى للتأكد من أننا نقدم مستوى الخدمات العامة التي يتوقعها الناس ، سواء من حيث الدقة والكفاءة.”
