Memorial de projetos : geração de código por inteligência artificial

Abstract

Resumo: Este parecer técnico avalia o impacto da geração de código por Inteligência Artificial (IA). A crescente demanda por software e a eficiência demonstrada pelos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) no desenvolvimento, depuração e otimização de código, são exploradas como vetores de produtividade. Contudo, são analisadas as diferenças de qualidade e complexidade entre o código gerado por IA e por humanos, destacando achados diversos sobre verbosidade, manutenibilidade e defeitos. O texto detalha as vantagens e oportunidades, como a automatização de tarefas rotineiras e a democratização da programação, bem como os problemas e desafios, incluindo a limitação da compreensão semântica dos LLMs e a potencial introdução de código mais complexo e com defeitos. Aborda-se ainda as implicações éticas e de segurança, como a geração de código vulnerável, o deslocamento de empregos e questões de autoria e licenciamento. Por fim, o texto discute a evolução do papel do programador, com foco em design de alto nível, arquitetura e Engenharia de Prompt, destacando a supervisão humana como crucial para a garantia de qualidade e ética na era da colaboração humano-IA

Abstract: This technical paper evaluates the impact of Artificial Intelligence (AI) code generation. The increasing demand for software and the efficiency demonstrated by Large Language Models (LLMs) in code development, debugging, and optimization are explored as drivers of productivity. However, the differences in quality and complexity between AI-generated and human-written code are analyzed, highlighting diverse findings regarding verbosity, maintainability, and defects. The paper details the advantages and opportunities, such as the automation of routine tasks and the democratization of programming, as well as the problems and challenges, including the limited semantic understanding of LLMs and the potential introduction of more complex and flawed code. Furthermore, ethical and security implications are addressed, such as the generation of vulnerable code, job displacement, and issues of authorship and licensing. Finally, the text discusses the evolution of the programmer’s role, focusing on high-level design, architecture, and Prompt Engineering, emphasizing human supervision as crucial for ensuring quality and ethics in the era of human-AI collaboration