Tiga tahun kemudian, dan didukung oleh teknologi GPT-4 versi terbaru dari OpenAI, Copilot GitHub dapat melakukan lebih banyak hal, termasuk menjawab pertanyaan para insinyur dan mengonversi kode dari satu bahasa pemrograman ke bahasa pemrograman lainnya.
Hasilnya, chatbot asisten ini bertanggung jawab atas persentase yang semakin signifikan dari sebuah software yang sedang ditulis dan bahkan digunakan untuk memprogram sistem penting perusahaan.
Selama perjalanannya, Copilot secara bertahap merevolusi kehidupan kerja para software developer—kelompok profesional pertama yang menggunakan AI generatif secara massal. Microsoft mengatakan bahwa Copilot telah menarik 1,3 juta pelanggan sejauh ini, termasuk 50.000 bisnis mulai dari perusahaan startup hingga korporasi seperti Goldman Sachs, Ford, dan Ernst & Young.
Software developer mengatakan bahwa Copilot menghemat ratusan jam dalam sebulan dengan menangani tugas-tugas yang membosankan, juga berulang-ulang, sehingga mereka bisa fokus pada pekerjaan lebih sulit.
Diakuisisi oleh Microsoft pada tahun 2018 dengan nilai US$7,5 miliar (sekitar Rp120 triliun), GitHub mendominasi pasarnya dan bertaruh bahwa Copilot memiliki amunisi AI untuk melawan rival, termasuk Tabnine, CodeWhisperer dari Amazon, dan Replit Ghostwriter yang didukung oleh Google
Asisten AI GitHub juga adalah proyek uji coba beta pada sejumlah Copilot lain yang sedang dikembangkan Microsoft untuk Office, Windows, Bing, dan lini bisnis lainnya.
Seperti halnya AI, GitHub Copilot memiliki keterbatasan. Para developer mengatakan bahwa alat ini terkadang mengambil kode yang sudah ketinggalan zaman. Jawabannya kerap tidak membantu pertanyaan, menghasilkan saran yang bermasalah atau dapat melanggar hak cipta.
Pasalnya alat ini dilatih pada repositori kode publik dan terbuka, para developer menghadapi risiko mereplikasi masalah keamanan atau menyuntikkan masalah baru ke dalam pekerjaan mereka, terutama jika mereka secara begitu sama menerima rekomendasi Copilot.
GitHub menekankan bahwa alat ini adalah asisten, bukan pengganti pekerjaan programmer manusia, dan telah membebankan tanggung jawab kepada pelanggan untuk menggunakannya dengan bijak.
Panduan yang kuat diperlukan untuk mencegah programmer yang malas menerima begitu saja apa yang disarankan oleh Copilot, kata Chief Executive Officer (CEO) GitHub, Thomas Dohmke. Dia menyatakan keyakinannya bahwa para insinyur akan saling menjaga kejujuran.
“Dinamika sosial dari tim akan memastikan bahwa mereka yang melakukan kecurangan dengan menerima kode terlalu cepat dan tidak melalui proses yang ditentukan oleh tim, kode tersebut tidak akan masuk ke dalam produksi,” katanya dalam sebuah wawancara.
AI generatif adalah yang terbaru dari deretan panjang inovasi yang telah mengubah pengkodean komputer selama bertahun-tahun. Pada abad yang lalu, kompiler mempercepat pengembangan software dengan menerjemahkan perintah dengan cepat menjadi angka satu dan nol, yang dapat dimengerti oleh komputer.
Kemudian, Linux mempopulerkan pengkodean sumber terbuka (open-source coding), yang memungkinkan para programmer untuk memanfaatkan pekerjaan satu sama lain daripada menulis semuanya sedari awal.
Asisten coding seperti Copilot dari GitHub bisa menjadi lebih revolusioner lagi karena AI generatif memiliki potensi untuk mengotomatisasi sebagian besar pekerjaan software developer—untuk saat ini, membuat mereka jadi lebih efisien.
Avteniev dari StubHub, yang juga mengajar software engineering di City College of New York, mengatakan bahwa kemampuan prediktif Copilot membantu programmer untuk tetap berada dalam “arus” karena mereka tidak perlu lagi berhenti untuk mencari tahu.
Avteniev telah membuat kode selama lebih dari 20 tahun, tetapi bahkan dia terkadang lupa bahasa pemrograman-memaksanya untuk membuang-buang waktu mencari di Google.
“Copilot membuat Anda tidak perlu keluar dari proses pengkodean yang sedang Anda lakukan. Bahkan ketika ia menghasilkan sesuatu, masih lebih mudah untuk menerima apa yang dilakukannya dan kemudian memperbaikinya sendiri.”
Aaron Hedges, programmer dengan pengalaman selama lebih dari 15 tahun, sudah merasa lelah sebelum Copilot hadir.
Hedges bekerja untuk ReadMe, sebuah startup yang membantu perusahaan membuat deskripsi teknis antarmuka pemrograman aplikasi mereka, atau API. Seperti Avteniev, dia memanfaatkan fungsi pelengkapan otomatis Copilot dengan baik.
“Karena saya adalah insinyur yang cukup senior, saya bisa melihatnya dan berkata, ‘Oh ya, sepertinya ini benar.’”
Dia juga senang karena bisa mengajukan pertanyaan tanpa meninggalkan pemrogramannya. “Saya tidak perlu berpindah dan membuka browser, yang bisa sangat mengganggu.”
Dengan US$10 per bulan, langganan Copilot adalah harga yang sangat murah, Hedges bahkan sukarela membayarnya. Sepulang kerja, dia membuat situs web untuk penggemar Dungeons & Dragons.
Dengan seorang balita dan seorang bayi yang akan lahir, waktu luang sangatlah berharga. “Dua jam yang saya gunakan untuk membuat kode di malam hari sangat penting bagi saya. Semakin efisien saya, semakin baik,” kata dia.
Hanya sedikit tugas yang lebih membosankan daripada men-debug software— proses yang bisa menghabiskan 50% waktu programmer.
Figma, yang membantu pengembang mendesain interfaces aplikasi atau situs web, mengatakan bahwa Copilot dapat membuat program testing cacat (defect) dalam hitungan menit, bukan jam
“Itulah nilai sebenarnya dari AI. AI tidak menggantikan pekerjaan kami, tetapi membebaskan waktu kami untuk mengembangkan solusi kreatif,” kata Abhishek Mathur, vice president engineering perusahaan.
Beberapa perusahaan mulai menggunakan Copilot untuk membuat kode untuk sistem yang penting. Brewer Carlsberg menggunakannya untuk menulis kode pada perangkat yang membantu sales dalam sebuah perencanaan hingga dokumentasi penjualan.
Dengan menyadari keterbatasan Copilot, pembuat bir ini menggunakan proses penjaminan kualitasnya sendiri untuk memastikan bahwa kode yang dibuatnya berfungsi sebagaimana mestinya, menurut Chief Information Officer (CIO) Sarah Haywood.
Pada akhirnya perusahaan akan dapat melakukan outsource tugas itu juga. “Seiring berjalannya waktu, orang-orang akan membangun kepercayaan yang lebih besar terhadap AI. Saya rasa kita tidak perlu memeriksa ulang semua hal yang dilakukan oleh AI, jika tidak, kita tidak akan mendapatkan nilai tambah,” ucap dia.
Dalam upaya untuk menilai keakuratan teknologi ini, University of Waterloo di Kanada mempublikasikan sebuah eksperimen tahun lalu.
Para peneliti mengumpulkan data yang terdiri dari potongan kode yang telah diketahui kekurangannya dan perbaikan untuk kesalahan tersebut.
Para peneliti meminta Copilot untuk membuat potongan kode yang sama persis untuk melihat apakah Copilot akan mengeluarkan versi yang bermasalah.
“Analoginya di sini adalah bahwa kita berada di era bantuan pengemudi saat ini, belum sampai pada tahap otonom atau swakemudi,” katanya.
Para software developer bisa jadi lambat dalam mengubah kebiasaan kerja mereka.Banyak yang menyambut baik Copilot namun khawatir akan menjadi terlalu bergantung.
Sebuah penelitian yang didanai GitHub baru-baru ini menemukan bahwa para pengembang hanya menerima saran dari asisten hanya 27%. Para insinyur juga dapat dengan cepat menyalahkan Copilot jika terjadi masalah.
Ketika situs Etsy mengalami gangguan dalam waktu singkat pada bulan Oktober dan Desember lalu, beberapa programmer perusahaan menuding Copilot sebagai penyebabnya.
Etsy mengonfirmasi insiden tersebut tetapi membantah bahwa Copilot bertanggung jawab.
“Meskipun kami tentu saja memahami bahwa para developer mungkin mendiskusikan bagaimana Copilot secara teoritis dapat berperan dalam pemadaman atau masalah, kami tidak memiliki bukti bahwa alat ini benar-benar menyebabkan dampak yang dihadapi pelanggan,” kata seorang juru bicara.
Copilot diharapkan akan meningkat secara drastis di tahun-tahun mendatang. GitHub telah meluncurkan versi korporasi yang dapat menjawab pertanyaan berdasarkan kode pemrograman pelanggan sendiri, hingga akan membantu para programmer mempercepat proses kerja atau mempercepat developer konvensional bekerja lebih cepat.
Dalam beberapa bulan mendatang, GitHub akan mengizinkan developer menggunakan basis kode milik perusahaan mereka sendiri untuk membantu menyelesaikan program yang sedang mereka kerjakan secara otomatis. Hal ini akan membuat kode yang dihasilkan lebih disesuaikan dan bermanfaat.
GitHub tidak bisa tinggal diam. Setidaknya ada selusin perusahaan rintisan yang ingin mengganggu pasar.
Beberapa di antaranya memanfaatkan model-model baru yang secara dramatis meningkatkan jumlah informasi yang dapat diambil oleh asisten kode dengan cepat, sehingga memudahkan mereka untuk menghasilkan keseluruhan program.
“Seorang programmer AI yang dapat melihat semua kode Anda akan dapat membuat keputusan yang jauh lebih baik dan menulis kode yang jauh lebih koheren daripada programmer yang hanya dapat melihat kode Anda melalui gulungan tisu, sedikit demi sedikit,” kata Nat Friedman, seorang investor dan mantan CEO GitHub.
Friedman mendukung sebuah perusahaan startup bernama Magic AI berencana menciptakan “superhuman software engineer.”
Sementara itu, Cognition AI yang didukung oleh Peter Thiel, sedang mengerjakan proyek asisyang ten dapat menangani software dengan sendirinya.
Universitas Princeton bulan ini merilis model open-source untuk agen rekayasa software AI, dan tampaknya tidak ada satu minggu pun yang berlalu tanpa ada startup baru bermunculan.
Dalam wawancara, beberapa pembuat kode mengungkapkan kekhawatiran bahwa AI akan menggantikan mereka. Seperti di banyak industri, mereka mengatakan bahwa otomatisasi akan membebaskan mereka untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih menantang dan menarik.
Namun Jensen Huang, CEO dari Nvidia Corp, memiliki perspektif yang tidak terlalu khawatir. Baru-baru ini dia memprediksi bahwa coding sebagai karier akan berakhir.
Sekarang, setelah AI memungkinkan untuk membuat kode dalam bahasa Inggris, kata Huang, siapa pun bisa menjadi programmer.
(bbn)
