ソフトウェア開発の未来は AI パワーの IDE なのでしょうか？GitHub がその考えを投げかけています。

サンフランシスコで行われる GitHub の年次イベント GitHub Universe に先立ち、GitHub は Copilot Workspace を発表しました。これは、GitHub が「Copilot パワードエージェント」と呼ぶものを活用して、開発者が自然言語でコードの考えを練り、計画し、構築し、テストし、実行するのを手助けする開発環境です。

GitHub のソフトウェア R&D チームである GitHub Next のヘッド、Jonathan Carter は、Workspace を GitHub の AI パワーのコーディングアシスタントである Copilot のさらなる進化として位置づけ、Copilot Chat などの最近導入された機能を基に構築しています。これにより開発者は自然言語でコードに関する質問をすることができます。

最終的な数によると、Copilot には 180 万人以上の個人および 5 万人以上のエンタープライズ顧客がいます。しかし、Carter は、Workspace など幅広くアピールする拡張機能に引き寄せられる、はるかに大きなベースを想像しています。

「開発者は多くの時間を [コーディングの問題] に取り組んでいるため、我々は AI との '思考のパートナーシップ' によって毎日開発者の力になれると信じています」とCarterは述べています。「Copilot Workspace を既存のツールやワークフローを補完し、開発者のタスクの一部を簡素化できるデベロッパ環境や共に 考える経験として考えることができます...既存のワークフローに制約されない AI ネイティブの開発者環境で提供できる価値がたくさんあると我々は考えています。」

確かに Copilot を利益を上げるようにする内部的な圧力があります。

Copilot は、Wall Street Journal の報告によると、平均してユーザーあたり1か月につき20ドルの損失が出ており、一部の顧客は GitHub に最大80ドルまでの損失をもたらしています。競合するサービスの数も増えています。昨年末に個人開発者に無料提供されたAmazon の CodeWhisperer、Magic、Tabnine、Codegen、Laredoなどのスタートアップもあります。

特定のリポジトリまたはリポジトリ内の特定のバグが与えられると、OpenAI の GPT-4 Turbo モデルを基盤とする Workspace は、そのリポジトリのコメント、問題への回答、およびより大きなコードベースの理解に基づいて、バグの修正や新機能の実装を試みる計画を立てることができます。開発者は、バグ修正や新機能のための提案されたコード、そのコードを検証およびテストするために必要なもののリスト、および編集、保存、リファクタリング、または元に戻すコントロールを受け取ります。

提案されたコードは Workspace で直接実行され、外部リンクを介してチームメンバー間で共有されます。一度 Workspace に入ると、そのチームメンバーは、コードを自由に細かく編集したり試したりすることができます。

Workspace を起動する最も明らかな方法は、GitHub リポジトリの issues と pull requests の左側にある新しい 「Open in Workspace」 ボタンからです。それをクリックすると、自然言語でソフトウェアエンジニアリングのタスクを記述するためのフィールドが開きます。たとえば、これを行うためのセッションのリストに追加されます。

Workspace は、リクエストを段階的にシステマティックに実行し、仕様を作成し、計画を立て、その計画を実装します。開発者は、提案されたコードや変更を細かく見るためにこれらのステップのいずれかにダイブし、必要に応じてステップを削除、再実行、または再順序付けすることができます。

「新しいプロジェクトにどこで立ち往生するか尋ねると、多くの開発者がどこから始めればよいかわからないと言うことがよくあります」とCarterは述べています。「Copilot Workspace はこの重荷を取り除き、開発者にスタートするための計画を与えます。」

Workspace は、月曜日にテクニカルプレビューに入り、モバイルを含むさまざまなデバイスに最適化されています。

重要なことですが、プレビュー版であるため、Workspace は GitHub の IP 保護方針の対象外であり、AI によって生成されたコードが知的財産権を侵害していると主張される第三者の請求に直面している顧客の法的費用を支援するという方針は適用されません（生成モデルは訓練データセットの一部を元に著作権のコードが含まれていました）。

GitHub は、Workspace をどのように製品化するかはまだ決定していないと述べていますが、プレビューを利用して「提供する価値と開発者がそれをどのように使用するかについて学ぶ」つもりだとしています。

「Copilot Workspace での主な目標は、AI を活用して複雑性を減らし、開発者が創造性を発揮し、より自由に探求できるようにすることです」とCarterは述べています。「人間と AI の組み合わせは、常に一方だけよりも優れていると私たちは信じており、それが Copilot Workspace に賭けている点です。」

「Workspace が Copilot やその他の AI パワードコーディングツールに関連する存在的な問題を解決するかどうか、これがより重要な質問だと思います。」

同名のコード分析ツールを開発する GitClear 社による過去数年間にプロジェクトリポジトリにコミットされた 1.5 億行以上のコードの分析では、Copilot は間違ったコードがコードベースに押し付けられ、コードが再追加されることが多く、再利用されずにスムージングされることが多いという結果が出ており、コードの維持を頭痛とさせています。

これ以外にも、セキュリティ研究者は、Copilot などのツールがソフトウェアプロジェクトの既存のバグやセキュリティ問題を増幅させる可能性があると警告しています。また、スタンフォード大学の研究者は、AI パワードのコーディングアシスタントからの提案を受け入れる開発者は、より安全でないコードを生成する傾向があると発見しています（GitHub は、セキュリティの脆弱性を防ぐための AI ベースのシステムと、不正確なコードを検出するためのオプショナルなコード重複フィルターを使用していることを私に強調しました）。

それにもかかわらず、開発者は AI を避けていません。

2023年6月のStackOverflow の調査によると、44% の開発者が現在 AI ツールを開発プロセスで使用しており、26% が近いうちに使用予定であると回答しています。Gartner は、2028年までに75% のエンタープライズソフトウェアエンジニアが AI コードアシスタントを使用すると予測しています。

人間のレビューを重視することで、Workspace は AI 生成コードによって導入された混乱を一部解消できるかもしれません。Workspace が開発者の手に渡るとすぐに結果がわかります。

「Copilot Workspace での主な目標は、AI を活用して複雑性を減らし、開発者が創造性を発揮し、より自由に探求できるようにすることです」とCarterは述べています。「人間と AI の組み合わせは、常に一方だけよりも優れていると我々は賭けており、それが Copilot Workspace に賭けているものです。」