GitHub Copilot: vista general del asistente de pro­gra­ma­ción

GitHub Copilot, como asistente, debe proponer y completar código de forma in­de­pe­n­die­n­te. Ac­tua­l­me­n­te, GitHub AI se encuentra en fase de prueba y se muestra propenso a errores. Más adelante debería funcionar de manera más efectiva.

Para entender qué es GitHub Copilot exac­ta­me­n­te y qué tareas debería de­sem­pe­ñar, es im­po­r­ta­n­te examinar primero GitHub. GitHub, cuyos di­re­c­to­res son es­ta­dou­ni­de­n­ses, es un gestor de versión co­la­bo­ra­ti­va, que pertenece desde 2018 a Microsoft. GitHub está pensado para po­si­bi­li­tar a equipos grandes un trabajo conjunto e in­de­pe­n­die­n­te en un código. Todas las versiones se guardan y los cambios se pueden fusionar según sea necesario.

GitHub usa para ello re­po­si­to­rios, es decir, di­re­c­to­rios que se pueden separar, editar y volver a añadir. Un gran número de empresas, de­sa­rro­lla­do­res y proyectos de código abierto utilizan GitHub y co­n­si­de­ran que el servicio de hosting es muy fácil de usar para los usuarios.

Desde 2021, la empresa ofrece a algunos usuarios GitHub Copilot. La he­rra­mie­n­ta de IA es un asistente in­te­li­ge­n­te diseñado para ayudar a los de­sa­rro­lla­do­res a crear código, lo que en un primer momento es posible gracias a la función de au­to­co­m­ple­tar. Cuando el usuario comienza a in­tro­du­cir código, GitHub Copilot hace varias su­ge­re­n­cias sobre cómo se podría ver este código en su totalidad. Copilot obtiene la in­fo­r­ma­ción de código de acceso público, como di­fe­re­n­tes re­po­si­to­rios. GitHub AI va mucho más allá y conoce distintos lenguajes de pro­gra­ma­ción web como Go, Java, Ja­va­S­cri­pt, Python, Ruby y Ty­pe­S­cri­pt.

Con el paso del tiempo, la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial será cada vez más in­te­li­ge­n­te e irá pro­po­r­cio­na­n­do mejores su­ge­re­n­cias.

A la inversa, esto significa también que GitHub Copilot debe seguir de­sa­rro­llá­n­do­se. La empresa sabe, además, que el código re­co­me­n­da­do aún no es perfecto. Es por eso por lo que el índice de aciertos de las pro­pue­s­tas es muy baja hasta ahora. Los usuarios tienen que partir de la base de que el código aún no es eje­cu­ta­ble y que parte de las re­co­me­n­da­cio­nes pro­pue­s­tas no se podrán usar. Sin embargo, el Copilot en Git ya ofrece las primeras su­ge­re­n­cias útiles o incluso que se puedan usar.

La base para GitHub Copilot la ofrece el sistema de pro­du­c­ción de lenguaje GPT-3, creado en 2020 por OpenAI. Usa es­tra­te­gias de Deep Learning para redactar textos humanos o propios. La IA usa para ello múltiples al­go­ri­t­mos, recolecta ca­n­ti­da­des enormes de datos y crea a partir de ello contenido nuevo que apenas se puede di­fe­re­n­ciar de los textos escritos por autores humanos.

También aquí se puede ver que cuanto más se “alimente” la IA, mejores serán los re­su­l­ta­dos. Con GPT-3 ya se intentó crear un código basado en las es­tru­c­tu­ras apre­n­di­das. Microsoft invirtió una gran cantidad en OpenAI y GPT-3, de modo que los co­no­ci­mie­n­tos ad­qui­ri­dos pudieran uti­li­zar­se para GitHub Copilot.

En la ac­tua­li­dad, aún no está di­s­po­ni­ble GitHub Copilot. Por el momento, úni­ca­me­n­te un grupo de personas de prueba se­le­c­cio­na­das tienen la opo­r­tu­ni­dad de probar la IA, hacer su­ge­re­n­cias y mejorar así la he­rra­mie­n­ta. El objetivo es convertir tarde o temprano GitHub Copilot en un programa comercial que los de­sa­rro­lla­do­res puedan utilizar para su trabajo diario en software nuevo. Sin embargo, aún no se sabe cuándo estará lista la IA. Durante la fase de apre­n­di­za­je y prueba, solo los usuarios in­te­re­sa­dos pueden tener una primera visión.

Ac­tua­l­me­n­te es co­m­pa­ti­ble con Visual Studio Code, Neovim y JetBrains IDEs como PyCharm y IntelliJ IDEA.

Los primeros informes son pro­me­te­do­res, pero GitHub Copilot aún parece estar lejos de estar listo para el mercado. La cuota de éxito aún no es muy alta y la calidad de las su­ge­re­n­cias puede seguir mejorando. En su mayor parte, el código aún no puede uti­li­zar­se y da lugar a errores en muchos casos. La calidad de una versión comercial en el futuro depende realmente de cómo aprenda la IA y de cuál sea la calidad del código fuente di­s­po­ni­ble.

Por el momento, GitHub Copilot sigue aceptando errores en el material de origen, así como una sintaxis poco limpia. Tras la fase de apre­n­di­za­je, los re­su­l­ta­dos también deberían mejorar.

Junto con los problemas ya me­n­cio­na­dos de su­ge­re­n­cias in­o­po­r­tu­nas o la sintaxis que debe de­sa­rro­llar­se, hay también di­s­cu­sio­nes sobre la pro­pe­n­sión básica a los errores de código que surge o puede surgir en un futuro con GitHub Copilot. Dado que la base, a través de la cual la IA se supone que aprende, es a menudo de­fe­c­tuo­sa o, al menos, no está probada, el resultado final es también a menudo incierto.

Aunque se indique que todos los inputs de la IA deben ser ve­ri­fi­ca­dos, tenemos al menos que cue­s­tio­nar­nos si esto puede suponer a largo plazo una ventaja real para el trabajo diario. En las pruebas rea­li­za­das hasta ahora, el código de GitHub Copilot no ha tenido mucho éxito.

Algunos de­sa­rro­lla­do­res temen también que el uso de Copilot en Git pueda suponer una in­fra­c­ción de los derechos de autor en caso de que la IA se apodere de bloques completos de códigos. Aunque existen di­fe­re­n­tes no­r­ma­ti­vas de uso justo, puede cue­s­tio­nar­se si el éxito en el apre­n­di­za­je de una IA las respeta. Esto es incluso más im­po­r­ta­n­te si en el futuro GitHub Copilot pudiera usarse para objetivos co­me­r­cia­les. La empresa explica que ya solo poco código fuente es asumido sin cambios de manera total o parcial. Este valor debe disminuir conforme aumente el éxito de apre­n­di­za­je.

Ac­tua­l­me­n­te el valor añadido de GitHub Copilot es claro. Conforme la IA vaya apre­n­die­n­do, puede ir quitando trabajo a los de­sa­rro­lla­do­res.

Por una parte, sería posible que muestre so­lu­cio­nes al­te­r­na­ti­vas y pro­po­r­cio­ne ejemplos de sintaxis adecuada sin necesidad de una larga búsqueda en diferente do­cu­me­n­ta­ción. Por otra parte, en algún momento deben añadir bloques de código in­di­vi­dua­les de forma in­de­pe­n­die­n­te y así co­n­tri­buir con líneas que requieran mucho tiempo. Esto fa­ci­li­ta­ría el trabajo, aunque seguiría siendo necesario contar con ciertos co­no­ci­mie­n­tos básicos para el de­sa­rro­llo. Tiene todavía que pasar mucho tiempo hasta que una IA escriba código por sí misma.

GitHub Copilot es una idea que puede que en el fututo se integre en el trabajo con código fuente. La idea de un asistente di­s­po­ni­ble que se haga cargo de pequeñas tareas y advierta de posibles errores es algo muy pro­me­te­dor. Hoy en día la IA está aún muy lejos de tener esa función. La fase de prueba actual está solo en el primer paso en esta dirección y, por ello, la tasa de error es tan alta como se esperaba.

Aún no se puede decir exac­ta­me­n­te cuándo estará di­s­po­ni­ble GitHub Copilot para todos los in­te­re­sa­dos. No obstante, el primer paso de la fase de prueba ya está dado.