जहाँ एक ओर एआई कोड स्निपेट्स जनरेट करने में उल्लेखनीय प्रगति कर चुका है, वहीं MIT के एक नए अध्ययन से पता चलता है कि वास्तव में स्वायत्त सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्राप्त करने में अभी भी कई बड़ी बाधाएँ हैं।
"चैलेंजेज़ एंड पाथ्स टुवर्ड्स एआई फॉर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग" शीर्षक वाले इस शोध का नेतृत्व MIT के प्रोफेसर आर्मांडो सोलर-लेजामा और प्रथम लेखक एलेक्स गू ने किया। यह अध्ययन 16 जुलाई, 2025 को प्रकाशित हुआ और इसे वैंकूवर में आयोजित इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग (ICML 2025) में प्रस्तुत किया जाएगा।
"हर कोई कह रहा है कि अब प्रोग्रामर की जरूरत नहीं है और अब बहुत सी ऑटोमेशन उपलब्ध है," सोलर-लेजामा कहते हैं। "एक ओर, इस क्षेत्र में जबरदस्त प्रगति हुई है। हमारे पास ऐसे टूल्स हैं जो पहले कभी नहीं देखे गए टूल्स से कहीं अधिक शक्तिशाली हैं। लेकिन वास्तव में ऑटोमेशन की पूरी क्षमता प्राप्त करने के लिए अभी लंबा रास्ता तय करना बाकी है।"
शोधकर्ताओं का तर्क है कि मौजूदा एआई सिस्टम छोटे कोड फंक्शन्स जनरेट करने में तो माहिर हैं, लेकिन बड़े स्तर के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों जैसे बड़े पैमाने पर रिफैक्टरिंग, कोड माइग्रेशन और जटिल सिस्टम्स की डिबगिंग में वे संघर्ष करते हैं। लोकप्रिय बेंचमार्क जैसे SWE-Bench केवल गिटहब इश्यूज़ के लिए पैच टेस्ट करते हैं, जिनमें कुछ सौ लाइनों का कोड होता है, जबकि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में लाखों लाइनों के कोड को ऑप्टिमाइज़ या लीगेसी सिस्टम्स से माइग्रेट करने की आवश्यकता हो सकती है।
मानव-मशीन संचार भी एक बड़ी चुनौती है। गू के अनुसार, आज की इंटरैक्शन "संचार की एक पतली रेखा" है, जहाँ एआई टूल्स अक्सर बड़े, असंगठित फाइल्स और सतही टेस्ट्स जनरेट करते हैं, लेकिन वे डिबगिंग टूल्स और स्टैटिक एनालाइज़र्स का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं कर पाते, जिन पर मानव डेवलपर्स निर्भर रहते हैं।
शोधकर्ता किसी एक समाधान का प्रस्ताव नहीं देते, बल्कि सामुदायिक स्तर के प्रयासों का आह्वान करते हैं: ऐसे समृद्ध डेटासेट्स विकसित करना, जो दिखाएँ कि डेवलपर्स समय के साथ कोड कैसे लिखते और रिफैक्टर करते हैं; साझा मूल्यांकन सूट्स बनाना, जो रिफैक्टर की गुणवत्ता और बग-फिक्स की दीर्घायु को माप सकें; और पारदर्शी टूल्स बनाना, जो मॉडल की अनिश्चितता को उजागर करें और मानव मार्गदर्शन को आमंत्रित करें।
"सॉफ्टवेयर पहले से ही वित्त, परिवहन, स्वास्थ्य सेवा और अनगिनत अन्य महत्वपूर्ण प्रणालियों की नींव है," सोलर-लेजामा नोट करते हैं। शोध टीम एक ऐसे भविष्य की कल्पना करती है, जहाँ एआई नियमित विकास कार्यों को संभालेगा, जिससे मानव इंजीनियर उच्च-स्तरीय डिज़ाइन निर्णयों और जटिल समझौतों पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे, जिनके लिए मानव विवेक आवश्यक है।