Deși inteligența artificială a făcut progrese remarcabile în generarea de fragmente de cod, un nou studiu MIT relevă bariere semnificative în calea atingerii unei inginerii software cu adevărat autonome.
Cercetarea, intitulată „Provocări și direcții pentru IA în ingineria software”, a fost realizată de o echipă condusă de profesorul MIT Armando Solar-Lezama, avându-l ca prim autor pe Alex Gu. Publicat pe 16 iulie 2025, studiul va fi prezentat la Conferința Internațională de Învățare Automată (ICML 2025) din Vancouver.
„Toată lumea vorbește despre cum nu mai avem nevoie de programatori și despre toată această automatizare disponibilă acum”, spune Solar-Lezama. „Pe de o parte, domeniul a făcut progrese uriașe. Avem instrumente mult mai puternice decât oricând. Dar mai este un drum lung de parcurs până să obținem cu adevărat toate beneficiile automatizării pe care le așteptăm.”
Cercetătorii susțin că sistemele IA actuale excelează în generarea de funcții mici de cod, dar întâmpină dificultăți în sarcini inginerești mai ample, precum refactorizarea la scară largă, migrarea codului și depanarea sistemelor complexe. Benchmark-uri populare precum SWE-Bench testează doar patch-uri pentru probleme GitHub ce implică câteva sute de linii de cod, fără a surprinde scenarii reale în care milioane de linii ar putea necesita optimizare sau migrare din sisteme vechi.
Comunicarea om-mașină reprezintă o altă provocare majoră. Gu descrie interacțiunea actuală drept „o linie subțire de comunicare”, unde instrumentele IA generează adesea fișiere mari, nestructurate, cu teste superficiale, fără a putea utiliza eficient instrumente de depanare și analizatoare statice pe care dezvoltatorii umani se bazează.
În loc să propună o singură soluție, cercetătorii solicită eforturi la nivel de comunitate: dezvoltarea unor seturi de date mai bogate care să surprindă modul în care dezvoltatorii scriu și refactorizează codul în timp; crearea unor suite de evaluare comune care să măsoare calitatea refactorizării și durabilitatea remedierii erorilor; și construirea unor instrumente transparente care să evidențieze incertitudinea modelelor și să invite la ghidaj uman.
„Software-ul stă deja la baza finanțelor, transporturilor, sănătății și a nenumărate alte sisteme critice”, subliniază Solar-Lezama. Echipa de cercetare își imaginează un viitor în care IA preia sarcinile de dezvoltare de rutină, permițând inginerilor umani să se concentreze pe decizii de proiectare la nivel înalt și compromisuri complexe ce necesită judecată umană.