Google sta utilizzando attivamente i propri strumenti basati sull’intelligenza artificiale per modernizzare le proprie basi di codice interne. In un recente articolo scientifico, gli specialisti dell’azienda hanno descritto come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) abbiano contribuito a ridurre di centinaia di volte i tempi di migrazione del codice su progetti di grandi dimensioni. Questi processi includevano attività complesse come la migrazione a ID a 64 bit in Google Ads, l’aggiornamento da JUnit3 a JUnit4 e la sostituzione di Joda con Java Time.
Il compito di passare agli identificatori a 64 bit ha richiesto più di 500 milioni di righe di codice in decine di migliaia di file. Un’implementazione manuale avrebbe richiesto centinaia di anni-uomo di lavoro e un coordinamento complesso tra i team. Tuttavia, grazie ai sistemi LLM, Google è riuscita a ridurre significativamente la quantità di lavoro manuale. Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno apportato automaticamente modifiche, che sono state poi controllate e riviste dagli ingegneri. I dati finali hanno mostrato che l’80% delle modifiche sono state apportate dall’IA e l’87% di esse è stato accettato senza modifiche.
Ci sono voluti solo tre mesi per migrare da JUnit3 a JUnit4. Durante questo periodo sono stati aggiornati 5.359 file e modificate circa 150mila righe di codice. Allo stesso modo, il passaggio da Joda a Java Time ha consentito di risparmiare l’89% del tempo necessario per completare manualmente l’attività.
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Gli autori sottolineano che i LLM non solo accelerano la modernizzazione, ma integrano anche i tradizionali metodi di migrazione come l’uso di alberi di sintassi e script di ricerca. Tuttavia, a causa dei costi elevati legati all’elaborazione di grandi quantità di dati, si consiglia di utilizzare l’intelligenza artificiale insieme ad altri strumenti.
Google rileva che l’uso dell’intelligenza artificiale per tali compiti ha già cambiato l’approccio allo sviluppo: la quantità di codice creato utilizzando l’intelligenza artificiale ora supera la quantità di codice scritto manualmente. Ciò dimostra il potenziale significativo della tecnologia per automatizzare compiti complessi nelle grandi aziende.
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