Berita

Ketika ChatGPT Mulai Menulis Kode

Ketika ChatGPT Mulai Menulis Kode

review1st.com – Red Hat kembangkan model AI/ML generatif bantu developer otomatisasi kode, jembatani kesenjangan IT dengan kode andal. Pratinjau teknis tersedia.

AI chatbot ChatGPT tantang jurnalis, pengiklan, paralegal. Pengembang akses AI coding assistant selesaikan task lebih cepat.

Namun, bisakah Chat GPT menulis kode otomatis dengan baik?

Kelvin Loh, Senior Manager Red Hat, menjelaskan, ChatGPT hasilkan Ansible playbooks otomatisasi tugas IT. Meski demikian, saat kode bermasalah, developer ragu ChatGPT bisa sukses memperbaikinya.

Para ilmuwan komputer dari University of Quebec di Kanada menemukan kode ChatGPT kurang keamanan, meski bisa mengidentifikasi kerentanan.

Program generative AI ciptakan kode aman dan fungsional. Ansible Lightspeed terjemahkan permintaan dalam Bahasa Inggris menjadi alur kerja otomatisasi Ansible.

Handal, konsisten, dan bisa dipertanggungjawabkan

Ansible Lightspeed menawarkan kode yang lebih handal, konsisten, dan dapat dipertanggungjawabkan dibandingkan dengan kode yang dihasilkan oleh ChatGPT. Ini terkait dengan otomatisasi kode untuk Ansible, menurut siaran pers dari Red Hat.

Ansible adalah alat perangkat lunak sumber terbuka yang digunakan oleh profesional IT untuk mengotomatisasi berbagai tugas, seperti pengembangan aplikasi, pembaruan server workstation, pengaturan cloud, serta tugas administratif lainnya dalam jaringan komputer.

Ansible playbook membantu para developer mendefinisikan parameter dan pengaturan yang diaplikasikan ke sistem operasi, perangkat infrastruktur dan aplikasi. Ia bisa memberikan instruksi untuk melakukan pembaruan komputer, hingga melakukan pengaturan konfigurasi terbaru.

BACA JUGA
Panduan Memilih Speaker Berkualitas untuk Pengalaman Audio yang Lebih Imersif

Para developer gunakan playbook ini kelola enterprise IT. Agensi adopsi model hybrid cloud, kompleksitas lingkungan IT meningkat.

Ansible Lightspeed memungkinkan permintaan Bahasa Inggris diterjemahkan ke playbook/role. Hasilnya handal dan konsisten tanpa debugging.

Ansible Lightspeed diciptakan khusus untuk Ansible Playbook. Model machine learning dilatih dengan data berkualitas, termasuk Ansible Galaxy. Fondasi model cluster dan software stack terbaru dari IBM Research AI. Hasilnya, kode presisi, valid, dan aman.

OpenAI terbantu oleh data besar. GPT-4 memiliki 1 triliun parameter. Namun, model besar tak selalu relevan.

Ansible Lightspeed domain-specific, hasil sesuai kebutuhan. Kecepatan dan efisiensi tinggi, parameter 35 kali lebih efisien. Hasil lebih berkualitas.

Menjembatani kesenjangan keterampilan IT

Ansible Lightspeed mendukung agensi atasi kesenjangan keterampilan IT dan bantu developer pelajari baru. Organisasi terakselerasi dan optimasi operasional IT.

Kemampuan untuk memanfaatkan layanan generative AI untuk otomatisasi akan membantu mendorong pengadopsian otomatisasi yang akurat dan konsisten di seluruh organisasi. Layanan seperti ini memudahkan pengguna baru untuk mengotomatisasi berbagai task sekaligus menghilangkan kemungkinan automator berpengalaman menciptakan task-task rendahan.

Siaran pers Red Hat: Ansible Lightspeed untuk deploy aplikasi di cloud dan mengonfigurasi lingkungan hybrid cloud. Developer dan profesional IT dapat manfaatkan ini.

“Proyek ini menjadi contoh bagaimana kecerdasan buatan memiliki kekuatan untuk secara fundamental menggeser cara bisnis dalam berinovasi, memperluas kemampuan yang biasanya ada di tim operasional ke sudut-sudut lain dari bisnis tersebut.

BACA JUGA
Telkomsel Luncurkan Program Inkubasi Startup NextDev ke-10: Dukung Transformasi Digital dan Implementasi ESG di Indonesia

Dengan solusi yang cerdas, enterprise bisa mengurangi penghalang untuk masuk, mengatasi kesenjangan keterampilan yang berkembang, dan memecahkan silo di seluruh organisasi untuk menata kembali pekerjaan di dunia enterprise,” ucap Chris Wright, CTO dan SVP of Global Engineering, Red Hat.

Meskipun demikian, Loh memperingatkan bahwa para developer masih harus memahami bagaimana Ansible playbook bekerja, jika seandainya mereka memerlukan penyesuaian

Mengoptimalkan konten sesuai preferensi pengguna

Di masa depan, Ansible Lightspeed akan memasukkan rencana untuk mengoptimalkan konten, seperti menyarankan revisi berdasarkan preferensi pengguna, rekomendasi praktik terbaik, atau keamanan in-house dan kebijakan kepatuhan.

Ansible Lightspeed juga menargetkan untuk mengingatkan para developer tentang playbook yang sudah ada yang sama dengan yang sedang mereka kembangkan, sehingga mereka tidak harus menghabiskan waktu untuk menciptakan kembali apa yang sudah ada.

IBM Research dan para spesialis Ansible saat ini sedang menyempurnakan AI model, dan mengundang para penguji beta untuk berbagi mengenai use case yang riil untuk membantu melatih Ansible Lightspeed lebih jauh.

Untuk pengembang sektor publik, melakukan lebih banyak dengan sumber daya lebih sedikit adalah prioritas utama. Janji yang ditawarkan oleh AI yang domain-specific terhadap otomatisasi IT bisa mendukung para developer di sektor publik untuk mendorong inovasi yang skalabel sekaligus melayani publik dengan baik.

Shares: