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वाइब कोडिंग को एक प्रमुख सुरक्षा जोखिम के रूप में देखा जा सकता है क्योंकि यह अनुभवी मानव कोडर्स को अप्रशिक्षित कोडर्स के साथ बदल देता है जो खरोंच से कोडिंग के बजाय एआई चैटबॉट्स को आदेश देते हैं।
एक प्रोग्राम के बिना एक कंप्यूटर कोड उत्पन्न करना चाहते हैं? “वाइब कोडिंग” दर्ज करें – एक शब्द जो एआई टूल्स के उपयोग का वर्णन करता है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) शामिल हैं जैसे कि चैट।
Openai के सह-संस्थापक और पूर्व टेस्ला कर्मचारी आंद्रेज करपैथी ने कोडिंग प्रक्रिया को “वाइब्स” की नई तरह का वर्णन किया, जो घातीय को गले लगाते हैं, और यह भूल जाते हैं कि कोड यहां तक कि मौजूद है। “यह संभव है क्योंकि एलएलएम (जैसे कर्सर संगीतकार डब्ल्यू) [sic] सोननेट) बहुत अच्छा हो रहा है, “करपथी ने एक्स पर पोस्ट किया।
इस प्रकार, 'वाइब कोडिंग' गढ़ा गया था। एआई कंपनियों ने नए मॉडलों की एक श्रृंखला जारी करने के बाद इस शब्द को अपना जीवन ले लिया है जो उपयोगकर्ताओं को कार्यक्रम को जाने बिना एक कोड उत्पन्न करने में मदद करता है।
मैसाचुसेट्स के वॉल्टहैम में बेंटले विश्वविद्यालय में नूह जियान्सिराकुसा ने कहा, “वाइब कोडिंग मूल रूप से जेनेरिक एआई का उपयोग करने के लिए न केवल कोडिंग के साथ सहायता करने के लिए, बल्कि एक ऐप के लिए पूरे कोड को उत्पन्न करने के लिए है।” नया वैज्ञानिक।
उपयोगकर्ता एक ऐप या सेवा के लिए कोड का उत्पादन करने के लिए CHATGPT, क्लाउड या कोपिलॉट जैसे एलएलएम-आधारित मॉडल पूछते हैं, या प्रॉम्प्ट, और एआई सिस्टम सभी काम करता है।
उदाहरण के लिए, यदि आप एक एआई टूल को एक पॉप-अप के लिए जावास्क्रिप्ट कोड उत्पन्न करने के लिए कहते हैं, जो उपयोगकर्ताओं से पूछेगा कि पिज्जा स्वाद जो वे सबसे अधिक नफरत करते हैं, और उपयोगकर्ता के “अच्छे स्वाद” की प्रशंसा करते हैं यदि उनके उत्तर में “अनानास” शब्द शामिल है।
जबकि इस अनुरोध के लिए कोड सफलतापूर्वक उत्पन्न हुआ था, एआई टूल ने कुछ अतिरिक्त कोड जोड़े ताकि सिस्टम “दिलचस्प विकल्प” टिप्पणी करे! उन उपयोगकर्ताओं के लिए जिन्होंने अन्य से नफरत करने वाले पिज्जा स्वाद प्रदान किए। यह कुछ ऐसा था जिसे मूल उपयोगकर्ता विचार करना भूल गया था।
एक शुरुआती इस तरह के कोड चला सकता है, लेकिन उन्हें यह नहीं पता होगा कि क्या एआई उत्पन्न कोड कम हो सकता है, अधिक कुशल हो सकता है, या अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल हो सकता है, एक रिपोर्ट के अनुसार, एक रिपोर्ट के अनुसार हिंदू। “संक्षेप में, हमने एआई-जनित कोड चलाया, लेकिन इसकी संरचना के बारे में न तो बनाया और न ही सोचा और न ही सोचा।”
वाइब कोडिंग को एक प्रमुख सुरक्षा जोखिम के रूप में देखा जा सकता है क्योंकि यह अनुभवी मानव कोडर्स को शौकीनों या अप्रशिक्षित कोडर्स के साथ बदल देता है जो स्क्रैच से कोडिंग या मौजूदा कोडबेस को समझने के बजाय एआई चैटबॉट्स को ऑर्डर देते हैं।
मानव परियोजना प्रबंधक और कोडर्स ठीक फ्रेम करते हैं कि कैसे कोड को एक विशिष्ट उपयोग मामले की सेवा करने के लिए आकार लेने की आवश्यकता होती है। लेकिन एक AI कोड जनरेटर यह नहीं बना सकता है कि यह क्या बना रहा है, इसके बड़े संदर्भ को नहीं समझ सकता है। दूसरे शब्दों में, एक जनरल एआई टूल वास्तव में उस कोड का उत्पादन कर सकता है जो उपयोगकर्ता ने अनुरोध किया था, लेकिन यह उत्पन्न कोड चलाने के लिए बहुत धीमा हो सकता है, बनाए रखने के लिए बहुत महंगा हो सकता है, और सुरक्षा जोखिमों के लिए नियमित रूप से स्कैन करने के लिए बहुत लंबा हो सकता है।
यद्यपि एक मानव अपने एआई-जनित कोड, स्पॉट त्रुटियों की समीक्षा कर सकता है, इसे छोटा कर सकता है, सुरक्षा कमजोरियों को प्लग कर सकता है, गति बढ़ा सकता है, पाठ संकेतों को संपादित कर सकता है। लेकिन अप्रशिक्षित वाइब कोडर्स ऐसा नहीं कर पाएंगे।
अन्य आलोचकों का दावा है कि वाइब कोडर्स केवल अन्य मनुष्यों द्वारा उत्पन्न पुराने कोड को कॉपी या स्क्रैप करते हैं, नैतिक और साहित्यिक चोरी की चिंताओं को बढ़ाते हैं।
एक उपयोगकर्ता के अनुसार, वाइब कोडिंग दिशा का वादा करता है जो निकट भविष्य में बहुत बेहतर होगा। “लेकिन वर्तमान में यह थोड़ा सीमित है और इसमें कुछ विश्वसनीयता के मुद्दे हैं,” जियान्सिराकुसा कहते हैं। उत्पादित कोड अक्सर छोटी गाड़ी हो सकती है, और क्योंकि इसे ठीक करने वाले लोगों के पास इसे ठीक करने के लिए अंतर्निहित ज्ञान नहीं है, वे उसी एलएलएम पर अत्यधिक निर्भर हैं जिन्होंने उन्हें ठीक करने के लिए त्रुटियां की हैं।
वाइब कोडिंग एक प्रोग्रामिंग भाषा की बारीकियों को सीखने की चुनौती के बिना उन्हें वास्तविकता बनाने के लिए उपकरण, ऐप और सेवाओं के लिए विचारों वाले लोगों की मदद कर सकता है।
वाइब कोडिंग का सार यह है कि कोडर में अपने स्वयं के कोड की लाइन-बाय-लाइन समझ का अभाव है और परिणामों के साथ गंभीरता से संलग्न नहीं हो सकता है। इस तरह के तुच्छ दृष्टिकोण चंचल ऐप या गेम के लिए काम कर सकते हैं। लेकिन बड़े व्यवसाय और उद्यम, जो वास्तविक मुद्दों के लिए काम करते हैं, को अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए वास्तविक समय कोडर की आवश्यकता होगी।
एआई के बारे में बड़े दावों में से एक मानव नौकरियों को बदलने की क्षमता है। लेकिन इस बात के बहुत कम सबूत हैं कि वाइब कोडिंग सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को बदल देगा – कुछ सोशल मीडिया दावों के बावजूद। नॉर्थम्ब्रिया विश्वविद्यालय, यूके में मैट वुड ने कहा, “यह प्रोग्रामर को बदलने के लिए नहीं जा रहा है।” नया वैज्ञानिक।
इस प्रकार, यह वाइब कोडर के लिए पेशेवर मानव कोडर्स के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए असंभव होगा जो कुशल तरीके से एआई कोडिंग का लाभ उठाते हैं।
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