تحلیل سیستماتیک نقش هوش مصنوعی در درک و تولید خودکار کد منبع: فرصت ها، چالش های امنیتی و ملاحظات اخلاقی

ظهور مدل های زبانی بزرگ و پیشرفت های چشمگیر در حوزه پردازش زبان طبیعی، پارادایم جدیدی را در مهندسی نرم افزار ایجاد کرده است که در آن «کد منبع» به مثابه ی یک ساختار زبانی غنی برای تحلیل های معنایی و تولید خودکار شناخته می شود. این مقاله به بررسی گذار از روش های سنتی توسعه نرم افزار به سمت اکوسیستم های یکپارچه با هوش مصنوعی می پردازد. در این پژوهش، ضمن تبیین فرصت های راهبردی این حوزه، از جمله دموکراتیزه کردن توسعه نرم افزار از طریق پلتفرم های کم کد/بدون کد، افزایش بهره وری برنامه نویسان و کاهش خطاهای نحوی، چالش های بنیادین آن نیز مورد واکاوی قرار گرفته است. تمرکز ویژه مقاله بر روش های فنی درک کد، از جمله تکنیک های پیش پردازش، جاسازی های متنی و نحوی بر پایه، و مدل سازی های معنایی مبتنی بر گراف و است. یافته های این پژوهش تاکید می کند که علی رغم سرعت بخشیدن به چرخه حیات توسعه نرم افزار، ضرورت حفظ امنیت، یکپارچگی زیرساخت ها و درک عمیق ساختاری توسط مدل های هوش مصنوعی، باید در اولویت قرار گیرد تا بهره وری حاصل از اتوماسیون، پایداری مهندسی نرم افزار حرفه ای را تضعیف نکند.

کلیدواژه ها:

مهندسی نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی ، تولید خودکار کد ، مدل های زبانی بزرگ (LLM) ، یادگیری عمیق ، امنیت نرم افزار