I ricercatori del MIT sostengono di aver trovato un modo per rendere più accurato il codice generato dall'intelligenza artificiale.
E se questo sembra un obiettivo basso, non lo è.
Ma ehi, abbiamo tutti visto l'intelligenza artificiale scrivere con sicurezza codice rotto e fingere che funzioni. Quindi... questo potrebbe davvero importare.
🛠️ Quali sono le novità?
Il MIT ha sviluppato una tecnica che traccia e corregge le previsioni del codice AI in tempo reale.
Il sistema:
Osserva come il modello costruisce il codice riga per riga
Prevede dove potrebbe andare storto
E poi offre correzioni prima che il codice si allontani troppo dal percorso
Consideratela come:
L'intelligenza artificiale genera codice con una vocina nella testa che dice: "...ne sei sicuro?"
Il progetto utilizza un framework denominato "program sketches" per individuare schemi ricorrenti prima che errori veri e propri si riversino sul terminale come un registro degli errori in fiamme.
🧪 🔧 Cosa fa realmente il metodo del MIT (con un esempio)
Supponiamo che il compito sia:
“Scrivi una funzione Python per verificare se un numero è primo.”
🤖 Cosa potrebbero fare ChatGPT o Gemini:
Loro:
Prendi il tuo prompt
Utilizzare modelli dai dati di addestramento
Genera una funzione come questa:
definizione è_primo(n):
se n <= 1:
restituisci False
per i nell'intervallo(2, n):
se n % i == 0:
restituisci False
restituisci Vero
✅ Funziona bene, ma a volte:
Potrebbe dimenticare i casi limite
Mancano le ottimizzazioni
Oppure allucinare la logica se il suggerimento è vago
È come uno stagista super veloce che sembra sicuro di sé ma che potrebbe prendere delle scorciatoie.
🧠 Cosa fa invece il sistema del MIT:
Suddivide l'attività in una struttura di codice parziale (uno "schizzo di programma")
Pensalo come se dessi al modello lo scheletro di come dovrebbe apparire il codice
Quindi utilizza una ricerca probabilistica per esplorare più versioni di quel codice
È come se il modello chiedesse: "Quali sono 10 modi in cui potrebbe andare storto?"
E poi concentrandosi solo su quelli che hanno più probabilità di essere corretti
Controlla la sintassi e la logica a ogni passaggio, non dopo aver scritto il codice
Come il controllo ortografico e logico che avviene mentre digiti
🚀 Differenza fondamentale rispetto a ChatGPT/Gemini
Il metodo del MIT | ChatGPT/Gemini | |
Processo | Utilizza uno schizzo di codice strutturato + filtraggio in tempo reale | Generato in base al pattern matching + dati di addestramento |
Prevenzione degli errori | Rileva gli errori durante la generazione | Potrebbe produrre codice errato e correggerlo se richiesto |
Velocità vs. Precisione | Più lento, ma più preciso | Più veloce, ma soggetto a errori logici |
Ottimizzazione | Può guidare modelli più piccoli per battere quelli più grandi in attività mirate | Si affida a grandi modelli per il potere |
Flessibilità | Funziona meglio in attività di programmazione ben definite | Più flessibile per richieste generali |
📚 In parole umane: l'intelligenza artificiale ha ancora bisogno di rotelle
Non fingiamo che questo trasformi l'intelligenza artificiale in un ingegnere senior.
Questa tecnologia:
Non scrive codice migliore da zero
Guida i modelli lontano da evidenti errori
Ed è progettato per attività di programmazione specifiche come algoritmi di ordinamento, programmazione dinamica e altre aree con logica fissa
Quindi no, il MIT non sta sottoponendo a debug le funzionalità incomplete della tua startup.
Ma se si vuole addestrare l'intelligenza artificiale ad apprendere la logica del codice, questa potrebbe rivelarsi una grande vittoria.
💰 In conclusione: si può usare? Qual è il problema?
È disponibile ora? No, si tratta di un progetto di ricerca, non ancora di uno strumento commerciale.
Gli sviluppatori possono usarlo? Non direttamente. È attualmente in fase di test al MIT e si concentra su specifici compiti di codifica algoritmica.
Costo? Gratuito da leggere, non disponibile per licenza o esecuzione.
Quando potrebbe essere rilevante? Se adottato da copiloti di programmazione o sistemi di formazione LLM in futuro.
Dove leggere di più? Qui.
🧊 Prospettiva di luce congelata
Non si tratta di un aggiornamento dell'intelligenza artificiale.
Si tratta di un miglioramento rispetto al modo in cui gestiamo l'intelligenza artificiale quando scrive codice.
E sinceramente? È rinfrescante.
Invece di limitarsi ad aggiungere più parametri e definirlo “più intelligente”, il MIT afferma:
Cosa succederebbe se osservassimo realmente il modo in cui pensa il modello e lo aiutassimo a correggere la rotta?
Accorto.
Ecco cosa intendiamo quando parliamo di ricerca approfondita e di pensiero profondo.
Non si tratta di modelli più grandi, ma di dare all'intelligenza artificiale un modo per mostrare il suo processo di pensiero.
Questo è il tipo di lavoro che ci aiuta ad avere fiducia nel risultato perché finalmente possiamo vedere il percorso fatto per arrivarci.
Ora qualcuno, per favore, lo sfrutti anche per i pitch deck dell'IA. Abbiamo visto abbastanza grafici allucinatori a mazza da hockey per un decennio.
