Elad Gil et son co-fondateur, Sebastian De Ro, ont créé Magic pour mettre en place une plate-forme de génération de code qui utilise l’IA pour aider les ingénieurs logiciels à composer, examiner, déboguer et planifier le code changements. Magic fonctionne comme un programmeur en binôme, permettant aux concepteurs d’interagir et de faire équipe avec l’outil en langage naturel. L’outil peut comprendre le contexte des tâches de codage et des concepteurs et en apprendre continuellement plus avec le temps.
L’objectif de Magic est de réduire le temps et le coût financier de l’avancement du logiciel
Magic peut le faire en fournir aux groupes un collègue IA capable de comprendre le code hérité et d’aider les tout nouveaux concepteurs à le parcourir, ce qui permet aux entreprises d’augmenter l’impact des membres de leur personnel et de former les tout nouveaux employés avec moins de coaching.
Magic fait face à la concurrence de Copilot de GitHub, qui a en fait déjà été utilisé par plus de 1,2 million de personnes et qui compte un nombre considérable d’adeptes. Steinberger promet que Magic sera capable de faire plus que Copilot, grâce à une toute nouvelle architecture de réseau neuronal qui peut lire 100 fois plus de lignes de code que l’architecture populaire Transformer.
L’utilisation de l’IA les systèmes de génération de code, tels que Magic et Copilot, soulèvent des problèmes juridiques, car ils ont été formés sur du code accessible au public, dont certains sont protégés par des droits d’auteur.
Le côté juridique des choses
Microsoft, GitHub et OpenAI font actuellement l’objet d’une action en justice dans le cadre d’un recours collectif pour violation de la loi sur le droit d’auteur en permettant à Copilot d’utiliser du code sous licence sans fournir de crédit. Magic prend des mesures pour éviter que du code protégé par le droit d’auteur apparaisse dans ses idées et mentionne la source du code recommandé dans la mesure du possible.
Malgré ces défis, Steinberger est optimiste quant à l’avenir de Magic et à son potentiel de transformation des logiciels avancement.
Il a admis que la formation de modèles de pointe reste coûteuse, élevant la barre pour les nouveaux entrants comme Magic, mais a ajouté que l’objectif suprême est que l’IA termine de gros travaux de bout en bout sans assistance humaine.
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