Codificação: Desafios e oportunidades da IA – a nova geração de códigos de IA?

O ano de 2023 tem sido, até agora, o ano dos lançamentos de modelos de IA (Inteligência Artificial). Em todo o lado se fala de IA, seja na esfera pública ou privada da vida quotidiana. Seja no chatgpt, nas novas opções de pesquisa do Bing AI, ou em tantas outras aplicações e sites onde a IA ganhou atenção.

Não é de admirar que nós, no Code4SP, também tenhamos pensado na forma como a IA pode e já está a mudar a codificação. Como é que ela vai mudar a geração atual e futura que está a aprender ou vai aprender a programar?

Pesquisámos e encontrámos um artigo escrito por seis investigadores da Irlanda, dos EUA e da Nova Zelândia. O documento intitula-se "Programming Is Hard - Or at least It Used to Be: Educational Opportunities and Challenges of AI Code Generation" (A programação é difícil - ou pelo menos costumava ser: oportunidades e desafios educativos da geração de código de IA). Pode aceder ao documento aqui: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3545945.3569759 (último acesso: 30th August 2023).

Este documento tem como objetivo plantar uma semente, abrindo o debate sobre a IA na comunidade do ensino da computação e abordando a importância de a comunidade do ensino da computação agir rapidamente. Já é possível utilizar a IA para codificar e a sua utilização pode ser atractiva. No entanto, estas ferramentas de IA apresentam múltiplas oportunidades e desafios. As oportunidades podem ser o facto de os modelos de IA no domínio da comunidade do ensino da computação poderem ser uma ajuda para os estudantes que estão a aprender a programar. Os desafios podem ser a utilização adequada dessas ferramentas de IA na formação educacional. As principais Oportunidades detectadas pelos autores são Soluções de Código para a Aprendizagem, Produção de Recursos de Aprendizagem, Novas Abordagens Pedagógicas. Os principais desafios mencionados são: Questões Éticas, Preconceitos e Maus Hábitos, e Excesso de Confiança. Em baixo, uma tabela que reúne os capítulos e subcapítulos que abordam as oportunidades e os desafios mencionados no documento.

Panorama das oportunidades e desafios referidos pelos autores
OPORTUNIDADES	DESAFIOS

Soluções de código para aprendizagem	Questões éticas
· Soluções exemplares · Variedade de soluções · Revisão de código das soluções	· Má conduta académica · Atribuição · Reutilização de código e licenciamento · Sustentabilidade (-> consumo de muita energia para treinar modelos de IA e para os utilizar)
Produção de recursos didácticos	Preconceitos e maus hábitos
· Geração de exercícios · Explicações do código · Exemplos ilustrativos	· Adequação para principiantes · Preconceitos prejudiciais · Segurança
Novas abordagens pedagógicas	Excesso de confiança
· Explicar claramente os conceitos algorítmicos · Aliviar o bloqueio de escritor do programador · Ultrapassar as barreiras tradicionais	· Reforçar os comportamentos que impedem a aprendizagem

Os autores concluem: "Acreditamos que o código gerado pela IA, juntamente com as exigências da indústria, obrigar-nos-á a enfrentar as questões éticas no ensino da informática desde o início do currículo. Sem esforços rápidos e concertados, os educadores perderão a vantagem de ajudar a moldar as oportunidades que surgirão e os desafios que perdurarão - numa paisagem que está a mudar mais rapidamente do que nunca." (p.505).

As Oportunidades e os Desafios mencionados no documento no domínio da comunidade educativa computacional são semelhantes às Oportunidades e aos Desafios discutidos noutros domínios. O que mostra ainda mais a importância de realizar este tipo de debates na nossa sociedade, nos domínios da educação e nas empresas. Só abordando as oportunidades e os desafios, discutindo-os e encontrando formas de navegar no novo presente com modelos de IA, poderemos encontrar formas de apoiar as nossas comunidades, sociedades e ambientes.

Artigo:
Brett A. Becker, Paul Denny, James Finnie-Ansley, Andrew Luxton-Reilly, James Prather, and Eddie Antonio Santos. 2023. Programming Is Hard - Or at Least It Used to Be: Educational Opportunities and Challenges of AI Code Generation. In Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1 (SIGCSE 2023). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 500–506. https://doi.org/10.1145/3545945.3569759