Oleh Shahabuddin Amerudin
Kecerdasan Buatan (AI) kini menjadi salah satu teknologi teras dalam pembangunan perisian dan aplikasi, membawa revolusi dalam cara perisian dibina, diuji, dan diselenggara. Dengan kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin, automasi, dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), AI membantu mempercepatkan pembangunan kod, meningkatkan kecekapan pengujian perisian, dan memudahkan integrasi analitik pintar ke dalam aplikasi. Namun, penggunaan teknologi ini juga datang dengan cabaran, termasuk isu keselamatan, kebergantungan pada platform tertentu, dan potensi risiko kebergantungan kepada alat AI yang terlalu tinggi. Artikel ini akan mengupas bagaimana AI membantu dalam proses pembangunan perisian serta alat-alat terkini yang boleh digunakan, dengan memberi fokus kepada kelebihan, keburukan, risiko, dan cara mengatasi isu-isu tersebut.
AI dalam Penulisan Kod Automatik
Salah satu kegunaan AI yang paling meluas dalam pembangunan perisian adalah penulisan kod automatik. Contoh utama ialah GitHub Copilot, yang menggunakan model Codex, satu varian daripada GPT-3 yang dibangunkan oleh OpenAI. GitHub Copilot membantu pengaturcara dengan mencadangkan barisan kod semasa mereka menaip, berdasarkan konteks yang diberikan, serta memberikan penyelesaian kepada masalah sintaks atau logik yang mungkin dihadapi. Ini mempercepatkan pembangunan, terutamanya bagi pengaturcara yang baru mempelajari bahasa pengaturcaraan baru atau yang bekerja dalam projek besar yang memerlukan pengoptimuman masa. Namun, terdapat kebimbangan dari segi hak cipta kerana Copilot menggunakan data kod dari repositori terbuka, yang mungkin menyebabkan penggunaan kod tanpa izin (OpenAI, 2022).
Selain itu, perisian seperti Replit Ghostwriter turut menawarkan kemampuan penulisan kod automatik dengan membantu dalam melengkapkan kod dan debugging. Alat ini sesuai untuk pemula yang ingin mempercepatkan proses pembelajaran mereka dengan bantuan AI. Kelebihan terbesar perisian seperti ini adalah ia mempercepatkan proses pembangunan dan mengurangkan jumlah kesilapan kod semasa proses penulisan. Namun begitu, risiko yang signifikan adalah kebergantungan yang tinggi kepada cadangan AI tanpa pengaturcara memahami asas logik atau struktur kod tersebut, yang boleh membawa kepada pembinaan kod yang tidak cekap atau rentan (Replit, 2023).
AI dalam Ujian Perisian Automatik
Ujian perisian merupakan fasa kritikal dalam pembangunan, dan AI telah membuktikan peranannya dalam mempercepatkan proses ini. Alat seperti Testim menggunakan kecerdasan buatan untuk mencipta dan menjalankan ujian automatik. Alat ini bukan sahaja mengurangkan masa yang diperlukan untuk ujian, tetapi juga mengadaptasi dirinya mengikut perubahan dalam perisian. Selain itu, ia membantu dalam pengujian regresi dan memastikan perisian tetap stabil walaupun selepas banyak perubahan dibuat. Walaupun AI menawarkan cara yang lebih pantas dan lebih konsisten untuk menguji perisian, kelemahan utamanya adalah AI mungkin gagal mengesan beberapa isu kompleks yang hanya dapat dilihat melalui pengujian manual (Testim, 2023).
Perisian lain seperti Mabl turut menonjol sebagai alat ujian automatik yang dibantu AI. Mabl mampu mengenal pasti bug dan menjalankan analisis mendalam mengenai prestasi perisian. Kelebihannya ialah Mabl boleh digunakan untuk pengujian berterusan, memastikan kualiti perisian dipantau sepanjang kitaran pembangunan. Namun, satu cabaran yang timbul ialah kebergantungan kepada pengujian automatik boleh membawa kepada pengabaian pengujian manual yang lebih menyeluruh, terutama untuk aplikasi kompleks yang memerlukan ujian secara empirik (Mabl, 2023).
AI untuk Analitik dan Pembelajaran Mesin
Dalam domain pembelajaran mesin dan analitik, alat seperti TensorFlow telah menjadi pilihan utama bagi pembangunan model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam (deep learning). TensorFlow adalah rangka kerja sumber terbuka yang menyokong pelbagai tugas seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dan analitik ramalan. Kelebihan utama TensorFlow ialah kebolehannya untuk menyokong model berskala besar yang memerlukan pemprosesan data yang kompleks. Ini menjadikan TensorFlow amat sesuai untuk aplikasi seperti pengenalan gambar, ramalan trend perniagaan, atau pengelasan data teks. Walaupun begitu, TensorFlow mempunyai keluk pembelajaran yang agak curam, menjadikannya lebih sesuai untuk pembangun yang mempunyai latar belakang yang kuat dalam AI dan pembelajaran mesin (TensorFlow, 2022).
Selain TensorFlow, Hugging Face menjadi platform utama bagi pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Hugging Face menyediakan model pra-latihan seperti GPT, BERT, dan RoBERTa, yang membolehkan pembangun membina aplikasi berasaskan teks dengan cepat dan cekap. Aplikasi NLP seperti chatbots, analisis sentimen, dan penerjemahan bahasa menjadi lebih mudah dengan bantuan model ini. Kelebihan utama alat ini adalah kemampuannya untuk menyesuaikan model-model sedia ada dengan data khusus tanpa memerlukan latihan model dari awal. Namun, satu cabaran yang mungkin dihadapi ialah model AI pra-latihan tidak selalu serasi sepenuhnya dengan semua jenis data, memerlukan penalaan lanjut bagi mencapai prestasi optimum (Hugging Face, 2023).
AI No-Code: Revolusi Pembangunan Aplikasi
Perkembangan AI juga telah mendorong kebangkitan platform no-code dan low-code, di mana sesiapa sahaja boleh membangunkan aplikasi tanpa perlu menulis kod. Platform seperti Bubble membolehkan pengguna membina aplikasi web interaktif dengan cepat dan mudah tanpa memerlukan pengalaman teknikal yang mendalam. AI diintegrasikan dalam platform ini untuk membantu pengguna menyesuaikan antaramuka pengguna (UI) dan mengotomasi beberapa proses pembangunan. Kelebihan no-code ialah ia membuka pintu kepada lebih ramai pembangun bukan teknikal untuk mencipta aplikasi, sekali gus mengurangkan halangan kemasukan ke dalam dunia pembangunan perisian (Bubble, 2023).
Walau bagaimanapun, no-code datang dengan beberapa kekangan. Platform no-code seperti OutSystems menawarkan kawalan terhad terhadap logik dalaman aplikasi, menjadikannya kurang sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengendalian data atau logik kompleks. Selain itu, masalah penguncian vendor (vendor lock-in) juga timbul kerana pengguna mungkin sukar untuk memindahkan aplikasi mereka ke platform lain jika terdapat keperluan untuk mengubah teknologi atau memperluasnya (OutSystems, 2023).
Kebaikan, Keburukan, dan Risiko Penggunaan AI dalam Pembangunan
Kebaikan utama penggunaan AI dalam pembangunan perisian adalah peningkatan kecekapan dan kelajuan. AI membantu mempercepatkan penulisan kod, mengurangkan masa pengujian perisian, dan membolehkan pembangunan aplikasi yang lebih pintar dan adaptif. Penggunaan AI dalam no-code juga membolehkan pengguna tanpa latar belakang teknikal untuk membangunkan aplikasi, sekali gus meningkatkan aksesibiliti dalam pembangunan perisian. Namun, keburukan utama yang berkaitan dengan AI adalah kebergantungan terlalu tinggi kepada sistem AI, yang boleh menyebabkan kehilangan kawalan terhadap kualiti dan keselamatan perisian. Pengguna mungkin gagal memahami logik asas yang diperlukan untuk pembangunan perisian yang cekap kerana terlalu bergantung kepada cadangan AI yang diberikan secara automatik (Rahwan et al., 2023).
Risiko keselamatan juga menjadi isu utama, terutama apabila AI digunakan dalam ujian perisian atau pembangunan no-code. Aplikasi yang dibangunkan mungkin mempunyai kerentanan yang tidak dikesan atau kod yang tidak dioptimumkan dengan baik. Penguncian vendor dalam platform no-code juga boleh menyulitkan proses migrasi aplikasi atau integrasi dengan sistem lain, menghalang skalabiliti jangka panjang aplikasi tersebut (Benfield, 2023).
Cadangan dan Penutup
Bagi mengatasi isu dan risiko yang dikaitkan dengan penggunaan AI dalam pembangunan perisian, beberapa pendekatan boleh diambil. Pertama, adalah penting untuk mengimbangi penggunaan AI dengan pengujian manual dan audit keselamatan yang ketat. Pembangun perlu memastikan bahawa aplikasi yang dibangunkan diuji secara teliti untuk sebarang kelemahan yang mungkin tidak dapat dikesan oleh AI. Kedua, platform no-code perlu dipilih dengan berhati-hati, dan sebaiknya yang menyokong API terbuka untuk memudahkan migrasi dan integrasi di masa hadapan. Ketiga, latihan dan pendidikan mengenai teknologi AI perlu diperluas supaya pengguna dapat memahami kekangan dan kelebihan AI, sekali gus mengelakkan kebergantungan sepenuhnya terhadap alat ini tanpa memahami asas pembangunan perisian (Hoffman, 2022).
Dengan pendekatan yang berhati-hati, AI berpotensi menjadi salah satu alat yang paling kompetitif dalam pembangunan perisian dan aplikasi, namun ia memerlukan penggunaan yang bijaksana untuk mengelakkan risiko yang berkaitan.
Rujukan:
Benfield, J. (2023). AI in software testing: The new frontier. Journal of Software Engineering, 14(2), 99-112.
Bubble. (2023). No-code app development platform. https://bubble.io
GitHub Copilot. (2022). AI-assisted coding. https://github.com/features/copilot
Hoffman, A. (2022). Securing AI-driven software development: Challenges and solutions. AI & Society, 19(1), 54-72.
Hugging Face. (2023). Transformers for NLP applications. https://huggingface.co
Mabl. (2023). AI-powered continuous testing platform. https://mabl.com
OpenAI. (2022). AI models and their use in code completion. https://openai.com