A Inteligência Artificial está a transformar a forma como programamos, oferecendo suporte na escrita de código e até na deteção de erros. Ferramentas como o GitHub Copilot e o ChatGPT são hoje presença frequente no dia a dia dos programadores. Mas será que estas tecnologias estão prontas para substituir o raciocínio humano nas tarefas mais complexas? A resposta, para já, é não.
Quando a IA Ainda se Engana
Apesar do entusiasmo, a IA comete erros. Estudos mostram que uma parte significativa das respostas geradas por ferramentas de IA para problemas de programação estão incorretas ou apresentam inconsistências. Isto levanta questões sobre a fiabilidade destas ferramentas quando utilizadas sem supervisão humana - principalmente em contextos críticos como revisões de código ou desenvolvimento de software em larga escala.
Investigação em Portugal Quer Potenciar o Melhor dos Dois Mundos
Na tentativa de melhorar este equilíbrio entre IA e capacidade humana, investigadores portugueses estão a apostar numa abordagem interdisciplinar. O projeto BASE (Biofeedback Augmented Software Engineering) junta especialistas de várias áreas - neurociência, engenharia biomédica, inteligência artificial e engenharia de software - com o objetivo de desenvolver ferramentas que melhorem a forma como os programadores detetam e resolvem bugs.
Ferramentas Inteligentes com Toque Humano
Entre as inovações desenvolvidas destaca-se a iReview, uma ferramenta que analisa a qualidade de revisões de código feitas por humanos. Com base nos dados recolhidos, é capaz de indicar se o processo deve ser repetido ou se existem áreas do código que merecem atenção adicional.
Outro projeto em curso, a iMind, pretende apoiar a compreensão de conteúdos digitais. O sistema identifica automaticamente partes do texto que o utilizador não compreende - como por exemplo numa língua estrangeira - e sugere traduções ou explicações contextuais.
Estudos com Programadores em Ambiente de Laboratório
Para alimentar estas ferramentas com dados relevantes, os investigadores realizaram experiências com programadores utilizando sensores cardíacos, EEG, rastreadores oculares e até ressonâncias magnéticas. O objetivo foi mapear a atividade cerebral e fisiológica durante tarefas de programação, com especial foco na identificação de padrões associados a falhas de compreensão e erros no código.
Humanos e Máquinas: Parceria Necessária