GitLab が Google と提携して AI を DevOps に導入

//投稿者: Mike Vizard、2023 年 5 月 3 日 コメントを残す

GitLab は、DevOps ワークフローにより多くの生成人工知能 (AI) 機能を導入する取り組みの一環として、Google との提携を拡大しました。

SaaS (Software-as-a-Service) アプリケーションの GitLab スイートはすでに Google クラウド プラットフォーム上に存在しており、これらの AI モデルのトレーニングに必要なデータの基盤を GitLab に提供します。 過去 2 か月間で、GitLab は複数の種類の AI テクノロジーに依存する多数の機能をすでに追加しました。

たとえば、開発者やサイバーセキュリティ チームが簡単に理解できる方法で問題の自然言語概要を提供する実験的な「この脆弱性の説明」機能が現在提供されています。

GitLab のデータ サイエンスおよび AI/機械学習の製品グループ マネージャーである Taylor McCaslin 氏は、今後 AI の焦点のほとんどは生成 AI 機能の活用に向けられるだろうと述べました。 これらの機能は、GitLab が DevOps ワークフロー用に開発したラージ言語モデル (LLM) を使用して Google によって有効になります。 このアプローチにより、GitLab は、ChatGPT サービスの作成に使用された汎用 LLM と比較して、検証済みのデータに基づいてより正確な推奨事項を提示できるようになります。

さらに、GitLab は、継続的に監視および更新される SaaS アプリケーション環境からのデータを使用して、Google Vertex AI クラウド サービス上で実行している AI モデルを継続的に更新できると McCaslin 氏は述べました。

AI が DevOps ワークフローにどのような影響を与えるかは不明ですが、GitLab は 10 倍の改善を予測しています。 これは、たとえば、脆弱性を修正するために使用できるコードを表面化することによって実現されます。 現在、開発者にパッチを作成する十分な時間がないという理由だけで、多くの脆弱性が対処されていません。

しかし、最近の GitLab の調査では、開発者がすでに生産性向上のために AI を導入しており、開発者の 62% がコードのチェックに AI および機械学習アルゴリズムを使用していることが示唆されました。 3 分の 1 以上 (36%) は、コードのレビューに AI および機械学習アルゴリズムも利用しています。

現時点で確かなことは、AI およびその他の関連テクノロジーによって開発者の生産性が向上するということです。 DevOps パイプラインを同時に移動するコード量の増加が、それらのプロセスを管理するソフトウェア エンジニアにどのような影響を与えるかは、それほど明らかではありません。 同様の種類の AI の進歩により、できれば既存のボトルネックをさらに悪化させることなく、より多くのコードがこれらのパイプラインを通過できるようになると期待されています。

それまでの間、AI の魔神が瓶から出てきたのは明らかです。 まもなく、あらゆる種類のタスク用にさらに多くの LLM が登場するでしょう。 DevOps チームは、ソフトウェア エンジニアリングを退屈にする多くの手動タスクが廃止されるという前提に基づいて、今すぐ計画を開始する必要があります。 そのため、DevOps チームの役割は変化し、進化することになります。 DevOps チームが行うべき前提は、これらの変更がより良いものになるということです。 結局のところ、そもそも組織が DevOps を採用した理由は、IT プロセスを容赦なく自動化することであり、AI はその取り組みの最新の反復にすぎません。

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