fl数百个缺陷被识别！英特尔开源机器编程工具ControlFlag( 二 )

三、减少代码调试时间，培育开源生态这些惊人的结果显示了ControlFlag能够显著提高软件开发的成本和效率。此外，对高质量代码的需求增多，吸引了越来越多的有抱负的程序员加入这个行业。
最近的一项研究发现，2020年IT行业在与调试代码相关的软件开发成本上花费了约2万亿美元，其中约50%的IT预算用于调试代码。
“英特尔致力于使软件更加完善，维护起来更轻松，同时保持卓越的性能，而不会引入安全漏洞。我们希望像ControlFlag这样的项目可以大大减少在全球范围内开发软件所需的时间。”Gottschlich表示，“在调试上花费的大量时间被节省，从而使我们能够加速技术进步。”
ControlFlag等AI驱动的编码工具以及代码补全工具Tabnine、代码测试工具Ponicode、代码安全审核工具Snyk和代码审查软件DeepCode等平台会减少开发人员之间代价高昂的交互，例如问答环节和重复的代码审查反馈。国际商业机器公司（IBM）和人工智能公司OpenAI致力于研究机器学习在软件开发领域的应用，是潜力十足的众多公司之二。但研究显示，实现零人工干预有很长的路要走，才可以代替许多需要程序员定期执行的任务。
结论：机器代替人工？机器编程工具继续突破ControlFlag测试过程中发现的错误被开发人员认可，展示了机器编程工具在软件开发领域的广阔前景。
英特尔机器编程研究团队专注于提高软件质量和开发人员生产力。开源ControlFlag后，将进一步致力于实现零人工干预。针对提高软件开发领域的成本、效率问题，众多代码测试、补全、审核工具上线，多个头部玩家在机器编程研究领域共同努力，将进一步提高软件开发领域的准确率、安全性。
来源：VentureBeat、LinkedIn
【 fl数百个缺陷被识别！英特尔开源机器编程工具ControlFlag】机器编程工具ControlFlag可通过https://github.com/IntelLabs/control-flag下载。