4 riscos da programação com IA e como lidar com eles

Play Video: 4 Hidden AI Coding Risks and How to Address Them

96% dos desenvolvedores usam ferramentas de programação com IA para gerar código, detectar bugs e oferecer documentação ou sugestões de programação. Desenvolvedores confiam tanto em ferramentas como ChatGPT e GitHub Copilot que cerca de 80% deles ignoram protocolos de segurança para usá-las.

Isso significa que, independentemente de você desencorajar ou não o uso de código gerado por IA na sua organização, é provável que os desenvolvedores usem esse recurso. E isso traz uma série de riscos.

Por um lado, o código gerado por IA ajuda os desenvolvedores a economizar tempo. Assim, eles podem dedicar esse tempo a aspectos mais criativos e estratégicos do desenvolvimento, como projetar a arquitetura e experimentar recursos inovadores.

Por outro lado, a dependência excessiva do código gerado por IA leva a vulnerabilidades de segurança. Também pode gerar problemas de originalidade do código e disputas de propriedade intelectual. Vamos analisar esses riscos em detalhes e ver como encontrar o equilíbrio entre a supervisão humana e a autonomia da IA.

1. Falta de explicabilidade e transparência

Os desenvolvedores que usam código gerado por IA precisam revisá-lo, depurá-lo e aprimorá-lo. Também devem ser capazes de justificar as decisões tomadas por sistemas de IA. Isso é especialmente importante em aplicações de saúde, finanças e direito, nas quais as decisões da IA têm implicações significativas. Ainda assim, o código gerado por IA apresenta uma falta inerente de explicabilidade e transparência.

• Explicabilidade é a capacidade do desenvolvedor de entender e rastrear como os modelos de IA chegam aos resultados.

• Transparência é a capacidade da ferramenta de IA de oferecer aos envolvidos informações claras, compreensíveis e acessíveis sobre seus processos e decisões.

A falta de explicabilidade e transparência no código gerado por IA pode levar a:

• Código difícil de interpretar, que é complexo de depurar e manter, aumenta os custos e reduz a eficiência ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software.

• Problemas de conformidade regulatória, especialmente em setores sujeitos a regulamentações de segurança, privacidade ou ética.

No caso da IA generativa disponível ao público, é difícil entender a lógica por trás dos resultados. Afinal, você não treinou a IA e, portanto, não tem uma visão completa dos dados usados no treinamento. Por isso, o código gerado por IA costuma trazer desafios de manutenção.

Em alguns casos, esse código pode apresentar vieses inerentes difíceis de detectar. Por exemplo, em 2019, foi constatado que um sistema de IA usado na área da saúde para prever riscos para pacientes era enviesado e impreciso. Os processos de tomada de decisão do sistema não eram transparentes nem fáceis de interpretar, e os pesquisadores levaram bastante tempo para identificar e corrigir os vieses causados por associações falhas nos dados de treinamento.

ChatGPT, GitHub Copilot e ferramentas semelhantes escrevem código rapidamente, mas nem sempre explicam seus resultados. Para superar esses desafios:

• Revise e avalie os resultados gerados pela IA. Fique atento a inconsistências, padrões ilógicos ou respostas que não estejam de acordo com as melhores práticas de programação.

• Compare o código gerado com documentação confiável ou fontes oficiais para verificar sua precisão e lógica. A documentação oficial das linguagens de programação, dos frameworks ou das bibliotecas que você usa será útil nesse processo.

• Documente qualquer código ou decisão significativa gerada por IA. Inclua como a IA foi usada, quais entradas foram fornecidas e que alterações foram feitas no resultado. Essa documentação será essencial para consultas futuras ou caso surjam dúvidas sobre o processo de tomada de decisão.

2. Vulnerabilidades de segurança

Um estudo realizado por pesquisadores da Universidade Stanford concluiu que desenvolvedores que usam sistemas de IA para gerar código tinham maior probabilidade de criar aplicações inseguras. Assim como o código escrito por pessoas, o código gerado por IA pode conter falhas ou bugs que levam a vulnerabilidades de segurança. No entanto, ao contrário das falhas em código escrito por pessoas, essas falhas podem não seguir padrões previsíveis ou conhecidos, o que torna as vulnerabilidades mais difíceis de detectar e corrigir.

Entre os problemas de segurança mais comuns encontrados no código gerado por IA estão:

• Vulnerabilidades de injeção: Como a IA pode não validar os dados de entrada dos usuários de forma abrangente ou tratar os dados incorretamente, essas vulnerabilidades permitem que invasores injetem código ou consultas maliciosas no sistema.

• Falhas de autenticação: Resultam de mecanismos de autenticação inadequados e permitem o acesso não autorizado.

• Permissões configuradas incorretamente: A IA pode não configurar corretamente as permissões de diferentes componentes ou usuários. Isso pode levar a ataques de elevação de privilégios.

Sem a supervisão adequada, o código gerado por IA pode ser inconsistente e não seguir práticas de segurança padronizadas em diferentes partes da aplicação. Para reduzir esse risco da programação com IA:

• Faça auditorias e revisões por pares do código gerado por IA.

• Automatize ferramentas de testes estáticos de segurança de aplicações (SAST) para testar o código gerado por IA durante a geração e a implantação.

• Capacite suas equipes de desenvolvimento sobre as possíveis armadilhas de segurança do código gerado por IA. Security for Developers, curso certificado da Snyk e da New York University, é uma boa opção de treinamento para esse fim.

3. Violação de propriedade intelectual

Recentemente, um grupo de autores processou a OpenAI, alegando que a empresa usou material protegido por direitos autorais para treinar o grande modelo de linguagem por trás do ChatGPT. Embora juízes federais tenham declarado recentemente que os resultados do sistema de IA generativa não violam os direitos dos detentores de direitos autorais, as leis sobre IA e propriedade intelectual ainda são, no mínimo, ambíguas.

As ferramentas de IA geram código com base em grandes conjuntos de dados, que incluem códigos disponíveis publicamente e, possivelmente, informações proprietárias ou confidenciais. Isso significa que alguns resultados podem infringir direitos de propriedade intelectual sem intenção.

Para evitar esse cenário, siga estas etapas:

• Audite o código gerado por IA para identificar possíveis problemas de propriedade intelectual, especialmente no caso de sistemas de IA disponíveis publicamente, como ChatGPT e GitHub Copilot.

• Acompanhe as notícias sobre IA e fique por dentro das leis relacionadas a conteúdo gerado por IA.

• Use recursos como marcas d’água ou outras técnicas de gerenciamento de direitos digitais (DRM) para rastrear o código gerado por IA.

4. Falta de políticas sobre código gerado por IA

Como a IA generativa é uma novidade empolgante, muitas organizações estão correndo para adotá-la, mas a maioria ainda não teve tempo de criar políticas para seu uso. Apenas 10% das empresas têm uma política formal sobre conteúdo gerado por IA.

Sem políticas claras, o uso de IA varia bastante entre equipes e projetos. Isso leva a resultados inconsistentes e compromete a integridade do código e a segurança das aplicações. Além disso, você corre o risco de prejudicar a reputação da empresa se o código gerado por IA causar danos ou apresentar vieses.

Com as políticas certas, você oferece orientações claras aos desenvolvedores sobre o uso de código gerado por IA. Para criar essas políticas e reduzir os riscos da programação com IA, comece com estas etapas:

• Defina em quais áreas da empresa o conteúdo gerado por IA pode ser usado. Entre elas, podem estar a geração de código, a documentação e os testes automatizados. Isso ajudará a estabelecer limites e evitar o uso indevido.

• Use ferramentas como Snyk Code para analisar o código gerado por IA, identificar vulnerabilidades de segurança e corrigi-las.

• Defina quem será responsável por revisar e aprovar o conteúdo gerado por IA. Implemente processos de revisão por pares para que os desenvolvedores verifiquem a integridade e a confiabilidade do código gerado por IA antes da implantação.

• Crie protocolos para lidar com problemas decorrentes de conteúdo gerado por IA, como possíveis violações de propriedade intelectual ou vulnerabilidades de segurança. Isso deve incluir estratégias de comunicação e etapas de mitigação.

Depois de criar uma política, informe os desenvolvedores e outras partes interessadas relevantes sobre ela. Revise e atualize as políticas também à medida que novas regulamentações forem publicadas.

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