Avustralya Vergilendirme Ofisi (ATO), 800 çekirdek geliştiricisine ortak programlama sorunlarını ele alma konusunda yardımcı olmak için yapay zeka kullanımını araştırıyor.
Önerilen AI kodlama asistanı, kod önerileri, hata düzeltmeleri, otomatik test çantası ve komut dosyası oluşturma ve kod tabanlarını birden fazla teknolojide yeniden düzenleme yeteneği gibi özellikler sunacaktır.
İhale talebine göre, araç geliştiricileri test vaka planlaması, uygulama güvenlik kontrolleri ve mevcut teknolojilerin korunması gibi “daha yüksek değerli çalışmaya odaklanmaya” serbest bırakmayı amaçlamaktadır.
Ajans, “ATO’nun 800’den fazla çekirdek geliştiriciyi destekleyen, birden fazla teknolojiyi kapsayan karmaşık, çok teknolojili bir BT dağıtım ortamına sahip” dedi.
Özellikle, ATO, kod editörü Visual Studio kodunun yanı sıra Microsoft’un geliştirme ortamları Visual Studio 2019 ve 2022 ile entegre olan bir hizmet olarak yazılım çözümü arıyor.
Ayrıca ajansın Azure DevOps ve Git depoları ile entegre olmalı ve Miras Kodunu – Cobol gibi – modern dillere yönlendirmelidir.
İhalede vurgulanan temel bir güvenlik değerlendirmesi, AI tarafından işlenen herhangi bir kodun, gizlilik ve uyumluluk endişelerini ele alarak modeli eğitmek için depolanmaya veya kullanılmayacağıdır.
Yazılım geliştirmede AI benimseme zorlaması, yapay zekayı operasyonlarına yerleştirmek için ATO genelinde daha geniş çabaları izlemektedir.
Ajans, sahtekarlık tespiti, müşteri riski profili ve belge anlayışı dahil olmak üzere yapay zeka için beş işletme düzeyinde kullanım vakası belirlemiştir.
Canberra’daki son AI İnovasyon Vitrinde, ATO Veri Bilimi Komiseri Yardımcısı Ying Yang, ajansın vergi mükellefi tarafından gönderilen belgelerin denetlenmesine yardımcı olmak için büyük multimodal AI modellerini nasıl denediğini detaylandırdı.
Yang, AI yeteneğini üç katmana sınıflandırmak için ATO’nun dahili çerçevesini özetledi: ölçekli makine öğrenimi, büyütme ve akıllı otomasyon.
Ölçekli makine öğrenimini, bir öğretmenden öğrenen bir öğrenciye benzer şekilde insan öğretimini “taklit eden” sistemler olarak tanımladı.
Bir sonraki seviye, büyütme, üretken yapay zekayı kapsar ve kendi kendine öğrenme ve gelişime geçer.
“İnsanlar ve AI akran olurlar ve birbirlerine kendi güçlü yönlerinden katkıda bulunurlar,” dedi Yang.
Yang’ın beraberindeki PowerPoint sunumuna göre, son kademe, akıllı otomasyon, yargı, yaratıcılık ve kişilerarası etkileşimi desteklemek için prosedür görevlerinin ötesine genişlemeyi içerir.