Code reviews zijn de hoeksteen van softwareontwikkeling, waarmee de kwaliteit, onderhoudbaarheid en naleving van standaarden wordt gewaarborgd. ChatGPT biedt krachtige hulp bij het stroomlijnen van dit proces, maar er zijn overwegingen met betrekking tot gegevensprivacy en het risico van het onbedoeld blootstellen van gevoelige broncode. Wat zijn de mogelijkheden en welke risico’s loop je als je LLM’s (large language models) gaat gebruiken voor het ondersteunen van je code reviews? We hebben het voor je uitgezocht.
Hoe kunnen LLM’s helpen bij code reviews?
Een LLM zoals ChatGPT biedt verschillende voordelen voor code reviews. Het kan onmiddellijke feedback geven over syntaxisfouten, best practices voor codering geven en zelfs refactorings voorstellen om de prestaties of leesbaarheid te verbeteren. Wees voorzichtig met refactoringsvoorstellen, want de taalkennis is niet altijd up-to-date. Een tool zoals Resharper of de Visual Studio code analyzer doet het vaak beter. Met goed gestructureerde prompts analyseert ChatGPT codefragmenten en doet het suggesties op basis van gevestigde best practices of specifieke projectvereisten. Ook kunnen ontwikkelaars een LLM gebruiken om consistente sjablonen of checklists op te stellen, zodat bij alle beoordelingen aan de organisatorische normen wordt voldaan. Bovendien vergemakkelijkt de tool de samenwerking tussen teams door suggesties te genereren die samen kunnen worden verfijnd, een leeromgeving te bevorderen en de algehele vaardigheden binnen het team te verbeteren.
Waar liggen de risico’s?
ChatGPT brengt bepaalde risico's met zich mee wanneer het wordt gebruikt voor codebeoordelingen. Standaard worden inputs voor ChatGPT niet geïsoleerd, wat betekent dat code kan worden opgeslagen en gebruikt voor het verbeteren van OpenAI-modellen. Dit vormt een potentieel risico op onbedoelde blootstelling van gegevens. Samsung-medewerkers gebruikten bijvoorbeeld ChatGPT voor het beoordelen van broncode, Dit leidde tot onbedoelde blootstelling van gegevens, aangezien de AI de ingevoerde gegevens behield. Het delen van gevoelige code kan ook in strijd zijn met het organisatiebeleid of in strijd zijn met wettelijke normen zoals GDPR of HIPAA. Bovendien kan ChatGPT zonder een gecontroleerde omgeving geen toegang hebben tot de bredere context van een project, wat mogelijk leidt tot onvolledige of minder nauwkeurige feedback.
Zorgen over de privacy van gegevens ontstaan omdat invoer in ChatGPT niet standaard wordt geïsoleerd, wat betekent dat ingediende code kan worden opgeslagen en gebruikt om OpenAI-modellen te verbeteren, waardoor het risico bestaat dat gegevens onbedoeld worden blootgesteld. Nalevingsproblemen komen ook aan het licht, aangezien het delen van gevoelige code in strijd kan zijn met het organisatiebeleid of wettelijke normen zoals GDPR of HIPAA. Bovendien heeft ChatGPT zonder een gecontroleerde omgeving geen toegang tot de bredere context van een project, wat kan leiden tot onnauwkeurige of zelfs onjuiste aanbevelingen.
Beperken van risico’s
Om de risico's bij het gebruik van ChatGPT voor codebeoordelingen te beperken, is het van cruciaal belang om geen eigen of gevoelige broncode in te dienen om onbedoelde blootstelling van gegevens te voorkomen. Door ervoor te zorgen dat alle verstrekte input wordt geanonimiseerd, zoals het verwijderen van identificeerbare informatie uit de code, worden verdere waarborgen geboden tegen privacyschendingen. Door gebruik te maken van veilige omgevingen zoals de Azure OpenAI Toolset wordt een extra beschermingslaag toegevoegd door verbeterde privacy- en gegevensbeveiligingsfuncties te bieden die zijn afgestemd op gevoelige projecten.
Vergelijking: ChatGPT vs. Azure OpenAI Toolset voor Codebeoordelingen
De belangrijkste verschillen benadrukt tussen het directe gebruik van ChatGPT en de Azure OpenAI Toolset voor codebeoordelingen:
Kenmerk |
ChatGPT (Direct) |
Azure OpenAI Toolset |
Privacy |
Invoer kan worden gebruikt voor modeltraining door OpenAI. |
Invoer wordt niet gebruikt voor training of het verbeteren van modellen. |
Versleuteling |
Standaardversleuteling door OpenAI |
Gegevens worden versleuteld opgeslagen en verzonden, met optionele klantbeheerde sleutels. |
Isolatie |
Gedeelde omgeving tussen gebruikers. |
Toegewijde omgeving binnen de infrastructuur van Azure. |
Opslag |
Wereldwijde datacenters zonder gegarandeerde regionale controle. |
Gegevens opgeslagen binnen specifieke regio's om aan residentievereisten te voldoen. |
Compliance |
Beperkt tot de nalevingsnormen van OpenAI |
Komt overeen met de uitgebreide nalevingscertificeringen van Azure (bijv. GDPR, HIPAA). |
Netwerkmogelijkheden |
Vereist internettoegang om interactie te hebben met ChatGPT. |
Kan Azure Private Link gebruiken voor veilige verbindingen zonder internetblootstelling. |
Schaalbaarheid |
Geschikt voor gebruik door individuen of kleine teams. |
Ontworpen voor schaalvergroting en integratie op bedrijfsniveau. |
Integratie |
Vereist externe API's voor integraties. |
Volledig geïntegreerd met Azure-services zoals DevOps en cloudworkflows. |
Kostenbeheer |
Pay-as-you-go abonnementsmodel |
Geïntegreerde facturering met de kostenbeheertools van Azure. |
Ondersteuning |
OpenAI biedt standaard klantenondersteuning |
Ondersteuning op bedrijfsniveau van Azure, inclusief SLA's. |
Samengevat:
- Kies ChatGPT als je een individu of klein team bent met lage gevoeligheidseisen en een snelle, eenvoudige oplossing nodig hebt.
- Kies Azure OpenAI Toolset als je beveiliging, naleving en integratie op bedrijfsniveau nodig hebt met bestaande Azure-ecosystemen.
Conclusie
Het gebruik van ChatGPT voor codebeoordelingen kan de productiviteit verhogen en processen stroomlijnen, maar het is essentieel om de risico's die gepaard gaan met blootstelling aan gegevens zorgvuldig te beheren. Voor organisaties die gevoelige of bedrijfseigen code verwerken, bieden hulpprogramma's zoals Azure OpenAI Toolset en Semantic Kernel een veiliger alternatief, waardoor gegevensprivacy wordt gewaarborgd en tegelijkertijd de kracht van AI wordt benut.
Om wat ervaring op te doen met de kracht van LLM, kun je proberen een op chat gebaseerde tool voor codebeoordeling te maken die gebruikmaakt van semantic kernel van Microsoft. Door gebruik te maken van Azure Open AI modellen, kunnen codefragmenten veilig geanalyseerd worden om er feedback op te geven, met behoud van strikte normen voor gegevensprivacy en naleving van normen als GDPR.