The Economist - USA (2021-07-10)

72 Science & technology The Economist July 10th 2021

grammer has already written.

The  purpose  of  all  this,  of  course,  is  to

save  time.  Kite,  a  firm  in  San  Francisco,

claims  its  ai­completion  products  cut  the

number  of  keystrokes  required  for  some

tasks  by  nearly  half.  Overall  efficiency

gains,  however,  are  lower.  Vitaly  Khudo­

bakhshov, head of aiproducts at the St Pet­

ersburg  office  of  JetBrains,  a  Czech  devel­

oper  of  programming  software,  sees  time

savings of 10% to 20%. In the view of Sharif

Shameem,  the  boss  of  Debuild,  a  firm  in

San Francisco that uses gpt­3 to help build

websites,  the  technology  also  reduces

“cognitive  overhead”.  Selecting  from  mul­

tiple  choices  is  less  taxing  than  devising

solutions from scratch.

Bugs and the system

Nor are those who write code the only ben­

eficiaries.  Developers  spend  nearly  as

much time searching for bugs in what they

have  written  as  they  do  writing  it  in  the

first  place.  A  machine­learning  model  be­

ing  built  by  Brendan  Dolan­Gavitt  of  New

York  University  may  speed  up  the  debug­

ging process. 

To train it, Dr Dolan­Gavitt is collecting

code labelled as buggy by GitHub, a Micro­

soft  subsidiary  that  hosts  the  biggest  col­

lection  of  non­proprietary  “open  source”

code in the world. By one estimate, GitHub

holds  at  least  a  billion  snippets  of  code

identified  as  harbouring  a  bug.  Dr  Dolan­

Gavitt’s  model,  provisionally  called  gpt­

csrc, will devour that code this summer. 

Another  bug­spotting  model  is  in  de­

velopment  at  the  Massachusetts  Institute

of  Technology  (mit).  Shashank  Srikant,  a

phdstudent  working  on  the  project,  says

the goal is to train the model to recognise

not  just  inadvertent  bugs,  but  also  mali­

ciously  inserted  vulnerabilities.  Rogue

employees are sometimes behind trickery

of this sort, which is intended to do things

like secretly gain access to passwords. The

practice  is  most  common,  however,  in

open­source  programming  projects  to

which  anyone  can  contribute.  Human  re­

viewers  typically  struggle  to  spot  these

“vulnerability  injections”,  as  they  are

sometimes known.

The reason, Mr Srikant says, is that, in a

bid to slip their handiwork past reviewers,

devious  coders  often  use  deceptive  but

purely cosmetic names for things like the

variables handled by a program. The team

at mit is therefore training its model to flag

discrepancies  between  snippets’  labels

and their actual functionality. The difficul­

ty  is  that  good  examples  of  such  mischief

are much rarer than ordinary errors.

There  is,  however,  an  additional  sign

that a vulnerability injection may be lurk­

ing.  Malicious  coders  often  conceal  these

by  writing  superfluous  code  intended  to

throw  off  reviewers,  so  Mr  Srikant  is  also

feeding mit’s model with examples of this

type  of  potentially  telltale  code,  which  he

describes as “dangling” and “dead”.

The clear destination of all this activity

is  the  creation  of  software  programmers

which can, like the human variety, take an

idea  and  turn  it  into  code.  An  inkling  of

things  to  come  is  provided  by  a  website

created  by  Dr  Dolan­Gavitt.  Named  “This

Code Does Not Exist”, it asks programmers

to determine if sections of code dozens of

lines  long  were  written  by  a  human  or  a

model based on gpt­2 that he has built. Of

more than 329,200 assessments made, less

than 51% have been correct. That is only a

shade better than random.

Machines, it turns out, are now able to

write even longish sequences of function­

ing code. As John Carmack, a noted Ameri­

can computer engineer, has tweeted, pon­

dering  this  development  “does  generate  a

slight shiver”. Unsurprisingly, a number of

firms see an opportunity.

One is a Parisian firm called Sourceai. It

is  designing  software  into  which  users

type,  in  natural  language,  a  request  for

code—suchassomethingthatwillwork

outthevalueofnumbersina mathemati­

calformulacalledtheFibonaccisequence.

By  tapping  into  gpt­3,  Sourceai’s  epony­

mous  software  churns  out  the  desired

lines  of  code  in  a  range  of  programming

languages. 

Debuild  is  testing  the  same  idea.  It  is

trying to create software that lets non­pro­

grammers describe, in plain English, a pro­

gram  they  want  to  create,  and  will  then

write  it.  A  request  for,  say,  a  barbershop

app  that  lets  patrons  choose  a  barber  and

an  appointment  slot  can  already  produce

more  or  less  just  that.  Mr  Shameem  says

the  goal  is  to  sweep  away  the  minutiae  of

code­typing,  so  that  people  can  focus  on

what  they  want  done,  not  how  to  instruct

computers to do it.

For  its  part,  Microsoft  is  also  using

gpt­3  to  power  what  it  calls  “no  code/low

code”  programming.  Charles  Lamanna,

who leads the work, envisages a bright fu­

ture  of  cheaper  software  created  by  un­

trained “citizen developers”. Some folk fear

an  alternative,  darker  outcome.  Might  ais

eventually write whatever code they fancy

running?  No  such  runaway  feedback  loop

isaroundthecorner. But that mainstay of

sciencefictiondoes now appear a little less

far­fetched.n

Coppergushers

Brine mines

C

opper wasthe  first  metal  worked  by

human beings. They hammered it into

jewellery and ornaments as much as 11,000

years  ago.  Today,  Homo sapiensuses  more

than 20m tonnes of the stuff a year, much

of it in buildings and electrical infrastruc­

ture.  More  will  be  required  in  coming  de­

cades,  to  meet  the  need  for  widespread

electrification brought about by the transi­

tion  to  less  carbon­intensive  economies.

Copper  is  an  essential  part  of  batteries,

motors and charging equipment. Solar and

wind  installations  use  more  copper  than

their fossil­fuel counterparts, and electric

vehicles  contain  four  times  more  copper

than do cars with combustion engines. 

This has spurred interest in new sourc­

es of the metal, most of which comes at the

moment from rocks dug out of vast open­

cast  mines  that  are  then  ground  up  and

processed  to  release  the  copper  they  con­

tain, typically about 1% of their mass. 

Metal­rich nodules scattered across va­

rious  parts  of  the  ocean  floor  are  a  pos­

sibility.  But  exploiting  these  brings  tech­

nological and regulatory difficulties, and is

in  any  case  controversial  because  of  the

damage it would do to deep­ocean ecosys­

tems.  Jon  Blundy  of  Oxford  University,

however,  offers  an  alternative.  This  is  to

extract,  from  deep  under  Earth’s  surface,

the mineral­rich brines from which ores of

copper and other valuable metals are gen­

erated  in  the  first  place.  As  Dr  Blundy

points out, “pretty much all of the non­fer­

People may one day drill for copper as they now drill for oil

Acopper-bottomed volcano