అయితే ఎంత వేగంగా కోడ్ ఉత్పత్తవుతుందో దాన్ని తనిఖీ చేసి సమీక్షించడం మానవ డెవలపర్లకు అంత పెద్ద అడ్డంకిగా మారుతోంది. ఈ క్రమంలోనే ఒక AI రూపొందించిన కోడ్‌ను తనిఖీ చేయడానికి వేరొక AI మోడల్‌ను ఉపయోగించడం సాధ్యమేనా? అనే లేటెస్ట్ టాపిక్ టెక్నాలజీ ప్రపంచంలో తీవ్ర చర్చనీయాంశంగా మారింది.

సాంప్రదాయ పద్ధతిలో డెవలపర్లు ప్రతి ఒక్క లైన్ కోడ్‌ను మాన్యువల్‌గా తనిఖీ చేయడం వల్ల ప్రాజెక్టుల పురోగతి నెమ్మదిస్తోంది. ఈ సమస్యకు పరిష్కారంగా.. భద్రతా లోపాలు.. సాంకేతిక ప్రతిబంధకాలు.. లాజికల్ మిస్టేక్స్‌ను గుర్తించడానికి ప్రత్యేకమైన సమీక్షా ఏజెంట్లను (AI రివ్యూ ఏజెంట్స్) రంగంలోకి దింపుతున్నారు. ఒక AI కోడ్ రాస్తే.. దాని నిర్మాణం - ప్రామాణికతను వేరొక ఆర్కిటెక్చర్ కలిగిన AI మోడల్ స్కాన్ చేయడం ద్వారా డెవలప్ చేసే వేగాన్ని బెస్ట్ గా పెంచవచ్చని పరిశోధనలు ధృవీకరిస్తున్నాయి.

అయితే ఈ రకమైన AI-to-AI రివ్యూ విధానంలో కొన్ని తీవ్రమైన ప్రమాదాలు కూడా పొంచి ఉన్నాయి. ఒకే విధమైన సమాచారంతో శిక్షణ పొందిన రెండు AI మోడళ్లు.. ఒకే రకమైన పొరపాటును గుర్తించలేక అది సరైనదేనని భావించే అవకాశం ఉంది. అందుకే కోడింగ్ చేసే AI .. దాన్ని సమీక్షించే AI వేర్వేరు ఆల్గారిథమ్‌లతో స్వతంత్రమైన నియమాల ఆధారంగా పనిచేసినప్పుడు మాత్రమే ఆ సిస్టమ్‌కు పూర్తి స్థాయి విశ్వసనీయత లభిస్తుంది.

ఈ పరిణామాల కారణంగా భవిష్యత్తులో సాఫ్ట్‌వేర్ బృందాల రూపురేఖలు పూర్తిగా మారిపోనున్నాయి. త్వరలోనే ఒక ప్రాజెక్ట్‌లో కోడర్ AI, టెస్టర్ AI, సెక్యూరిటీ AI వంటి పలు రకాల కృత్రిమ మేధ నమూనాలు కలిసి పనిచేసే వాతావరణం ఏర్పడుతుంది. ఇది మానవ డెవలపర్లను ప్రతి లైన్ కోడ్ రాసే సాధారణ పనుల నుంచి మినహాయించి... AIలకు కచ్చితమైన అవసరాలను సూచిస్తూ... వాటి పనితీరును పర్యవేక్షించే ఆర్కిటెక్ట్‌లుగా .. సూపర్‌వైజర్లుగా నిలబెడుతుంది.

చివరికి AI ఎంత వేగంగా కోడ్ రాసి దాన్ని వేరొక AI ఎంత సమర్థవంతంగా పరిశీలించినా మానవ పర్యవేక్షణ అత్యంత కీలకం. ఏదైనా సాంకేతిక వైఫల్యం లేదా సెక్యూరిటీ లోపం తలెత్తినప్పుడు దాని బాధ్యతను AI తీసుకోలేదు. కాబట్టి భవిష్యత్తులో AI మనిషిని కోడ్ రాయడం నుంచి పూర్తిగా తొలగించకపోవచ్చు.. కానీ కేవలం కోడ్ రాసే వ్యక్తి నుంచి... AI తీసుకునే నిర్ణయాలను అర్థం చేసుకుని వాటిని సరైన మార్గంలో ధృవీకరించే వ్యక్తిగా డెవలపర్ పాత్రను మార్చడం ఖాయం.