OpenAI Codex
Codexは、テキストを用いて訓練したニューラルネットワークGPT-3に基づいており、GitHubの5,400万におよぶリポジトリから159ギガバイトのPythonコードでさらに訓練されている。Codexの典型的な使用例としては、『//compute the moving average of an array for a given window size』(訳: 指定されたウィンドウサイズで配列の移動平均を計算する)のようなコメント文をプロンプト(命令)として入力し、その要求を満たすコードブロックをAIが提案することである。OpenAIは、Codexが要求の約37%を完了することができ、人間のプログラミングを置き換えるのではなく、その作業を速めることを目的としていると述べている。OpenAIのブログによると、Codexが最も優れているのは『単純な問題を既存のコードにマッピングする』ことであり、これを『おそらくプログラミングの中で最も楽しくない部分』と表現している。Fast.ai(英語版)の共同設立者であるJeremy Howardは、『(Codexは)それほど多くのコードを書かずにコードを作成できる方法』であり、『常に正しいとは限らないが、十分に近いものである』と述べている。