微软这次做了个 AI,让程序员提前下班,提早下
栏目:公司新闻 发布时间:2021-07-01 13:17
微软这次做了个 AI,让程序员提前下班,提早下岗
 
 
GPT-3 这个自然语言处理 AI 在去年「出圈」了,被公认是继 AlphaGo 之后「人工智能史上又一里程碑」。它在互联网上「阅读」了 5000 亿词,模型达到 1750 亿参数,从而变得通用。但给 AI 硬灌数据,实在是烧钱耗力。但好在,GPT-3 正在孕育出能够实现商业化的后代。
 
就在刚刚,GitHub、OpenAI、微软联合打造了一个全新的代码生成 AI:GitHub Copilot(以下简称为 Copilot)。
 
简单来说,Copilot 可以根据程序员的注释写代码,自动补全代码,提供与代码匹配的测试,还能生成多个备选方案的代码供选择。GitHub 表示,Copilot 生成的代码大部分是原创的。
 
 
目前,Copilot 正在测试专供 Visual Studio Code 的扩展,一旦达到可用状态,未来会成为微软编程产品里的收费项目。Copilot 可以说是 OpenAI 接受微软 10 亿美元投资以来的首个重大成果。
 
还有行业人士表示,这代表 AI 开始在编程工作中发挥作用,软件开发领域的「第三次工业革命」似乎正缓缓揭开序幕。
 
和你结对编程的,换成了 AI
 
在此之前,程序员写不出代码,一般会到软件开发领域的问答网站 Stack Overflow「借鉴」,或者求助于一些代码自动补全工具。然而,传统 IDE 基本都使用搜索方法进行补全,换句话说,网上有的,才能被抓过去补全。
 
但 Copilot 是另一种思路,它直接靠 AI 理解程序员的需求。Copilot 不仅仅是模仿以前见过的代码,它还会分析文档中的字符串、注释、函数名称以及代码本身,从而生成新的匹配代码,包括之前调用的特定函数。
 
 
脱胎自 GPT-3 的 OpenAI Codex,接受过公开源代码和自然语言的培训,能理解编程语言和人类语言。所以,Copilot 对语言理解和转换有极高的天赋。
 
GitHub 给 Copilot 的官方定义是「AI 结对编程员」。「结对编程」(pair programming)是一种软件开发方法,两个程序员在一个计算机上共同工作。一个人输入代码,而另一个人审查他输入的每一行代码。输入代码的人称作驾驶员,审查代码的人称作观察员。两个程序员经常互换角色。GitHub 认为 Copilot 是进化版的「结对编程」,在未来帮程序员查缺补漏的,将会换成 AI。
 
Copilot 具体的功能如下:
 
 
在注释中用简单的英语描述一个函数,Copilot 就可以将其转换为实际代码;
 
 
Copilot 能根据程序员给出的例子,快速生成模板和重复的代码;
 
 
导入单元测试包,Copilot 就可以提供与代码匹配的测试;
 
 
Copilot 可以提供多个备选方案的代码供程序员选择。
 
此外,Copilot 还能辅导新手写代码,可以帮助他们找出错误、学习新框架,省去大量查资料的时间。
 
OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 表示,将在今年夏末通过 API 发布 Codex。
 
Github CEO Nat Friedman 提到,「OpenAI Codex 对于人们的代码使用习惯有着广泛了解,而且在代码生成能力上远远超过 GPT-3,这要归功于它在训练中接触到的大量公共源代码数据集。GitHub Copilot 则适用于多种框架和语言,但目前的技术预览版主要面向 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 以及 Go」。具体来说,OpenAI 在 GPT-3 的基础上生成了 Codex 算法,Codex 在从 GitHub 那里提取出来的 TB(terabyte)级公开代码以及英语语言示例中得到训练。基于 Codex 算法,编程 AI Copilot 诞生了。
 
也就是说,Copilot 比 GPT-3 诞下的专为代码生成设计的后代。在运行过程中,Copilot 编辑器的扩展插件将程序员的注释和代码发送到 GitHub Copilot 服务端,然后该服务使用 OpenAI Codex 来生成对代码的建议。
 
目前相比于市面上一些编程辅助工具,Copilot 的上下文理解能力要强大得多。无论是在文档字符串、注释、函数名还是代码主体中,Copilot 都能根据编程者已写出的上下文生成匹配的代码。
 
不看广告,看「疗效」
 
Friedman 说,GitHub 的数百名开发者在编码时,整天都在使用 Copilot 功能,他们中的大多数人都接受了 AI 的建议,没有关闭该功能。
 
但就目前来看,Copilot 提供建议的准确率似乎不高。GitHub 对一组 Python 函数进行了基准测试,测试团队清除了函数并要求 Copilot 填充它们。模型在第一次尝试正确率是 43%,经过 10 次尝试后,正确率达到了 57%。团队表示,之后 Copilot 还将进行多次训练和测试,准确率会进一步提升。但据一些程序员的说法,这种自动生成的代码工具要「好用」有个前提,就是能精确描述了函数需要实现的功能,不然后续的调试会是更耗时的工作。
 
另外,GitHub 表示,Copilot 提出的代码可能会无法编译或运行,而且 Copilot 还可能会使用旧的或已弃用的库和语言。 此外,在试图理解开发人员的意图时,Copilot 建议的代码可能并不总是有效或有意义的,因此程序员还是像往常一样仔细测试和审查所有代码。
 
对于代码安全,GitHub 表示,并不是所有使用的代码都经过了漏洞、不安全实践或个人数据的审查。因此,他们也设置了一些过滤器来防止 Copilot 生成攻击性的语言,目前效果并不完美,需要后续完善。
 
 
技术社区也不可避免地对这款工具可能引发的代码所有权、许可证、利益冲突以及其他现实问题展开了讨论。 Friedman 回应称,「总体来说:在公共数据上训练机器学习系统属于合理的使用方式;输出结果的所有权归于操作者,跟传统的编译器没什么区别。具体到训练问题上,大家也可以看到 OpenAI 向美国专利商标局做出的承诺。我们预计 Copilot 项目的知识产权与 AI 成果将很快在世界范围内掀起关于政策的讨论热潮,我们自己也希望能够参与进来。」
 
提前下班,提早下岗
 
击败 Stack Overflow 的,不是下一个代码问答社区,而是编程 AI。那么,现在还是「协助编程」的 AI,未来会不会成为能「自动编程」 的 AI?
 
Friedman 在 Hacker News 写道:「软件开发正迎来自己的『第三次工业革命』。第一次革命是编译器、调试器、垃圾收集器以及语言等工具的出现,极大提升了开发者的工作效率;第二次革命则以开源为契机,全球开发者社区得以汇聚起来,并在彼此的开发成果基础之上不断推进;第三次革命就在现在,业界尝试在编程当中使用 AI 技术。在发展成熟之后,开发人员的日常工作将有巨大改变——但仍然有很多工作可做、也只能由人类开发者完成,因此不用太担心。」
 
即使是高度机械化的工厂,也需要操作员来发出初始化指令,所以在未来, IT 行业可能还会留下一些操作员类型的程序员,和一些把握高精度操作技巧的工程师。
 
但也正如 Open AI 的 CEO Sam Altman 所说,程序员的身价将会下降:「这是我的预测:AI 会让那些在电脑前工作的人,身价掉得比在物理世界里工作的人还要快。这和大部分的预期完全相反。」
 
有了 Copilot,程序员就可以提前下班,但在未来,也可能会提前下岗。
 
 
这并不是微软第一回借力 OpenAI 推出 AI 应用。在刚过去的 Build 大会上,微软宣布了 GPT-3 的第一个商业用例:在 Microsoft Power Apps 中集成 GPT-3 的能力,可将自然语言直接转换为现成代码。但目前功能相对有限,只支持在微软 Power Fx 中生成公式。即便如此,对于那些非专业的操作者,这个系统也能给出最合适的公式。在过去的工作流中,普通员工要执行数据分析、构建应用程序或让流程自动化,一般都需要向 IT 部门提出需求,然后等待数周或数月才能完成工作,而借助现在这个功能,可以更「傻瓜」地开发符合自己需求的软件。
 
微软尝到了 OpenAI 技术的甜头。但和微软的独家绑定,也给 OpenAI 招来了一些争议。对此,OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 表示,底层技术不会只由微软来使用,OpenAI 将在今年夏末发布 Codex 模型,供第三方开发者编写他们自己的应用程序。
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