GPT-3 這個(gè)自然語言處理 AI 在去年「出圈」了，被公認(rèn)是繼 AlphaGo 之后「人工智能史上又一里程碑」。它在互聯(lián)網(wǎng)上「閱讀」了 5000 億詞，模型達(dá)到 1750 億參數(shù)，從而變得通用。但給 AI 硬灌數(shù)據(jù)，實(shí)在是燒錢耗力。但好在，GPT-3 正在孕育出能夠?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化的后代。
就在剛剛，GitHub、OpenAI、微軟聯(lián)合打造了一個(gè)全新的代碼生成 AI：GitHub Copilot(以下簡稱為 Copilot)。
簡單來說，Copilot 可以根據(jù)程序員的注釋寫代碼，自動補(bǔ)全代碼，提供與代碼匹配的測試，還能生成多個(gè)備選方案的代碼供選擇。GitHub 表示，Copilot 生成的代碼大部分是原創(chuàng)的。
目前，Copilot 正在測試專供 Visual Studio Code 的擴(kuò)展，一旦達(dá)到可用狀態(tài)，未來會成為微軟編程產(chǎn)品里的收費(fèi)項(xiàng)目。Copilot 可以說是 OpenAI 接受微軟 10 億美元投資以來的首個(gè)重大成果。
還有行業(yè)人士表示，這代表 AI 開始在編程工作中發(fā)揮作用，軟件開發(fā)領(lǐng)域的「第三次工業(yè)革命」似乎正緩緩揭開序幕。
和你結(jié)對編程的，換成了 AI
在此之前，程序員寫不出代碼，一般會到軟件開發(fā)領(lǐng)域的問答網(wǎng)站 Stack Overflow「借鑒」，或者求助于一些代碼自動補(bǔ)全工具。然而，傳統(tǒng) IDE 基本都使用搜索方法進(jìn)行補(bǔ)全，換句話說，網(wǎng)上有的，才能被抓過去補(bǔ)全。
但 Copilot 是另一種思路，它直接靠 AI 理解程序員的需求。Copilot 不僅僅是模仿以前見過的代碼，它還會分析文檔中的字符串、注釋、函數(shù)名稱以及代碼本身，從而生成新的匹配代碼，包括之前調(diào)用的特定函數(shù)。
脫胎自 GPT-3 的 OpenAI Codex，接受過公開源代碼和自然語言的培訓(xùn)，能理解編程語言和人類語言。所以，Copilot 對語言理解和轉(zhuǎn)換有極高的天賦。
GitHub 給 Copilot 的官方定義是「AI 結(jié)對編程員」。「結(jié)對編程」(pair programming)是一種軟件開發(fā)方法，兩個(gè)程序員在一個(gè)計(jì)算機(jī)上共同工作。一個(gè)人輸入代碼，而另一個(gè)人審查他輸入的每一行代碼。輸入代碼的人稱作駕駛員，審查代碼的人稱作觀察員。兩個(gè)程序員經(jīng)常互換角色。GitHub 認(rèn)為 Copilot 是進(jìn)化版的「結(jié)對編程」，在未來幫程序員查缺補(bǔ)漏的，將會換成 AI。
Copilot 可以提供多個(gè)備選方案的代碼供程序員選擇。
此外，Copilot 還能輔導(dǎo)新手寫代碼，可以幫助他們找出錯(cuò)誤、學(xué)習(xí)新框架，省去大量查資料的時(shí)間。
OpenAI 首席技術(shù)官 Greg Brockman 表示，將在今年夏末通過 API 發(fā)布 Codex。
Github CEO Nat Friedman 提到，「OpenAI Codex 對于人們的代碼使用習(xí)慣有著廣泛了解，而且在代碼生成能力上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 GPT-3，這要?dú)w功于它在訓(xùn)練中接觸到的大量公共源代碼數(shù)據(jù)集。GitHub Copilot 則適用于多種框架和語言，但目前的技術(shù)預(yù)覽版主要面向 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 以及 Go」。具體來說，OpenAI 在 GPT-3 的基礎(chǔ)上生成了 Codex 算法，Codex 在從 GitHub 那里提取出來的 TB(terabyte)級公開代碼以及英語語言示例中得到訓(xùn)練。基于 Codex 算法，編程 AI Copilot 誕生了。
也就是說，Copilot 比 GPT-3 誕下的專為代碼生成設(shè)計(jì)的后代。在運(yùn)行過程中，Copilot 編輯器的擴(kuò)展插件將程序員的注釋和代碼發(fā)送到 GitHub Copilot 服務(wù)端，然后該服務(wù)使用 OpenAI Codex 來生成對代碼的建議。
目前相比于市面上一些編程輔助工具，Copilot 的上下文理解能力要強(qiáng)大得多。無論是在文檔字符串、注釋、函數(shù)名還是代碼主體中，Copilot 都能根據(jù)編程者已寫出的上下文生成匹配的代碼。
不看廣告，看「療效」
Friedman 說，GitHub 的數(shù)百名開發(fā)者在編碼時(shí)，整天都在使用 Copilot 功能，他們中的大多數(shù)人都接受了 AI 的建議，沒有關(guān)閉該功能。
但就目前來看，Copilot 提供建議的準(zhǔn)確率似乎不高。GitHub 對一組 Python 函數(shù)進(jìn)行了基準(zhǔn)測試，測試團(tuán)隊(duì)清除了函數(shù)并要求 Copilot 填充它們。模型在第一次嘗試正確率是 43%，經(jīng)過 10 次嘗試后，正確率達(dá)到了 57%。團(tuán)隊(duì)表示，之后 Copilot 還將進(jìn)行多次訓(xùn)練和測試，準(zhǔn)確率會進(jìn)一步提升。但據(jù)一些程序員的說法，這種自動生成的代碼工作要「好用」有個(gè)前提，就是能精確描述了函數(shù)需要實(shí)現(xiàn)的功能，不然后續(xù)的調(diào)試會是更耗時(shí)的工作。
另外，GitHub 表示，Copilot 提出的代碼可能會無法編譯或運(yùn)行，而且 Copilot 還可能會使用舊的或已棄用的庫和語言。此外，在試圖理解開發(fā)人員的意圖時(shí)，Copilot 建議的代碼可能并不總是有效或有意義的，因此程序員還是像往常一樣仔細(xì)測試和審查所有代碼。
對于代碼安全，GitHub 表示，并不是所有使用的代碼都經(jīng)過了漏洞、不安全實(shí)踐或個(gè)人數(shù)據(jù)的審查。因此，他們也設(shè)置了一些過濾器來防止 Copilot 生成攻擊性的語言，目前效果并不完美，需要后續(xù)完善。
技術(shù)社區(qū)也不可避免地對這款工具可能引發(fā)的代碼所有權(quán)、許可證、利益沖突以及其他現(xiàn)實(shí)問題展開了討論。Friedman 回應(yīng)稱，「總體來說：在公共數(shù)據(jù)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)屬于合理的使用方式;輸出結(jié)果的所有權(quán)歸于操作者，跟傳統(tǒng)的編譯器沒什么區(qū)別。具體到訓(xùn)練問題上，大家也可以看到 OpenAI 向美國專利商標(biāo)局做出的承諾。我們預(yù)計(jì) Copilot 項(xiàng)目的知識產(chǎn)權(quán)與 AI 成果將很快在世界范圍內(nèi)掀起關(guān)于政策的討論熱潮，我們自己也希望能夠參與進(jìn)來。」
提前下班，提早下崗
擊敗 Stack Overflow 的，不是下一個(gè)代碼問答社區(qū)，而是編程 AI。那么，現(xiàn)在還是「協(xié)助編程」的 AI，未來會不會成為能「自動編程」 的 AI?
Friedman 在 Hacker News 寫道：「軟件開發(fā)正迎來自己的『第三次工業(yè)革命』。第一次革命是編譯器、調(diào)試器、垃圾收集器以及語言等工具的出現(xiàn)，極大提升了開發(fā)者的工作效率;第二次革命則以開源為契機(jī)，全球開發(fā)者社區(qū)得以匯聚起來，并在彼此的開發(fā)成果基礎(chǔ)之上不斷推進(jìn);第三次革命就在現(xiàn)在，業(yè)界嘗試在編程當(dāng)中使用 AI 技術(shù)。在發(fā)展成熟之后，開發(fā)人員的日常工作將有巨大改變 —— 但仍然有很多工作可做、也只能由人類開發(fā)者完成，因此不用太擔(dān)心。」
即使是高度機(jī)械化的工廠，也需要操作員來發(fā)出初始化指令，所以在未來，IT 行業(yè)可能還會留下一些操作員類型的程序員，和一些把握高精度操作技巧的工程師。
但也正如 Open AI 的 CEO Sam Altman 所說，程序員的身價(jià)將會下降：「這是我的預(yù)測：AI 會讓那些在電腦前工作的人，身價(jià)掉得比在物理世界里工作的人還要快。這和大部分的預(yù)期完全相反。」
有了 Copilot，程序員就可以提前下班，但在未來，也可能會提前下崗。
這并不是微軟第一回借力 OpenAI 推出 AI 應(yīng)用。在剛過去的 Build 大會上，微軟宣布了 GPT-3 的第一個(gè)商業(yè)用例：在 Microsoft Power Apps 中集成 GPT-3 的能力，可將自然語言直接轉(zhuǎn)換為現(xiàn)成代碼。但目前功能相對有限，只支持在微軟 Power Fx 中生成公式。即便如此，對于那些非專業(yè)的操作者，這個(gè)系統(tǒng)也能給出最合適的公式。在過去的工作流中，普通員工要執(zhí)行數(shù)據(jù)分析、構(gòu)建應(yīng)用程序或讓流程自動化，一般都需要向 IT 部門提出需求，然后等待數(shù)周或數(shù)月才能完成工作，而借助現(xiàn)在這個(gè)功能，可以更「傻瓜」地開發(fā)符合自己需求的軟件。
微軟嘗到了 OpenAI 技術(shù)的甜頭。但和微軟的獨(dú)家綁定，也給 OpenAI 招來了一些爭議。對此，OpenAI 首席技術(shù)官 Greg Brockman 表示，底層技術(shù)不會只由微軟來使用，OpenAI 將在今年夏末發(fā)布 Codex 模型，供第三方開發(fā)者編寫他們自己的應(yīng)用程序。
