做一個(gè)程序員，壓力有多大？

反正，最近的一個(gè)傳聞，是讓碼農(nóng)們瑟瑟發(fā)抖。

傳說谷歌正在研發(fā)一個(gè)秘密的新項(xiàng)目，教AI寫代碼。

據(jù)說，學(xué)會(huì)之后，AI不僅能寫代碼，還會(huì)修復(fù)bug。

寫代碼這件事，就應(yīng)該讓代碼自己來

傳聞，谷歌的這個(gè)秘密項(xiàng)目，會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練代碼，讓它們自己編自己，自己修復(fù)bug，還能自己更新。

這個(gè)項(xiàng)目表明，谷歌向生成式人工智能（generational artificial intelligence）更近了一步。

現(xiàn)在的AI，是愈發(fā)無所不能了。它們可以創(chuàng)建圖像、視頻，還能寫代碼。

如果這個(gè)AI再進(jìn)化下去，未來還需要寫代碼的碼農(nóng)嗎？

據(jù)知情人士透露，這個(gè)項(xiàng)目起初是由Alphabet的登月部門——X部門開發(fā)的，代號(hào)為Pitchfork。

今年夏天，它被轉(zhuǎn)移到了谷歌實(shí)驗(yàn)室。

眾所周知，谷歌實(shí)驗(yàn)室看重的是「長(zhǎng)期投資」，包括VR和AR項(xiàng)目。

現(xiàn)在，Pitchfork已經(jīng)成為了谷歌實(shí)驗(yàn)室下「AI開發(fā)者援助團(tuán)隊(duì)」的一名員工。

根據(jù)內(nèi)部資料，Pitchfork的作用是「教代碼自行編寫、自行重寫」。

它能夠?qū)W習(xí)不同的編程風(fēng)格，并且根據(jù)這些風(fēng)格寫出代碼。

現(xiàn)在，這個(gè)團(tuán)隊(duì)正在探索不同的用例，來幫助開發(fā)者。

一名谷歌員工表示，開發(fā)Pitchfork的初衷是希望建立一個(gè)工具，將谷歌的Python代碼庫(kù)更新到新版本。

在不用雇傭多余軟件工程師的情況下，怎么從一個(gè)版本過渡到下一個(gè)版本呢？

Pitchfork應(yīng)運(yùn)而生。

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Hatalsky表示，隨著時(shí)間的推移，Pitchfork項(xiàng)目的目標(biāo)逐漸變成了建立一個(gè)通用系統(tǒng)。

從去年年底開始，Pitchfor已經(jīng)可以降低for X的成本。

AlphaCode：吊打72%程序員

其實(shí)，AI編程這件事，早就不新鮮了。

2022年2月，Alphabet的另一家子公司、谷歌的兄弟公司DeepMind，就推出了一個(gè)名為「AlphaCode」的系統(tǒng)，可以使用人工智能生成代碼。

根據(jù)DeepMind的說法，AlphaCode可以與人類匹敵。

DeepMind使用編程競(jìng)賽平臺(tái)Codeforces上托管的10個(gè)現(xiàn)有競(jìng)賽來測(cè)試AlphaCode，總體排名位于前 54.3%，也就是說它擊敗了46%的參賽者 。

DeepMind聲稱，在使用編程競(jìng)賽平臺(tái)Codeforces進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，AlphaCode解決了100萬個(gè)樣本中34.2%的問題。

另外在過去6個(gè)月參加過比賽的用戶中，AlphaCode的數(shù)據(jù)排到了前28%，可以說「吊打72%人類程序員」！

當(dāng)時(shí)，DeepMind就指出，雖然AlphaCode目前只適用于具有競(jìng)爭(zhēng)性編程領(lǐng)域，但顯然，它未來的能力絕不會(huì)止步于此。

它為創(chuàng)造某些工具打開了大門，而這些工具將使編程變得更容易被人們接受，并且有朝一日可以完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

Copilot：程序員的好幫手

再往前，在2021年，GitHub與OpenAI共同推出了一款A(yù)I編程神器——GitHub Copilot。

輸入代碼時(shí)，Copilot會(huì)自動(dòng)提示程序中接下來可能出現(xiàn)的代碼片段，就像一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練用Python或JavaScript說話的自動(dòng)補(bǔ)全機(jī)器人。

Copilot能夠填充必要的代碼塊，只要它們不是特別復(fù)雜或者特別有創(chuàng)造性，這對(duì)于相當(dāng)于手工勞動(dòng)的編程，可太有用了。

此外，Copilot還優(yōu)化了多名程序員間的線上協(xié)作功能，因此，它是生成式AI早期最成功的項(xiàng)目之一。

2022年6月22日，Copilot正式面向C端上線，定價(jià)10美元/月或100美元/年，并向?qū)W生用戶和流行開源項(xiàng)目的維護(hù)者免費(fèi)提供。

現(xiàn)在，成千上萬的開發(fā)者都在用Copilot。

在十幾種最流行的語言編寫代碼中——有高達(dá)40%是依靠它來生成的。

GitHub預(yù)測(cè)，開發(fā)人員將在五年內(nèi)使用Copilot編寫多達(dá)80%的代碼。

微軟首席技術(shù)官Kevin Scott還表示：「我們確信：GitHub Copilot可以應(yīng)用到數(shù)千種不同類型的工作中?！?/span>

不過，因?yàn)樯嫦忧謾?quán)，在發(fā)布不到5個(gè)月后，Copilot已經(jīng)被憤怒的程序員一舉告上法庭，索賠90億美元。

Codex：AI實(shí)時(shí)自動(dòng)編程

OpenAI開創(chuàng)了文本生成的先河。

從2019年，OpenAI開始使用一種名為GPT-2的算法，在業(yè)內(nèi)引發(fā)轟動(dòng)；2021年底，OpenAI推出了GPT-2的升級(jí)版GPT-3，可供任何人使用。

GPT-3擁有1750億個(gè)參數(shù)，是上一代模型GPT-2的100倍，也一舉將此前同類NLP模型的參數(shù)紀(jì)錄提升了10倍。

在圖像生成領(lǐng)域，OpenAI在2021年1月官宣了DALL-E，它可以為文本提示生成原始圖像。

在2022年4月，DALL-E 2發(fā)布，它能夠渲染更復(fù)雜的圖像。

2021年6月30日，通過搭載自家的Codex模型，OpenAI與GitHub聯(lián)合發(fā)布了 「AI代碼補(bǔ)全神器」GitHub Copilot。

不過當(dāng)時(shí)，Codex并沒有透露過多細(xì)節(jié)，始終保持著神秘感。

去年8月10日，OpenAI終于推出了改進(jìn)版本的Codex，還發(fā)布了基于自身API的私測(cè)版。

與之前的版本相比，Codex的改進(jìn)版本不僅可以解讀簡(jiǎn)單的自然語言命令，還可以自動(dòng)創(chuàng)建并完成代碼，更加靈活和先進(jìn)。

例如在OpenAI的太空游戲《space game》中，用戶輸入自然語言命令「Make it be smallish」，Codex系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)生成控制代碼，使圖中飛船的尺寸就縮小。

另外，還有一個(gè)能自己寫軟文的神奇工具——Jasper。

「Jasper」是一款A(yù)I內(nèi)容平臺(tái)，搭載GPT-3的文本生成技術(shù)，可幫助人類突破創(chuàng)意障礙，并以10倍的速度自動(dòng)生成文本供公司使用，用于營(yíng)銷、博客和電子郵件等。

就在10月，Jasper宣布籌集了1.25億美元的資金，目前估值已達(dá)15億美元，并聲稱有望在今年帶來7500萬美元的收入。

從去年到今年，井噴的生成式AI

要說現(xiàn)在業(yè)界最火熱的詞匯，「生成性人工智能」肯定是其中之一。

用技術(shù)一點(diǎn)的說法，「生成性人工智能」是指無監(jiān)督和半監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它使計(jì)算機(jī)能夠使用文本、音頻和視頻文件、圖像甚至代碼，來創(chuàng)建新內(nèi)容。

AI根據(jù)用戶提示生成的藝術(shù)作品、文本和代碼，一次次讓人類驚艷。

Gartner在「2022 年新興技術(shù)和趨勢(shì)影響雷達(dá)報(bào)告」中，就將生成式AI列為能帶來生產(chǎn)力革命的技術(shù)之一。

根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，到2025年，生成式AI將生成所有數(shù)據(jù)的10%（現(xiàn)在不到1%），以及面向消費(fèi)者用例的所有測(cè)試數(shù)據(jù)的20%。

并且，到2025年，50%的藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)都會(huì)使用生成式AI。

投資人工智能的大型生物制藥公司

而到2027年，30%的制造商將使用生成式AI來提高產(chǎn)品開發(fā)效率。

現(xiàn)在，生成式AI已經(jīng)引發(fā)了硅谷的「淘金熱」。

風(fēng)投公司紅杉資本就在最近的一篇博文中，闡述了生成人工智能的潛力，涉及語音合成、視頻編輯、生物和化學(xué)等領(lǐng)域。

在文章最后，該公司得出結(jié)論：在未來，所有的圖像，以及一部分文本和算法，都是使用AI生成的。

人類會(huì)因?yàn)锳I而失業(yè)嗎？

可以預(yù)見，隨著生成式人工智能井噴，未來也將有更多、更先進(jìn)的AI編程模型陸續(xù)出現(xiàn)，擠壓程序員的生存空間。

那么，人類程序員會(huì)因?yàn)锳I技術(shù)的發(fā)展而失業(yè)嗎？

一個(gè)業(yè)界共識(shí)是：想要取代人類，「AI程序員」們還有許多問題需要解決。

這主要體現(xiàn)在「商業(yè)化前景」和「法規(guī)倫理」兩個(gè)方面。

Foundation Capital的合伙人、Jasper的早期投資者Joanne Chen表示，想要將一家生成式AI工具變成一家有價(jià)值的公司仍然很困難。

前不久，「AI編程神器」Kite宣布停止開發(fā)，運(yùn)營(yíng)僅8年便徹底涼涼。

在發(fā)布于Kite官網(wǎng)的最后一期博客中，創(chuàng)始人Adam Smith表示「我們擁有了50萬名月活用戶，但幾乎沒有產(chǎn)生任何收入?！?/span>

他認(rèn)為僅僅使開發(fā)人員在編寫代碼時(shí)速度提高18%，這對(duì)于他們來說也不夠轟動(dòng)，也并不足以使他們花錢購(gòu)買增值服務(wù)。

產(chǎn)品的商業(yè)化前景不夠明晰，這或許也是許多付費(fèi)AI輔助軟件的通病。

「?jìng)惱砼c版權(quán)」則是阻礙生成式AI技術(shù)走入人們生活的另一只攔路虎。

本月早些時(shí)候，GitHub就被提起集體訴訟，指控使用了Copilot工具使用人工智能復(fù)制開源代碼，并視軟件隱私于不顧。

一些開發(fā)人員也抱怨，Copilot所建議的代碼看起來像他們自己的工作。

雖然GitHub表示，在極少數(shù)情況下，該工具會(huì)生成復(fù)制的代碼，當(dāng)前版本試圖過濾和阻止與GitHub公共存儲(chǔ)庫(kù)中現(xiàn)有代碼匹配的建議。但這仍然在一些程序員社區(qū)中產(chǎn)生了相當(dāng)大的焦慮。

Chen還表示，生成式人工智能的熱潮可能意味著監(jiān)管的缺位，并使它們用于「一些令人討厭或危險(xiǎn)的用途」。例如制作傳播錯(cuò)誤信息的視頻等。

因此就谷歌可能推出的Pitchfork來說，雖然該項(xiàng)目尚處于早期階段，但仍需要考慮如何訓(xùn)練這些模型的棘手倫理問題，例如偏見和潛在的版權(quán)問題。

所以，程序員是在自己「殺」自己么？