編譯丨諾亞

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隨著AI技術(shù)的發(fā)展，如今學(xué)習(xí)編程或許比以往任何時(shí)候都更加容易。但最新研究揭示了AI輔助編程工具對(duì)代碼質(zhì)量的影響并不盡如人意。

一、代碼攪動(dòng)上升至7.1% 

該研究由開(kāi)發(fā)者分析公司GitClear基于對(duì)1.5億行代碼變更數(shù)據(jù)的深入分析得出，其中三分之二的數(shù)據(jù)來(lái)源于同意匿名共享數(shù)據(jù)的私營(yíng)企業(yè)，三分之一則主要來(lái)自谷歌、臉書(shū)和微軟等公司的開(kāi)源項(xiàng)目。

值得注意的是，GitHub的Copilot自2021年6月進(jìn)入測(cè)試階段以來(lái)，迅速引領(lǐng)了AI編碼潮流，目前已有超過(guò)百萬(wàn)名付費(fèi)訂閱用戶(hù)，并且據(jù)其CEO托馬斯·多姆克透露，在啟用Copilot功能的文件中，開(kāi)發(fā)者完成任務(wù)的速度提升了55%，并且46%的代碼內(nèi)容是由Copilot協(xié)助完成的。

然而，GitClear的研究重點(diǎn)并非單純關(guān)注代碼的數(shù)量，而是更加關(guān)注代碼質(zhì)量本身。研究發(fā)現(xiàn)，AI助手傾向于提供“新增代碼的建議，但從未給出更新、移動(dòng)或刪除代碼的建議”。研究人員還推測(cè)，“代碼建議算法傾向于提出最有可能被采納的建議”，而忽視了編寫(xiě)簡(jiǎn)潔易讀代碼的重要性。

圖片

由GitClear分析的代碼變更趨勢(shì)（如上圖）表明，新增、刪除、更新和復(fù)制粘貼的代碼數(shù)量達(dá)到了前所未有的高度，而代碼被移動(dòng)的情況卻在減少。他們還注意到“代碼攪動(dòng)”（指一定時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)同一段代碼的改動(dòng)，是“異?！钡拇a改動(dòng)，體現(xiàn)代碼的返工程度）上升到了7.1%，相較于2020年的3.3%有顯著增長(zhǎng)。   

這些趨勢(shì)背后的原因尚未明確，但研究人員認(rèn)為這可能與日益普遍采用AI編碼技術(shù)有關(guān)。對(duì)于更多復(fù)制粘貼代碼的現(xiàn)象，他們嚴(yán)厲批評(píng)稱(chēng)“對(duì)長(zhǎng)期代碼可維護(hù)性而言，沒(méi)有比這更大的禍患了”。

過(guò)度使用復(fù)制粘貼并不是一個(gè)新問(wèn)題。開(kāi)發(fā)人員這樣做可能是因?yàn)楫?dāng)時(shí)覺(jué)得這種方式比找出如何重用現(xiàn)有代碼更快更容易，或是因?yàn)轫?xiàng)目中多位開(kāi)發(fā)者之間溝通不暢，或者從示例或編程問(wèn)答網(wǎng)站上復(fù)制了過(guò)多代碼。

GitClear的研究人員并未就如何解決識(shí)別出的問(wèn)題提供太多解決方案，而是將這些問(wèn)題留作后續(xù)研究的課題，盡管他們建議工程負(fù)責(zé)人應(yīng)“監(jiān)測(cè)輸入數(shù)據(jù)并考慮其對(duì)未來(lái)產(chǎn)品維護(hù)的影響”。

二、不要簡(jiǎn)單地復(fù)制和粘貼

AI編碼助手并不會(huì)消失，反而可能會(huì)不斷改進(jìn)，如同所有新興工具一樣，開(kāi)發(fā)者要學(xué)習(xí)如何優(yōu)化它們的使用方法。但對(duì)于一部分開(kāi)發(fā)人員包括初學(xué)編程的新手來(lái)說(shuō)，如何理性使用這種工具并防止養(yǎng)成依賴(lài)性屬實(shí)是一個(gè)難題。

正如一個(gè)開(kāi)發(fā)人員所說(shuō)：“我在某個(gè)問(wèn)題上卡住時(shí)，很容易就會(huì)想求助于ChatGPT這樣的工具，它能輕易幫我找到正確答案。這類(lèi)輔助工具擅長(zhǎng)生成簡(jiǎn)單的代碼，其中一些甚至能在你描述問(wèn)題后直接給出完整的解決方案。”不過(guò)，他很快意識(shí)到，這種習(xí)慣一旦養(yǎng)成，實(shí)際上弊大于利。

如前文所述，機(jī)器生成的代碼并不總是有用，并且可能會(huì)降低代碼庫(kù)的質(zhì)量。如果只是簡(jiǎn)單復(fù)制并粘貼AI助手生成的代碼到源代碼中，往往會(huì)導(dǎo)致新的錯(cuò)誤出現(xiàn)，因?yàn)檫@段代碼可能與程序其余部分不協(xié)調(diào)。嘗試修復(fù)這些錯(cuò)誤可能會(huì)相當(dāng)棘手，特別是當(dāng)你不清楚生成的代碼具體含義時(shí)。很多人有時(shí)很難分辨錯(cuò)誤是因?yàn)榇a本身有問(wèn)題，還是因?yàn)樵阱e(cuò)誤的上下文中使用了它。

《笨辦法學(xué)Python》的作者Zed Shaw建議：“如果有人想要利用當(dāng)前這一批AI工具學(xué)習(xí)編程，他們應(yīng)該帶著兩個(gè)目標(biāo)來(lái)著手：首先，花時(shí)間學(xué)習(xí)足夠多的編程知識(shí)，以便了解工具生成的是什么內(nèi)容；其次，承擔(dān)起‘代碼審查員’的角色，學(xué)會(huì)如何識(shí)別并改進(jìn)低質(zhì)量代碼。”

程序員應(yīng)當(dāng)具備發(fā)現(xiàn)機(jī)器生成代碼中的錯(cuò)誤的能力，而不應(yīng)完全依賴(lài)于這些智能助手。他們尤其需要注意防止明顯的版權(quán)代碼未經(jīng)許可混入模型輸出的結(jié)果中。

密歇根大學(xué)信息學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Charles Severance指出：“ChatGPT給出解決方案的速度非?？?，并且其回答通常包裝在諸如‘我認(rèn)為這應(yīng)該能解決你的問(wèn)題……’這樣令人安心的措辭中，這使我們?nèi)菀钻P(guān)閉批判性思考模式，不再像應(yīng)該的那樣仔細(xì)審視其提供的解決方案。”

Severance補(bǔ)充說(shuō)：“始終假設(shè)ChatGPT是一個(gè)比你技能較低的程序員。使用AI工具的唯一安全方法是當(dāng)你確信它產(chǎn)生的解決方案是正確的時(shí)候?！边@意味著作為開(kāi)發(fā)者，我們要保持警覺(jué)和獨(dú)立判斷，確保AI提出的方案既符合需求也無(wú)潛在風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)通過(guò)自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行驗(yàn)證和完善。

三、明確問(wèn)題并進(jìn)行準(zhǔn)確的表述

GitHub的首席產(chǎn)品官I(mǎi)nbal Shani強(qiáng)調(diào)，要有效地使用AI編程工具，用戶(hù)首先必須明確自己的問(wèn)題，并在輸入提示中清晰地表述出來(lái)。GitHub Copilot等工具返回代碼的質(zhì)量直接取決于提問(wèn)的方式和問(wèn)題的描述準(zhǔn)確性。

她建議，用戶(hù)應(yīng)當(dāng)像與同事交談那樣與Copilot互動(dòng)，提供盡可能詳盡的上下文信息，包括解決問(wèn)題的目標(biāo)、意圖以及所處階段，這樣就能獲得更好的反饋，因?yàn)锳I能夠基于更多背景信息進(jìn)行更深入的搜索，從而找到合適的代碼片段或推薦相應(yīng)的測(cè)試架構(gòu)。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的助理教授Phillip Compeau對(duì)此觀(guān)點(diǎn)表示贊同。他認(rèn)為現(xiàn)今使用的編程語(yǔ)言越來(lái)越趨向于人類(lèi)自然語(yǔ)言的表達(dá)方式，而聊天工具正是這一演變過(guò)程中的下一步。在教學(xué)過(guò)程中，Compeau會(huì)引導(dǎo)初學(xué)編程的學(xué)生先不依賴(lài)AI技術(shù)，但對(duì)已掌握基礎(chǔ)編程知識(shí)的高級(jí)學(xué)生，則教導(dǎo)他們?nèi)绾斡行Ю眠@類(lèi)工具提高工作效率。

Compeau表示：“我向?qū)W生們展示的一點(diǎn)是，從AI工具生成代碼中獲取簡(jiǎn)潔、正確答案的最佳方法是你能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地闡述計(jì)算機(jī)需要執(zhí)行的具體任務(wù)。這恰恰是對(duì)編程的定義，隨著時(shí)代的發(fā)展，我們所使用的編程語(yǔ)言已經(jīng)愈發(fā)貼近人類(lèi)語(yǔ)言；聊天工具則是這種演進(jìn)道路上的一個(gè)新階段?！?/p>

在編程中，確定程序應(yīng)完成什么功能、如何運(yùn)作及出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)的排查至關(guān)重要。這些核心技能只能通過(guò)長(zhǎng)期堅(jiān)持實(shí)踐逐漸培養(yǎng)起來(lái)。如果想成為一名合格的軟件開(kāi)發(fā)者，單純依賴(lài)AI是無(wú)法繞過(guò)這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程的。然而，若能明智地運(yùn)用AI工具，的確可以加速提升編程能力，并有望成為一個(gè)優(yōu)秀的程序員——甚至可能在這個(gè)過(guò)程中享受到樂(lè)趣。

參考鏈接：

https://www.theregister.com/2024/01/27/ai_coding_automatic/

https://devclass.com/2024/01/24/ai-assistance-is-leading-to-lower-code-quality-claim-researchers/