微軟這次做了個(gè) AI，讓程序員提前下班，提早下崗
導(dǎo)語(yǔ)：GPT-3 這個(gè)自然語(yǔ)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(qián)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。
GPT-3 這個(gè)自然語(yǔ)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(qián)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(jiǎn)稱為 Copilot）。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Copilot 可以根據(jù)程序員的注釋寫(xiě)代碼，自動(dòng)補(bǔ)全代碼，提供與代碼匹配的測(cè)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(cè)試專供 Visual Studio Code 的擴(kuò)展，一旦達(dá)到可用狀態(tài)，未來(lái)會(huì)成為微軟編程產(chǎn)品里的收費(fèi)項(xiàng)目。Copilot 可以說(shuō)是 OpenAI 接受微軟 10 億美元投資以來(lái)的首個(gè)重大成果。
還有行業(yè)人士表示，這代表 AI 開(kāi)始在編程工作中發(fā)揮作用，軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的「第三次工業(yè)革命」似乎正緩緩揭開(kāi)序幕。
和你結(jié)對(duì)編程的，換成了Copilot
在此之前，程序員寫(xiě)不出代碼，一般會(huì)到軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的問(wèn)答網(wǎng)站 Stack Overflow「借鑒」，或者求助于一些代碼自動(dòng)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(shuō)，網(wǎng)上有的，才能被抓過(guò)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(jiàn)過(guò)的代碼，它還會(huì)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(guò)公開(kāi)源代碼和自然語(yǔ)言的培訓(xùn)，能理解編程語(yǔ)言和人類語(yǔ)言。所以，Copilot 對(duì)語(yǔ)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(duì)編程員」?！附Y(jié)對(duì)編程」（pair programming）是一種軟件開(kāi)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(duì)編程」，在未來(lái)幫程序員查缺補(bǔ)漏的，將會(huì)換成 AI。
此外，Copilot 還能輔導(dǎo)新手寫(xiě)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(guò) API 發(fā)布 Codex。
Github CEO Nat Friedman 提到，「OpenAI Codex 對(duì)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(guò) 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(yǔ)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(lái)說(shuō)，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(lái)的 TB（terabyte）級(jí)公開(kāi)代碼以及英語(yǔ)語(yǔ)言示例中得到訓(xùn)練?；?Codex 算法，編程 AI Copilot 誕生了。
也就是說(shuō)，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(guò)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(lái)生成對(duì)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(wú)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(xiě)出的上下文生成匹配的代碼。
不看廣告，看「療效」
Friedman 說(shuō)，GitHub 的數(shù)百名開(kāi)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(méi)有關(guān)閉該功能。
但就目前來(lái)看，Copilot 提供建議的準(zhǔn)確率似乎不高。GitHub 對(duì)一組 Python 函數(shù)進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試，測(cè)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(guò) 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(cè)試，準(zhǔn)確率會(huì)進(jìn)一步提升。但據(jù)一些程序員的說(shuō)法，這種自動(dòng)生成的代碼工具要「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(huì)是更耗時(shí)的工作。