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[娱乐界] 首个AI程序员上岗,码农们暂且不必过度焦虑

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金贝

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553940 发表于 2024-4-8 06:50:38 | 显示全部楼层 |阅读模式

微软的AI程序员尚在演示(DEMO)阶段,国内首个AI(人工智能)程序员已经宣布正式上岗。
据报道,国内某大模型企业近期正在内部推行AI编程,使用大模型辅助程序员写代码、读代码、查BUG(漏洞)、优化代码等。这一AI程序,还被分配了正式的员工工号,据企业相关人士透露,该企业已决定未来目标为20%代码由大模型编写。
“AI程序员上岗”的消息一出,“码农失业”也相应成为了人们热议的话题。创造出了AI大模型的程序员,会率先成为被冲击甚至是被取代的工作吗?
尽管淘汰焦虑已近在咫尺,但其实,从报道细节和行业发展现实来看,AI程序员取代“码农”这一担忧,目前仍然有些早了。
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目前仍只是辅助工具
从报道中可以看出,此次“被上岗”的AI大模型,所承担的角色不是通常意义上的“写代码的程序员”,而是作为程序员的辅助程序。AI程序员所承担的这些功能,都是利用大模型的数据归纳分析能力,对既有代码进行辅助审核优化。
从业务实质上看,这一上岗的程序员也并未取代任何人的工作,而只是在现有的研发流程中,增加了一个“大数据审核”的环节而已。
这一工作职能,与一些媒体利用AI来纠查错别字、一部分医院利用AI来识别检验报告提供基础分析等一样,只是承担了人类判断决策的辅助功能,离真正的“人类程序员”相去甚远。
因此,如果要准确地表述这一报道,这并非“AI如同人类程序员一样上岗工作”,而是“将大模型作为辅助工具,提供给了人类程序员”。
而且,从当前行业发展现状来看,大模型目前还无法代替程序员的“写代码”等日常研发工作,一直是作为“智能编码助手”的身份在参与日常工作。
事实上,AI大模型作为编码的辅助工具,过去两年内在行业内得到了广泛应用,均是以“助手”的角色参与其中。
例如,国内另外一家大模型企业,也于去年发布过“编码助手”相关的工具应用。而在海外,也有不少大模型企业发布了专门辅助编程的工具应用。
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准确率是一个大问题
近一年来,大模型参与编程应用的程度越来越深,包括参与代码的辅助输入与续写、与人类进行自然语言交互等,都使得“低代码”的趋势越来越明显。
或许正是基于此,多位大模型创业者和专家也曾提出,程序员有可能在5年内失业。
但目前为止,大模型仍然是以“助手”的角色参与编程,成为人类程序员的日常工作流程之一。期待中的“写代码、搞开发”的功能始终没有出现突破,也自然不可能在短期内替代真正的程序员。
原因何在?AI大模型生成代码的准确率,首先就是一个重要挑战。
2023年,多篇论文研究数据显示,AI从事简单编程任务一次性生成正确的概率大约在50%左右,和掷硬币得到的正反结果概率差不多。
2023年5月,国外一组研究显示,模型的参数每提高一个量级,代码生成的准确率可以提高5%-10%左右。以此估算,模型参数规模至少达到10万亿级别,等于是现在的ChatGPT4.0的10倍以上。
而就算达到了90%的准确率,大模型依然难以取代代码的生成工作程序员。在实际的开发过程中,不太可能让模型生成大量代码后,再由程序员去甄别筛选。
果真如此,光是阅读、检验这些大模型生成代码的成本,就已经远远超过了实际雇佣程序员写代码的成本了,得不偿失。
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AI至今不会逻辑推理
大模型写代码,其实并不是真的在“写”,而是根据人类指令在过往的数据库中作检索后对答案进行归纳整理。AI无法根据代码运行的逻辑,对这些代码进行核验。
换句话说,从思维与生产结构来看,AI大模型原理依然是归纳,而不是逻辑推理。
因此,单从原理来看,大模型与程序员“写代码”在生产逻辑上也是完全不同的。这也解释了,为什么AI当下可以写出非常“标准”甚至“简约美观”的代码,但其代码本身的运转却经常出现错乱等问题。
关于这一点,国外相关AI研究人员也有所共识。
例如,致力于在财务、医疗、数据处理等领域应用人工智能解决方案的公司业ABBY在此前接受采访时承认,即使用最先进的系统,也可能出现人工智能错乱或输出不准确的情况,因此,人工验证目前依然必不可少、至关重要。
网络上有程序员分享过用大模型来生产代码的体验,结果显示,写一个简单函数模块时,AI或许可以胜任,但当需要多个函数模块时,AI所生成的代码就容易出现各种BUG,无法使用。
而就算勉强可以运行,也过不了公司内部的代码评审。这就是因为,尽管AI可以通过海量的搜索归纳来试图在形式上满足写代码的需求,但因为无法理解多个模块之间的逻辑关系,因此,不可避免会出现逻辑性的错误。
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将加速人才新旧淘汰
可以说,截至目前,人工智能作为编码助手,依然是程序员的辅助工具,是对人类程序员的效率放大工具,而不是互相替代的关系。
给“AI”一个正式员工的工号与称呼,也无法短期内改变其并非一个真正的员工的现实,更遑论要取代“码农”。公众所设想的AI全面自动化的情景,很可能短期内无法到来。
尤其是,有创造性与原创性,需要综合调动创意与逻辑能力来完成工作的岗位,很难被AI取代。
但不可否认的是,AI大模型作为一种效率工具,仍然将在可见的一段时间内加速人才市场的新旧淘汰。例如,一部分率先应用AI的高级人才的效率提高,同时也加速了另一部分人才的落伍和被淘汰。
与此同时,大量容易被替代的基础性机械性岗位,例如文案整理、日程助理、内容审核等岗位,也很容易率先被替代。
如何进一步在教育体系、人才培养、发展中全面重视与提升人才的创造性,才是AI对人类生产关系提出的新课题。需要迫切面对这一课题的,就不仅是“码农”们了,而是我们所有人。
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