首個AI程式設計師上崗,碼農們暫且不必過度焦慮 | 新京報專欄

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首個AI程式設計師上崗,碼農們暫且不必過度焦慮 | 新京報專欄

來源:電影胡侃 釋出時間:2024-04-11 14:02

隨著相關技術的突飛猛進,AI也在加速介入人類的現實生活。圖/新華社

| 馬爾文

微軟的AI程式設計師尚在演示(DEMO)階段,國內首個AI(人工智慧)程式設計師已經宣佈正式上崗。

據報道,國內某大模型企業近期正在內部推行AI程式設計,使用大模型輔助程式設計師寫程式碼、讀程式碼、查BUG(漏洞)、最佳化程式碼等。這一AI程式,還被分配了正式的員工工號,據企業相關人士透露,該企業已決定未來目標為20%程式碼由大模型編寫。

“AI程式設計師上崗”的訊息一出,“碼農失業”也相應成為了人們熱議的話題。創造出了AI大模型的程式設計師,會率先成為被衝擊甚至是被取代的工作嗎?

儘管淘汰焦慮已近在咫尺,但其實,從報道細節和行業發展現實來看,AI程式設計師取代“碼農”這一擔憂,目前仍然有些早了。

目前仍只是輔助工具

從報道中可以看出,此次“被上崗”的AI大模型,所承擔的角色不是通常意義上的“寫程式碼的程式設計師”,而是作為程式設計師的輔助程式。AI程式設計師所承擔的這些功能,都是利用大模型的資料歸納分析能力,對既有程式碼進行輔助稽核最佳化。

從業務實質上看,這一上崗的程式設計師也並未取代任何人的工作,而只是在現有的研發流程中,增加了一個“大資料稽核”的環節而已。

這一工作職能,與一些媒體利用AI來糾查錯別字、一部分醫院利用AI來識別檢驗報告提供基礎分析等一樣,只是承擔了人類判斷決議計劃的輔助功能,離真正的“人類程式設計師”相去甚遠。

因此,如果要準確地表述這一報道,這並非“AI如同人類程式設計師一樣上崗工作”,而是“將大模型作為輔助工具,提供給了人類程式設計師”。

而且,從當前行業發展現狀來看,大模型目前還無法代替程式設計師的“寫程式碼”等日常研發工作,一直是作為“智慧編碼助手”的身份在參與日常工作。

事實上,AI大模型作為編碼的輔助工具,過去兩年內在行業內得到了廣泛應用,均是以“助手”的角色參與其中。

例如,國內另外一家大模型企業,也於去年釋出過“編碼助手”相關的工具應用。而在海外,也有不少大模型企業釋出了專門輔助程式設計的工具應用。

準確率是一個大題目

近一年來,大模型參與程式設計應用的程度越來越深,包括參與程式碼的輔助輸入與續寫、與人類進行自然語言互動等,都使得“低程式碼”的趨勢越來越明顯。

或許正是基於此,多位大模型創業者和專家也曾提出,程式設計師有可能在5年內失業。

但目前為止,大模型仍然是以“助手”的角色參與程式設計,成為人類程式設計師的日常工作流程之一。期待中的“寫程式碼、搞開發”的功能始終沒有出現突破,也自然不可能在短期內替代真正的程式設計師。

原因何在?AI大模型生成程式碼的準確率,首先就是一個重要挑戰。

2023年,多篇論文研究資料顯示,AI從事簡單程式設計任務一次性生成正確的機率大約在50%左右,和擲硬幣得到的正反結果機率差不多。

2023年5月,國外一組研究顯示,模型的引數每提高一個量級,程式碼生成的準確率可以提高5%-10%左右。以此估算,模型引數規模至少達到10萬億級別,等於是現在的ChatGPT4.0的10倍以上。

而就算達到了90%的準確率,大模型依然難以取代程式碼的生成工作程式設計師。在實際的開發過程中,不太可能讓模型生成大量程式碼後,再由程式設計師去甄別篩選。

果真如此,光是閱讀、檢驗這些大模型生成程式碼的成本,就已經遠遠超過了實際僱傭程式設計師寫程式碼的成本了,得不償失。

AI至今不會邏輯推理

大模型寫程式碼,其實並不是真的在“寫”,而是根據人類指令在過往的資料庫中作檢索後對答案進行歸納收拾整頓。AI無法根據程式碼執行的邏輯,對這些程式碼進行核驗。

換句話說,從思維與生產結構來看,AI大模型原理依然是歸納,而不是邏輯推理。

因此,單從原理來看,大模型與程式設計師“寫程式碼”在生產邏輯上也是完全不同的。這也解釋了,為什麼AI當下可以寫出非常“標準”甚至“簡約美觀”的程式碼,但其程式碼本身的運轉卻經常出現錯亂等問題。

關於這一點,國外相關AI研究人員也有所共識。

例如,致力於在財務、醫療、資料處理等領域應用人工智慧解決方案的公司業ABBY在此前接受採訪時承認,即使用最提高前輩的系統,也可能出現人工智慧錯亂或輸出不準確的情況,因此,人工驗證目前依然必不可少、至關重要。

網路上有程式設計師分享過用大模型來生產程式碼的體驗,結果顯示,寫一個簡單函式模組時,AI或許可以勝任,但當需要多個函式模組時,AI所生成的程式碼就容易出現各種BUG,無法使用。

而就算勉強可以執行,也過不了公司內部的程式碼評審。這就是因為,儘管AI可以透過海量的搜尋歸納來試圖在形式上滿足寫程式碼的需求,但因為無法理解多個模組之間的邏輯關係,因此,不可避免會出現邏輯性的錯誤。

將加速人才新舊淘汰

可以說,截至目前,人工智慧作為編碼助手,依然是程式設計師的輔助工具,是對人類程式設計師的效率放大工具,而不是互相替代的關係。

給“AI”一個正式員工的工號與稱呼,也無法短期內改變其並非一個真正的員工的現實,更遑論要取代“碼農”。公眾所設想的AI全面自動化的情景,很可能短期內無法到來。

尤其是,有創造性與原創性,需要綜合調動創意與邏輯能力來完成工作的崗位,很難被AI取代。

但不可否認的是,AI大模型作為一種效率工具,仍然將在可見的一段時間內加速人才市場的新舊淘汰。例如,一部分率先應用AI的高階人才的效率提高,同時也加速了另一部分人才的落伍和被淘汰。

與此同時,大量容易被替代的基礎性機械性崗位,例如文案收拾整頓、日程助理、內容稽核等崗位,也很容易率先被替代。

如何進一步在教育體系、人才培養、發展中全面重視與提升人才的創造性,才是AI對人類生產關係提出的新課題。需要迫切面對這一課題的,就不僅是“碼農”們了,而是我們所有人。

撰稿 / 馬爾文(媒體人)

編輯 / 何睿

校對 / 張彥君

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