微软的 AI Copilot 开始实现编码行业的自动化

（彭博社）——当软件开发人员 Nikolai Avteniev 在 2021 年拿到微软公司 Copilot 编码助手的预览版时，他很快就看到了其中的潜力。

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该助手由微软的 GitHub 编码平台开发，基于 OpenAI 的生成人工智能版本，但并不完美，有时还会出错。 但为售票员 StubHub 工作的阿夫特尼耶夫 (Avteniev) 惊讶地发现，它只需要几个提示就能巧妙地完成几行代码。 他所要做的就是按下 Tab 键，然后 Copilot 填写剩下的内容。

“不再需要敲击 15 次按键，而是敲击 3 次按键，”他最近回忆道。 “速度有一点提升真是太好了。”

三年后，GitHub 的 Copilot 融入了最新版本的 OpenAI GPT-4 技术，可以做更多事情，包括回答工程师的问题以及将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。 因此，助理负责编写的软件的比例越来越大，甚至用于对公司的关键系统进行编程。

一路走来，Copilot 正在逐渐彻底改变软件工程师的工作生活，这是第一批集体使用生成式人工智能的专业群体。 微软表示，Copilot 迄今为止已吸引了 130 万客户，其中包括 5 万家企业，从小型初创公司到高盛、福特和安永等公司。 工程师们表示，Copilot 通过处理繁琐且重复的任务，每月为他们节省数百个小时，让他们有时间专注于更棘手的挑战。

GitHub 于 2018 年被微软以 75 亿美元收购，占据了市场主导地位，并押注 Copilot 拥有人工智能能力来对抗包括 Tabnine、亚马逊的 CodeWhisperer 和谷歌支持的 Replit Ghostwriter 在内的竞争对手服务。 GitHub 的 AI 助手也是微软正在将其融入 Office、Windows、Bing 和其他业务线的许多其他 Copilot 的 Beta 测试。

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GitHub 强调该工具是一个助手，而不是人类程序员的替代品，并让客户有责任明智地使用它。 GitHub 首席执行官托马斯·多姆克 (Thomas Dohmke) 表示，需要制定强有力的指导方针来防止懒惰的程序员简单地接受 Copilot 的建议。 他表示相信工程师们会彼此保持诚实。

他在接受采访时表示：“团队的社会动力将确保那些因过快接受代码而作弊且实际上没有经过团队定义的流程的人，该代码将不会投入生产。” 。

生成式人工智能是多年来改变计算机编码的一系列创新中的最新一项。 上个世纪，程序编译器通过将命令快速翻译为计算机可以理解的 1 和 0 来加速软件开发。 最近，Linux 普及了开源编码，让程序员可以利用彼此的工作成果，而不是从头开始编写所有内容。

像 GitHub 的 Copilot 这样的编码助手可能更具革命性，因为生成式人工智能拥有使软件工程师目前所做的大量工作实现自动化的潜在能力。

就目前而言，这主要使他们更有效率。 StubHub 的 Avteniev 也在纽约城市学院教授软件工程，他表示 Copilot 的预测能力可以帮助程序员保持“流畅”，因为他们不再需要停下来查找信息。 Avteniev 已经编码了 20 多年，但即使是他有时也会忘记编程语言，这迫使他浪费时间在谷歌上搜索它们。 “Copilot 可以让你不必退出当前的编码过程，”他说。 “即使它产生了乱码，接受它的作用然后自己纠正它仍然更容易。”

Aaron Hedges 是一位从事开发工作超过 15 年的开发人员，在 Copilot 到来之前他已经精疲力竭了。 Hedges 为 ReadMe 工作，这是一家帮助公司创建其应用程序编程接口（API）的技术描述的初创公司。 和 Avteniev 一样，他很好地利用了 Copilot 的自动完成功能。 “因为我是一名相当高级的工程师，所以我可以看到它并说，‘哦，是的，看起来不错。’”他还喜欢在不离开编程窗口的情况下提出问题。 “我不必离开并打开浏览器，这可能会造成真正的破坏，”他说。

每月 10 美元的 Copilot 订阅费非常划算，赫奇斯也愿意自己付钱。 工作之余，他为《龙与地下城》粉丝建立网站。 有了一个蹒跚学步的孩子和另一个即将出生的婴儿，闲暇时间就显得弥足珍贵。 “晚上我自己编码的两个小时对我来说非常重要，”他说。 “我的效率越高越好。”

没有什么任务比调试软件更乏味了，这个过程可能会占用工程师 50% 的时间。 Figma 帮助开发人员设计应用程序或网站界面，该公司表示 Copilot 可以在几分钟而不是几小时内创建缺陷测试程序。 “这就是人工智能的真正价值，”该公司工程副总裁 Abhishek Mathur 说。 “它不会取代我们的工作，但可以让我们腾出时间来开发创造性的解决方案。”

一些公司开始部署 Copilot 来为关键系统创建代码。 Brewer Carlsberg 使用它为现有工具编写代码，帮助销售人员计划、准备和记录销售拜访。 首席信息官 Sarah Haywood 表示，考虑到 Copilot 的局限性，这家啤酒制造商使用自己的质量保证流程来检查其创建的代码是否按预期工作。 她说，最终公司也将能够外包这项任务。 “随着时间的推移，人们将对人工智能建立更多的信任，”她说。 “我认为我们不应该仔细检查人工智能所做的一切，否则我们并没有真正增加任何价值。”

为了评估该技术的准确性，加拿大滑铁卢大学去年发表了一项实验。 研究人员收集了一个由已知缺陷的代码片段组成的数据集以及这些错误的修复方法。 研究人员提示 Copilot 创建这些精确的片段，看看它是否会吐出有缺陷的版本。 助手复制有缺陷版本的概率为 33%，低于人类的频率。 在四分之一的情况下，人工智能会输出修复代码。 该研究的作者之一、该校计算机科学教授梅·纳加潘 (Mei Nagappan) 表示，副驾驶通常更擅长避免基本错误，而不是更复杂的错误。

“这里的类比是，我们现在正处于驾驶员辅助时代，但尚未进入自动驾驶阶段，”他说。

软件工程师改变工作习惯的速度可能很慢。 许多人欢迎 Copilot，但担心过于依赖它。 最近 GitHub 资助的一项研究发现，开发人员只有 27% 的人接受了助手的建议。

如果出现问题，工程师也会很快责怪副驾驶。 去年 10 月和 12 月，当 Etsy 的网站出现短暂崩溃时，该公司的一些开发人员将此次故障归咎于 Copilot。 Etsy 证实了这些事件，但否认 Copilot 负有责任。 一位发言人表示：“虽然我们当然理解工程师可能会讨论 Copilot 在理论上如何在中断或问题中发挥作用，但我们没有零证据表明该工具实际上导致了任何面向客户的影响。”

预计 Copilot 在未来几年将得到显着改善。 GitHub 已经推出了增强功能，包括可以根据客户自己的编程代码回答问题的企业版本，这应该可以帮助新工程师加快速度，并使资深程序员能够更快地工作。 在接下来的几个月中，GitHub 还将允许工程师使用雇主自己的代码库来帮助自动完成他们正在开发的程序。 这将使生成的代码更加定制和有用。

GitHub 不能坐以待毙。 至少有十几家初创公司正在寻求扰乱市场。 有些人正在利用新模型，这些模型极大地增加了代码助手可以快速利用的信息量，使他们更容易生成整个程序。 “与只能通过纸巾卷（每次少量）查看代码的人工智能程序员相比，能够查看所有代码的人工智能程序员将能够做出更好的决策并编写更连贯的代码， ” 投资者兼 GitHub 前首席执行官纳特·弗里德曼 (Nat Friedman) 说道。

弗里德曼正在支持一家名为 Magic AI 的初创公司，该公司计划创造“超人软件工程师”。 与此同时，Peter Thiel 支持的 Cognition AI 正在开发一款可以独立处理软件项目的助手。 普林斯顿大学本月发布了人工智能软件工程代理的开源模型，似乎每周都有新的初创公司涌现。

在采访中，很少有程序员表示担心人工智能会取代他们。 他们表示，与许多行业一样，自动化将使他们能够腾出时间专注于更具挑战性和有趣的任务。 但炙手可热的人工智能芯片制造商英伟达公司首席执行官黄仁勋的看法却不那么乐观。 他最近预测，编码作为一种职业注定会失败。 黄说，现在人工智能让用简单的英语编码成为可能，任何人都可以成为程序员。

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