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人工智能能否取代程序员？这一问题在业界仍待讨论，不过一些大型企业已经开始探索这一领域，代码助手已成为它们实施的重点应用之一。在四月初，阿里巴巴高调宣布其首位 AI 员工正式上岗，全面推进 AI 编程，利用通义灵码来协助程序员进行代码编写。更早之前，三月份百度推出了 Comate2.0 代码助手，向个人开发者提供免费服务。而在去年十二月，商汤科技推出了智能编程助手代码小浣熊，声称能提升开发者编程效率超过 50%。在四月二十三日，商汤在技术交流日上发布了代码大模型一体机，轻量版售价从 35 万元起，支持多达 100 人的团队使用。尽管许多大企业的布局让程序员感受到被取代的压力，但短期内并无须过于担心。之前被认为是全球首个 AI 程序员的 Devin，最近被指责存在造假，在演示视频中进行了“自导自演”。业内专家指出，AI 可能能够协助撰写一些简单的测试脚本，但在更复杂的商业级代码开发流程中，即使是 GPT- 4 也仅能达到有限的水平。商汤科技的 Copilot 产品负责人贾安亚一直在思考程序开发的未来。她认为，AI 代码仍然主要作为提效工具，旨在使程序员的工作变得更加轻松便捷。虽然程序员的工作内容必然会发生变化，但仍然需要有人来有效地使用这些工具。“就像蒸汽机的出现使马车夫转变为司机，移动互联网则使一些商店从线下转移到线上，但很多事物的本质并未改变。”未来程序员仍然会是开发流程的核心，但可能会被新的定义所重新塑造。大型企业投资 AI 编程 四月二日，阿里云宣布正在内部全面推行 AI 编程，利用通义灵码协助程序员进行代码编写、阅读、调试和优化等任务。阿里云还为通义灵码特别分配了一个正式员工工号——AI001。阿里云的相关人士透露，未来 20% 的代码将由通义灵码来生成，但程序员依然是研发的核心角色，他们将有更多时间专注于系统设计和核心业务的开发。据了解，通义灵码在阿里云的各个开发环节中担任代码助理，例如在 API 开发测试中，通义灵码可以将数十分钟的人工编写时间缩短至几秒，节省程序员 70% 以上的测试代码工作量。百度同样在内部推行 AI 编程，三月时发布的消息显示，代码助手 Comate 已经负责编写了公司四分之一的代码，此外，Comate 还被引入到喜马拉雅、软通动力、上海三菱电梯等超过一万家企业中，企业代码采纳率超过 50%。百度创始人李彦宏曾表示，他希望在 2024 年推动每个人都能具备程序员的能力。他认为未来的编程语言将只剩下两种，一种是英文，另一种是中文。李彦宏强调，未来将不再存在程序员这一职业，每个人只需会说话即可具备编程能力。在三月底的 GDC 大会上，商汤科技的董事长兼 CEO 徐立提到了代码小浣熊产品，强调其能够显著减少软件开发全流程所需的时间，提升开发者的编程效率超过 50%。以代码小浣熊的开发为例，徐立表示，从需求分析到最终产品完成通常需要 100 人天，而去年代码小浣熊已经能节省 30% 的工作量，使其降至 70 人天。作为代码小浣熊产品团队的负责人，贾安亚指出，软件开发的全生命周期涵盖从设计到架构、开发、测试、部署和维护等阶段。目前，在开发和测试环节中，代码助手的效率提升最为显著，因为这些环节包含大量重复性、乏味的工作。贾安亚表示：“例如理解上下文以完成代码补全，或者在代码完成后进行单元测试，摆脱这些枯燥的工作本身对程序员来说也是一种解放，他们可以将更多精力集中在更具创造性的任务上，如架构设计等。”起初，代码小浣熊主要处理相对简单的重复性工作，但随着模型推理能力的增强，贾安亚表示，现在也可以进行一些创造性的任务，如帮助编写需求文档、架构设计，甚至为不同客户提供具体的部署方案，这样整个软件开发周期将大幅缩短。在 AI 编程方面，商汤已推出了更为完善的产品。四月二十三日，在商汤技术交流日上，商汤发布了“日日新 5.0”大模型，并针对包括代码在内的四个行业推出企业级大模型一体机。小浣熊代码大模型一体机的轻量版能够帮助开发人员更高效地编写、理解和维护代码，相比传统的云服务模式，该一体机的所有数据处理过程均在私有环境内完成，有效避免了数据在传输过程中的泄露风险。商汤表示，小浣熊代码大模型一体机在 HumanEval 测试中的通过率达 78.1%，超过了 GPT- 4 的 74.4%。2024 年被认为是大模型应用爆发的一年，为何代码成为众多厂商的重点布局领域？贾安亚认为，过去一年多来，大模型智能化的能力有了显著提升，其中推理能力、代码能力和理科思维是商汤在大模型领域的重点突破，这些能力为代码助手的落地提供了重要基础。另一方面，贾安亚提到，将 AI 与真实场景结合也至关重要。尽管目前的大模型尚无法保证 100% 的准确性，但在代码场景中，程序员编写的代码本身也需要再次检查，因此即便大模型存在不确定性，AI 仍能有效地提升程序员的工作效率。贾安亚表示：“结合商汤自身的技术积累、大模型的进展以及用户的反馈，办公小浣熊和代码小浣熊是我们当前重点发展的方向。”程序员的重新定义 针对“AI 程序员是否会取代人工程序员”的问题，通义灵码的产品负责人张燎原表示：“不会，程序员仍然是核心，人的作用永远是主体，而 AI 则是辅助工具。”阿里云之前提到，未来 20% 的代码可能由 AI 辅助生成，那么 AI 写作代码的上限是否可能提升至 80% 呢？张燎原认为，短期内这一目标并不可行，设计和提供思路的工作依然需要人来进行。张燎原指出：“编写代码的过程实际上是人的思考和设计过程，在构建框架时脑海中会进行相关设计。虽然完成框架后某些简单明了的任务可以由 AI 独立完成，但在软件研发，尤其是生产级软件开发中，往往需要大量依赖人类的思考。”他认为，在程序设计阶段，很多任务是 AI 难以替代的。“人仍需表达意图、分配任务，而这些任务的好坏也需要人来判断。从这个角度看，整个过程的开头和结尾都是以人为主。”上海人工智能实验室的领军科学家林达华教授曾在接受采访时表示，AI 作为代码助手的概念已被验证，确实能够提升生产力。“例如，我在编写一个我不熟悉的功能代码时，通常需要查阅 Google 或百度了解别人是如何实现的，现在代码助手同样可以利用其学习的数百万个代码库来进行函数级代码的填空，甚至协助编写一些测试脚本等初级工作，从而帮助程序员节省大量时间。”然而，林达华也指出，在更严肃的商业级代码开发流程中，AI 的表现往往不尽如人意，即便是 GPT- 4 在某些场景下的成功率也不足 10%。在某种程度上，AI 代码仍然只是一种语言能力，它可以根据以往见过的内容进行大致的改编，但并不具备深层次逻辑思维能力，这对于构建真实的软件至关重要。林达华认为，当前谈论 AI 取代程序员依然存在距离。一位来自大型企业的程序员也对此表示认同，他在采访中提到，尽管大模型在 AI 编程中有所帮助，但在解决复杂问题时仍然有很长的路要走。“就像建造房屋一样，不能仅仅拿着榔头敲打，首先需要构思出详细的设计图，然后明确第一步做什么、第二步做什么、如何确保结构稳固、需要多长时间等，这些都是程序员需要完成的工作。”三月初，初创公司 Cognition 发布的 AI 软件工程师 Devin 曾引发广泛关注，声称是“全球首位 AI 程序员”，尽管尚未公测，但官方报告称只需一句指令便可端到端处理整个开发项目。此外，演示视频显示其具备自主学习新技术、端到端构建和部署应用、自主查找和修复代码问题等能力。然而，在四月九日，一位自称拥有 35 年软件工程师经验的网络博主逐帧分析了 Devin 的演示视频，提出了四点质疑，包括认为 Devin 展示的编程能力存在一定的欺骗性，其处理的任务并非随机，而是演示者精心选择的。此外，Devin 在操作过程中似乎修复了许多问题，但许多问题实际上是 Devin 自导自演的。这也证明目前 AI 在处理复杂问题时仍显得力不从心，无法真正取代程序员。贾安亚在采访中也表示，目前依然难以通过 AI 完全端到端地编写正式业务代码。“因此我们后续发布的产品，实际上将是人类与工具之间的交互，呈现出半人工、半模型的状态。”对于未来的发展，贾安亚认为，可能会出现基于自然语言的新编程语言框架。程序员的开发语言本身就是一个不断迭代的过程，以更人性化的方式呈现，例如 Java 和 Python 都是在低级编程语言的基础上演化出来的。然而，未来若采用自然语言编程，存在一个问题，即机器语言通常不具歧义，极为严谨，而自然语言则因其复杂性在语法、语境、语音和语调中蕴含很多信息，表达方式灵活多变，语义相对模糊。因此，程序执行所需的准确、稳定的输入和输出，可能使得我们最习惯的自然语言难以直接成为下一代编程语言，可能需要在此基础上发展出新的语言框架。最终，贾安亚认为 AI 将成为一个提效工具，其核心目的在于让我们的工作更为轻松便捷。未来程序员的工作内容必然会发生变化，但仍然需要有人来有效利用这些工具。“就像蒸汽机的出现让马车夫转变为司机，移动互联网使得一些商店从线下转移到线上，很多事情的本质并未改变，只是我们如何有效利用这些工具。”“产品经理、数据分析师、软件开发工程师等职位大多是前一轮科技变革的产物。”贾安亚认为，在下一轮科技变革中，一些具体的岗位和内容可能会发生变化，但世界的本质依然不变。因此，AI 或许不会直接取代程序员，但可能会重新定义程序员的角色。未来对程序员的要求可能不再仅仅是快速编写代码。
(本文来自第一财经)
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AI编程能提高效率，但我担心程序员的创造力会被削弱。希望企业在推广时，也能注重培养他们的独立思考能力。