大数跨境

【大话AI】程序员要“下岗”了吗?

【大话AI】程序员要“下岗”了吗? 陆兮科技LuxiTech
2024-03-25
1
导读:当计算机给自己写代码,人类何去何从?


一个“新手”程序员
自主学习新技术
自己改bug
自己训练和微调自己的AI模型
拿到需求之后,几分钟交付
不满意无限次、无情绪波动的修改
这可能是每家公司的梦中情“才”




它叫Devin,来到这个世界一周左右时间
已经让全球人民都知道它
它掌握全栈技能
最可怕的是,它完全不惧996
SWE-bench
它的表现远远超过Claude 2、Llama、GPT-4等选手
取得了13.86%的惊人成绩

这里科普一下:
SWE-bench是一个要求AI智能体
解决开源项目(例如Django和scikit-learn)中
实际GitHub问题的测试
解决这些问题
需要的不仅仅是
代码生成能力
还需具备资深软件工程师的专业技巧
这是传统基准所忽视的
意味着
AI大模型测试数值越高
解决实际问题的能力越强悍


Devin的测试结果什么概念呢?
浓眉大眼的GPT-4只能处理1.74%的问题
且都需要人类提示告知处理哪些文件
当其他模型还在“牙牙学语”
Devin已经能通过AI公司的面试了

据Devin的开发团队Cognition表示
他们的目标之一
就是让Devin成为一个专门从事软件开发的AI智能体
能够成功地为大型复杂代码库贡献代码


就在不久前,黄仁勋信誓旦旦表示
不久的将来
人类再也不需要学习如何编码
谁曾想到
他的预言实现如此之快


01
AI程序员真有这么厉害吗?

端到端构建和部署程序能力
Devin真正强悍的是梳理开发工作流的能力
如让它设计一个小游戏
从生成网页,到服务端部署,再到发布上线
Devin可以独立完成
而这之前
你只需要把做一个网站
设计一款小游戏这样的需求告诉它
它自己就可以设计整个工作流程
直到交付结果

自主查找并修复bug的能力
改bug伴随每个程序员的一生
Devin同样擅长
开发者给它一个GitHub链接
让它先熟悉项目情况,然后准备数据进行测试
接着
Devin就会按部就班地编写测试用的程序
并准备好有关数据
然后运行

结果
在开发者已经发布的完整项目之中
Devin还真的找到了连开发者自己都没有发现的漏洞
发现漏洞之后
Devin会回溯报错出现的位置及对应的数据
然后分析原因并给出解决方案
最终经过调试,程序的bug被成功修复
完美通过了测试

训练和微调自己的AI模型
是不是很熟悉的画风
每个工作面试都会被问到的“黄金之问”
“你有持续学习能力吗?”
在介绍中,对于一些常见的模型(比如示例中的Llama)
只需要在promot中提及模型的名称
Devin就直接知道要训练哪个模型
接到指令
它会像处理平常的程序一样边规划边执行
所需环境和依赖、模型本体,都会自动下载安装
简直一个无情的学习机器


02
程序员会被AI取代吗?

以大家再熟悉不过的
大厂真实工作场景为例:
产品经理要把梳理好的业务需求转化为开发语言
让研发理解开发需求是什么
这一步开始,就是大家熟悉的环节
拍桌子“互撕”

“这种需求无法实现”
“那是你能力不行”
“你能力才不行呢”
“A方案行不行?”“不行”
“B方案行不行?”“不行”
“CDEFG呢”“不行”
往复循环1万次之后
……
第30版Z方案总行了吧?”
“嗯。。。行吧”


撕来撕去
大家卷累了
最终妥协
项目进度就可以继续推进了


这个过程其实就是在
发现问题
明确问题
阐述问题
确定解决思路
并给出指令


划重点
Devin并不具备这些能力


它的coding能力、debug能力
学习能力、部署运维能力等等
本质上是在分析和执行
发挥能力的前提是
必须有确定性需求且指令清晰


AI程序员和程序员工作的逻辑恰恰相反
OpenAI上线GPT-4等对话机器人的时候
一个国外60多岁的软件工程师Kent Beck
曾分享他对AI编程的看法
他说在GPT等工具出现之后
90%的技能会变得毫无价值
但是他剩余的10%的价值将会比以往翻了1000倍

Kent Beck解答了
我们应该如何看待AI程序员这个问题


现实中缺的恰恰是确定性
多数问题都是由多个不确定的
不同层面和维度的问题复杂交织在一起
不确定性才是世界运转的常态


可预见的是
AI也许能替代90%的初级执行工作
但它办不到的恰恰是人类最核心的能力


看到变化
接受变化
适应变化




参考资料:

1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1793831966335425035&wfr=spider&for=pc

2.https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26713933


* 本文内容不代表陆兮科技官方立场

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