像DeepMind的AlphaCode、Amazon的CodeWhisperer以及为GitHub Copilot提供动力的OpenAI Codex等代码生成系统，展示了AI在编程领域的诱人前景。但迄今为止，仅有少数此类AI系统向公众免费开放并开源，这反映了开发公司的商业动机。
BigCode项目启动：打造开放且负责任的代码AI
为改变这一现状，AI初创公司Hugging Face与ServiceNow Research（ServiceNow研发部门）联合推出BigCode项目，旨在以“开放且负责任”的方式开发最先进的代码AI系统。其最终目标是发布大规模数据集用于训练代码生成系统，并利用ServiceNow内部GPU集群创建150亿参数的原型模型。该规模大于Codex（120亿参数），但小于AlphaCode（约414亿参数）。在机器学习中，参数定义了AI系统从历史数据中学习到的技能。
申请机制与参与要求
受Hugging Face BigScience开源文本生成系统的启发，BigCode对具备专业AI研究背景并能承诺投入时间的个人开放，申请表已于今日上线。
ServiceNow表示，申请人通常需隶属于研究机构（学术界或工业界），并从事大型语言模型在编码应用方面的技术、伦理或法律研究。模型训练完成后，团队将评估其能力，并致力于简化评估流程以广泛了解系统性能。
聚焦许可合规与负责任AI实践
针对AI代码生成的争议，特别是公平使用问题，BigCode试图通过协作开发解决。此前，Software Freedom Conservancy等组织批评GitHub和OpenAI使用非宽松许可证的公共源代码训练并商业化Codex及Copilot，尽管两家公司坚称未违反许可条款。
BigCode组织者承诺，仅纳入采用宽松许可证存储库的文件作为训练数据。同时，团队致力于建立负责任的AI实践，并在发布政策声明前征求利益相关者意见。
未来展望与行业价值
目前项目暂无明确完成时间表，但预计未来几个月将探索多种代码生成形式，包括基于代码片段和自然语言的自动补全与合成，以及跨领域、任务和编程语言的系统。
若伦理、技术和法律问题得以解决，AI编码工具将大幅降低开发成本，使程序员专注于创造性任务。剑桥大学研究显示，开发者至少一半精力耗费于调试而非编程，导致软件行业每年损失约3120亿美元。