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近日，OpenAI带着他们最新、最神自动编码神器Codex霸榜各大科技媒体头条，我们知道OpenAI是微软投资的通用人工智能平台，而GitHub是微软旗下的代码托管平台，这样微软出算力、OpenAI出技术、GitHub出代码的AI编程铁三角就产生了，在发布了AI自动辅助编程工具Copilot之后，能够自动写代码的Codex也正式登场了。与Copilot一样，Codex也是在GPT-3的基础上构建而成，可以将英文的需求描述直接转换为代码。

虽然目前AI自动编码水平还更像一个华而不实的噱头，但这项技术的发展却给程序员们敲响了警钟，在未来，“我有个创意，就差个程序员”的说法是否会演变成“只要有创意，根本不需要什么程序员”，的确值得我们思考。

Codex的前世今生

 

Codex要从GPT-3（论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.14165）说起，GPT-3的出现充分证明大力就是能够出奇迹，这个训练集45TB，参数规模1750亿，预训练结果700G的AI模型一经问世就成为了大众瞩目的焦点。一时之间用GPT-3作诗、作曲乃至画画的应用层出不穷，而Codex的前身应该算是那个能够自动生成代码的网站debuid.co(https://debuild.co/)。

在debuild注册以后，用户只要用英语描述需求，相关前端的代码就会被自动生成出来了，笔者这种在IT界摸爬滚打十几年的老程序员，在一年前试用debuild时也惊得说不出话来，当然这个网站只是昙花一现，目前已经基本处于纯关闭状态。

不过这次的Codex明显是更猛的，它能准确Get到自然语言描述的需求，并生成有一定复杂逻辑代码，比如下面这个游戏。

奇迹创造者OpenAI

 

说起OpenAI最源依靠AI游戏强化学习模型gym(https://github.com/openai/gym)在业界抱得大名，翻开OpenAI (https://www.openai.com/)的主页，你会发现他们除了做游戏AI，还做这种自动玩魔方的机器人。

不过在NLP领域OpenAI迎来了华丽的转身，虽然本次Codex论文的正式版还没发出，但是本质上讲Codex只是个编码专用版的GPT-3，OpenAI在GPT-3在论文开头就直接指出，通过对大量文本进行预训练，并且针对特定任务进行微调，模型的性能可以在许多NLP任务以及基准测试中获得显著提升。如图所示，X轴代码模型的参数数量级而纵轴代表准确率，可以看到，模型规模越大，准确率也会随之升高，尤其是在参数规模达到13亿以后，准确率提升的速度还会更快。简单讲也就是说GPT-3的决胜之道在于，其模型的训练集特别大，参数茫茫多。

GPT-3与GPT-2使用了相同的模型和架构，包括改进的初始设置、预归一化和 reversible tokenization。GPT-3最主要提升点在于其在transformer的各层上都使用了交替密集和局部带状稀疏的注意力模式，我们知道理解自然语言需要注意最相关的信息。例如，在阅读过程中，人们倾向于把注意力集中在最相关的部分来寻找问题的答案。然而，如果不相关的片段对阅读理解产生负面影响，就会阻碍理解的过程，而理解过程需要有效的注意力。这一原理同样适用于自然语言的计算系统。注意力一直是自然语言理解和自然语言生成模型的重要组成部分。因此，交替密集和局部带状稀疏的注意力模式只关注k个贡献最大的状态。通过显式选择，只关注少数几个元素，与传统的注意方法相比，对于与查询不高度相关的值将被归0。

 

由于代码规模远不如整体自然语言的规模大，因此Codex的规模仅有100多亿，比GPT-3的1750亿要少得多，不过正如我们上文演示中所展现的，它的效果还不错。

新时代到底需要什么样的程序员

 

最新上线的代码Codex可能只是OpenAI的一次尝试而已，直接根据产品经理的需求描述，生成全套可执行的代码，似乎并不是GPT-3这种基于已有代码进行训练的模型所能达到的高度，本质上Codex不创造代码，而只是代码的搬运工，这也就决定了它只能对以往代码进行模仿，却很难有创造性的突破，因此想让AI独立完成编码任务似乎不太现实，未来AI与人类程序员配合，由人类程序员完成功能模块的一部分，再由AI帮助续写剩余代码，似乎才是合理选择。

因此笔者认为Copilot（https://t.co/eWPueAXTFt）也就是“程序员结对编程实践中的AI对手”，可能在未来的发展空间会更大，很多时候开发者只需要提供函数签名，Copilot就可以完成整个函数的代码编写了，有时甚至只需要一个简单的注释描述，Copilot就能把整个功能模块全写出来。

那么在这个AI自动编程的时代下，什么样的程序员会更受欢迎呢？

Ctrl+C/V式开发将迎末路，实力程序员将迎春天：根据OpenAI的官方说法Codex试图理解需求描述中的逻辑，并尽可能生成最好的代码，AI最擅长做的就是高度模仿之前大量存在过的类似代码，因此如果是简单的拷贝粘贴加修修补补式的开发方案，那么AI很可能比人类程序员做得更好。

因此这也要求人类程序员需要在更有创造力的领域继续发挥作用，这也会带来一个现象就是未来初级程序员的需求量会变少，而能与机器完美结对编程的大神级程序员会更加紧俏，不过问题也就随之而来，程序员都是慢慢成长的，很难有人起步就是大神，初级岗位变少是否意味程序员群体的断档也值得观察。

信息安全编程将更为紧俏专家：正如前文所说AI真正擅长的仅仅是对以往代码的高度模仿，不过这个技能造成的问题就是AI很可能会引用旧的类库或者软件包，从而带来安全隐患。因此即便AI生成的代码能够正常运行，也不能代表这些代码没有安全漏洞，这就很可能为黑客们创造各种可逞之机，同时也给信息安全领域的专家提供更大的空间。

最后的灵魂拷问，使用开源代码训练的Codex是否有原罪

 

不少的开源项目都是禁止将代码用于商业用途的，而用这部分不应用于商业的代码去训练收费AI模型，这种做法真的合适吗？正如前文所说GPT-3能够成功依靠就是海量的训练集，而Codex的训练代码由公开来源的英语注释及源代码而来，这其中包括了GitHub上公共存储库中的源代码及注释，而且种种迹象表明Codex的训练代码并没有按照不同的开源许可证进行区分对待。

如果AI最终给出的建议代码与原先训练集中的代码达到一定的相似度阈值，那就肯定会涉嫌侵权，但AI生成的代码与训练集代码的相似度如何界定才是问题关键，当然截止目前这还依旧是个开放性问题，业界尚未形成共识。

目前已经有消息称OpenAI已经开始关注GPT-3及Codex有可能引发的道德风险了，不过大的趋势不可阻挡，坦率讲，目前AI编码并没有迎来自己的阿尔法狗时刻，在现有模式下，AI编码最多只能达到初级程序员的水平，而没有任何创造性，不过笔者也不能排除未来AI会完全抛弃人类的编程方式，走出自己的风险甚至达到神之一手的水平的可能。因此AI程序员Codex的出现也给程序员们敲响了警钟，至少只会复制粘贴的话在未来就很难保住饭碗了，程序员还要尽快扩充自己的知识栈，尽快提升进步才是王道。更多精彩内容快来关注全球主机测评吧

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