AI里的SOTA
金磊 衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号
到底有多会修bug？
这事终于有人正儿八经地搞研究了——
来自德国、英国的研究人员，专门搭了个“擂台”来检验的这项本领。
除了之外，研究人员还找来了其它三位修bug的“AI猛将”，分别让它们修复40个错误代码。
结果真是不比不知道，一比吓一跳。
准确修复了其中31个bug，遥遥领先第二名（21个），直接拿下“AI修bug界”的SOTA成绩！
于是乎，这项研究引来了众多网友的围观和讨论，上发布此帖的标题更是用上了“小心”、“注意”这样的字眼：
但事实上，这真的会让程序员“危”吗？
我们不妨先来看下这项研究。
很会修bug的
虽然并非是为了专门修改bug而生，但自打它问世以来，不少网友们都发现它是具备这项能力的。
因此研究人员为了摸清到底能修改bug到什么程度，便引入了标准的错误修复基准集来进行评估。
以及与它同台竞技的AI选手，分别是CodeX、和 APR。
研究人员从中挑了40个问题，分别让它们来修复bug。
让来修bug的方法，就是在对话框里向它提问：
这个代码有什么错误吗？
在第一轮较量过后，结果如下：
从第一轮结果来看，修复了19个，CodeX修复了21个，修复了19个， APR则是7个。
而且研究人员还发现，的答案与CodeX最为相似；这是因为它俩是来自同一个语言模型家族。
这时候就会有小伙伴要问了，“不是还没有CodeX厉害吗”。
别急，不要忘了，的一个特点就是越问越“上道”。
例如在这个基准集中，有一个叫的问题，在刚才第一轮修复过程中是给了错误的答案：
原本应该将第7行的 n ^ = n – 1 改为 n & = n – 1。
但在第一轮中它的回答是：
如果没有更多关于预期行为和导致问题的输入信息，我无法判断程序是否存在错误。
于是在给予它更多信息之后，便答对了这个问题。
以此类推，在对第一轮没答对的问题进行更多信息提示之后，的修bug能力有了大幅提高：
最终，在的40个问题里答对了31个。
网友忧喜参半
对于这样的实验结果，网友们对修bug拿下SOTA这事产生的态度却不太一样。
有网友认为这事不应该让程序员感到危机，而是会让他们觉得开心才对。
言外之意，便是程序员们有了这么好用的工具，干活儿就会变得事半功倍。
不过也有人对此给出了不一样的看法：
工作变得简单，不也就意味着需要的人力更少了吗？
但还网友觉得，活儿是干不完的：
即使AI能把开发时间缩短一个数量级，也只是意味着程序员将更快处理下一个工作。
整体来看，很会修bug，并不会给程序员带来什么致命伤害。
但若是把目光放到其他的行动中呢？
全球招外包训练写代码
在此之前，就表示过的重要用途之一是帮助程序员检查代码。
换言之，它被定位可用的辅助工具。
相比“带来威胁”的看法，等能力彻底进化，程序员都不用再怕写bug了。
布局的棋盘上，可不只有改bug偷塔程序员岗位这一件事。
为了让它更大更强，被曝在拉美和东欧等地区，提供了1000个外包岗位。
外包员工的主要工作是标注数据，以及训练写代码
这1000人中，40%是程序员，他们为的模型创建数据，用来学习软件工程任务。
一直以来，的训练数据是从上抓取的。
现在外包程序员们新手搓的数据集，不仅包括代码行，还包括代码行背后的人类思考逻辑步骤。
有位南美的软件开发人员爆料，他为完成了五小时的无偿编码测试。
整个过程中，他的任务分为两部分。
如果发现bug，会向他详细询问bug的具体情况，并请教如何修正。
程序员需要展示思考问题的每个步骤，他据此猜测很可能想为提供非常具体的训练数据。
特斯拉前AI主管 在推特上调侃：
最新的热门编程语言是英语。
不过话说回来，修bug能力强是好事，要真能搞进化到可以完成代码里死记硬背的部分，也是好事。
毕竟成立时对外宣称的宗旨，就是希望“确保通用人工智能可以造福全人类”。
虽然乍一看它这些年做的事，有点像在致力于用一部分人的努力，让更多人失业。
从Dota2赛场上碾压人类，到GPT-3、DALL-E2、的闪耀表现，它带来的新产品总是伴随着“快要让xxx失业了”的议论声。
但无论如何，商业却一直对它青睐有加。
就目前而言，的主要商业模式是API费用、token费用和软件许可。
近期还发布了的付费版 Pro，每月费用42美元（约合285元人民币）。
虽然机器人对话初创公司如雨后春笋般冒出，但诸多迹象表明市场对的持续看好。
微软刚刚宣布将向加码投资数十亿美元，并将的模型融入微软必应等消费级和企业级产品中。
根据知情人士透露，此次追加投资数额约为100亿美元。
与此同时，WSJ披露的消息显示，1月初，亿万富翁Peter Thiel创立的风投基金 Fund正在就投资进行谈判。
据悉，融资金额将至少达3亿美元。
One More Thing
在第一轮实验中，并没有解决数据集的问题。
但若是你现在再重头问一次这个问题，就会发现可以“一遍过”：
那么这是否意味着已经从这次研究过程中学会求解了呢？
参考链接：
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