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图5 问题5
图6 问题6
DeepMind 指出,AlphaCode 目前的技能仅适用于竞争性编程领域,但它的能力为创建未来工具打开了新大门,这些工具使编程更易于进行,并且有朝一日完全自动化。
许多其他公司正在开发类似的应用程序。例如,微软和 AI 实验室 OpenAI 已将后者的语言生成程序 GPT-3 改编为输出代码字符串的自动完成程序。(与 GPT-3 一样,AlphaCode 也基于称为 transformer 的 AI 架构,它特别擅长解析自然语言和代码这类顺序文本)。对于终端用户来说,这些系统就像 Gmail 的 Smart Compose 功能一样工作:为完成您正在编写的任何内容出谋划策。
近年来,人工智能编程系统的开发取得了很大进展,但这些系统还远未准备好接管人类程序员的工作。他们产出的代码通常有些问题,而且由于系统通常是在公共代码库上进行训练的,因此他们有时会“复制”受版权保护的材料。
在一项由代码存储库 GitHub 开发的名为 Copilot 的 AI 编程工具的研究中,研究人员发现其输出代码的大约 40% 包含安全漏洞。安全分析师甚至建议,不良行为者可以故意编写代码并与隐藏的在线后门共享代码,然后这些代码可能被用来训练人工智能程序,将这些错误插入到未来的程序中。
像这样的挑战意味着人工智能编程系统可能会慢慢融入程序员的工作中——从助手开始,他们的建议在能够被信任之前都将受到怀疑。换句话说:他们要向徒弟跟师傅一样接受专业程序员的训练。目前为止,这些 AI 编程系统正在飞快地学习。
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