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​AI编程,人工智能的第一个“杀手级应用”正在浮现

摘要AI编程,人工智能的第一个“杀手级应用”正在浮现 本文作者:房家瑶 来源:硬 AI AI 编程助手是帮助程序员写代码的智能工具。随着 AI 技术的飞速发展,AI 编程助手正成为软件工程领...

AI编程,人工智能的第一个“杀手级应用”正在浮现

本文作者:房家瑶

来源:硬 AI

AI 编程助手是帮助程序员写代码的智能工具。随着 AI 技术的飞速发展,AI 编程助手正成为软件工程领域的新宠。自去年年初以来,很多公司都在给 "AI 编程助手 " 投钱,已经累计获得了近 10 亿美元的融资,计算机编程正成为 AI 技术革新的前沿阵地。

美东时间 8 月 23 日周五,据媒体报道,Replit、Anysphere、Magic 等公司今年就已筹集了 4.33 亿美元,使得自 2023 年初以来的总融资额达到了 9.06 亿美元,大量资金涌入 AI 编程助手。

现在硅谷现在越来越相信,AI 在编程领域的应用非常有前途。像 Code.org 的 CEO Hadi Partovi 就比喻说,现在如果做软件开发不用 AI,就好像写文章不用文字处理器一样过时。这种观点在硅谷非常流行,尽管有些投资者还在质疑 AI 到底能不能带来真正的经济收益。Code.org 董事会里的一个高管甚至说,他们公司打算在今年年底前停止雇佣不用 AI 编程的人。

投资公司 Index Ventures 的合伙人 Hannah Seal 指出,如果 AI 工具能嵌入现有的工作流程,立刻让人看到效果,那就更容易赚钱。在编程这个领域,AI 工具的价值很明显,所以很有前途。

AI 编程助手备受硅谷青睐

现在很多初创公司和微软、亚马逊、Meta 和谷歌等科技巨头都在争夺这一市场,竞相开发能够帮助编写和修改代码的 AI 助手。Partovi 进一步说,编程越简单,对它的需求就越大,因为这样就能开发出更多的技术。微软旗下的 GitHub 是全球最大的软件开发平台之一,他们最早将大型语言模型转化为编程助手。

GitHub 最初开发了一个原型,后来变成了 GitHub Copilot,这是一款 AI 编程助手,于 2022 年正式推出,现在已有近 200 万付费用户。GitHub 的 CEODohmke 表示,当他们开始使用 GPT-3(OpenAI 的第一个重要模型)时,很快就发现它编写代码的能力非常强,所以决定围绕这个功能开发一个产品。这就是为什么 GitHub 现在可以帮助程序员更轻松地写代码的原因。

Dohmke 进一步表示,现在 GitHub Copilot 的模型编写的代码质量已超越了普通开发者。截至今年 4 月,GitHub 的收入同比增长了 45%,到本月初,GitHub 年收入达到了 20 亿美元的水平。Copilot 对 GitHub 收入增长的贡献超过了 40%,其业务规模已超过微软收购 GitHub 时的整个业务。此前,GitHub 于 2018 年被微软以 7.5 亿美元的价格收购。

微软 CEO Nadella 则透露,已有超过 7.7 万家组织(包括 BBVA、FedEx、H&M、Infosys 和 Paytm 等)采用了 GitHub Copilot 这款仅两年历史的工具,这个数字同比增长了 180%。不过,大公司的 IT 部门对使用自动编程工具编写生产级代码的安全性仍然有些顾虑。

但 GitHub 的 CEO Dohmke 表示,AI 生成的代码在部署之前通常会进行手动检查和把关,而且一些企业报告称,在使用这些工具后,生产力提升了 20% 到 35%,这些企业包括拉美电商巨头 Mercado Libre 和专业服务公司 Accenture。

麦肯锡去年的一项分析发现,AI 对软件工程生产力的直接影响可能会占到当前年支出的 20% 到 45%。这些好处包括生成初始代码草稿、代码修正和重构等。麦肯锡表示,通过加速编码过程,生成式 AI 可能会推动软件工程技能向代码和架构设计方向发展。

一些软件工程师表示,他们已经将 AI 助手整合到日常工作流程中,不仅工作更快,还变得更加有创造力。德国一家机器人初创公司 Sereact 的首席技术官 Marc Tuscher 就表示,他每天都会使用 GitHub Copilot,通常还会结合使用 ChatGPT 来编写代码。GitHub 的工具在处理一些重复性任务时最有用,比如用户界面和产品的后台。

Marc Tuscher 还会用 ChatGPT 来解决更抽象的问题,比如让它提出一些经典的想法或新研究的方案,然后再问它 " 这个怎么用 Python 来实现?" 然后 ChatGPT 会生成相应的代码。他认为这两个工具都非常棒。

Tuscher 说,他认识的所有程序员都在使用这些工具,这些工具确实改变了他们的工作方式,但它们只是强大的助手,而不是程序员的替代品。因为现在的生成式 AI 还不懂得如何设计良好的软件架构,也不懂得如何将系统整合在一起。这些仍然需要程序员自己去思考和解决。


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