谈谈让码农瑟瑟发抖的Google神秘项目曝光！

腊香

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反正，比较近的一个传闻，是让码农们瑟瑟发抖。

传说谷歌正在研发一个秘密的新项目，教AI写代码。

据说，学会之后，AI不仅能写代码，还会修复。

写代码这件事，就应该让代码自己来
传闻，谷歌的这个秘密项目，会通过机器学习训练代码，让它们自己编自己，自己修复，还能自己更新。

这个项目表明，谷歌向生成式人工智能（  ）更近了一步。

现在的AI，是愈发所不能了。它们可以创建图像、视频，还能写代码。

如果这个AI再进化下去，未来还需要写代码的码农吗

据知情人士透露，这个项目起初是由A的登月部门——X部门开发的，代号为P。

今年夏天，它被转移到了谷歌验室。

众所周知，谷歌验室看重的是「长期投资」，包括VR和AR项目。

现在，P已经成为了谷歌验室下「AI开发者援助团队」的一员工。

根据内部资料，P的作用是「教代码自行编写、自行重写」。

它能够学习不同的编程风格，并且根据这些风格写出代码。

现在，这个团队正在探索不同的用例，来帮助开发者。

一谷歌员工表示，开发P的初衷是希望建立一个工具，将谷歌的P代码库更新到新版本。

在不用雇佣多余软件工程师的情况下，怎么从一个版本过渡到下一个版本呢

P应运而生。



团队负责人H表示，随着时间的推移，P项目的目标逐渐变成了建立一个通用系统。

从去年年底开始，P已经可以降低 X的成本。



AC：吊打72%程序员
其，AI编程这件事，早就不新鲜了。

2022年2月，A的另一家子、谷歌的兄弟DM，就推出了一个为「AC」的系统，可以使用人工智能生成代码。

根据DM的说法，AC可以与人类匹敌。

DM使用编程竞赛平台C上托管的10个现有竞赛来测试AC，总体排位于前 543%，也就是说它击败了46%的参赛者 。

DM声称，在使用编程竞赛平台C进行检测时，AC解决了100万个样本中342%的问题。


另外在过去6个月参加过比赛的用户中，AC的数据排到了前28%，可以说「吊打72%人类程序员」！

当时，DM就指出，虽然AC目前只适用于具有竞争性编程领域，但显然，它未来的能力绝不会止步于此。

它为创造某些工具打开了大门，而这些工具将使编程变得更容易被人们接受，并且有朝一日可以完全现自动化。

C：程序员的好帮手
再往前，在2022年，GH与OAI共同推出了一款AI编程神器——GH C。



输入代码时，C会自动提示程序中接下来可能出现的代码片段，就像一个经过训练用P或JS说话的自动补全机器人。

C能够填充必要的代码块，只要它们不是特别复杂或者特别有创造性，这对于相当于手工劳动的编程，可太有用了。

此外，C还化了多程序员间的线上协作功能，因此，它是生成式AI早期比较成功的项目之一。

2022年6月22日，C正式面向C端上线，定价10美元月或100美元年，并向学生用户和流行开源项目的维护者免费提供。

现在，成千上万的开发者都在用C。

在十几种比较流行的语言编写代码中——有高达40%是依靠它来生成的。



GH预测，开发人员将在五年内使用C编写多达80%的代码。

微软首席技术官K S还表示：「我们确信：GH C可以应用到数千种不同类型的工作中。」

不过，因为侵权，在发布不到5个月后，C已经被愤怒的程序员一举告上法庭，索赔90亿美元。



C：AI时自动编程[]
OAI开创了文本生成的先河。

从2022年，OAI开始使用一种为GPT-2的算法，在业内引发轰动；2022年底，OAI推出了GPT-2的升级版GPT-3，可供任何人使用。

GPT-3拥有1750亿个参数，是上一代模型GPT-2的100倍，也一举将此前同类NLP模型的参数纪录提升了10倍。

在图像生成领域，OAI在2022年1月官宣了DALL-E，它可以为文本提示生成原始图像。

在2022年4月，DALL-E 2发布，它能够渲染更复杂的图像。



2022年6月30日，通过搭载自家的C模型，OAI与GH联合发布了 「AI代码补全神器」GH C。

不过当时，C并没有透露过多细节，始终保持着神秘感。

去年8月10日，OAI终于推出了改进版本的C，还发布了基于自身API的私测版。

与之前的版本相比，C的改进版本不仅可以解读简单的自然语言命令，还可以自动创建并完成代码，更加灵活和先进。

例如在OAI的太空游戏《 》中，用户输入自然语言命令「M   」，C系统便会自动生成控制代码，使图中飞船的尺寸就缩小。



另外，还有一个能自己写软文的神奇工具——J。

「J」是一款AI内容平台，搭载GPT-3的文本生成技术，可帮助人类突破创意障碍，并以10倍的速度自动生成文本供使用，用于营销、博客和电子邮件等。

就在10月，J宣布筹集了125亿美元的资金，目前估值已达15亿美元，并声称有望在今年带来7500万美元的收入。

[]从去年到今年，井喷的生成式AI
要说现在业界比较火热的词汇，「生成性人工智能」肯定是其中之一。

用技术一点的说法，「生成性人工智能」是指监督和半监督的机器学习算法，它使计算机能够使用文本、音频和视频文件、图像甚至代码，来创建新内容。

AI根据用户提示生成的艺术作品、文本和代码，一次次让人类惊艳。



G在「2022 年新兴技术和趋势影响雷达报告」中，就将生成式AI列为能带来生产力革命的技术之一。

根据G的预测，到2025年，生成式AI将生成所有数据的10%（现在不到1%），以及面向消费者用例的所有测试数据的20%。

并且，到2025年，50%的药物发现和开发都会使用生成式AI。



而到2027年，30%的制造商将使用生成式AI来提高产品开发效率。

现在，生成式AI已经引发了硅谷的「淘金热」。

风投红杉资本就在比较近的一篇博文中，阐述了生成人工智能的潜力，涉及语音合成、视频编辑、生物和化学等领域。

在文章比较后，该得出结论：在未来，所有的图像，以及一部分文本和算法，都是使用AI生成的。

人类会因为AI而失业吗
可以预见，随着生成式人工智能井喷，未来也将有更多、更先进的AI编程模型陆续出现，挤压程序员的生存空间。

那么，人类程序员会因为AI技术的发展而失业吗

一个业界共识是：想要取代人类，「AI程序员」们还有许多问题需要解决。

这主要体现在「商业化前景」和「法规伦理」两个方面。

F C的合伙人、J的早期投资者J C表示，想要将一家生成式AI工具变成一家有价值的仍然很困难。

前不久，「AI编程神器」K宣布停止开发，运营仅8年便彻底凉凉。

在发布于K的比较后一期博客中，创始人A S表示「我们拥有了50万月活用户，但几乎没有产生任何收入。」

他认为仅仅使开发人员在编写代码时速度提高18%，这对于他们来说也不够轰动，也并不足以使他们花钱购买增值服务。

产品的商业化前景不够明晰，这或许也是许多付费AI辅助软件的通病。

「伦理与版权」则是阻碍生成式AI技术走入人们生活的另一只拦路虎。

本月早些时候，GH就被提起集体诉讼，指控使用了C工具使用人工智能复制开源代码，并视软件隐私于不顾。

一些开发人员也抱怨，C所建议的代码看起来像他们自己的工作。

虽然GH表示，在极少数情况下，该工具会生成复制的代码，当前版本试图过滤和阻止与GH公共存储库中现有代码匹配的建议。但这仍然在一些程序员社区中产生了相当大的焦虑。

C还表示，生成式人工智能的热潮可能意味着监管的缺位，并使它们用于「一些令人讨厌或危险的用途」。例如制作传播错误信息的视频等。

因此就谷歌可能推出的P来说，虽然该项目尚处于早期阶段，但仍需要考虑如何训练这些模型的棘手伦理问题，例如偏见和潜在的版权问题。

所以，程序员是在自己「杀」自己么