“AI程序員上崗”或許是噱頭，但淘汰焦慮仍然近在咫尺，需要積極面對(duì)。
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撰稿 / 馬爾文（媒體人）編輯 / 何睿 校對(duì) / 張彥君
▲隨著相關(guān)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI也在加速介入人類的現(xiàn)實(shí)生活。圖/新華社
微軟的AI程序員尚在演示（DEMO）階段，國(guó)內(nèi)首個(gè)AI（人工智能）程序員已經(jīng)宣布正式上崗。
據(jù)報(bào)道，國(guó)內(nèi)某大模型企業(yè)近期正在內(nèi)部推行AI編程，使用大模型輔助程序員寫代碼、讀代碼、查BUG（漏洞）、優(yōu)化代碼等。這一AI程序，還被分配了正式的員工工號(hào)，據(jù)企業(yè)相關(guān)人士透露，該企業(yè)已決定未來(lái)目標(biāo)為20%代碼由大模型編寫。
“AI程序員上崗”的消息一出，“碼農(nóng)失業(yè)”也相應(yīng)成為了人們熱議的話題。創(chuàng)造出了AI大模型的程序員，會(huì)率先成為被沖擊甚至是被取代的工作嗎？
盡管淘汰焦慮已近在咫尺，但其實(shí)，從報(bào)道細(xì)節(jié)和行業(yè)發(fā)展現(xiàn)實(shí)來(lái)看，AI程序員取代“碼農(nóng)”這一擔(dān)憂，目前仍然有些早了。
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目前仍只是輔助工具
從報(bào)道中可以看出，此次“被上崗”的AI大模型，所承擔(dān)的角色不是通常意義上的“寫代碼的程序員”，而是作為程序員的輔助程序。AI程序員所承擔(dān)的這些功能，都是利用大模型的數(shù)據(jù)歸納分析能力，對(duì)既有代碼進(jìn)行輔助審核優(yōu)化。
從業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)上看，這一上崗的程序員也并未取代任何人的工作，而只是在現(xiàn)有的研發(fā)流程中，增加了一個(gè)“大數(shù)據(jù)審核”的環(huán)節(jié)而已。
這一工作職能，與一些媒體利用AI來(lái)糾查錯(cuò)別字、一部分醫(yī)院利用AI來(lái)識(shí)別檢驗(yàn)報(bào)告提供基礎(chǔ)分析等一樣，只是承擔(dān)了人類判斷決策的輔助功能，離真正的“人類程序員”相去甚遠(yuǎn)。
因此，如果要準(zhǔn)確地表述這一報(bào)道，這并非“AI如同人類程序員一樣上崗工作”，而是“將大模型作為輔助工具，提供給了人類程序員”。
而且，從當(dāng)前行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，大模型目前還無(wú)法代替程序員的“寫代碼”等日常研發(fā)工作，一直是作為“智能編碼助手”的身份在參與日常工作。
事實(shí)上，AI大模型作為編碼的輔助工具，過(guò)去兩年內(nèi)在行業(yè)內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，均是以“助手”的角色參與其中。
例如，國(guó)內(nèi)另外一家大模型企業(yè)，也于去年發(fā)布過(guò)“編碼助手”相關(guān)的工具應(yīng)用。而在海外，也有不少大模型企業(yè)發(fā)布了專門輔助編程的工具應(yīng)用。
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準(zhǔn)確率是一個(gè)大問(wèn)題
近一年來(lái)，大模型參與編程應(yīng)用的程度越來(lái)越深，包括參與代碼的輔助輸入與續(xù)寫、與人類進(jìn)行自然語(yǔ)言交互等，都使得“低代碼”的趨勢(shì)越來(lái)越明顯。
或許正是基于此，多位大模型創(chuàng)業(yè)者和專家也曾提出，程序員有可能在5年內(nèi)失業(yè)。
但目前為止，大模型仍然是以“助手”的角色參與編程，成為人類程序員的日常工作流程之一。期待中的“寫代碼、搞開發(fā)”的功能始終沒(méi)有出現(xiàn)突破，也自然不可能在短期內(nèi)替代真正的程序員。
原因何在？AI大模型生成代碼的準(zhǔn)確率，首先就是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。
2023年，多篇論文研究數(shù)據(jù)顯示，AI從事簡(jiǎn)單編程任務(wù)一次性生成正確的概率大約在50%左右，和擲硬幣得到的正反結(jié)果概率差不多。
2023年5月，國(guó)外一組研究顯示，模型的參數(shù)每提高一個(gè)量級(jí)，代碼生成的準(zhǔn)確率可以提高5%-10%左右。以此估算，模型參數(shù)規(guī)模至少達(dá)到10萬(wàn)億級(jí)別，等于是現(xiàn)在的ChatGPT4.0的10倍以上。
而就算達(dá)到了90%的準(zhǔn)確率，大模型依然難以取代代碼的生成工作程序員。在實(shí)際的開發(fā)過(guò)程中，不太可能讓模型生成大量代碼后，再由程序員去甄別篩選。
果真如此，光是閱讀、檢驗(yàn)這些大模型生成代碼的成本，就已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了實(shí)際雇傭程序員寫代碼的成本了，得不償失。
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AI至今不會(huì)邏輯推理
大模型寫代碼，其實(shí)并不是真的在“寫”，而是根據(jù)人類指令在過(guò)往的數(shù)據(jù)庫(kù)中作檢索后對(duì)答案進(jìn)行歸納整理。AI無(wú)法根據(jù)代碼運(yùn)行的邏輯，對(duì)這些代碼進(jìn)行核驗(yàn)。
換句話說(shuō)，從思維與生產(chǎn)結(jié)構(gòu)來(lái)看，AI大模型原理依然是歸納，而不是邏輯推理。
因此，單從原理來(lái)看，大模型與程序員“寫代碼”在生產(chǎn)邏輯上也是完全不同的。這也解釋了，為什么AI當(dāng)下可以寫出非常“標(biāo)準(zhǔn)”甚至“簡(jiǎn)約美觀”的代碼，但其代碼本身的運(yùn)轉(zhuǎn)卻經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)亂等問(wèn)題。
關(guān)于這一點(diǎn)，國(guó)外相關(guān)AI研究人員也有所共識(shí)。
例如，致力于在財(cái)務(wù)、醫(yī)療、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域應(yīng)用人工智能解決方案的公司業(yè)ABBY在此前接受采訪時(shí)承認(rèn)，即使用最先進(jìn)的系統(tǒng)，也可能出現(xiàn)人工智能錯(cuò)亂或輸出不準(zhǔn)確的情況，因此，人工驗(yàn)證目前依然必不可少、至關(guān)重要。
網(wǎng)絡(luò)上有程序員分享過(guò)用大模型來(lái)生產(chǎn)代碼的體驗(yàn)，結(jié)果顯示，寫一個(gè)簡(jiǎn)單函數(shù)模塊時(shí)，AI或許可以勝任，但當(dāng)需要多個(gè)函數(shù)模塊時(shí)，AI所生成的代碼就容易出現(xiàn)各種BUG，無(wú)法使用。
而就算勉強(qiáng)可以運(yùn)行，也過(guò)不了公司內(nèi)部的代碼評(píng)審。這就是因?yàn)椋M管AI可以通過(guò)海量的搜索歸納來(lái)試圖在形式上滿足寫代碼的需求，但因?yàn)闊o(wú)法理解多個(gè)模塊之間的邏輯關(guān)系，因此，不可避免會(huì)出現(xiàn)邏輯性的錯(cuò)誤。
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將加速人才新舊淘汰
可以說(shuō)，截至目前，人工智能作為編碼助手，依然是程序員的輔助工具，是對(duì)人類程序員的效率放大工具，而不是互相替代的關(guān)系。
給“AI”一個(gè)正式員工的工號(hào)與稱呼，也無(wú)法短期內(nèi)改變其并非一個(gè)真正的員工的現(xiàn)實(shí)，更遑論要取代“碼農(nóng)”。公眾所設(shè)想的AI全面自動(dòng)化的情景，很可能短期內(nèi)無(wú)法到來(lái)。
尤其是，有創(chuàng)造性與原創(chuàng)性，需要綜合調(diào)動(dòng)創(chuàng)意與邏輯能力來(lái)完成工作的崗位，很難被AI取代。
但不可否認(rèn)的是，AI大模型作為一種效率工具，仍然將在可見(jiàn)的一段時(shí)間內(nèi)加速人才市場(chǎng)的新舊淘汰。例如，一部分率先應(yīng)用AI的高級(jí)人才的效率提高，同時(shí)也加速了另一部分人才的落伍和被淘汰。
與此同時(shí)，大量容易被替代的基礎(chǔ)性機(jī)械性崗位，例如文案整理、日程助理、內(nèi)容審核等崗位，也很容易率先被替代。
如何進(jìn)一步在教育體系、人才培養(yǎng)、發(fā)展中全面重視與提升人才的創(chuàng)造性，才是AI對(duì)人類生產(chǎn)關(guān)系提出的新課題。需要迫切面對(duì)這一課題的，就不僅是“碼農(nóng)”們了，而是我們所有人。
