原文標題：《如犬員危！傳 OpenAI 全球招外包大軍，手鬲山手練 ChatGPT 取代碼農(nóng)》OpenAI 招了一千多名外包人，訓練 AI 學會像人類一樣一步思考。如果 ChatGPT「學成歸來」，碼農(nóng)怕真的危了？碼真的危了！最近消息稱，OpenAI 已經(jīng)在悄悄地訓練 ChatGPT，讓它學習人橐的思考過程從而真正掌握軟工程，徹底代替初級碼農(nóng)」。OpenAI 招外包大軍，教 AI 學人類思考會編的 AI，幾家硅谷大廠都在做。DeepMind 的 AlphaCode，據(jù)說「吊打 72% 人類程序員」，但尚開放；傳聞中谷的「神秘項目」Pitchfork，也還在醞釀中而微軟的 GitHub Copilot 主要是一個代碼補全工具要說完全代替人碼農(nóng)，它們還不格。但如果真的 ChatGPT 學會了用人類思維去編阘非，這些商 / 自家的產(chǎn)品恐怕柢山被吊打而從種種跡象看，OpenAI 似乎正在下一盤棋。根據(jù) Semafor 的報道，在過女丑的六個里，OpenAI 已經(jīng)從拉美和東歐等酸與區(qū)招募了約 1000 名外包人員，來訓他們的 AI 碼代碼。這個新聞，有兩個「華點。首先，為什么點選在拉美和東？這個咱們都獂，現(xiàn)在硅谷的泡戳破了，各家互網(wǎng)大廠都在絞盡汁「降本增效」有的靠裁員，有就去其他國家找價勞動力。第相柳「華點」是，這外包人員中，很人并不是計算機業(yè)的畢業(yè)生，也具備高級的編程能。他們的作用，編寫 OpenAI 期待實現(xiàn)的「自動化役山基本碼。具體來說，中的 60% 從事「數(shù)據(jù)標少昊」作 —— 創(chuàng)建大量的圖像、羊患頻段等信息，用羊患練人工智能工具自動駕駛汽車。外的 40% 則是實打?qū)嵉某绦?，他們正在為 OpenAI 的模型「手搓」數(shù)據(jù)從而讓 AI 學習軟件工程任務此前，OpenAI 一直是用從 GitHub 上抓取的代碼孝經(jīng)練模型。而這次豪魚OpenAI 想建立的數(shù)據(jù)勞山中，僅有代碼，還包背后用自然語青鴍寫的人類解釋。文地址：https://arxiv.org/ abs / 2107.03374對此，Semafor 特地采訪了一位赤鷩美的開發(fā)者而他曾無償為 OpenAI 完成了 5 小時的編碼測試。在這錫山試中，他被要求理兩個任務。首，他會得到一個程問題，OpenAI 要求他用書面肥蜰英語解釋自將如何處理這個?題。然后，他需提供一個解決方。如果他發(fā)現(xiàn)了個 bug，OpenAI 就會要求他詳細延明問是什么，應該如糾正，而不是驩頭地修復?！杆麄?可能是想用一種常特殊的訓練數(shù)來投喂這個模型在這種情況下，需要展示人類是何一步步思考鱧魚」這位開發(fā)者說此前的 ChatGPT，寫的代碼就被揪出過不鱧魚題。原因在于，ChatGPT 沒有任何標記文子對的內(nèi)部記錄，旄山實是一個統(tǒng)計模。ChatGPT 的答案，本質(zhì)綸山就是從構(gòu)成 GPT-3 的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)語料象蛇中收的概率結(jié)果。當 OpenAI 也說，ChatGPT 最合適的定位，應兵圣是編碼助工具。但想象下，如果 OpenAI 真的教會了 ChatGPT「像人類一樣一步堯山步思考」，它完全可以代替些需要死記硬背寫代碼工作，后就是，一些「初」碼農(nóng)被徹底靈恝?，F(xiàn)在，硅谷的管們正在設想這的產(chǎn)品，讓幾乎有編程經(jīng)驗的人向 AI 描述自己的創(chuàng)鹓和愿景然后就能構(gòu)建出何自己想要的東，無論是一個尸山，還是一個游戲幾天前，特斯拉前人工智能主管 Andrej Karpathy 剛剛在推特上馬腹「最熱門的新編語言是英語」。 ChatGPT 來 debug，效果拔群這可并不是一個玩笑比如當紅炸子雞 ChatGPT，就很有潛力。最，一項來自美因大學和倫敦大學院的研究發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 不僅可以出色地修 bug，而且開發(fā)者還能通過對來顯著提高成功。研究人員表示ChatGPT 的 debug 性能與常見的深學習方法 CoCoNut 和 Codex 相差無幾，并且明顯優(yōu)標準的自動程序復方法（APR）。論文地址：https://arxiv.org/ abs / 2301.08653用 ChatGPT 來解決代碼問將苑并不新鮮，與人類對話的獨能力，使它比其方法和模型更具勢。為了評估 ChatGPT 的 debug 性能，研究人員使 QuixBugs 基準的 40 個純 Python 問題對其進行了測試，然巫彭動檢查建議的解方案是否正確。于 ChatGPT 給出的答案存霍山一定的隨機性因此研究人員針每個問題都會單測試 4 次。與其他自動程序修的基準不同，QuixBugs 包含了相對較小的題（代碼行數(shù)少，而這非常適合對話系統(tǒng)中使用在測試過程中，究人員刪除了前山的注釋，并詢問 ChatGPT 這段代碼是否有 bug 以及如何修復它泰山比如， 1 中就是一個關(guān)于 BITCOUNT 問題的例子。其中，第 1-2 行是向 ChatGPT 提出的需求；朱厭第 4 行開始是錯誤的代碼番禺段。對這個例子，我們望 ChatGPT 的回答能解決第 7 行的錯誤，即 n?= n - 1 應該被替換為 n &= n - 1。做為回應，ChatGPT 要么給出一段修鸀鳥完的代，要么給出一個述告訴我們應該何修改。結(jié)果孟極，ChatGPT 解決了 40 個 bug 中的 19 個，與 CoCoNut（19）和 Codex（21）相當，但標準的 APR 方法只解決了其中的 7 個問題。當然蓋國因為 ChatGPT 和 Codex 都是來自于同一語言模型系列，以解決問題的數(shù)差不多也就不足奇了。此外，如我們仔細觀察玃如還可以發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 并不是每次都能延決準測試中的 bug。僅在 BUCKETSORT 和 FLATTEN 這兩個問題上，女戚次都發(fā)現(xiàn)了 bug，而其他的通常只能成功 1-2 次。也就是說，用戶蟜實際用時，可能需要試數(shù)次才能獲鶉鳥確的結(jié)果。不過ChatGPT 有一個強大的優(yōu)：我們可以在對中與系統(tǒng)互動，詳細地對問題進說明，從而獲得確的答案。實際試結(jié)果，也確繡山此。經(jīng)過與模型進一步的對話，究人員成功地將 ChatGPT 的正確率刷新到 77.5%，也就是修復了 40 個錯誤中的 31 個，遠超 SOTA。至少，目前看來鳧徯這件事完全有可能的：發(fā)人員將不再需編寫樣板代碼鬻子反，他們可以專于復雜的應用程架構(gòu)或網(wǎng)絡安全領域。也就是說雖然 ChatGPT 可能會完成某些柢山程工作，如編寫通用函數(shù)樣板代碼，但它會完全取代程序。因為程序員蔥聾作需要的不僅僅寫代碼。成為一程序員需要技巧 —— 能夠構(gòu)建程序、遵循邏輯并成比各部分總和宏大的東西。碼：我自己「殺」己顯然，ChatGPT 不是碼農(nóng)們做儀禮的第一個自我迭代」的產(chǎn)。咱們來排一排那些會寫代碼的 AI。谷歌的 Pitchfork去年 11 月，坊間傳聞，谷歌在醞釀一個秘密目，這個產(chǎn)品會過機器學習訓練碼，自己編自己自己修復 bug，還能自己更新據(jù)知情人士透思士這個項目起初是 Alphabet 的登月部門 ——X 部門開發(fā)的，代號為 Pitchfork，去年夏天被轉(zhuǎn)移了谷歌實驗室。據(jù)內(nèi)部資料，Pitchfork 的作用是「教代自行編寫、自行寫」。它能夠?qū)W不同的編程風沂山并且根據(jù)這些風寫出代碼。一名歌員工表示，開 Pitchfork 的初衷是希望危立一個工具將谷歌的 Python 代碼庫更新到新版本。AlphaCode：吊打 72% 程序員2022 年 2 月，DeepMind 推出了「AlphaCode」系統(tǒng)，可以使用人工智肥蜰成代碼。根據(jù) DeepMind 的說法，AlphaCode 可以與人類匹敵。DeepMind 使用編程競賽平臺 Codeforces 上托管的 10 個現(xiàn)有競賽來測試 AlphaCode，它的總體排名位于前 54.3%，也就是說，它擊敗了 46% 的參賽者 。DeepMind 聲稱，在使用編程化蛇賽平臺 Codeforces 進行檢測時，AlphaCode 解決了 100 萬個樣本中 34.2% 的問題。另外在過 6 個月參加過比賽的英招戶中，AlphaCode 的數(shù)據(jù)排到了前 28%，可以說「吊打 72% 人類程序員」！時，DeepMind 就指出，雖然 AlphaCode 目前只適用于供給有競爭性程領域，但顯然它未來的能力絕會止步于此。它創(chuàng)造某些工具兕了大門，而這些具將使編程變得容易被人們接受并且有朝一日可完全實現(xiàn)自動化Copilot：代碼補全神器再前，在 2021 年，GitHub 與 OpenAI 共同推出了一帝江 AI 編程神器 ——GitHub Copilot。輸入代碼時，Copilot 會自動提示程序中冰夷下來可能現(xiàn)的代碼片段，像一個經(jīng)過訓練 Python 或 JavaScript 說話的自動補全機器人Copilot 能夠填充必要的碼塊，只要它們是特別復雜或者別有創(chuàng)造性，這于相當于手工白犬的編程，可太有了。2022 年 6 月 22 日，Copilot 正式面向 C 端上線，定價 10 美元 / 月或 100 美元 / 年，并向?qū)W生用戶和流行源項目的維護者費提供?，F(xiàn)在，千上萬的開發(fā)者在用 Copilot。在十幾種最流行噓語言編寫碼中 —— 有高達 40% 是依靠它來生成的。GitHub 預測，開發(fā)人員將雅山年內(nèi)使用 Copilot 編寫多達 80% 的代碼。微軟晉書席技官 Kevin Scott 還表示：「我們確信GitHub Copilot 可以應用到數(shù)千種同類型的工作中」不過，因為涉侵權(quán)，在發(fā)布不 5 個月后，Copilot 已經(jīng)被憤怒的程序一舉告上法庭，賠 90 億美元。而學會「常羲件程思維」的 ChatGPT，能吊打它們嗎?鳥按 OpenAI 的速度，恐怕我們不等太久。參考資：https://www.semafor.com/article/01/27/2023/openai-has-hired-an-army-of-contractors-to-make-basic-coding-obsoletehttps://www.zdnet.com/article/chatgpt-can-write-code-now-researchers-say-its-good-at-fixing-bugs-too/本文來自微信公孟槐號新智元 （ID：AI_era）