大厂们押注的AI代码 离代替程序员还很远
[ 阿里云相关人士透露，公司未来20%的代码将由通义灵码编写，但程序员仍然是研发的核心。 ]
AI能不能代替程序员？对于这一热门话题，业界或许尚未有定论，但一线的大厂已经开始实践，代码助手已成为各家争相落地的重点场景之一。
4月初，阿里高调宣布首个AI员工上岗，在内部全面推行AI编程，使用通义灵码辅助程序员写代码。更早一点，在3月，百度发布了Comate2.0代码助手，对个人开发者免费。而在去年12月，商汤推出智能编程助手代码小浣熊，可帮助开发者提升编程效率超50%，就在4月23日，商汤在技术交流日上宣布推出代码大模型一体机，轻量版每台售价35万元起，单台支持100人团队使用。
众多大厂的布局，让程序员看起来离被替代已经不远，不过短期来看还不必担心。此前被认为是全球首个AI程序员的Devin，在近日被指造假，在演示视频中“自导自演”。有业内人士表示，AI或许能完成写一些测试脚本这样的初级工作，但如果放在更严肃的商业级代码开发流程里，哪怕是GPT-4也只能做到较低的水平。
商汤科技Copilot产品负责人贾安亚也一直在思考未来程序开发的终局，她认为AI会改变程序员的工作内容和协作方式，让程序员享受更便利的工作。通义灵码产品负责人张燎原同样认为，未来程序员仍然是开发流程的主体和核心，AI只是一个辅助。
大厂押注AI代码
4月2日，阿里云宣布内部正全面推行 AI编程，使用通义灵码辅助程序员写代码、读代码、查BUG、优化代码等。阿里云还专门给通义灵码分配了一个正式的员工工号——AI001。
阿里云相关人士透露，公司未来20%的代码将由通义灵码编写，但程序员仍然是研发的核心，他们将有更多时间专注于系统设计以及核心业务开发工作。
百度同样已在内部推行AI代码，在3月百度发文表示，代码助手Comate已编写了百度内部四分之一的代码，而在百度之外， Comate已入职喜马拉雅、软通动力、上海三菱电梯等1万多家企业，企业代码采纳率逾50%。
在3月底的GDC大会开幕式上，商汤科技董事长兼CEO徐立曾提到旗下代码小浣熊产品，在聚焦一些重复性的劳动后，其能够减少软件开发全流程需要的时间，帮助开发者提升编程效率超50%。以代码小浣熊的诞生为例，他表示，如果从需求分析到最终完成产品开发，一般需要100人天（注：人天是衡量人力资源消耗量的单位，人数和天数相乘），在去年，代码小浣熊已经能做到节省30%的工作量，来到70人天。
作为代码小浣熊产品的团队负责人，贾安亚介绍，软件开发全生命周期是从设计阶段到架构，然后开发、测试、部署、维护等阶段。目前，在开发和测试阶段，代码助手的提效是最明显的，因为开发和测试环节里有很多较为枯燥的重复性工作。
“比如要理解上下文做一些代码补全，或者代码写完了做一些单元测试，摆脱这些枯燥工作本身对程序员来说也是一种解放，可以花更多精力聚焦在一些有创造性的工作，比如架构设计等。”贾安亚说。
在一开始，代码小浣熊能做的是相对较为重复的工作，随着模型的推理能力增强，现在可以做一些创造性的工作，比如帮助做需求文档编写、架构设计，甚至是面对不同客户的一些具体场景做部署方案，届时整个软件开发周期就能大幅缩短。
在AI代码上，商汤已经发布了更完整的产品。4月23日，在2024年商汤技术交流日上，商汤发布了“日日新5.0”大模型，同时面向包括代码在内的四个行业推出企业级大模型一体机。据介绍，小浣熊代码大模型一体机轻量版能够帮助开发人员更高效地编写、理解和维护代码，且相较于传统的云服务模式，一体机的所有数据处理过程均在私有环境内完成，能避免数据在传输过程中的泄露风险。
2024年被认为是大模型应用爆发的一年，在众多场景中，代码为什么成为各家厂商重点布局板块？在交流中，贾安亚认为，过去一年多大模型智能化的能力有了进一步的增强，其中的推理能力、代码能力、理科思维，也是过去一年商汤在大模型上的重点突破。
未来或改变工作方式
“很多人说，你们AI（代码）都出来了，会不会把程序员代替掉？不会，程序员还是核心，人永远是主体。AI是客体，是一个辅助。”谈到AI程序员代替论，张燎原如此表示。
阿里云此前提到，公司未来20%的代码都可以由AI去辅助生成，在这个基础上，AI写作代码的上限有可能提高到80%吗？张燎原认为，短期是做不到的，设计或者提供思路这件事情还是需要人。
“写代码的过程，也是人在思考和设计的过程，在写一个框架时脑子里在做相应的设计，只是说框架写完之后，有一些很简单很明确的任务，AI可以独立帮助我们完成，但是在软件研发过程当中，尤其遇到生产上的软件研发工作，是非常大型的，会涉及比较多，得靠人脑去思考。”张燎原说。
上海人工智能实验室领军科学家林达华教授此前对第一财经表示，AI作为代码助手这个事，是经过验证，确确实实能够带来生产力提升的，“比如我写一个功能（的代码），这个功能我自己本来没写过或不会写，那通常是到Google或百度查一下别人怎么写的，借鉴过来改改。现在代码助手同样也是这个逻辑，因为它学了上亿个代码库，所以写函数级代码的填空，甚至帮忙写一些测试脚本等初级的工作，确实能够帮助程序员节省非常多的时间”。
不过，林达华也提到，如果把AI代码放在一个更加严肃的商业级的代码开发流程里，就会发现哪怕是GPT-4也只能做到一个比较低的水平，甚至在一些场景下10%的成功率都做不到。
现在某种意义上AI代码还是一种语言能力，“就是以前见过的内容能够大差不差的，根据一定的场景稍微改一改调出来，但是它现在显然并不具备一个非常深层次的逻辑思维的能力，这个对于我们构建一个真实的软件来说其实是最重要的”。林达华认为，现在说直接取代程序员是不可能的，大模型还有一定的距离。
此前一位大厂程序员也有同样的感触，他对第一财经提到，大模型虽然对AI编程有帮助，但离解决复杂问题还是有很长的距离。“就像造房子一样，不是只拿着榔头在那锤，首先得把怎么造的设计图构思好，然后第一步造什么，第二步造什么，怎样造它不会塌，要造多久都想清楚了，然后再一步一步地去敲。”这些都是程序员需要做的部分。
贾安亚在采访中也表示，现在还很难靠AI完全端到端去写正式业务的代码。“所以我们到后续发布的产品，其实还会是人类和工具交互的一个逻辑，其实是半人工、半模型的状态去做一个交互，做端到端的提效。”