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一項調(diào)查顯示,九成開發(fā)者承認(rèn)使用AI編碼工具

ANDREA GUZMAN
2023-06-24

AI正在在以飛快的速度進(jìn)軍職場。

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圖片來源:MONIKA SKOLIMOWSKA/PICTURE ALLIANCE VIA GETTY IMAGES

如今,編程人員已經(jīng)不再給人以獨行俠的刻板印象了。在大多數(shù)公司中,軟件開發(fā)者都是聚在一起工作的——而且他們越來越依賴人工智能(AI)助手來實現(xiàn)合作。

根據(jù)GitHub針對美國開發(fā)人員進(jìn)行的一項新調(diào)查,92%的受訪者表示,他們正在借助AI編碼工具來完成工作和其他項目。該調(diào)查結(jié)果凸顯了新的生成式AI工具融入企業(yè)運營的速度有多快——盡管目前它們只是在科技精英群體中普及。

微軟(Microsoft)所有的GitHub開發(fā)了一款備受市場青睞的AI工具。這個“結(jié)對程序員”(pair programmer)被稱之為GitHub Copilot,近期集成了OpenAI的GPT-4模型,可以解釋代碼、生成建議和修復(fù)錯誤。5月,谷歌(Google)在I/O全球開發(fā)者大會上發(fā)布了與GitHub Copilot競爭的AI新品,其后AI編碼工具之間的競爭愈演愈烈。市場上還有很多類似的AI編碼工具,包括亞馬遜(Amazon)的CodeWhisperer、Tabnine和線上平臺Replit。

GitHub與韋克菲爾德研究中心(Wakefield Research)合作開展了一項針對500名美國企業(yè)開發(fā)人員的調(diào)查。據(jù)Pragmatic Engineer Newsletter工程師電子報的作者蓋爾蓋伊?歐羅斯(Gergely Orosz)報道,這項調(diào)查的受訪者大多是任職于擁有1000人以上員工的企業(yè)的三四十歲男性。

在報告中,許多接受訪問的開發(fā)人員表示,AI工具能夠幫助他們進(jìn)入更好的狀態(tài)。GitHub高管克里斯托弗?哈里森(Christopher Harrison)說:“開發(fā)人員們獲得了更大的成就感,因為他們現(xiàn)在可以集中精力去做更有意義的工作,并致力于實現(xiàn)他們從事該職業(yè)的初衷?!?/p>

GitHub的首席產(chǎn)品官英芭爾·沙尼(Inbal Shani)認(rèn)為,如今這些AI編碼工具帶來的好處是她從業(yè)至今的幾十年來AI研究取得的重大進(jìn)展。幾十年前,她還在實驗室里研究AI,她團(tuán)隊的模型需要花費整整5天才能處理完較大的數(shù)據(jù)集。

沙尼在調(diào)查的介紹中寫道:“我渴望有一些能讓我提高效率和縮短產(chǎn)品生產(chǎn)時間的工具?!?/p>

盡管如此,AI工具在企業(yè)中的普及仍然引起了一些管理者的擔(dān)憂。

據(jù)路透社(Reuters)報道,谷歌母公司Alphabet最近警告其員工不要“直接使用”谷歌聊天機(jī)器人巴德(Bard)生成的計算機(jī)代碼,因為巴德可能會生成無用的代碼建議。

雖然開發(fā)人員也許會因為有了AI助手而信心大增,但實際上AI工具并非總能勝過依靠自身能力的開發(fā)人員。

在一篇2022年11月發(fā)表的論文中,斯坦福大學(xué)(Stanford University)的計算機(jī)科學(xué)家研究了用戶如何通過與AI編碼助手合作來完成各種安全性相關(guān)的編碼任務(wù)。相比不能使用AI助手的受試者,可以使用AI助手的受試者編寫的代碼安全性要低得多,然而他們卻更傾向于認(rèn)為自己編寫的代碼比前者的更安全。

即便如此,研究人員仍然希望,隨著不斷的完善,AI工具能夠提高生產(chǎn)率并帶來其他好處,例如降低軟件開發(fā)的進(jìn)入門檻,使得更多人有機(jī)會從事這個職業(yè)。GitHub建議,各公司應(yīng)該制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),以便讓AI工具的使用更加高效和合乎道德。(財富中文網(wǎng))

譯者:中慧言-劉嘉歡

如今,編程人員已經(jīng)不再給人以獨行俠的刻板印象了。在大多數(shù)公司中,軟件開發(fā)者都是聚在一起工作的——而且他們越來越依賴人工智能(AI)助手來實現(xiàn)合作。

根據(jù)GitHub針對美國開發(fā)人員進(jìn)行的一項新調(diào)查,92%的受訪者表示,他們正在借助AI編碼工具來完成工作和其他項目。該調(diào)查結(jié)果凸顯了新的生成式AI工具融入企業(yè)運營的速度有多快——盡管目前它們只是在科技精英群體中普及。

微軟(Microsoft)所有的GitHub開發(fā)了一款備受市場青睞的AI工具。這個“結(jié)對程序員”(pair programmer)被稱之為GitHub Copilot,近期集成了OpenAI的GPT-4模型,可以解釋代碼、生成建議和修復(fù)錯誤。5月,谷歌(Google)在I/O全球開發(fā)者大會上發(fā)布了與GitHub Copilot競爭的AI新品,其后AI編碼工具之間的競爭愈演愈烈。市場上還有很多類似的AI編碼工具,包括亞馬遜(Amazon)的CodeWhisperer、Tabnine和線上平臺Replit。

GitHub與韋克菲爾德研究中心(Wakefield Research)合作開展了一項針對500名美國企業(yè)開發(fā)人員的調(diào)查。據(jù)Pragmatic Engineer Newsletter工程師電子報的作者蓋爾蓋伊?歐羅斯(Gergely Orosz)報道,這項調(diào)查的受訪者大多是任職于擁有1000人以上員工的企業(yè)的三四十歲男性。

在報告中,許多接受訪問的開發(fā)人員表示,AI工具能夠幫助他們進(jìn)入更好的狀態(tài)。GitHub高管克里斯托弗?哈里森(Christopher Harrison)說:“開發(fā)人員們獲得了更大的成就感,因為他們現(xiàn)在可以集中精力去做更有意義的工作,并致力于實現(xiàn)他們從事該職業(yè)的初衷。”

GitHub的首席產(chǎn)品官英芭爾·沙尼(Inbal Shani)認(rèn)為,如今這些AI編碼工具帶來的好處是她從業(yè)至今的幾十年來AI研究取得的重大進(jìn)展。幾十年前,她還在實驗室里研究AI,她團(tuán)隊的模型需要花費整整5天才能處理完較大的數(shù)據(jù)集。

沙尼在調(diào)查的介紹中寫道:“我渴望有一些能讓我提高效率和縮短產(chǎn)品生產(chǎn)時間的工具。”

盡管如此,AI工具在企業(yè)中的普及仍然引起了一些管理者的擔(dān)憂。

據(jù)路透社(Reuters)報道,谷歌母公司Alphabet最近警告其員工不要“直接使用”谷歌聊天機(jī)器人巴德(Bard)生成的計算機(jī)代碼,因為巴德可能會生成無用的代碼建議。

雖然開發(fā)人員也許會因為有了AI助手而信心大增,但實際上AI工具并非總能勝過依靠自身能力的開發(fā)人員。

在一篇2022年11月發(fā)表的論文中,斯坦福大學(xué)(Stanford University)的計算機(jī)科學(xué)家研究了用戶如何通過與AI編碼助手合作來完成各種安全性相關(guān)的編碼任務(wù)。相比不能使用AI助手的受試者,可以使用AI助手的受試者編寫的代碼安全性要低得多,然而他們卻更傾向于認(rèn)為自己編寫的代碼比前者的更安全。

即便如此,研究人員仍然希望,隨著不斷的完善,AI工具能夠提高生產(chǎn)率并帶來其他好處,例如降低軟件開發(fā)的進(jìn)入門檻,使得更多人有機(jī)會從事這個職業(yè)。GitHub建議,各公司應(yīng)該制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),以便讓AI工具的使用更加高效和合乎道德。(財富中文網(wǎng))

譯者:中慧言-劉嘉歡

The stereotype of a lone wolf coder doesn’t ring true these days. At most companies, software developers work in packs—and increasingly, they’re doing so with the help of A.I.-based assistants.

According to a new survey of U.S.-based developers by GitHub, 92% of respondents say they now use A.I. coding tools at work and for outside projects. The findings underscore how rapidly new generative A.I. tools are being adopted within businesses, albeit among a highly tech-savvy group of workers.

GitHub, which is owned by Microsoft, makes one of the most popular such tools. Known as GitHub Copilot, the “pair programmer” can explain code, make suggestions, and fix bugs with a recent integration of OpenAI’s GPT-4 model. Competition among A.I. coding tools is heating up, with Google announcing its competitor to GitHub Copilot at its I/O developer conference in May. And a number of similar A.I. coding tools are also available, including Amazon’s CodeWhisperer, Tabnine, and online platform Replit.

GitHub partnered with Wakefield Research to survey 500 U.S.-based developers at enterprise companies. The survey takers were mostly men in their 30s and 40s at organizations with more than 1,000 employees, reports Gergely Orosz, author of the Pragmatic Engineer Newsletter.

Many of the developers surveyed in the report said the tools helped them get into a better flow. “They feel more fulfilled because of the fact that they’re able to focus in on more meaningful work; on the reasons that they became developers in the first place,” said Christopher Harrison, senior enterprise advocate at GitHub.

GitHub’s chief product officer Inbal Shani described the benefits of today’s crop of A.I. coding tools as a major improvement from the start of her career decades ago, when she experimented with A.I. in the lab. Back then, it took her team’s models five days to process larger datasets.

“I yearned for tools that would make me more efficient and shorten my time to production,” Shani wrote in an introduction to the survey.

Still, the spread of A.I. tools throughout organizations is raising concerns among some managers.

Google-parent company Alphabet recently warned its employees not to make “direct use” of computer code with Google’s Bard A.I. chatbot, because the bot can make unwanted code suggestions, according to Reuters.

And while developers may feel a confidence boost from their assistants, A.I. tools haven’t always bested developers who rely on their own abilities.

In a November 2022 paper, computer scientists at Stanford University looked at how users interact with an A.I. code assistant to solve a variety of security related tasks. Those who had access to an A.I. assistant wrote significantly less secure code than those without access, yet were more likely to think they wrote secure code compared to those who didn’t use an A.I. assistant.

Still, the researchers were hopeful that as improvements are made, the tools could result in higher productivity and bring other advantages like lowering barriers to entry and opening up accessibility in software development. GitHub recommended that companies establish standards for using A.I. tools so that they’re used ethically and effectively.

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