令軟件開發(fā)人員夜不能寐的事情比比皆是。如今，他們最關心的問題不再是如何用自己喜歡的語言（C、C++、Erlang、Java 等）表達最新的算法，而是人工智能（AI）。

本文中，我們將介紹AI編寫代碼的過程，并回答這個問題：AI會取代程序員嗎？

什么是AI代碼生成？

近年來，生成式AI的應用呈爆炸式增長，這主要因為現(xiàn)在有足夠的計算能力來運行深度學習算法，而且訓練機器學習模型所需的海量數據也在增加。

AI代碼生成是指使用生成式AI和機器學習編寫計算機代碼的過程。

生成式AI編碼工具正在改變軟件開發(fā)過程，但這種進步也帶來了不確定性。通過AI編寫代碼，對軟件開發(fā)人員到底意味著什么？

AI編寫代碼的未來

生成式AI的潛力已初露端倪。AI正在改變各行各業(yè)，并有望加速創(chuàng)新。OpenAI最近進行的一項研究估計，生成式AI工具可能會影響47%的任務，從而大大加快軟件開發(fā)的過程。

在埃文斯數據公司（Evans Data Corp）進行的一項調查中，550名軟件開發(fā)人員被問及他們職業(yè)生涯中最擔心的問題。其中，29%的人擔心：“我和我的開發(fā)工作被AI所取代”。

美國能源部橡樹嶺國家實驗室（U.S. Department of Energy's Oak Ridge National Laboratory）的一個研究小組對此表示贊同。到2040年，機器學習和自然語言處理技術將非常先進，能夠編寫更好的軟件代碼，而且它們會比最好的人類開發(fā)人員寫得更快。

牛津大學的“未來就業(yè)”（The Future of Employment）研究警告說，隨著機器學習的發(fā)展，軟件工程師可能會變得計算機化，軟件設計選擇將通過算法進行優(yōu)化。

軟件開發(fā)，特別是在安全關鍵型行業(yè)，需要確保高質量的代碼，以滿足功能要求。

因此，如果AI正在開發(fā)代碼，該代碼應該是沒有錯誤和問題的。這也包括軟件測試中的AI，因為它能夠“以人類難以企及的可靠性”檢測編碼錯誤。

如果您正在用AI編寫代碼，請務必使用靜態(tài)代碼分析器驗證代碼是否安全、可靠。

AI編寫代碼可能嗎？

AI可以編寫代碼。

早在2015年，Andrej Karpathy 就運行了一個使用遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks,RNN)生成代碼的項目。他獲取了GitHub的Linux存儲庫（所有源文件和頭文件），將其組合成一個巨大的文檔（超過400 MB的C代碼），并用這些代碼訓練RNN。

以下是它產生的結果：

/*
 * If this error is set, we will need anything right after that BSD.
 */
static void action_new_function(struct s_stat_info *wb)
{
  unsigned long flags;
  int lel_idx_bit = e->edd, *sys & ~((unsigned long) *FIRST_COMPAT);
  buf[0] = 0xFFFFFFFF & (bit bytes);
  printk(KERN_WARNING "Memory allocated %02x/%02x, "
    "original MLL insteadn"),
    min(min(multi_run - s->len, max) * num_data_in),
    frame_pos, sz + first_seg);
  div_u64_w(val, inb_p);
  spin_unlock(&disk->queue_lock);
  mutex_unlock(&s->sock->mutex);
  mutex_unlock(&func->mutex);
  return disassemble(info->pending_bh);
}

static void num_serial_settings(struct tty_struct *tty)
{
  if (tty == tty)
    disable_single_st_p(dev);
  pci_disable_spool(port);
  return 0;
}

static void do_command(struct seq_file *m, void *v)
{
  int column = 32 ch_flags) & Cmd) ? 2 : 1);
  else
    seq = 1;
  for (i = 0; i < 16; i++) {
    if (k & (1 

	

	AI在一夜之間就生成了代碼，包括函數和函數聲明。它有參數、變量、循環(huán)和正確的縮進。括號也是完成的。甚至還有注釋。

	但是，AI生成的代碼存在語法錯誤。它沒有跟蹤變量名稱。有時，變量被聲明但從未使用過。還有一些時候，變量被使用了，但未定義。代碼示例中的第二個函數比較了tty == tty。

	生成式AI會取代程序員嗎？

	AI不會取代程序員。但AI已經在幫助開發(fā)人員編寫代碼。像ChatGPT、Github、CoPilot和OpenAI Codex這樣的AI驅動的編碼助手都是可以使用的工具，可以幫助嵌入式開發(fā)人員更快地編寫出更好的代碼。AI代碼生成器現(xiàn)在可以快速生成高質量的代碼片段，識別問題和缺陷，并對代碼片段提出改進建議。當然，AI需要時間才能創(chuàng)建跨越幾行實際的、具有生產價值的代碼，而這些代碼的跨度不會超過幾行。

	AI在不久的將來如何影響軟件開發(fā)？以下是一些可能的趨勢。

	▎AI將不斷進步

	它將有效地實現(xiàn)任務自動化，幫助開發(fā)人員了解他們的選擇。另外，它將讓人類決定如何在AI無法理解的情況下進行優(yōu)化。

	▎AI將成為編碼伙伴

	軟件開發(fā)人員將使用AI作為編碼伙伴來編寫更好的軟件。這種情況如今已經出現(xiàn)，而且隨著AI學會一次編寫多行代碼，這種情況將繼續(xù)普及。開發(fā)人員將在集成開發(fā)環(huán)境中加入AI配對程序員工具。與人類配對編程類似，AI工具將根據提示執(zhí)行編碼任務，然后開發(fā)人員將審查代碼。過去，這一過程需要耗費更多的人力，但AI工具可以比人類開發(fā)人員更快地完成SDLC的某些部分，從而讓開發(fā)人員能夠專注于更復雜的任務。

	▎但程序員依然重要

	程序員的真正價值不在于知道如何構建，而在于知道要構建什么。

	AI還需要更長的時間才能學會如何解釋每個功能的商業(yè)價值，并向您建議首先開發(fā)哪些功能。人類程序員的作用始終存在。

	如果AI編寫出可靠的代碼會怎樣？

	這是一個很大的假設。大多數人都寫不出可靠的代碼。而AI只是一種分析大量人類編寫的代碼的應用程序。因此，AI不太可能寫出可靠的代碼。

	大多數程序員都同意這一點。在CodeSignal最近的一項調查中，全球1,000名開發(fā)人員被問及他們對AI編碼助手工具的使用情況。雖然81%的開發(fā)人員表示他們使用了AI驅動的編碼助手，但55%的受訪軟件工程師表示，他們對AI生成代碼的質量感到擔憂。

	因此，AI并不是提高代碼質量的答案。

	如何提高代碼質量？

	您現(xiàn)在就可以提高代碼質量，但不是通過AI取代程序員，而是利用靜態(tài)代碼分析工具。

	

	靜態(tài)代碼分析工具可以確保程序員編寫的代碼符合編碼規(guī)則，并能夠掃描代碼，找出潛在的錯誤和安全漏洞。它還能發(fā)現(xiàn)在代碼審查和軟件測試中經常被忽略的錯誤，從而提高代碼和軟件的整體質量。

	提高代碼質量最簡單的方法之一，就是使用靜態(tài)代碼分析工具。

	Perforce靜態(tài)代碼分析工具Helix QAC和Klocwork，因提供其他工具所無法提供的準確診斷而備受推崇。使用Helix QAC和Klocwork，您將收到按風險嚴重程度確定優(yōu)先級的編碼問題診斷，以及有關如何修復代碼的建議，幫助您確保代碼合規(guī)，提高代碼效率和質量。

	- END -

	文章來源：https://bit.ly/3V0921H

	作者簡介：

	Stuart Foster，Klocwork 和 Helix QAC 產品經理，Perforce

	Stuart Foster在移動和軟件開發(fā)方面擁有超過 17 年的經驗。他負責管理消費者應用和企業(yè)軟件的產品開發(fā)。目前，他負責管理 Perforce 市場領先的代碼質量管理解決方案 Klocwork 和 Helix QAC。他相信開發(fā)適合客戶業(yè)務需求的產品、特性和功能，并幫助開發(fā)人員生成安全、可靠和無缺陷的代碼。Stuart 擁有卡爾頓大學的信息技術、交互式多媒體和設計學士學位，以及阿岡昆應用藝術與技術學院的多媒體設計高級文憑。

	審核編輯 黃宇