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聊聊让码农瑟瑟发抖的Google神秘项目曝光! 2023/1/31 15:56:39

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钻石元老

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发表于 2023-1-31 15:56 | 显示全部楼层 |阅读模式

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反正,比较近的一个传闻,是让码农们瑟瑟发抖。 传说谷歌正在研发一个秘密的新项目,教AI写代码。 据说,学会之后,AI不仅能写代码,还会修复。 写代码这件事,就应该让代码自己来 传闻,谷歌的这个秘密项目,会通过机器学习训练代码,让它们自己编自己,自己修复,还能自己更新。 这个项目表明,谷歌向生成式人工智能( )更近了一步。 现在的AI,是愈发所不能了。它们可以创建图像、视频,还能写代码。 如果这个AI再进化下去,未来还需要写代码的码农吗 据知情人士透露,这个项目起初是由A的登月部门——X部门开发的,代号为P。 今年夏天,它被转移到了谷歌验室。 众所周知,谷歌验室看重的是「长期投资」,包括VR和AR项目。 现在,P已经成为了谷歌验室下「AI开发者援助团队」的一员工。 根据内部资料,P的作用是「教代码自行编写、自行重写」。 它能够学习不同的编程风格,并且根据这些风格写出代码。 现在,这个团队正在探索不同的用例,来帮助开发者。 一谷歌员工表示,开发P的初衷是希望建立一个工具,将谷歌的P代码库更新到新版本。 在不用雇佣多余软件工程师的情况下,怎么从一个版本过渡到下一个版本呢 P应运而生。 团队负责人H表示,随着时间的推移,P项目的目标逐渐变成了建立一个通用系统。 从去年年底开始,P已经可以降低 X的成本。 AC:吊打72%程序员 其,AI编程这件事,早就不新鲜了。 2022年2月,A的另一家子、谷歌的兄弟DM,就推出了一个为「AC」的系统,可以使用人工智能生成代码。 根据DM的说法,AC可以与人类匹敌。 DM使用编程竞赛平台C上托管的10个现有竞赛来测试AC,总体排位于前 543%,也就是说它击败了46%的参赛者 。 DM声称,在使用编程竞赛平台C进行检测时,AC解决了100万个样本中342%的问题。 另外在过去6个月参加过比赛的用户中,AC的数据排到了前28%,可以说「吊打72%人类程序员」! 当时,DM就指出,虽然AC目前只适用于具有竞争性编程领域,但显然,它未来的能力绝不会止步于此。 它为创造某些工具打开了大门,而这些工具将使编程变得更容易被人们接受,并且有朝一日可以完全现自动化。 C:程序员的好帮手 再往前,在2022年,GH与OAI共同推出了一款AI编程神器——GH C。 输入代码时,C会自动提示程序中接下来可能出现的代码片段,就像一个经过训练用P或JS说话的自动补全机器人。 C能够填充必要的代码块,只要它们不是特别复杂或者特别有创造性,这对于相当于手工劳动的编程,可太有用了。 此外,C还化了多程序员间的线上协作功能,因此,它是生成式AI早期比较成功的项目之一。 2022年6月22日,C正式面向C端上线,定价10美元月或100美元年,并向学生用户和流行开源项目的维护者免费提供。 现在,成千上万的开发者都在用C。 在十几种比较流行的语言编写代码中——有高达40%是依靠它来生成的。 GH预测,开发人员将在五年内使用C编写多达80%的代码。 微软首席技术官K S还表示:「我们确信:GH C可以应用到数千种不同类型的工作中。」 不过,因为侵权,在发布不到5个月后,C已经被愤怒的程序员一举告上法庭,索赔90亿美元。 C:AI时自动编程[] OAI开创了文本生成的先河。 从2022年,OAI开始使用一种为GPT-2的算法,在业内引发轰动;2022年底,OAI推出了GPT-2的升级版GPT-3,可供任何人使用。 GPT-3拥有1750亿个参数,是上一代模型GPT-2的100倍,也一举将此前同类NLP模型的参数纪录提升了10倍。 在图像生成领域,OAI在2022年1月官宣了DALL-E,它可以为文本提示生成原始图像。 在2022年4月,DALL-E 2发布,它能够渲染更复杂的图像。 2022年6月30日,通过搭载自家的C模型,OAI与GH联合发布了 「AI代码补全神器」GH C。 不过当时,C并没有透露过多细节,始终保持着神秘感。 去年8月10日,OAI终于推出了改进版本的C,还发布了基于自身API的私测版。 与之前的版本相比,C的改进版本不仅可以解读简单的自然语言命令,还可以自动创建并完成代码,更加灵活和先进。 例如在OAI的太空游戏《 》中,用户输入自然语言命令「M 」,C系统便会自动生成控制代码,使图中飞船的尺寸就缩小。 另外,还有一个能自己写软文的神奇工具——J。 「J」是一款AI内容平台,搭载GPT-3的文本生成技术,可帮助人类突破创意障碍,并以10倍的速度自动生成文本供使用,用于营销、博客和电子邮件等。 就在10月,J宣布筹集了125亿美元的资金,目前估值已达15亿美元,并声称有望在今年带来7500万美元的收入。 []从去年到今年,井喷的生成式AI 要说现在业界比较火热的词汇,「生成性人工智能」肯定是其中之一。 用技术一点的说法,「生成性人工智能」是指监督和半监督的机器学习算法,它使计算机能够使用文本、音频和视频文件、图像甚至代码,来创建新内容。 AI根据用户提示生成的艺术作品、文本和代码,一次次让人类惊艳。 G在「2022 年新兴技术和趋势影响雷达报告」中,就将生成式AI列为能带来生产力革命的技术之一。 根据G的预测,到2025年,生成式AI将生成所有数据的10%(现在不到1%),以及面向消费者用例的所有测试数据的20%。 并且,到2025年,50%的药物发现和开发都会使用生成式AI。 而到2027年,30%的制造商将使用生成式AI来提高产品开发效率。 现在,生成式AI已经引发了硅谷的「淘金热」。 风投红杉资本就在比较近的一篇博文中,阐述了生成人工智能的潜力,涉及语音合成、视频编辑、生物和化学等领域。 在文章比较后,该得出结论:在未来,所有的图像,以及一部分文本和算法,都是使用AI生成的。 人类会因为AI而失业吗 可以预见,随着生成式人工智能井喷,未来也将有更多、更先进的AI编程模型陆续出现,挤压程序员的生存空间。 那么,人类程序员会因为AI技术的发展而失业吗 一个业界共识是:想要取代人类,「AI程序员」们还有许多问题需要解决。 这主要体现在「商业化前景」和「法规伦理」两个方面。 F C的合伙人、J的早期投资者J C表示,想要将一家生成式AI工具变成一家有价值的仍然很困难。 前不久,「AI编程神器」K宣布停止开发,运营仅8年便彻底凉凉。 在发布于K的比较后一期博客中,创始人A S表示「我们拥有了50万月活用户,但几乎没有产生任何收入。」 他认为仅仅使开发人员在编写代码时速度提高18%,这对于他们来说也不够轰动,也并不足以使他们花钱购买增值服务。 产品的商业化前景不够明晰,这或许也是许多付费AI辅助软件的通病。 「伦理与版权」则是阻碍生成式AI技术走入人们生活的另一只拦路虎。 本月早些时候,GH就被提起集体诉讼,指控使用了C工具使用人工智能复制开源代码,并视软件隐私于不顾。 一些开发人员也抱怨,C所建议的代码看起来像他们自己的工作。 虽然GH表示,在极少数情况下,该工具会生成复制的代码,当前版本试图过滤和阻止与GH公共存储库中现有代码匹配的建议。但这仍然在一些程序员社区中产生了相当大的焦虑。 C还表示,生成式人工智能的热潮可能意味着监管的缺位,并使它们用于「一些令人讨厌或危险的用途」。例如制作传播错误信息的视频等。 因此就谷歌可能推出的P来说,虽然该项目尚处于早期阶段,但仍需要考虑如何训练这些模型的棘手伦理问题,例如偏见和潜在的版权问题。 所以,程序员是在自己「杀」自己么
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