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谷歌员工集体打脸劈柴，25%新代码AI生成夸大事实！Linux之父怒斥90%都是营销

机器学习研究组订阅  · 公众号  · AI  · 2024-11-04 19:02

正文

「谷歌内部超1/4新代码，全是由AI生成的」！
上周，CEO劈柴在Q3财报会议上的一句话，瞬间点燃了全网的激烈讨论。
AI生成的代码再由工程师进行审核，能够帮助工程师完成更多的工作，加快开发效率
然而，也正是这句话，劈柴却遭到了自家员工「打脸」。
在热门新闻网站HK上，一位谷歌程序员发帖，对这个观点并不认同：
我在谷歌刚刚结束了一天的工作，我刚才在写那种称之为「AI生成代码」的东西，但是这个代码补全能力最擅长补全我正在写的代码行。

比如，当我写「function getAc...」时，它足够聪明，可以补全完成「function getActionHandler()」，可能还会建议正确的参数和一个不错的jsdoc注释。

简单来说，它是个有用的生产力工具，但并不能完全进行真正的软件工程设计工作。它可能和Copilot差不多，也许稍差一些。（不过我最近没用过Copilot）
评论区下面一位谷歌员工，更是直言不讳，「这明显就是在夸大事实，他们可能把一些存在了十年的全自动代码审查/Pull Request也算作『AI生成』了」。
如果一个10人团队和一个使用Copilot的8人团队生产力相同，那在我看来可以说「AI替代了2个工程师」。更重要的是，如果这是真的，科技领导者们早就会这样宣称了。

Copilot和类似工具已经存在足够长的时间，足以证明其效果，但没有人说「我们用AI替换了X%的员工」，因此通过「否定后件」的逻辑，使用Copilot并不能实质性地加速开发。
如此戏剧性的反转，让现场吃瓜的网友大受震撼。
就连Linux之父Linus Torvalds在采访中表示，「AI只不过是一种营销策略。人工智能市场状为90%营销和10%现实」。
可以庆幸的是，AI取代程序员工作应该离我们还很遥远。

25%代码AI生成，过度吹捧遭打脸


在所有人看来，25% AI生成代码所占的比例是非常高了。
此外，劈柴在Q3财报讲话中还提到了，不论是从token数量、API调用、业务采用哪个方面去衡量，Gemini模型使用率都处于急剧增长的时期。
除了谷歌自己的平台，Gemini还联手GitHub Copilot，为更多开发者提供能力，支持处理200k上下文的大规模代码库。
实际上，AI编程助手往往会在代码中植入错误，侵犯版权，甚至在某些情况下，导致中断。
这时，程序员被迫成为「AI提示大师」，手动修复AI助手创建的任何问题。
谷歌对AI编码的吹捧，却成为了全网的华点。
有人表示，「问题在于，修复那25%代码中的bug所花费的时间超过了节省下来的时间」。
「现在Copilot这样的工具被广泛使用，研究表明它们实际上并没有提高生产力。所有相反的说法似乎要么是道听途说，要么就是营销噱头」。
另有网友表示，「时间会告诉我们AI输出质量是比熟练的程序员差、相当，还是更好，但对于超出明显的样板代码（比如for循环中需要的所有符号）或命名（如上面那位描述的函数名和注释自动补全）之外的任何建议，我都会非常谨慎」。
与此同时，在Reddit热帖中的网友称，「我认为我们不太关注采用率，而是更关心其他因素。它能提高开发速度吗？能提升代码质量吗？能改进维护性吗？我觉得这些还未可知。
更大的问题是，在大型企业中使用AI的ROI是多少？运行或训练这些AI大模型并不便宜」。
不过，又一位谷歌员工站出来，给了比较中肯的回答。
他首先承认了，AI写代码仅是工程工作的一小部分。
然后依据他个人经验，又认为「不过AI系统要比人们所描述的强大得多，也可能是因为我大多数情况下用C++，它比JavaScript有更大的训练语料。系统已经很擅长的一件事是根据注释写出完整的短函数」。

内部代码模型泄露，专为谷歌员工打造


在谷歌内部，开发者都在用什么模型写代码？
今年2月，BI从一份泄露内部文件中得知，谷歌悄悄推出了一款名为Goose的新模型供内部使用。
Goose是Gemini的一个分支，基于谷歌25年工程专业知识上完成训练，支持28k token上下文。
它不仅可以回答有关谷歌特定技术问题，还能使用颞部技术堆栈编写代码，还支持一些新功能，比如根据自然语言提示编写代码。
一份文件中指出，Goose计划成为谷歌内部编码使用的第一个通用LLM。
而且，谷歌计划是，通过Goose将AI带入产品开发过程的每个阶段。

92%美国码农用AI写代码


用AI辅助代码生成，已经成为大多数程序员的日常。
根据Stack Overflow 2024开发者调查报告称，超76%的人正在使用，或计划在今年开发过程中用上AI工具。其中，62%的人正积极使用AI工具。
上半年发布的GitHub开发者报告中，92%美国软件开发人员已经在工作内/外使用AI编码工具。
AI辅助编码于2021年首次在GitHub Copilot中大规模出现，并在次年6月正式对外发布。
当时，它使用的是OpenAI一个特殊编码的AI模型Codex。
该模型既可建议连续的代码，也可以从英语指令中从头开始创建新的代码。
从那时起，AI编码在全世界铺开。随后加入的玩家，比如Anthropic、Meta、Replit、OpenAI等不断完善解决方案。
最近，GitHub Copilot官宣扩展了新功能。并且，加入了Claude 3.5和Gemini 1.5 Pro模型。
一些人都在吹捧AI编码的强大能力，却也引起了另外一些人的批评。
斯坦福去年的一项研究显示，使用AI编码助手的开发者，代码错误更多。而且，他们比那些不用AI的人，更加相信AI编写了安全的代码。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.03622
虽然AI生成错误的编码是危险的，但回看软件开发的历程，也曾遇到过类似有争议的变化。
比如，从汇编语言到高级语言的过渡，在那时，也面临着一些程序员的反对。
他们所担心的是，我们不仅会失去控制，还降低了效率。
类似地，上世纪90年代，面向对象编程的采用，也遭到了复杂性、性能开销大的质疑。
在AI增强编码的最新转变中，也是同样如此。
微软前副总Steven Sinofsky表示，「无论你认为用AI编程在今天是否有效，都不重要」。
「但是，如果你认为GenAI编码会让人类变笨，或不是真正的编程，那么请考虑一下，这类批评其实一直都在（从最早的Fortran编程语言就开始了）」。






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