生成式人工智能的走紅已經(jīng)持續(xù)了一年多時(shí)間，而且大概率會(huì)一直熱下去。不過(guò)隨著大眾對(duì)于A(yíng)I的了解越來(lái)越深入，有一個(gè)事實(shí)也被不少人用段子的形式揭露了出來(lái)，“我以為AI是要來(lái)幫人類(lèi)做家務(wù)的，讓我好去寫(xiě)詩(shī)做畫(huà)，結(jié)果現(xiàn)在A(yíng)I來(lái)了，AI直接開(kāi)始寫(xiě)詩(shī)做畫(huà)了，我依然在掃地做菜”。

如此調(diào)侃背后指向了當(dāng)下的AI過(guò)于“風(fēng)花雪月”，離真正能改變生產(chǎn)力場(chǎng)景太遠(yuǎn)。

當(dāng)然，目前并不是所有的AI大模型廠(chǎng)商都在文生圖、文生視頻賽道狂奔。日前有消息顯示，英偉達(dá)聯(lián)合知名AI開(kāi)源社區(qū)Hugging Face和ServiceNow，發(fā)布了名為StarCoder2的LLMs系列模型，并希望成為代碼生成領(lǐng)域的新標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)悉，LLMs系列系列模型包括一個(gè)由ServiceNow訓(xùn)練的30億參數(shù)模型、一個(gè)由Hugging Face訓(xùn)練的70億參數(shù)模型，以及一個(gè)由英偉達(dá)訓(xùn)練的150億參數(shù)模型。

據(jù)悉，StarCoder2經(jīng)過(guò)了619門(mén)編程語(yǔ)言的訓(xùn)練，可執(zhí)行源代碼生成、工作流生成、文本摘要等專(zhuān)業(yè)任務(wù)。英偉達(dá)對(duì)此表示，開(kāi)發(fā)人員可以利用它進(jìn)行代碼補(bǔ)全、高級(jí)代碼總結(jié)、代碼片段檢索等，從而提高工作效率。并且值得一提的是，該模型將在BigCode Open RAIL-M許可證的基礎(chǔ)上以開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn)的方式發(fā)布，以允許免版稅分發(fā)。與現(xiàn)階段沒(méi)有用例限制的傳統(tǒng)開(kāi)源軟件不同，BigCode在發(fā)布模型時(shí)附帶了一個(gè)負(fù)責(zé)任的人工智能模型許可證，限制其被用于生成或分發(fā)惡意代碼以損害電子系統(tǒng)。

在GitHub Copilot之后，終于又出現(xiàn)了一個(gè)真正意義上的代碼生成大模型。那么，這一次人人都能是程序員的時(shí)代要來(lái)了嗎？當(dāng)然不是，且不提StarCoder2并有沒(méi)有夸大宣傳，即便StarCoder做到了它所宣稱(chēng)的一切，上限也只不過(guò)是一個(gè)程序員的助手，而非代替程序員。這與Midjourney、Stable Diffusion在一定程度上代替畫(huà)家，有著本質(zhì)的區(qū)別。

目前StarCoder2的技術(shù)文檔并沒(méi)有公開(kāi)，但從它的上一代產(chǎn)品StarCoder就能一窺該LLMs系列模型的特質(zhì)。作為將大語(yǔ)言模型集成至編程領(lǐng)域代表的StarCoder，其訓(xùn)練模式與傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型并沒(méi)有什么區(qū)別，無(wú)非就是訓(xùn)練ChatGPT、文心一言這類(lèi)大模型主要是使用各種文字內(nèi)容，而StarCoder的語(yǔ)料則是代碼。

這也就意味著StarCoder與ChatGPT、文心一言沒(méi)有本質(zhì)上的區(qū)別，前者更像是一個(gè)專(zhuān)精于細(xì)分場(chǎng)景的大模型，而這一類(lèi)代碼大模型目前能做到的就是自動(dòng)補(bǔ)全代碼、根據(jù)指令修改代碼，以及用自然語(yǔ)言解釋代碼片段等任務(wù)。

要知道，目前一眾大語(yǔ)言模型最大的命門(mén)就是缺乏自我糾正的能力，無(wú)論是作為AI聊天機(jī)器人的ChatGPT、文生圖的Stable Diffusion，還是文生視頻的Sora都無(wú)法規(guī)避幻覺(jué)，它們可能會(huì)生成一大段不同風(fēng)格天馬行空般的囈語(yǔ)。如今能看到的用ChatGPT作詩(shī)、用Stable Diffusion作畫(huà)，乃至用Sora生成視頻，其實(shí)都離不開(kāi)人來(lái)篩選和修正其中可用的一段。而這背后的含義，就是目前的AIGC還不是智能體、更不是AGI，而像是一種對(duì)于人類(lèi)輸出能力的模仿。

以目前應(yīng)用AIGC最為成熟的游戲美術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔螒驈S(chǎng)商通常采用的工作流是用AI出一個(gè)底稿，然后由人工來(lái)增加細(xì)節(jié)、并糾偏，再將修改過(guò)的畫(huà)面重新輸入AI大模型，然后重復(fù)多次，直至打磨出能用的作品。指望AI一次就做成可以商用的圖片，至少現(xiàn)階段是不現(xiàn)實(shí)的一件事。然而這樣的工作模式放在編程領(lǐng)域就不那么好使了，因?yàn)槭褂肧tarCoder2其實(shí)就相當(dāng)于是接手別人的代碼、并debug。

但這幾乎可以說(shuō)是程序員最不喜歡做的事情之一，特別是沒(méi)有注釋的代碼。因?yàn)槟悴豢赡芮逦髁说亓私馑舜a的整體設(shè)計(jì)思想及理念，所以能讓代碼跑起來(lái)就已經(jīng)不錯(cuò)了，再加上缺失了相關(guān)注釋?zhuān)琩ebug簡(jiǎn)直就是一件災(zāi)難性的工作。因此如今即便已經(jīng)是程序員的用戶(hù)，對(duì)于代碼模型的使用都很謹(jǐn)慎，基本也不會(huì)考慮直接用大模型生成用于生成環(huán)境的代碼。

至于說(shuō)有了StarCoder2人人都能成為程序員，這就更難實(shí)現(xiàn)了。用自然語(yǔ)言生成代碼其實(shí)早在GitHub的Copilot Chat上就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，可又多少人僅僅靠著Copilot Chat就能敲開(kāi)程序員生涯的大門(mén)呢？其實(shí)編程是一門(mén)與計(jì)算機(jī)對(duì)話(huà)的學(xué)問(wèn)，C++、Java、PHP等語(yǔ)言則是代碼世界的“英語(yǔ)”、“漢語(yǔ)”、“法語(yǔ)”。但程序員真正的競(jìng)爭(zhēng)力并不是代碼編得又快又好，而是能否把現(xiàn)實(shí)世界中的需求，清晰地翻譯到抽象的觀(guān)念世界。

這種能力，就是產(chǎn)品經(jīng)理與開(kāi)發(fā)這兩大互聯(lián)網(wǎng)公司中常見(jiàn)職位的標(biāo)志性差異，而沒(méi)有受過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)培訓(xùn)的人最缺乏的往往就是抽象能力。不過(guò)盡管程序員暫時(shí)還不需要像畫(huà)師一般擔(dān)憂(yōu)自己的工作馬上就會(huì)被AI搶走，可StarCoder2等代碼大模型的出現(xiàn)，就代表著相關(guān)廠(chǎng)商一直在嘗試削弱程序員群體的議價(jià)權(quán)，這顯然不是一個(gè)好兆頭。

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